结合压缩采样与网络编码的无线传感器网络负载均衡与节能关键技术研究

发展广域无线传感器网络的愿景面临着网络寿命与网络规模反比关系这一瓶颈问题。此问题可分解为1）网络负载均衡；2）网络节能两个子问题。前者指减少节点能量消耗的差异，后者指降低网络总能量消耗，是决定网络运行寿命的两个关键。现有采样与数据传输方法由于在检测时常产生海量数据和通讯时的负载累积效应，难以解决上述两方面的问题。本课题提出结合新兴的压缩采样与网络编码关键技术的解决方法，使得检测节点以低于Nyquist采样率在信源的稀疏域进行压缩采样，中继节点将待转发数据进行编码后转发，数据中心通过恢复算法恢复信源信息。主要研究：1）结合压缩采样与网络编码的基本模型与柔性模型；2）结合压缩采样与网络编码的算法与优化设计；3）广域传感器网络中结合压缩采样与网络编码的支撑技术与示范平台研究。给出了研究方案，并通过启发式示例分析了方案的可行性。

广域无线传感器网络面临着网络寿命与网络规模反比关系这一瓶颈问题，可分解为网络负载均衡和网络节能，前者指减少节点能量消耗的差异，后者指降低网络总能量消耗，是决定网络运行寿命的两个关键。现有采样与数据传输方法由于在检测时常产生海量数据和通讯时的负载累积效应，难以解决上述两方面的问题。本项目研究压缩采样与网络编码结合的关键理论与技术问题，以解决广域无线传感器网络负载均衡与节能这一核心挑战，取得了重要进展和成果：.(1)压缩采样与网络编码的高效数据采集研究: 首次把压缩传感技术应用到无线传感器网络中的数据聚集，并提出了一个主系数恢复算法和压缩稀疏函数，大大降低网络中的无线传输次数，从而大大降低了网络能耗，提高了网络生命周期。 提出基于压缩传感的有向图测量方法，应用到交通网络以高于90%的概率找出雍塞的道路。.（2）关键算法研究：基于物理干扰模型（SINR模型），针对无线传感网的局部广播问题、多重信息广播问题、多入口信道控制问题、数据聚合问题，研究分布式系统和无线网络负载均衡、节能、高效等关键技术，设计了一系列高效、节能的集中式和分布式算法，提出一种微型飞行器传感器网络成果得到国际领域同行的认可。基于图干扰模型，针对降低网络干扰和信道访问冲突解决问题，设计了当前最快的具有最坏性能保证的分布式随机算法和在线干扰测量方法，通过拓扑控制同时优化最大干扰和平均干扰问题。.（3）开发了无线传感器网络应用示范系统，用于大规模精准农业中的无线传感器网络监测系统。把一些理论成果落到实处，譬如网络负载均衡技术，数据聚合算法，无线链路调度等。该示范系统在北京上庄实验田部署为农业信息监测平台，并实验运行，效果良好，得到广泛关注。.已发表国际学术会议论文17篇，国际期刊论文18篇，SCI论文15篇，EI论文1篇，ISTP论文3篇，合作完成外文专著2本（各负责一个章节），国家发明专利1项。