WSAN中异构信息实时可靠传输协议设计

无线传感器/执行器网络(WSAN)中紧急事件信息与周期性信息共存的现象，引发了网络性能指标的异构问题，如何设计传输协议来提高网络对异构性能要求的适应性，成为新的挑战性课题。本项目紧扣实时性和可靠性两大性能指标，力争突破传统性能优化协议设计体系，开展基于综合指标平面和自适应参数调整的跨层优化协议设计研究。深入挖掘网络各层"性能内环"耦合与层间"性能外环"冲突并存的异构特征，建立分布式双指标模型，为协议设计和网络综合评判奠定基础。分别在MAC层和网络层引入优先级机制，有效区分异构信息。采用"分层与跨层结合"的思想，面向综合指标平面，建立分布式联合调度、接入控制与速率控制算法，应用排队论得出E2D(Event-to-Decision)时延上限，以此构建跨层自适应参数定性调整规律。基于双指标模型，以优化综合性能指标、提高网络能量有效性为目的，应用非线性规划理论提出自适应参数的分布式定量调整方法。

无线传感器执行器网络（WSAN）兼具传感器信息感知和执行器控制功能，为监测监控类和控制类应用提供重要支撑。本项目针对紧急事件信息和周期性感知信息对实时性和可靠性的异构要求，创造性地提出“感－联－控一体化设计”思路。结合工业现场监控和高速移动车辆收集结构健康监控数据等背景，分别从异构无线传感器网络的融合感知、能量有效的实时可靠传输协议设计和多执行器协同控制三方面开展研究，取得了如下创新性成果。.1. 在融合感知方面，针对工业监控现场存在多类传感器节点、节点感知数据存在误差以及分布在不同位置的节点间数据不一致等问题，利用Markov 链及代数图论，提出了基于中继的无线异构传感器网络分布式估计算法，基于Ito 随机系统分析理论建立了算法稳定的充分条件；针对动态状态分布式估计问题，融合滤波器对数据的去噪功能和分布式一致性算法对数据差异的一致化处理特性，提出了分布式一致性Kalman滤波算法和基于事件触发信息交互的一致性滤波算法；基于网络覆盖度、网络连通性以及数据感知性能要求，提出了适用于两类传感器节点共存的工业无线传感器网络部署算法。.2. 在实时可靠传输协议设计方面，提出了联合随机接入与功率控制的跨层设计算法，优化信道选择和功率分配；针对多执行器节点的网络场景，利用传感数据间的空间相关性，在满足事件信息重构完整性和准确性要求的前提下，分别通过求解关联度优先和距离优先二值线性整数规划问题，提出了混合分簇与路由的HCR 协议，为全局网络能量消耗的最小化和均衡化问题提供了有效的解决方案。针对紧急事件信息快速搜索移动执行器时容易出现的“重复污染”问题，结合无线通信的广播机制和多智能体系统（MAS）中Blocking 策略的优点，创新性地设计了Ballooning 协议，从MAS的角度为紧急信息传输至移动执行器节点的搜索问题提供了新的解决思路。.3. 在多执行器协同控制方面，从网络拓扑角度提出排斥区域的概念，分别从拓扑控制和多智能体协同控制角度，根据节点密度和QoS性能需求，提出了自适应功率调节方法，实现网络连通性、传输可靠性、网络容量多QoS指标的综合优化，实现多执行器间的协同与合作。为控制策略与网络QoS性能提供了自适应的有效匹配和调节方案。. 共发表论文41篇，其中SCI收录9篇，EI收录29篇，申请发明专利9项，授权4项。研究成果获中国电子学会优秀论文奖1项。