多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合判決

付新明

(河南中煙工業(yè)有限公司洛陽(yáng)卷煙廠，河南 洛陽(yáng)　471003)

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多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合判決

付新明

(河南中煙工業(yè)有限公司洛陽(yáng)卷煙廠，河南 洛陽(yáng)471003)

摘要：提出了一個(gè)多簇的三層無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，其中每個(gè)傳感器獨(dú)立地對(duì)二元目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)并將判決結(jié)果發(fā)送給各自的簇頭，由簇頭對(duì)各個(gè)傳感器發(fā)送的信息進(jìn)行融合判決，并將判決結(jié)果發(fā)送給判決中心；在判決中心處，經(jīng)非相干檢測(cè)和最大值聯(lián)合判決法得到對(duì)被觀測(cè)物狀態(tài)的最終判斷。

關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；分布式；多簇；聯(lián)合判決

本文引用格式：付新明.多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合判決[J].兵器裝備工程學(xué)報(bào)，2016(6):132-134.

Citationformat:FUXin-ming.FusionDecisionofMulti-ClusterBasedWirelessSensorNetworks[J].JournalofOrdnanceEquipmentEngineering,2016(6):132-134.

得益于電子技術(shù)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在最近的幾十年得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步[1-4]。分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)通常由大量的、廉價(jià)的傳感器組成，且每個(gè)傳感器都具有感知能力、計(jì)算能力和通信能力。隨著對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)要求的提高，人們已經(jīng)不再滿足于通過(guò)單個(gè)傳感器對(duì)環(huán)境或觀測(cè)物進(jìn)行感知，通過(guò)大規(guī)模無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，能有效地提高感知范圍的廣度和感知結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過(guò)傳感器與判決中心的聯(lián)系，判決中心可以綜合考慮不同傳感器發(fā)送的信息，對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行聯(lián)合判決，從而完成相對(duì)復(fù)雜的運(yùn)算和分析。由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)快速建網(wǎng)、不受有線網(wǎng)絡(luò)約束等特點(diǎn)，因而可以廣泛應(yīng)用于軍事探測(cè)、環(huán)境保護(hù)、森林防火以及醫(yī)療服務(wù)等各個(gè)方面[5-6]。根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否具有簇頭，傳感器網(wǎng)絡(luò)可以分為無(wú)簇傳感器網(wǎng)絡(luò)和有簇傳感器網(wǎng)絡(luò)兩種。無(wú)簇傳感器網(wǎng)絡(luò)是指無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)傳感器直接把接收到的數(shù)據(jù)或做出的判斷直接傳輸給判決中心。這是一種最簡(jiǎn)單的傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可以有效降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。但是，對(duì)于距離判決中心比較遠(yuǎn)的傳感器，直接向判決中心發(fā)送信息需要消耗大量的能量，從而導(dǎo)致傳感器的有效工作時(shí)間縮短[7]。有簇傳感器網(wǎng)絡(luò)指的是多個(gè)傳感器組成一個(gè)簇，每個(gè)簇中選取一個(gè)簇頭。簇中的傳感器將接收到的信息傳送給簇頭，簇頭將所有成員的信息進(jìn)行聚合后發(fā)送給判決中心，從而降低整個(gè)系統(tǒng)的發(fā)送能耗。

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，聯(lián)合判決算法對(duì)判斷的準(zhǔn)確性和時(shí)延性有著重要的作用。如何快速高效對(duì)傳感器上傳的信息進(jìn)行融合是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。在文獻(xiàn)[8]給出了在各傳感器相互獨(dú)立的條件下最優(yōu)聯(lián)合判決準(zhǔn)則?？紤]到傳感器能量受限的問(wèn)題，文獻(xiàn)[4]研究了對(duì)應(yīng)最優(yōu)判決表現(xiàn)情況下，傳感器的位置及數(shù)量?jī)?yōu)化。在非理想信道的情況下，文獻(xiàn)[2]給出了三層傳感器網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合優(yōu)化，其中包括判決中心處的最優(yōu)門限和傳感器中的最優(yōu)門限。但是這種算法需要很高的系統(tǒng)復(fù)雜度完成大量的運(yùn)算和信道估計(jì)。相比于相干檢測(cè)，非相干檢測(cè)不需要進(jìn)行復(fù)雜的信道估計(jì)，可以有效的降低系統(tǒng)的復(fù)雜度和延遲時(shí)間。對(duì)于側(cè)重系統(tǒng)復(fù)雜度的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，非相干檢測(cè)可以快速有效的對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行判斷。目前，針對(duì)具有多簇結(jié)構(gòu)的非相干傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究還比較少。

在本文中建立了一個(gè)3層的多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用非相干檢測(cè)的方法對(duì)觀測(cè)物的狀態(tài)進(jìn)行判斷。其中多個(gè)傳感器同時(shí)觀測(cè)同一個(gè)被觀測(cè)物，并將感知的結(jié)果發(fā)送給簇頭。簇頭對(duì)接收到的信息進(jìn)行融合判決，并將判決結(jié)果發(fā)送給判決中心。最后，由判決中心對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行最終的判決。研究結(jié)果表明：多簇3層無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以有效地對(duì)被觀測(cè)物的狀態(tài)進(jìn)行相對(duì)可靠的判決，保證了系統(tǒng)的低復(fù)雜度和低時(shí)延性。

1　系統(tǒng)模型

如圖1所示，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由3層構(gòu)成，其中包括傳感器感知層、簇頭信號(hào)融合層以及判決中心聯(lián)合判決層3部分。在這個(gè)無(wú)線傳感器的模型中，假設(shè)被觀測(cè)物有兩種狀態(tài)，分別為H0和H1。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中共有N×L個(gè)傳感器相對(duì)獨(dú)立的觀察同一個(gè)被觀測(cè)物。這些傳感器被平均分為N個(gè)簇，其中每個(gè)簇包含L個(gè)傳感器，每個(gè)傳感器將各自的判斷結(jié)果傳送給各自的簇頭。簇頭對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行融合判決，并將判決結(jié)果發(fā)送給判決中心。在判決中心處，采用舉手表決的聯(lián)合判決方法獲得最終的判決。

圖1　多簇3層傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

以濕度傳感器為例，當(dāng)被觀測(cè)物的濕度低于設(shè)定值時(shí)，其狀態(tài)為H0，當(dāng)被觀測(cè)物的濕度高于設(shè)定值時(shí)，其狀態(tài)為H1。假設(shè)狀態(tài)H0對(duì)應(yīng)感知信號(hào)的幅度為A0，狀態(tài)H1對(duì)應(yīng)信號(hào)的幅度為A1。假設(shè)N×L個(gè)傳感器都是相對(duì)獨(dú)立的進(jìn)行觀測(cè)，不失一般性，假設(shè)其中第l個(gè)傳感器的接收信號(hào)為

(1)

nl為對(duì)應(yīng)第l個(gè)傳感器的高斯噪聲，其分布的PDF為

(2)

其中mx為隨機(jī)變量的均值，σ2為隨機(jī)變量的均方差。

由式(2)可知，傳感器做出錯(cuò)誤判決的概率由噪聲方差決定，并且可以進(jìn)一步寫為

(3)

其中P(H0|H1)表示在被觀測(cè)物狀態(tài)為H1的情況下，傳感器判斷為狀態(tài)H0的概率，P(H1|H0)表示在被觀測(cè)物狀態(tài)為H0的情況下，傳感器判斷為狀態(tài)H1的概率。

當(dāng)每個(gè)傳感器完成對(duì)被觀測(cè)物的狀態(tài)判決后，傳感器通過(guò)二元頻率調(diào)制(BFSK)將當(dāng)?shù)嘏袥Q發(fā)送給簇頭。假設(shè)分配給每個(gè)簇L個(gè)傳感器的傳輸信號(hào)的時(shí)間總和為Ts秒，對(duì)應(yīng)每個(gè)傳感平均得到Ts/L秒。在二元頻率調(diào)制過(guò)程中應(yīng)用兩個(gè)正交的頻帶，其中心頻率為F={f0, f1}。相比于其他調(diào)制方式，頻率調(diào)制可以在接收端較容易的采用非相干合并的方法，從而不需要進(jìn)行復(fù)雜的信道估計(jì)，保證系統(tǒng)的低復(fù)雜度和低延時(shí)性。在每個(gè)簇中，經(jīng)過(guò)頻率調(diào)制的信號(hào)按照事先約定的順序經(jīng)由L個(gè)傳感器將當(dāng)?shù)嘏袥Q的結(jié)果傳送給簇頭，每個(gè)傳感器分得的發(fā)射時(shí)間為Ts/L秒。假設(shè)其中第l個(gè)傳感器，l=1,2,…,L，在一個(gè)發(fā)射時(shí)間內(nèi)發(fā)射的信號(hào)為sl(t)，且信號(hào)sl(t)經(jīng)由獨(dú)立同分布的瑞利衰落信道傳送到簇頭。在本文中，假設(shè)每個(gè)傳感器的發(fā)射能量都相同。

在簇頭處，其接收的信號(hào)可以表示為

(4)

其中hl為第l個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)判決中心的信道增益，n(t)為接收端的高斯噪聲。

(5)

2　系統(tǒng)特性

首先，在多簇3層分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器將感知到的信號(hào)發(fā)送給簇頭，簇頭對(duì)接收到的信號(hào)通過(guò)非相干檢測(cè)和最大選擇聯(lián)合判決準(zhǔn)則進(jìn)行判斷。簇頭再將判斷結(jié)果發(fā)送給判決中心，由判決中心對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行最終的判決。通過(guò)簇頭將傳感器的感知信息進(jìn)行初步融合并再次發(fā)射可以降低整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)射能量，從而延長(zhǎng)傳感器的有效工作時(shí)間。在傳感器數(shù)目一定的情況下，增加簇頭的數(shù)量可以提高判決中心對(duì)傳感器信息的收集。另一方面，增加簇頭的數(shù)量同時(shí)會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜度，增加最終判決的時(shí)延。因此，選擇合適數(shù)量的簇頭對(duì)研究至為關(guān)鍵。第二，采用頻率調(diào)制的方式將傳感器的信息發(fā)送給簇頭和判決中心。相比于其他調(diào)制方式，頻率調(diào)制可以在接收端采用非相干檢測(cè)的方法，不需要進(jìn)行復(fù)雜的信道估計(jì)，從而降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。第三，在簇頭和判決中心處，采用了低復(fù)雜度的最大選擇聯(lián)合判決準(zhǔn)則進(jìn)行判決，可以快速的對(duì)被觀測(cè)物的狀態(tài)進(jìn)行判決。

3　仿真結(jié)果

在本文中，通過(guò)Matlab仿真來(lái)探討和分析多簇3層傳感器網(wǎng)絡(luò)模型的判決表現(xiàn)。在仿真過(guò)程中，假設(shè)傳感器的觀測(cè)只受到高斯噪聲的影響。傳感器發(fā)射到判決中心的信號(hào)受到瑞利衰落和高斯噪聲的影響。在以下的仿真結(jié)果圖中，PE表示判決中心對(duì)觀測(cè)物的最終判決的錯(cuò)誤率。

在圖2中，重點(diǎn)觀察對(duì)應(yīng)不同數(shù)目的簇頭，判決中心判決錯(cuò)誤率的變化。在仿真過(guò)程中，假定被觀測(cè)物等概率的屬于狀態(tài)H0和H1。共有40個(gè)傳感器相互獨(dú)立的觀察同一個(gè)觀測(cè)物，每個(gè)傳感器觀測(cè)的信噪比均假設(shè)為5dB。每個(gè)傳感器的判決門限為Thd=0.5，即當(dāng)接收到的信號(hào)能量小于0.5時(shí)，傳感器判斷為狀態(tài)H0，當(dāng)接收到的信號(hào)能量大于0.5時(shí)，傳感器判斷為狀態(tài)H1。40個(gè)傳感器被均勻地分配給每個(gè)簇，當(dāng)簇頭的數(shù)目N發(fā)生變化時(shí)，每個(gè)簇內(nèi)傳感器的數(shù)量也跟隨變化。通過(guò)仿真結(jié)果可以看到，當(dāng)傳感器到判決中心的信道信噪比從0dB增加到20dB時(shí)，系統(tǒng)的聯(lián)合判決可靠性有了明顯提高。同時(shí)，當(dāng)簇頭的數(shù)目從2增加到10時(shí)，雖然傳感器的數(shù)量維持在40不變，但是判決中心的錯(cuò)誤率有了明顯下降。增加簇頭的數(shù)量，一方面，可以更有效的利用傳感器的感知信息。另一方面，也會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜度。

圖2　不同簇頭數(shù)目下判決中心的錯(cuò)誤率

在圖3中，重點(diǎn)研究傳感器處的信噪比對(duì)判決中心判決結(jié)果的影響。在仿真過(guò)程中，20個(gè)傳感器相互獨(dú)立的對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行觀測(cè)，且被分為4個(gè)簇，即每個(gè)簇包含5個(gè)傳感器。每個(gè)傳感器的信噪比分別設(shè)定為-3dB，0dB，5dB和10dB。傳感器到簇頭的信道為相互獨(dú)立的瑞利信道，其信道衰落為5dB。每個(gè)簇頭對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行融合判決后發(fā)送給判決中心。在判決中心處，信道的信噪比從0dB升到16dB。從仿真結(jié)果可以清楚的看出，增加傳感器處的信噪比可以有效的增強(qiáng)傳感器的判決準(zhǔn)確率，進(jìn)而提高判決中心的判決可靠性。相應(yīng)的，提高傳感器與判決中心處信道的可靠性也可以對(duì)判決中心的判決準(zhǔn)確性帶來(lái)明顯的提升。因此，判決中心處的最終判決既受到傳感器的影響，也受到簇頭和判決中心的影響，其優(yōu)化過(guò)程應(yīng)綜合考慮這兩個(gè)方面。

圖3　對(duì)應(yīng)不同傳感器信噪比的判決中心錯(cuò)誤率

4　結(jié)論

在3層多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)傳感器相對(duì)獨(dú)立的對(duì)被觀測(cè)物進(jìn)行觀測(cè)并將自己的感知結(jié)果發(fā)送給各自的簇頭。每個(gè)簇頭根據(jù)接收到的信號(hào)，做出融合判決，并通過(guò)頻率調(diào)制的方式將判決結(jié)果發(fā)送給判決中心。在判決中心處，通過(guò)非相干能量檢測(cè)和最大選擇聯(lián)合判決的方法得到對(duì)被觀測(cè)物的最終判決。通過(guò)仿真結(jié)果可以看到，在合理的噪聲干擾和通信條件下，多簇3層無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到較為理想的判決表現(xiàn)。同時(shí)由于采用了低復(fù)雜度的非相干判決的方法，多簇3層傳感器網(wǎng)絡(luò)可以保證低復(fù)雜度和低時(shí)延的特性。

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(責(zé)任編輯楊繼森)

doi:10.11809/scbgxb2016.06.031

收稿日期：2016-01-18；修回日期：2016-02-15

作者簡(jiǎn)介：付新明(1976—)，男，工程師，主要從事傳感器網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)自動(dòng)化和電氣電子自動(dòng)化研究。

中圖分類號(hào)：TP183

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-2304(2016)06-0132-04

FusionDecisionofMulti-ClusterBasedWirelessSensorNetworks

FUXin-ming

(LuoyangCigaretteFactoryChinaTobaccoHenanIndustrialCo.,Ltd.,Luoyang471003,China)

Abstract:We built a three-level WSN with multi-cluster. Explicitly, each of the sensors senses and detects the binary observed event’s state independently, and transmits the local decision to its cluster-head. After achieving the local decisions, all the cluster-heads make their overall decisions and pass them to the fusion center. At the fusion center, noncoherent detection and selective fusion rule are employed for the final fusion decision of the observed source event.

Key words:wireless sensor network; three-level; multi-cluster; fusion decision