基于相关性预测与多层数据融合的ZigBee节能研究

【摘要】：随着物联网技术的不断成熟和发展,家庭智能化与工业自动化对无线数据通信的需求越来越高,ZigBee以其低成本、低功耗的优势成为无线传感器网络中的重要组成部分。ZigBee节点通常使用干电池供电,能耗问题是ZigBee急待解决的问题之一。同其他无线传输技术类似,ZigBee的能耗主要集中在通信传输阶段,因此减少数据通信阶段的能耗是ZigBee节能研究中的主要方向。一定的时间内,传感器节点所采集的数据间具有时、空相关性特征。本文根据数据间的这种特性,提出了一种基于相关性预测和多层数据融合的ZigBee节能策略。根据ZigBee网络各节点的功能不同,在终端节点处使用缺省传输方式减少数据的传输次数,并引入了动态门限值与改进型算术均值采样技术来减少数据预测误差；在路由节点处,使用数据级和决策级数据融合技术构成双数据融合模式,其中数据级融合模式由类IPv6地址压缩和类行程编码技术构成,决策级融合模式由BP神经网络和状态量监控策略构成。最后,本文对该方法的节能效果进行了分析,并在博创的CC2530开发板上对算法进行了可行性验证。实验结果证明,本文所采用的方法具有较好的可行性和节能效果。 【关键词】：节能 缺省传输 相关性预测 BP神经网络 数据融合
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 论文研究背景和意义11-13
• 1.2 ZigBee节能研究现状13-14
• 1.3 论文研究内容14
• 1.4 论文章节安排14-15
• 第二章 ZigBee节能原理及常用节能方法15-22
• 2.1 无线传感器网络能耗分析15-17
• 2.2 无线传感器网络节能技术17-18
• 2.3 多传感器数据融合节能技术18-19
• 2.4 神经网络模型19-21
• 2.5 本章小节21-22
• 第三章 ZigBee节能策略选择原理22-30
• 3.1 节能策略适用的应用环境22-26
• 3.1.1 网络拓扑结构22-24
• 3.1.2 节能策略选择原理24-26
• 3.2 节能策略选择26-27
• 3.2.1 数据融合方法选择要求26-27
• 3.2.2 各节点采用的数据处理方法27
• 3.3 数据融合模式设计27-29
• 3.3.1 数据级、决策级融合模式28-29
• 3.3.2 数据融合模式转换29
• 3.4 本章小节29-30
• 第四章 ZigBee节能策略详细设计30-43
• 4.1 数据采集阶段设计30-34
• 4.1.1 测量误差修正30-32
• 4.1.2 数据预测及缺省传输32-33
• 4.1.3 终端节点数据处理流程33-34
• 4.2 数据传输阶段设计34-38
• 4.2.1 数据预测和数据恢复34-35
• 4.2.2 数据级融合35-36
• 4.2.3 神经网络训练36
• 4.2.4 状态量监控策略36
• 4.2.5 路由节点数据处理流程36-38
• 4.3 数据分析阶段设计38-41
• 4.3.1 神经网络训练38-39
• 4.3.2 数据融合模式转换策略39-40
• 4.3.3 协调器数据处理流程40-41
• 4.4 节能模型41-42
• 4.5 本章小节42-43
• 第五章 CC2530模块算法验证及能耗分析43-55
• 5.1 软硬件开发平台43-44
• 5.2 数据采集阶段功能验证及能耗44-48
• 5.2.1 门限值设定方式选取44-47
• 5.2.2 缺省传输能耗分析47-48
• 5.3 数据传输阶段功能验证及能耗48-54
• 5.3.1 数据级融合模式功能验证及能耗48-49
• 5.3.2 决策级融合模式功能验证及能耗49-53
• 5.3.3 数据级与决策级融合能耗效果对比53-54
• 5.4 误差分析54
• 5.5 本章小节54-55
• 第六章 总结和展望55-57
• 参考文献57-60
• 致谢60

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