[发明专利]无线传感网监测数据的空间相关性建模与定量分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种无线传感网监测数据的空间相 关性建模与定量分析方法及系统。

背景技术

物联网用途广泛，遍及工农业生产、环境监测、现代物流、安防等多个领 域。据“中国市场情报中心”预测，2015年我国物联网产业规模将达10000 亿元，2020年将超过5万亿元。物联网可对物理世界与信息世界进行良好的 融合，从根本上改变现有的IT系统。但是，物联网大规模产业化还需解决一 些关键问题，而物联网的主要技术之一是无线传感网络，无线传感网络相关技 术不够成熟是制约物联网实用化主要因素之一。

利用监测数据空间相关性来设计各种算法来解决无线传感网中相关问题， 一直受到研究者的重视，例如在数据聚合和路由算法、数据存储和查询、数据 压缩和编码、MAC层协议设计、目标监测与定位，以往研究人员只是定性地评 价这些算法对数据空间相关性强弱的敏感程度，由于很少有真正的大规模无线 传感网系统已经部署，几乎没有可用作测试算法的空间范围较大实际数据集， 于是，只好对数据分布特性做出不同的假设来定量地进行评估。例如：有一些 假设空间相关性是数据联合熵函数，有一些假设数据在空间服从某种扩散规 律，有一些假设数据在空间上分布是依赖距离的联合高斯函数，最后，还有一 些研究人员建议使用环境监测中获得的遥感数据，而这些数据集的空间分辨率 不能匹配无线传感网监测数据的粒度。已有研究员尝试用数学模型来捕捉无线 传感网监测数据空间相关性，该模型假设节点之间数据差服从均值为零，标准 差依赖节点间距离的正态分布，该模型不依赖于无线传感网节点部署密度、源 事件个数、网络拓扑结构，但是，该模型从少量原始数据抽取其空间相关性， 与模型合成大尺度空间范围的测试数据的空间相关性匹配精度还有待提高，另 外获取模型参数的迭代计算收敛速度太慢。

无线传感网采集数据都具有不同程度空间相关性，研究者试图利用这种相 关性设计高效的网络协议和算法，以适应由成千上万个节点组成网络。因此， 需要无线传感网提供大规模的实际测量数据并抽取其空间相关性，从而定量地 评价空间相关性强弱对网络协议和算法性能的影响。但是，目前的无线传感网 不论真实系统，连演示系统都只停留在“百”这个量级上，如何在一个较宽泛 的真实条件下，从一个实际无线传感网系统采集的数据集中捕捉其空间相关 性，通过生成相应的数学模型来人工合成大规模数据集，使得两者的空间相关 性保持一致，从而为无线传感网网络协议和算法提供空间规模较大的测试数据 源，是一个急需解决的问题。随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息 处理技术和通信技术的迅速发展，无线传感网部署规模将会越来越大，对这种 测试数据源需求也会越迫切。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中难以获得大规模无线传感 网络数据集的缺陷，提供一种可以人工合成任意空间相关性强弱的大规模数据 集的无线传感网监测数据的空间相关性建模与定量分析方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种无线传感网监测数据的空间相关性建模与定量分析方法， 包括以下步骤：

S1、从小规模无线传感网中获取N个节点采集到的实际数据序列 W＝(x₁,x₂,…,x_N)^T，对实际数据序列W进行稀疏变换，得到k个非零系数，并 按节点访问的顺利将最远的非零系数对应的距离确定为参数h，h为整数；

S2、根据公式γ(i)，得到h个方程，将其与方程联立，得到h+1个关于参数α_i,β,σ_i的非线性方程组，其中：