[发明专利]面向数据收集的多媒体传感网能量有效节点选择方法在审
申请号: | 201410124333.5 | 申请日: | 2014-03-28 |
公开(公告)号: | CN103916941A | 公开(公告)日: | 2014-07-09 |
发明(设计)人: | 肖甫;杨谢琨;孙力娟;王汝传;郭剑;韩崇;刘林峰;黄海平 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04W52/02 | 分类号: | H04W52/02;H04W84/18;H04N7/18 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 叶连生 |
地址: | 210003 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 面向 数据 收集 多媒体 传感 能量 有效 节点 选择 方法 | ||
技术领域
本发明是一种适用于无线多媒体传感器网络(WirelessMulti-media Sensor Networks,缩写为WMSNs)的节点选择方案,该方案基于传感器节点能量消耗模型和空间相关性原理,通过考虑传感器节点能量因素和消除节点间采集数据的空间信息冗余,实现多节点图像数据收集,以解决无线多媒体传感器网络节点能量和存储受限的问题,为无线多媒体传感器网络数据的高效传输奠定基础。本技术属于无线传感器网络领域。
背景技术
随着无线通信技术、微电子技术、微电机系统与传感器技术等不断进步,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)正成为传感器领域内一个新兴的研究方向。当前大部分无线传感器网络只局限于测量简单的环境数值信息,而人类感知外界信息的80%以上来自于人的视觉、听觉,迫切需要将信息量丰富的媒体引入到以传感器网络为基础的环境监测活动中来,实现精准信息的监测,同时能够捕获多媒体信息的廉价硬件也孕育了无线多媒体传感器网络的产生和发展。
无线多媒体传感器网络与无线传感器网络一样,也是一个无中心、自组织的网络。目前为止,多媒体传感器节点一般仍然采用电池供电,部署后很难再次进行能量补充。当某些节点因能量耗尽而失效无法工作时,将缩短无线多媒体传感器网络的生存时间,对应用造成不利的影响。一旦网络能耗较高时,将对信道接入与分配、拓扑管理、路由维护、覆盖控制等造成严重影响,甚至可能造成完全无法进行的情况。
作为传感器网络高级形式的多媒体传感器网络,具备标量数据和多媒体信息感知、采集、处理和传输能力。如何对多媒体数据进行有效感知、处理及传输是多媒体传感网节能的主要研究方向之一,多媒体传感网中的图像信息具有很大的冗余性和时空相关性,如何有效地对采集到的图像信息进行网络压缩减少网络流量,已成为多媒体传感网急需突破的关键技术之一。因而急需设计高效的图像压缩采集方法,以消除无线多媒体传感器节点数据的空间冗余信息,同时结合考虑节点的能量因素,从而有效提高网络资源利用率,延长无线多媒体传感器网络的生命周期。
发明内容
技术问题:本发明的目的是设计一种面向数据收集的多媒体传感网能量有效节点选择方法,以实现图像数据的收集和系统的长时间运行。本方案采用协同处理方式,通过研究构建基于传感器能量消耗和相关性模型以评估多个相关多媒体传感器节点的联合作用,解决无线多媒体传感器网络中节点电源能量、计算、通信和存储能力受限等问题。通过使用本发明提出的方法可以有效延长网络系统的整体生存周期,同时消除多媒体传感器节点数据的空间信息冗余。为无线多媒体传感器网络数据的高效采集和传输奠定基础。
技术方案:本发明是一种改进的无线多媒体传感器节点选择方案。基于协同处理方法,针对不同特定图像算法的差异性,设计一个图像空间相关性模型,描述相机节点的重叠视野所观察到的图像的相关特性;更进一步构建传感器能量消耗模型和信息熵框架,并据此估计传感器节点的能量剩余量和信息量,其中对于多个节点的联合熵计算,采用层次聚类的方法;最后设计实现了一种面向数据收集的多媒体传感网能量有效节点选择方法,该算法基于能量消耗和相关性模型,选择一组信息量尽可能最大的相关传感器节点,同时结合实际情况确保每个节点的能量不被耗尽,从而有效减少传感器节点数据传输量和能量消耗,延长网络的整体生存周期。
该方法包含在以下的具体步骤:
初始场景设置:
步骤1)设置观测区域及多媒体传感器节点:设置需要采用多媒体传感器网络监测的区域场景范围;设置系统选择的节点集合的联合熵要求值;初始化每个传感器节点的能量值;初始化监测场景中无线多媒体传感器节点的数量、布撒位置坐标、主感知方向以及感知半径;
步骤2)由节点位置坐标计算传感方向和x轴的角度θ以及节点沿传感方向相对于目标区域中心的偏移距离r;
多媒体传感器节点相关性定义:
步骤3)定义空间相关性函数来描述通过多媒体传感器节点的重叠视野所观察到的图像的相关特性;
多节点的联合作用:
步骤4)实现如何在一个多媒体传感器网络中以最少的节点获得尽可能多的数据信息,节点所感知的数据信息必须和所观测图像的相关特性有关,并且各节点之间感知的数据相关性越小,其将提供更多信息给汇聚节点;
能量消耗模型和信息熵框架:
步骤5)构建出一个能量消耗模型以评估任意时刻每个节点的能量剩余量;
步骤6)基于步骤3中定义的节点相关性描述函数,构建出一个基于熵的框架以评估多节点提供的信息量;
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