[发明专利]结构健康监测无线传感器数据丢失无损恢复嵌入式算法

说明书

技术领域

本发明专利涉及一种土木工程结构健康监测技术领域，具体涉及一种结构健康监测无线传感器数据丢失无损恢复嵌入式算法。

背景技术

近年来，无线智能传感网络(Wireless Smart Sensor Network，简称WSSN)引起了在结构健康监测(Structural Health Monitoring，简称SHM)领域的研究者的重视。WSSN不仅仅相对于传统的有线传感网络有巨大优势，而且相比于其他的非智能无线传感网络发展更迅速、应用更广泛。尤其是在桥梁的健康监测领域，WSSN除了造价更低、布置方便之外，其更大的优势在于可以对数据进行预处理，这种预处理大大提升了在基站工作的监测人员的数据处理效率。

虽然WSSN比传统传感器具有相当多的优势，但是基于无线传感器的结构健康监测系统的稳定性十分容易受传输丢包的干扰。无线传输的可靠性与传输环境和天线有着很大的关系。传输环境的影响例如传输路径中出现其他电子设备与无线传感器工作在相同的频率段、恶劣天气(下雨、闪电等)都会造成无线干扰，导致数据采集仪器收到错误信号；无线传感器安装位置不合适、无线天线方向不合适，无线数据长距离传输，以及还有硬件等问题则会造成数据采集仪器无法收到足够强的信号。以上原因都会导致数据在传输过程丢失，因此各个领域的在实际工程应用中，需要迫切解决数据无线传输的丢包问题。数据在无线传输中出现丢失，不仅对数据质量本身有很大影响，还会对数据的后处理以及基于数据后处理结果的决策判断的准确性造成不良影响。各领域的学者在对无线传感器的应用研究的报告中，均提到了不同程度的数据丢失问题。通过使用数值模拟软件以及相关的实验研究，数据丢失带给后续处理的误差得到了一些量化的结果，这些结果表明，0.5％的数据丢失率等效于原数据的具有5％～10％的噪声干扰，并且给模态分析引入额外的误差，因此也会影响结构的健康诊断。

在结构健康监测系统中，少量的数据丢失是可以被允许的，但监测工作人员往往更倾向于做出基于更可靠的数据而得到更精准的决策，所以最近几年来，许多提升无线数据传输可靠性的方法被提了出来。一般来说，这些方法可以归为两类：第一类是反复、多次传输同一数据；第二类是传输一次带冗余信息的数据。在第一类方法中，传感器作为数据的发送端，需要持续进行数据传输，一直到数据采集仪器收到完整信号之后才停止。这一类方法需要反复在数据发送段和数据接收端建立连接，并且会造成数据接收的延迟。在第二类方法中，传感器并不传输原始数据，取而代之的是传输经过预先处理的数据，这种预先处理方法可以增加原始数据的冗余度，使得处理后的数据即使部分丢失，只要接收段能够收到足够量的数据，亦能通过数学手段重构出原始数据。不过，即便第二类方法比第一类方法更有效率、操作更加灵活，现今在工程实际应用领域(尤其是针对结构健康监测领域)很少有将第二类方法成功应用于计算、存储资源受限的无线传感器中的方案。

发明内容

本发明的目的是提出一种结构健康监测无线传感器数据丢失无损恢复嵌入式算法，是一种基于无损压缩编码和随机冗余矩阵的数据加密和传输的嵌入式算法，以适用于基于无线传感器网络的结构振动监测系统。

本发明内容如下：一种结构健康监测无线传感器数据丢失无损恢复嵌入式算法，算法步骤如下：

第一步：在无线传感器的计算内核上，通过对长度为n的原始数据x进行相邻两个数值作差，得到长度为n的差值数据d，再将差值数据d中每一个数值通过嵌入无线传感器的LEC无损压缩编码字典进行编码，得到长度为m、m<n的压缩后数据y；

第二步：依据数据y的长度m，取嵌入无线传感器的随机冗余矩阵Φ的前m列作为随机冗余矩阵Φ_I，通过Φ_I将压缩后数据y转换为长度为n的待传输数据z，这是一个增加数据冗余度的过程，即z＝Φ_Iy；然后无线传感器将数据z传输至数据收集基站；

第三步：在基站，数据接收器接收到的数据中有k个数据点在无线传输过程中丢失，得到不完整数据根据数据包发送的顺序，确定数据丢失的情况，从而确定矩阵由Φ_I去除掉相应的丢失数据点对应的k行元素得到，其维数为(n-k)×m；

第四步：在基站计算终端，通过计算得到压缩后信号y，将信号y输入LEC解码器得到差值数据d，再将差值数据d经过还原即得到原始数据x。

本发明还具有如下技术特征：