矩阵运算在无线传感器网络中的分布式化研究

Matrix computation is the basis of many signal processing algorithms in a wide range of engineering domains. For the engineering applications which built their systems on wireless sensor networks (WSNs), to deliver the large amount of data required for matrix computation wirelessly generally becomes the bottleneck. Therefore, how to implement matrix computations in WSNs becomes an important issue that deserves in-depth study. Matrix computations in these engineering applications have some special properties that make in-network implementation difficult. For example, in the high-dimensional matrices, elements usually come from sensor nodes located in a wide geographical area. In addition, data from different sensors nodes usually exchange frequently in the matrix computations. To address these challenges, this project studies the problems of generic matrix decomposition pattern and sub-task optimal assignment. More specially, we study the building blocks of matrix computations suitable for WSNs, the generic matrix decomposition patterns, the accuracy control in distributed matrix decomposition, and the optimal implementation in networks given decomposition pattern. These issues, to our best knowledge, are rarely studied before. The research outputs of the project will solve the generic problem in many WSNs applications. We will demonstrate this project and build our real system for wireless bridge monitoring.

矩阵运算是当前诸多工程领域中算法的核心。在基于无线传感器网络的大型工程目标监测应用中，矩阵运算所需的大数据传输成为无线传感器网络应用的瓶颈。因此，如何对矩阵运算在无线传感器网络内进行分布式化，成为一个具有广泛意义的问题。然而，工程领域内的矩阵运算，具有矩阵维数大，矩阵数据来源节点分布分散，不同节点的数据在计算过程中交换频繁，算法复杂而不易分解的特点。因此对分布式化提出严峻挑战。本项目研究矩阵运算的通用拆分结构及子运算的最优分配问题，具体包括：适合无线传感器网络的矩阵运算核心计算单元的划分，普适网内分布式计算架构设计, 矩阵运算拆分中的等效精度控制, 以及各计算架构约束下的最佳网络计算路径问题。这些问题鲜有人研究。本项目的研究成果将解决无线传感器网络在大型工程监测应用中的共性问题。项目将以大型桥梁结构安全分析为例，构建原型验证系统。

研究矩阵计算在无线传感器网络内分布式化的问题，对建筑物监测、地质灾害监测、石油勘探等大型目标检测研究具有重要的理论价值和社会意义。本项目致力于解决典型矩阵运算在无线网络内的可拆分性以及最佳分布式计算架构问题，从而建立普适分布式计算架构下的计算精度模型、数据传输模型以及网络能耗模型，并最终将以上研究结果实例化。.本项目取得的主要研究结果如下：.1）我们对符合无线传感器网络特点的矩阵运算的拆分模式和核心计算单元进行了研究。项目组成员从拓扑约束计算划分的一般模式入手，研究并解决拓扑约束的计算划分问题和计算约束的路由设计问题，并提出了一系列新的路由方案。同时，我们专门针对一类经典的结构健康监测算法：模态分析法的分布式化进行了研究。除此之外，我们还提出了将无线传感器网络和云计算结合的平台(WSN-Cloud)。.2）我们解决了一系列结构健康监测的平台和实际应用问题。例如，我们设计了一个实用的基于无线传感器网络的平台(SenetSHM)，该平台针对基于结构健康监测系统做了众多考虑；从平台的能耗方面，我们做了大量研究工作。例如，提出了多种调度策略，使传感器节点有效分簇，在保证有效监测的情况下大大提高节点的寿命；同时，我们还提出多种算法来解决传感器节点唤醒问题；最后，我们也提出了多类高效的无线充电算法，可以极大提高系统的实用性。.3）我们针对智能手机等的无线传感器平台进行研究并开展了实例化应用。我们用智能手机嵌入的传感器收集相关信息，充分利用数据挖掘技术，不仅识别出司机打电话行为，还配合超声波传感器有效对路面前方的危险做了探测。我们还利用智能手机的Wi-Fi信息，精确的识别出了商场的购物人群的群体信息。