[发明专利]基于网格分簇的传感器网格数据融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及网格计算和无线传感器网络相结合的技术领域，具体涉及一种传感器网格中基于网格分簇的数据融合方法。

背景技术

网格计算(Grid Computing)是近年来国际上兴起的一种重要信息技术，称之为21世纪的IT技术基础设施。网格本质上是一种以实现资源高度共享的分布式计算系统，它以虚拟组织的形式存在，用户或计算资源通过网络可以自愿地加入或撤出虚拟组织。

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量体积小、成本低，且具有传感、数据处理和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式组成的自治测控网络系统，是一种全新的信息获取和处理技术，能够在无人值守的监控区域实时监测、感知和采集感兴趣的环境参数(如光、温度、声音等)，并最终通过节点间的无线通讯将所采集的数据传输到控制站点。

传感器网格(Sensor Grid)是将WSN和网格结合在一起构成的复合系统。一个Sensor Grid由WSN和传统的网格资源组成，像计算机、服务器、数据库、及用于处理和存储传感器数据的磁盘队列。传感器网格是WSN和网格计算集成的产物，它是两者的完美结合：首先，网格拥有的计算资源和存储资源可以对WSN收集到的大量数据进行处理、分析和存储；其次，同一个WSN所得数据可以通过网格平台同时被多个应用程序使用，传感数据使用更加方便，数据使用率同时提高；最后，在网格中可以利用数据挖掘、数据融合、分布式数据库等技术对其数据进行处理，获得传感数据的新知识。传感器网格以一种普适的方式无缝的访问海量资源，人工智能、数据融合、数据挖掘和分布式数据库处理中的先进技术能使传感数据更有意义，并能产生新的环境知识。反过来，产生的结果能够优化传感器的操作，或者影响执行器的操作以改变环境。因此，传感器网格非常适合自适应和普适计算应用领域。

传感器网格是一个相对较新的研究领域，各方面的研究还不是很成熟，研究传感器网格具有很大的挑战性，例如研究其中的数据融合方法。迄今为止，学者们提出了很多有关无线传感器网络数据融合的算法，以将大量传感器节点采集的海量数据进行处理、分析和存储，得到融合数据，把这些融合数据作为共享资源传给网格用户，以供用户决策使用，但是这些传统的网络数据融合算法不能很好的适用于传感器网格。这是因为传感器网格和无线传感器网络是两个差异性很大的网络，两者在物理层、通信协议、应用协议等各方面都不同；同时，传感器网格本身是动态的，允许WSN的加入和撤离，各种各样的错误都有可能产生使得网格任务的不正常执行，甚至是整个系统的崩溃。

因此，有必要提供一种适用于传感器网格的数据融合方法。

本发明涉及的参考文献：

[1]翟翌立，戴逸松，多传感器数据自适应加权融合估计算法的研究[J]，计量学报，1998，19(1)：12；

[2]陈明杰，刘胜，改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究[J]，哈尔滨工程大学学报，2007，28(8)：975-879。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于网格分簇的传感器网格数据融合方法，适用于传感器网格，将大量传感器节点采集的海量数据进行处理、分析和存储，得到融合数据，把这些融合数据作为共享资源传给网格用户，以供用户决策使用。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于网格分簇的传感器网格数据融合方法，包括如下步骤：

(1)在传感器网格环境中，将用户提交的任务按照到达时的优先级创建队列；

(2)任务调度器按照队列中任务的先后次序将每个任务布置给所有无线传感器网络的网络汇聚节点；

(3)每个网络汇聚节点把当前布置的任务分配给对应无线传感器网络的所有网关节点，每个网关节点把任务分配给对应无线传感器网络的所有传感器节点，每个传感器节点根据任务进行数据感知；

(4)对每个无线传感器网络，将该无线传感器网络的所有传感器节点作为初始群体，并在初始群体的基础上产生子代群体，对每个产生的群体进行处理，直到找到每个无线传感器网络的最优传感器节点集；

(5)对每个无线传感器网络的最优传感器节点集，每个最优传感器节点将感知数据发送给对应无线传感器网络的网关节点，收到感知数据的网关节点就是对应无线传感器网络的最优网关节点；

(6)根据所有无线传感器网络的最优网关节点确定最优融合路由；