无线传感器网络智能信息处理研究

2023-06-24李淳

中国新通信 2023年2期

摘要：无线传感器网络是信息技术高速发展的产物。由于无线传感器网络本身具有小型化低成本的特点，不仅能够实现通信协议结合网络特征完成相关操作命令，还能具有较高数据存储以及数据处理能力。随着时代的发展，传统无线传感器网络在数据压缩以及数据存储查询中存在滞后性。因此本文重点分析当今时代无线传感器网络智能信息处理技术。

关键词：无线传感器；网络；智能信息处理；优化措施；现实困境

本文結合无线传感器网络信息处理中的信息压缩分布式存储以及数据融合等多个领域开展相关研究，提出分布式小波数据压缩算法、分布式小波变换以及WSN信息处理智能方法。确保无线传感器节点降低通信能耗的同时，提高其数据计算能力。

一、无线传感器网络概述

近些年来我国科学技术的高速发展，传感器集成电路、无线通信等领域实现产业融合，不断开发出低功耗多功能的微型无线传感器。这些传感器不仅具备数据实时收集的功能，而且还能够协同开展有关合作，帮助技术人员完成各项任务目标。这些无线传感器能够组建无线传感器网络，以此确保数据处理的高效便捷[1]。从本质上来讲，无线传感器网络是由大量具有计算功能的传感器节点构成的分布式网络系统。通过无线通信方式能够结合实际情况采集任意一个区域的数据信息，并将相关信息传输至管理平台，以便于技术人员灵活调用。由于无线传感器网络中每一个传感器节点具有低耗能以及造价较低的特点，因此无线传感器网络被广泛运用在我国各个领域当中[2]。以农业为例，有关部门利用无人机播撒并在监测区域内引导传感器组件组成无线通信网络。同时还在周边区域放置基站，并通过卫星以及无线网络构建控制中心服务器。技术人员如若有任何命令，都可利用计算机平台对其实施远程监控，以此从多个维度观察当前农业区域的植物生长以及病虫害现象[3]。此外，无线传感器网络在不同应用场景中，其组成节点各不相同，但这些节点大多由数据传输单元、处理单元、采集单元等部分组成。例如数据采集单元包含一个低功耗的微处理器，能够满足各类数据信息处理的功能。此外如若技术人员需要无线传感器网络中各个节点具备定位功能，则还需为其设计定位系统，以此执行相应的控制功能[4]。从OSI7层模型角度来看，该7层模型中物理层负责无线传感器网络数据信息的调制发送与接收相关功能、数据链路层则包含媒介访问控制、网络传输层能够实现数据在所有网络节点中的传输。而传输协议层能够实现该无线传感器网络与其他互联网平台之间的互联互通，能够引导设计人员足不出户就可对整个无线传感器网络进行实时控制[5]。

二、无线传感器网络特点

无线传感器网络在现实生活中拥有较大应用，例如无线局域网，蓝牙网络等等。这些网络的设计目标是在高度移动环境中能够获得对于数据资源最大带宽的利用率，以此为用户开展各项活动提供有效的保障。我国传统无线网络中各个传感器节点具备一定的数据处理以及存储能力，但依旧难以有效满足预期需求[6]。无线传感器网络需要确保自身在使用过程中能够确保能源的高效利用，因此无线传感器网络相比于无线网络，具有能源高效利用的特点，这也是二者之间的本质区别，总的来讲无线传感器网络具有以下几个特点：

（一）规模较大

从实际情况来看，由于部分监测工作开展通常位于面积较大的区域。因此为了获得准确信息监测区域，当中通常会被部署大量的传感器节点，甚至能够达到成千上万个。例如在森林火灾监测以及环境监测领域中就会广泛使用传感器节点[7]。

（二）网络自组

无线传感器网络部署过程中不需依赖各种网络设施，而是通过分层协议以及分布式算法的方式引导各个节点开启之后便可独立自发地形成网络。为了进一步确保无线传感器节点监测数据的准确性，还需技术人员做好环境自动配置以及容错相关工作，防止节点失效后其他节点补充到网络过程中与其他节点相关数据不匹配[8]。

（三）硬件资源有限

由于无线传感器节点自身体积较小，内部存储空间有限，因此无线传感器节点数据计算以及数据处理能力相对较弱，设计人员需要在操作系统设计过程中尽量避免应用复杂的协议层次[9]。

（四）电源容量有限

虽然无线传感器节点数量众多，但由于传感器节点本质上是由电池供电的元器件设备，因此电池容量通常较小。如若传感器节点耗电完毕，将难以继续开展相关工作，因此设计人员需要确保技术和协议在使用过程中以节能为相关工作开展的重点[10]。

（五）动态拓扑

从本质上来讲，无线传感器网络是一个动态的网络，在实际工作中可能会因某一个无线传感器节点失效而对有关工作开展造成阻碍。当某一节点失效后，其他节点会自动添加进来。此时为了确保原有工作稳步开展，需要为无线传感器网络设计动态拓扑组织功能[11]。

（六）以数据为中心的网络

传感器节点本质上是随机部署的，其节点编号之间的关系是动态的。无线传感器网络以数据为中心，因此节点需要具备融合聚合以及缓存等相关功能。

总体来讲，无线传感器网络相比于传统网络，具有可拓展性较强，实时性较强的特点，设计人员在设计无线传感器节点性能指标过程中，还需从经济效益角度以及功能角度等多个维度出发。近些年来随着社会经济以及信息技术的高速发展，设计人员需要探究如何进一步提高无线传感器网络智能信息处理能力，以此确保降低研发生产成本的同时提高工作效率。

二、无线传感器网络信息处理现状

（一）数据压缩、解压缩

数据压缩和解压缩应用主要体现在技术人员对检测目标的结果感兴趣，而不会关注具体应用场合。例如我国某区域需要开展关于生物栖息地的相关监测活动，观察某地在一段时间内野生生物的数量，与此同时还需关注这类野生生物的生活习性，此时利用传统的数据压缩和解压缩技术将难以满足预期目标。因此有关人员需要在传感器节点处进行压缩和解压缩处理，例如在传感器节点发送数据前首先需要对数据进行压缩。虽然这种行为一定程度上增加了传感器节点处理器的工作负担，但相比于传输原始数据所消耗的能量显著减少。随着时代的发展，国外学者基于数据相关性设计了分别基于数据相关性、编码方式以及性能优化的压缩算法。以数据相关性压缩算法为例，在传感器节点开展相关工作过程中，通过压缩数据和未压缩数据之间的相关性恢复原始数据。倘若相关性较低，没有足够信息能够进行压缩处理时，此方法能耗较低，倘若数据之间的相关性较高，数据在压缩过程中相比于传统方式能够节省大量能耗。以性能优化压缩算法为例，设计人员可以将传感器数据存储于网络当中。结合网络延迟值，通过管道压缩方法将各类数据进行整合，以此减少节点之间的通信量。同时这种压缩算法还可以与其他高效路由算法相结合，以此进一步减少能耗。

（二）分布式数据存储与查询

从数据库数据存储角度来看，无线传感器网络本质上是一个分布式数据库系统。每个无线传感器节点可以看作为存储小部分数据的模块，无线传感器网络处理方式与传统网络处理方式不同。例如在每个无线传感器节点查询数据时，本地会对查询操作命令进行响应，并处理相关数据以此产生查询结果。但由于无线传感器节点受到系统性能以及体积的影响，因此为了进一步确保分布式数据存储与查询功能的有效进行，需要确保无线传感器节点数据的高效存储和高效查询功能。

（三）分布式数据融合

分布式数据融合是有效减少无线传感器网络中数据通信量的重要途径之一。从本质上来讲，无线传感器中传感数据会由其子节点朝着父节点方向传输，在父节点处对相关数据进行融合处理。由于父节点会将所有原始数据统一进行计算和处理，因此这种方式能够大大降低无线传感器节点在通信过程中出现的冗余数据，最终一定程度上延长无线传感器节点的使用寿命。当前根据无线传感器网络的实际需求可以划分出多种数据融合算法，例如以数据为中心、基于剩余能量以及基于性能的融合算法等等。

三、分布式小波数据压缩

本节重点介绍分布式小波数据压缩算法，该算法能够使得小波变换的计算量分布于各个无线传感器节点当中，能够有效降低分布式数据压缩算法在性能方面的差异。在实际工作中，由于无线传感器节点受到体积影响，其性能十分有限。无论是存储容量还是通信带宽，都需要结合实际工作情况进行设计。例如，设计人员难以通过无线传感器节点实现各个节点单独传输数据并汇集的功能。产生这一现象的主要原因是这种方式会导致无线传感器节点浪费其通信带宽，倘若消耗过多能量将影响无线传感器节点自身使用寿命。其次这种方式降低了信息收集的效率，由于多个节点同时传输数据，会增加数据链路層的调试难度，从而降低通信效率。因此为了确保新时代下无线传感器网络信息处理能力，能够朝着智能化方向发展，需要技术人员开发基于提升格式的分布式小波数据压缩算法。这种算法能够将传统小波变换融入无线传感器网络当中，使得小波算法的计算量能够分布在各个无线传感器节点，使得无线传感器节点能够依托自身计算性能满足相关工作需求，有效避免数据来回传输的现象，消除无线传感器节点之间信息冗余的现象。

四、分布式小波变换

（一）分布式小波变换

典型的无线传感器网络通信模式是由多个传感器节点向一个汇聚节点发送数据，但由于这种方式会在短时间内产生大量的信息量，并且每一个无线传感器节点自身数据计算以及处理能力又十分有限，因此必须使用分布式小波算法才能够确保相关工作的顺利开展。分布式小波变换的原理在于将小波变换计算量，分散到各个节点，直接使得各个无线传感器节点能够共同完成小波分解计算。无线传感器网络中的每一个传感器节点都可以看作是信号向量的一个分量，设计人员需要将节点集分成偶数节点和奇数节点。偶数节点在采集信息数据后，需要将其传输给相邻奇数节点，最后形成一级小波分解系数。这种方式相比于原始数据传输能够减少较多数据信息。随后技术人员需要重复上述步骤，将系数传输到上层节点，再将其分成偶数节点和奇数节点。最终通过反复重复的方式使得每一个传感器节点的计算量较少。倘若技术人员需要得到原始信息，只需要在无线传感器节点中进行小波反变换。

（二）5/3分布式小波压缩

虽然分布式小波变换实现相对简单，但其压缩效果依旧有限。因此为了进一步提高数据的压缩效果需要采取5/3整数小波变换并解决5/3整数小波变换存在的诸多问题。例如5/3整数小波变换过程中无线传感器节点之间会来回传输数据产生大量的通信能量，这些通信能量必然影响无线传感器节点的工作性能。因此利用5/3分布式小波压缩时需要注意其收敛速度。

五、WSN信息处理智能方法设计

（一）WSN信息处理建模

从本质上来讲，传感器节点传输的数据是由现实生活中已经发生或即将发生的事件组成，不同功能以及类型的传感器会记录不同事件所产生的数据。但由于实际生活中各项事物发生存在不确定性，并且由于无线传感器节点自身计算能力和数据处理能力有限，导致节点本身存在不稳定性，最终使得无线传感器节点在工作过程中出现了不完整的模糊信息。因此为了解决无线传感器节点的现实困境，并提高节点信息处理功能，需要建立分布式计算模型。该模型中设计人员需要确保每一个无线传感器节点都能够被视作为独立的对象个体。传感器需要结合所在物理环境以及监测正在发生的事件，根据事件本身的属性传输相关数据。

（二）层次型智能信息处理

无线传感器网络本身拥有众多节点，这些节点之间存在着较为松散的耦合。并且由于这些节点自身信息处理能力较差，即便通过集中控制的方式也难以满足智能信息处理要求。因此设计人员需要将无线传感器网络组成簇层次结构。簇层次结构能够有效减少数据传输过程中的能量消耗，例如簇层次结构能够使得相邻无线传感器节点按照某种标准动态形成不同的簇。随后结合能量资源实际情况自动将某一节点作为簇头，簇头能够在层次方面代表本簇，最终将无线传感器网络形成层次结构。这种层次结构是以数据为中心，以决策表信息系统为形式的结构主体。技术人员通过局部化原理能够实现无线传感器节点与有线邻居节点之间的数据交互，并且簇头可以向其他节点转发有关数据。此外，该无线传感器网络的全部簇头都会指向一个子集，该子集负责与sink节点发送数据。最终能够实现智能化信息处理，减少能源消耗，以此提高系统性能。

六、结束语

综上所述，无线传感器网络为人类社会带来巨大便利。当今时代随着信息技术的不断发展，探究无线传感器智能信息处理技术成为广大科研人员工作开展的重点。科研人员还需结合无线通信链路影响因素以及节点关联规则进一步优化原有信息处理策略。

作者单位：李淳国家开发银行陕西分行

参考文献

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