宋 蕾,任秀丽

(辽宁大学 信息学院,沈阳 110036)

0 概述

无线传感网中数据融合[1]是指将同一目标的多个观测数据相互融合,以减少数据冗余并提高系统可靠性[2],进而延长网络生命周期。传感器节点在数据采集、传输与统计过程中,随着网络时延增加、通信量增多和节点生命周期缩短等问题[3],致使数据精确度下降,且节点能耗随之增加。

针对节点能耗和数据精确度问题,文献[4]提出低能耗的E-CPDA算法,在提高数据精确度的同时增加了簇结构动态变化的能耗。文献[5]提出面向车组网的MGDAA算法,通过综合数据的冗余和互补信息来提高融合精确度,但会增加节点能耗。文献[6]提出基于车辆检测器数据压缩重构和交通流特征的Megrez算法,提高了数据精确度,但也增加了节点能耗。针对上述算法存在的问题,本文提出一种基于博弈论的数据融合算法(Data Fusion Algorithm Based on Game Theory,DFABGT)。该算法分为基于博弈论[7]的节点选取和基于贝叶斯理论[8]的数据融合两部分,簇内节点通过收益和能耗确定效益函数选取低能耗节点,再将效益函数的最大值作为权重代入置信距离得到可靠数据。

1 网络模型

在无线传感网中,n个节点构成m个簇结构。簇头收集簇内节点传输的数据,Sink节点融合数据,以保证全局最优[9]。1)传感器节点同构且位置固定,感知半径、通信能力和初始能量相等,每个节点具有唯一ID,且周期性地向簇头传输数据;2)节点非均匀分布,簇头能感知簇内节点的位置与剩余能量,簇内节点能感知自身剩余能量;3)不论剩余能量是否有限,能耗控制均需在节点承受的能量范围内;4)节点自感知且主动收集数据,Sink节点没有能量限制。……