基于多Agent的無線傳感網絡數據融合方法研究

吳德

摘 要 將多Agent技術與無線傳感器網絡相結合，充分利用Agent與傳感器網絡節點的自治性與協作性，以煤礦井下無線傳感器網絡人員定位系統為背景，提出了一種基于多Agent系統的無線傳感器網絡數據融合模型，分析了網絡中本地傳感器節點Agent與融合中心Agent的內部結構，介紹了節點間協商的基本策略。

【關鍵詞】多Agent 無線傳感器網絡 數據融合

無線傳感器網絡（WSN，Wireless Sensor Network）由大量具有感知能力、計算能力和通信能力的微型傳感器以自組織方式構成，網內節點協作完成數據的采集與傳送，可廣泛應用于戰場監測、環境保護和智能家居等諸多領域。多Agent系統是分布式人工智能的主要研究內容，在此系統中多個獨立的、智能的、自主的Agent通過相互作用共同完成特定的目標和任務，其典型特征就是系統中的數據、計算以及控制都是分布式的，這一點與無線傳感器網絡相一致。

無線傳感器網絡是一種分布式自主系統，具有自組織功能，分布在不同位置的傳感器網絡節點擁有一定的獨立決策感知信息的能力，若將節點是為Agent，那么無線傳感器網絡就是一種多Agent系統。盡管如此，無線傳感器網絡具有一些自己的特殊特征，多Agent系統中的方法還不能直接應用到無線傳感器網絡中。Ortiz C L等人以多Agent系統中的合同網為原型開發了無線傳感器網絡協同方法；Sandholm T等人提出了基于任務再分配的動態仲裁方法。本文以無線傳感器網絡目標追蹤技術為背景，研究了基于多Agent系統的無線傳感器網絡數據融合方法。

1 多Agent系統

多Agent系統是由多個Agent組成的Agent社會，是一種分布式自主系統。該系統的通過Agent的交互，設計多Agent協作求解復雜問題，其關鍵是協調各Agent的知識、目標、策略和規劃。在實際系統中，多Agent系統通過各Agent間的協同工作來表達系統的結構和功能，其主要的協同方式有通訊、合作、互解、協調、調度、管理及控制等。

2 無線傳感器網絡數據融合

數據融合過程是一種將來源于不同或相同源的數據或信息進行統一協調處理，以得到更有效、更符合要求的決策信息或數據的過程。無線傳感器節點一般是以預先設定的頻率采樣并進行數據傳輸的，這些采樣信息在語義上多具有時空相關性。若將網絡中具有相關性的數據融合成能夠準確表達真實物理狀態的信息或數據，即可有效減少網絡的數據量，進而降低網絡節點的能量消耗，延長網絡壽命。此外，數據融合還能夠剔除掉因傳感器節點受擾而產生的錯誤。無線傳感器網絡數據融合技術的主要思想是將來自不同節點的信息結合起來進行融合處理，達到減少網絡數據傳輸量的目的。

3 多Agent的無線傳感網絡數據融合設計

3.1 問題描述

由于煤礦井下通信存在嚴重的多徑傳播、衰減、非視距、通信盲點，因此，為了保證網絡的可靠性，就需要使用融合技術對采集到的數據進行處理。

基于煤礦井下無線傳感器網絡人員定位系統，是在采煤工作面布置一定密度的無線傳感器網絡節點，當攜帶可識別模塊的礦工進入工作區域去，傳感器網絡就返回感知信息并保持對目標的追蹤。整個網絡動態調整傳感器節點的工作狀態，實時選舉簇頭，然后由簇頭跟上級節點進行通信，返回追蹤信息，其中簇頭的選舉動作由事件觸發的。如圖1所示，在某一特定時刻，處在偵測范圍內的節點選舉一個簇頭，該簇頭節點作為信息融合中心，其他節點將各自偵測到的信息發送到該簇頭節點。

3.2 融合模型設計

基于Agent的無線傳感器網絡數據融合模型如圖2所示，各類傳感器節點的Agent都具有任務管理、信息中繼、資源管理以及數據處理等功能。動態選舉出來的簇頭節點作為融合中心，處在活動狀態的其他節點即作為本地傳感器，數據的融合通過本地傳感器Agent與融合中心Agent協作完成。圖3是本地傳感器節點Agent的內部結構，由任務管理負責調度Agent各個功能直接的調度任務，數據處理任務根據傳感器采集的信息與本地規則，對數據進行預處理，通信與信息中繼任務實現本地節點與融合中心的協作與通信。與本地Agent不同的是，融合中心Agent具有調度簇內節點的功能，且擁有不同的中心融合規則，其內部結構如圖4所示。

3.3 協作

數據的融合是由本地傳感器節點與簇頭節點間的協商實現。其具體的協商策略是：融合中心接到任務后，對鄰近節點進行評價并分級，目的是選擇能夠完成任務的高效節點，進而在局部形成一個偵測網絡；然后融合中心Agent將任務靜態的分配到該網絡，各分配到任務的本地Agent按照中心提供的本地規則對采集到的數據進行預處理，再將結果發送到融合中心Agent；最后由融合中心Agent根據中心融合規則完成任務，并將最終結果反饋到任務發布者。

4 結論

基于多Agent技術的無線傳感器網絡數據融合模型，以邏輯分析為基礎，利用Agent與傳感器網絡節點對煤礦環境的感知和決策功能，通過多Agent協作，減少決策過程對數據融合中心的依賴，增強了無線傳感器網絡的可靠性。但是多Agent任務管理需要消耗一定的系統資源，主要包括物理存儲空間、能量等，這對傳感器網絡的整體性能帶來一定影響。多Agent的協商算法及融合規則，以及Agent向后傳播的算法是下一步研究的重點。

參考文獻

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作者單位

金華經濟技術開發區管委會高新技術產業局 浙江省金華市 321017