多簇傳感器網絡中的聯合判決

付新明

(河南中煙工業有限公司洛陽卷煙廠，河南 洛陽　471003)

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多簇傳感器網絡中的聯合判決

付新明

(河南中煙工業有限公司洛陽卷煙廠，河南 洛陽471003)

摘要：提出了一個多簇的三層無線傳感器網絡，其中每個傳感器獨立地對二元目標進行檢測并將判決結果發送給各自的簇頭，由簇頭對各個傳感器發送的信息進行融合判決，并將判決結果發送給判決中心；在判決中心處，經非相干檢測和最大值聯合判決法得到對被觀測物狀態的最終判斷。

關鍵詞：無線傳感器網絡；分布式；多簇；聯合判決

本文引用格式：付新明.多簇傳感器網絡中的聯合判決[J].兵器裝備工程學報，2016(6):132-134.

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

得益于電子技術和通信技術的迅速發展，無線傳感器網絡在最近的幾十年得到了長足的進步[1-4]。分布式傳感器網絡通常由大量的、廉價的傳感器組成，且每個傳感器都具有感知能力、計算能力和通信能力。隨著對傳感器網絡要求的提高，人們已經不再滿足于通過單個傳感器對環境或觀測物進行感知，通過大規模無線網絡的建設，能有效地提高感知范圍的廣度和感知結果的準確性。通過傳感器與判決中心的聯系，判決中心可以綜合考慮不同傳感器發送的信息，對被觀測物進行聯合判決，從而完成相對復雜的運算和分析。由于無線傳感器網絡具有自適應快速建網、不受有線網絡約束等特點，因而可以廣泛應用于軍事探測、環境保護、森林防火以及醫療服務等各個方面[5-6]。根據傳感器網絡是否具有簇頭，傳感器網絡可以分為無簇傳感器網絡和有簇傳感器網絡兩種。無簇傳感器網絡是指無線傳感器網絡中的每個傳感器直接把接收到的數據或做出的判斷直接傳輸給判決中心。這是一種最簡單的傳感器拓撲結構，可以有效降低系統的復雜度。但是，對于距離判決中心比較遠的傳感器，直接向判決中心發送信息需要消耗大量的能量，從而導致傳感器的有效工作時間縮短[7]。有簇傳感器網絡指的是多個傳感器組成一個簇，每個簇中選取一個簇頭。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行聚合后發送給判決中心，從而降低整個系統的發送能耗。

在無線傳感器網絡中，聯合判決算法對判斷的準確性和時延性有著重要的作用。如何快速高效對傳感器上傳的信息進行融合是一個熱點問題。在文獻[8]給出了在各傳感器相互獨立的條件下最優聯合判決準則。考慮到傳感器能量受限的問題，文獻[4]研究了對應最優判決表現情況下，傳感器的位置及數量優化。在非理想信道的情況下，文獻[2]給出了三層傳感器網絡的聯合優化，其中包括判決中心處的最優門限和傳感器中的最優門限。但是這種算法需要很高的系統復雜度完成大量的運算和信道估計。相比于相干檢測，非相干檢測不需要進行復雜的信道估計，可以有效的降低系統的復雜度和延遲時間。對于側重系統復雜度的傳感器網絡系統，非相干檢測可以快速有效的對被觀測物進行判斷。目前，針對具有多簇結構的非相干傳感器網絡的研究還比較少。

在本文中建立了一個3層的多簇傳感器網絡，應用非相干檢測的方法對觀測物的狀態進行判斷。其中多個傳感器同時觀測同一個被觀測物，并將感知的結果發送給簇頭。簇頭對接收到的信息進行融合判決，并將判決結果發送給判決中心。最后，由判決中心對被觀測物進行最終的判決。研究結果表明：多簇3層無線傳感器網絡可以有效地對被觀測物的狀態進行相對可靠的判決，保證了系統的低復雜度和低時延性。

1　系統模型

如圖1所示，無線傳感器網絡結構由3層構成，其中包括傳感器感知層、簇頭信號融合層以及判決中心聯合判決層3部分。在這個無線傳感器的模型中，假設被觀測物有兩種狀態，分別為H0和H1。無線傳感器網絡中共有N×L個傳感器相對獨立的觀察同一個被觀測物。這些傳感器被平均分為N個簇，其中每個簇包含L個傳感器，每個傳感器將各自的判斷結果傳送給各自的簇頭。簇頭對接收到的信號進行融合判決，并將判決結果發送給判決中心。在判決中心處，采用舉手表決的聯合判決方法獲得最終的判決。

圖1　多簇3層傳感器網絡結構

以濕度傳感器為例，當被觀測物的濕度低于設定值時，其狀態為H0，當被觀測物的濕度高于設定值時，其狀態為H1。假設狀態H0對應感知信號的幅度為A0，狀態H1對應信號的幅度為A1。假設N×L個傳感器都是相對獨立的進行觀測，不失一般性，假設其中第l個傳感器的接收信號為

(1)

nl為對應第l個傳感器的高斯噪聲，其分布的PDF為

(2)

其中mx為隨機變量的均值，σ2為隨機變量的均方差。

由式(2)可知，傳感器做出錯誤判決的概率由噪聲方差決定，并且可以進一步寫為

(3)

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

當每個傳感器完成對被觀測物的狀態判決后，傳感器通過二元頻率調制(BFSK)將當地判決發送給簇頭。假設分配給每個簇L個傳感器的傳輸信號的時間總和為Ts秒，對應每個傳感平均得到Ts/L秒。在二元頻率調制過程中應用兩個正交的頻帶，其中心頻率為F={f0, f1}。相比于其他調制方式，頻率調制可以在接收端較容易的采用非相干合并的方法，從而不需要進行復雜的信道估計，保證系統的低復雜度和低延時性。在每個簇中，經過頻率調制的信號按照事先約定的順序經由L個傳感器將當地判決的結果傳送給簇頭，每個傳感器分得的發射時間為Ts/L秒。假設其中第l個傳感器，l=1,2,…,L，在一個發射時間內發射的信號為sl(t)，且信號sl(t)經由獨立同分布的瑞利衰落信道傳送到簇頭。在本文中，假設每個傳感器的發射能量都相同。

在簇頭處，其接收的信號可以表示為

(4)

其中hl為第l個傳感器對應判決中心的信道增益，n(t)為接收端的高斯噪聲。

(5)

2　系統特性

首先，在多簇3層分布式傳感器網絡中，傳感器將感知到的信號發送給簇頭，簇頭對接收到的信號通過非相干檢測和最大選擇聯合判決準則進行判斷。簇頭再將判斷結果發送給判決中心，由判決中心對被觀測物進行最終的判決。通過簇頭將傳感器的感知信息進行初步融合并再次發射可以降低整個傳感器網絡的發射能量，從而延長傳感器的有效工作時間。在傳感器數目一定的情況下，增加簇頭的數量可以提高判決中心對傳感器信息的收集。另一方面，增加簇頭的數量同時會增加系統的復雜度，增加最終判決的時延。因此，選擇合適數量的簇頭對研究至為關鍵。第二，采用頻率調制的方式將傳感器的信息發送給簇頭和判決中心。相比于其他調制方式，頻率調制可以在接收端采用非相干檢測的方法，不需要進行復雜的信道估計，從而降低系統的復雜度。第三，在簇頭和判決中心處，采用了低復雜度的最大選擇聯合判決準則進行判決，可以快速的對被觀測物的狀態進行判決。

3　仿真結果

在本文中，通過Matlab仿真來探討和分析多簇3層傳感器網絡模型的判決表現。在仿真過程中，假設傳感器的觀測只受到高斯噪聲的影響。傳感器發射到判決中心的信號受到瑞利衰落和高斯噪聲的影響。在以下的仿真結果圖中，PE表示判決中心對觀測物的最終判決的錯誤率。

在圖2中，重點觀察對應不同數目的簇頭，判決中心判決錯誤率的變化。在仿真過程中，假定被觀測物等概率的屬于狀態H0和H1。共有40個傳感器相互獨立的觀察同一個觀測物，每個傳感器觀測的信噪比均假設為5dB。每個傳感器的判決門限為Thd=0.5，即當接收到的信號能量小于0.5時，傳感器判斷為狀態H0，當接收到的信號能量大于0.5時，傳感器判斷為狀態H1。40個傳感器被均勻地分配給每個簇，當簇頭的數目N發生變化時，每個簇內傳感器的數量也跟隨變化。通過仿真結果可以看到，當傳感器到判決中心的信道信噪比從0dB增加到20dB時，系統的聯合判決可靠性有了明顯提高。同時，當簇頭的數目從2增加到10時，雖然傳感器的數量維持在40不變，但是判決中心的錯誤率有了明顯下降。增加簇頭的數量，一方面，可以更有效的利用傳感器的感知信息。另一方面，也會增加系統的復雜度。

圖2　不同簇頭數目下判決中心的錯誤率

在圖3中，重點研究傳感器處的信噪比對判決中心判決結果的影響。在仿真過程中，20個傳感器相互獨立的對被觀測物進行觀測，且被分為4個簇，即每個簇包含5個傳感器。每個傳感器的信噪比分別設定為-3dB，0dB，5dB和10dB。傳感器到簇頭的信道為相互獨立的瑞利信道，其信道衰落為5dB。每個簇頭對接收到的信號進行融合判決后發送給判決中心。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傳感器的判決準確率，進而提高判決中心的判決可靠性。相應的，提高傳感器與判決中心處信道的可靠性也可以對判決中心的判決準確性帶來明顯的提升。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，其優化過程應綜合考慮這兩個方面。

圖3　對應不同傳感器信噪比的判決中心錯誤率

4　結論

在3層多簇傳感器網絡中，每個傳感器相對獨立的對被觀測物進行觀測并將自己的感知結果發送給各自的簇頭。每個簇頭根據接收到的信號，做出融合判決，并通過頻率調制的方式將判決結果發送給判決中心。在判決中心處，通過非相干能量檢測和最大選擇聯合判決的方法得到對被觀測物的最終判決。通過仿真結果可以看到，在合理的噪聲干擾和通信條件下，多簇3層無線傳感器網絡可以達到較為理想的判決表現。同時由于采用了低復雜度的非相干判決的方法，多簇3層傳感器網絡可以保證低復雜度和低時延的特性。

參考文獻：

[1]SUSHMITA R,ARNIYA N,IVAN S.Fully Secure Pairwise and Triple Key Distribution in Wireless Sensor Networks Using Combinatorial Designs[C]//Proceedings IEEE INFOCOM.USA:IEEE Press,2011.326-330.

[2]NING P,LIU A,DU W L.Mitigating DoS Attacks Against Broadcast Authentication in Wireless Sensor Networks[J].ACM Transactions on Sensor Networks,2008,4(1):1-35.

[3]SAMIR G,TOMASZ I.Prediction Based Monitoring in Sensor Networks:Taking Lessons from MPEG[J].ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2001,31(5):82-98.

[4]艾春麗,張鳳登.無線傳感網能量監測方法研究[J].自動化儀表,2007,28(12):5-7.

[5]霍宏偉.基于室內無線傳感器網絡射頻信號的老年人跌倒檢測研究[ J].電子學報,2011,39(1):195-200.

[6]馬華東,陶丹.多媒體傳感器網絡及其研究進展[J].軟件學報，2006，17(9)：2013-2028.

[7]KLOUB H，HOFFMANN D.A Micro Capacitive Vibration Energy Harvester for Low Power Electronics[C].Power MEMS.2009:165-168.

[8]IYER R KLENROCK L.QoS Control of Sensor Networks [C].Proceedings of the IEEE International Conference on Communications New York IEEE 2003:517-521.

[9]楊余旺，于繼明，趙煒，等.單跳無線傳感器網絡能量分析計算[J].南京理工大學學報，2007，31(1):81-84.

(責任編輯楊繼森)

doi:10.11809/scbgxb2016.06.031

收稿日期：2016-01-18；修回日期：2016-02-15

作者簡介：付新明(1976—)，男，工程師，主要從事傳感器網絡、工業自動化和電氣電子自動化研究。

中圖分類號：TP183

文獻標識碼：A

文章編號：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