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WSN监测轮廓提取与可视方法研究

作　者: 王晨
导　师: 孙燕
学　校: 南京师范大学
专　业: 计算机应用
关键词: 无线传感器网络等值线轮廓图边缘轮廓分布式算法
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

无线传感器网络是一个由大量传感器节点以自组织和多跳方式构成的无线网络。无线传感器网络可以帮助人们有效的观测目标、收集信息,并执行用户制定的策略或命令。监测轮廓提取能够获得可理解的、具有上下文联系的可视化信息,监测轮廓提取算法研究对无线传感器网络应用具有重要意义。本文在总结前人研究工作的基础上,利用VIso-Map监测轮廓提取、分布式边缘轮廓压缩提取和基于三角形合并的边缘轮廓提取算法对无线传感器网络中的监测轮廓问题进行了深入和系统的研究,主要做了以下三方面的工作。(1)通过多种轮廓图生成算法的优劣比较,提出了一种基于虚拟点的等值线轮廓图提取模型。该模型采用局部数据融合技术,增设虚拟点,对轮廓进行局部优化,在传输模型上采用了树型连通集的无线传感器网络传输。理论推导和实验结果表明：该算法在稍增加网络通信量的基础上,具有较好轮廓逼近能力,能够显著提高轮廓图的精度。(2)提出了分布式边缘轮廓压缩提取算法。该算法利用Delaunay三角划分技术获得边缘识别,在边缘细化方面扩大边缘节点参与优化的数量,且根据局部特性实施数据融合和数据抑制处理,获得局部数据的描述函数,使轮廓边缘连接更加平滑,由于融合节点数量较多,从而大大减少网络上传的通信量,延长了传感器网络的寿命。(3)提出了基于三角形合并的边缘轮廓提取算法。该算法以传感器网络Delaunay三角划分为基础,采用分布式算法,提取分段边缘约束三角形序列,进行道格拉斯-普克压缩,在保证边缘轮廓精度的情况下,大大降低了汇报节点数量,延长传感器网络的寿命。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章绪论  9-14
  1.1 课题背景  9-11
    1.1.1 无线传感器网络  9-10
    1.1.2 WSN的监测轮廓  10
    1.1.3 监测轮廓可视化方法研究面临的挑战  10-11
  1.2 课题研究现状  11-12
  1.3 论文的主要工作及创新点  12
  1.4 论文的章节安排  12-14
第2章监测轮廓的数据获取研究  14-23
  2.1 引言  14
  2.2 WSN的数据监测模型描述  14-19
    2.2.1 数据属性描述  14-15
    2.2.2 拓扑结构与路由描述  15-18
    2.2.3 监测轮廓模型描述  18-19
  2.3 WSN的数据压缩处理算法  19-21
    2.3.1 基于时空抑制的数据压缩  19
    2.3.2 基于最优子集的数据压缩  19-20
    2.3.3 基于支持向量机的数据压缩  20-21
  2.4 WSN的监测通信模型  21-22
    2.4.1 基于查询方式的通信模型  21-22
    2.4.2 基于事件方式的通信模型  22
  2.5 本章小结  22-23
第3章监测轮廓的提取方法研究  23-32
  3.1 引言  23
  3.2 基于等值线的提取方法  23-26
    3.2.1 时空数据聚合的等值线图生成算法  23-24
    3.2.2 轮廓点的Iso-Map生成算法  24-26
    3.2.3 kernel SVR的等值线图生成算法  26
  3.3 基于区块图的提取方法  26-28
    3.3.1 多边形合并的区块图生成算法  27
    3.3.2 移动节点的区块图构造算法  27-28
  3.4 基于边缘轮廓的提取方法  28-31
    3.4.1 静态簇的连续目标轮廓监控算法  28-29
    3.4.2 分布式Delaunay三角的边缘轮廓提取算法  29-30
    3.4.3 可变感知半径的目标边缘轮廓提取算法  30-31
  3.5 本章小结  31-32
第4章基于VISO-MAP的监测轮廓提取研究  32-40
  4.1 引言  32
  4.2 虚拟点位置计算  32-34
    4.2.1 Iso-Map轮廓点及其描述  33
    4.2.2 局部连续性  33
    4.2.3 VIso-Map虚拟点及其描述  33-34
  4.3 WSN应用模型  34-35
    4.3.1 网络模型  34-35
    4.3.2 传输模型  35
    4.3.3 优化模型  35
  4.4 监测轮廓线生成算法设计  35-37
    4.4.1 虚拟点求取算法  35-36
    4.4.2 轮廓图生成算法  36-37
  4.5 仿真实验  37-38
  4.6 本章小结  38-40
第5章分布式边缘轮廓压缩提取算法研究  40-52
  5.1 引言  40
  5.2 相关研究  40-41
    5.2.1 边缘识别问题  40-41
    5.2.2 边缘细化方法  41
  5.3 分布式抑制算法定义  41-44
    5.3.1 带约束的边缘点对识别  42-43
    5.3.2 分簇算法  43-44
  5.4 WSN应用模型  44-45
    5.4.1 网络模型  44-45
    5.4.2 传输模型  45
    5.4.3 数据模型  45
  5.5 边缘轮廓线生成算法设计  45-49
    5.5.1 压缩模式算法  45-48
    5.5.2 拟合连接算法  48-49
  5.6 仿真实验  49-51
  5.7 本章小结  51-52
第6章改进的道格拉斯边缘轮廓提取算法研究  52-60
  6.1 引言  52
  6.2 算法定义与描述  52-56
    6.2.1 约束边缘三角形识别  52-53
    6.2.2 分段成簇的边缘细化  53-55
    6.2.3 道格拉斯压缩算法  55-56
  6.3 WSN应用模型  56-57
    6.3.1 网络与通信模型  56
    6.3.2 边缘轮廓线整合与优化  56-57
  6.4 仿真实验  57-59
  6.5 本章小结  59-60
第7章总结与展望  60-62
  7.1 结论  60-61
  7.2 展望  61-62
参考文献  62-66
致谢  66

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