一种无线传感器网络智能配置系统及其方法
【专利摘要】本发明涉及一种无线传感器网络智能配置系统及其方法，该系统包括：传感器网络模块、网关模块、输出模块、执行模块、应用层接口模块。本发明克服了传统传感器网络装置及方法适应性差，可靠性差且控制开销较大等缺点，该无线传感器网络智能配置系统及其方法具有智能性的、鲁棒性强、通用性好、控制代价小等优点。
【专利说明】一种无线传感器网络智能配置系统及其方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及网络【技术领域】，尤其涉及一种无线传感器网络的智能配置方法。
【背景技术】
[0002]无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)作为网络技术的一个重要方 向，人们已经进行了多方面的深入研究，并且成功应用到环境测量、定位跟踪等多个领域。 在近年来兴起的物联网(Internet of Things, 1T)、信息物理融合系统(Cyber-Physical System，CPS)等信息系统技术中，传感器网络作为其前端感知网络关键技术之一，必将随着 这些系统的广泛应用而大量部署。
[0003]目前无线传感网络出现了诸多的研究热点和研究方向，但其均有一个共同的特 点，这些研究大多是在无线传感节点已经部署完毕后或者对无线传感网络的具体结构并不 多加考虑，就直接对无线传感网络进行相关协议的设计与处理，其忽视了无线传感节点的 移动性和可配置性。
[0004]但是在已经部署好的传感器网络应用系统过程中，经常会出现如下情况:感知设 备加入传感器网络完成服务发现之后，网关需要对感知设备初始化以满足实际需要；感知 设备在不同的PAN中移动时，网关需要对感知设备的加入或移出进行跟踪管理，为应用层 提供连续可靠的服务；在WSAN (Wireless Sensor ActuatorNetwork)中，当应用层推断出 现异常情况时，有可能需要通过网关对感知网的工作方式进行调整以克服异常故障，完成 系统功能；此外，当应用需求实时变化，或者感知节点损坏、能量耗尽以及新加入节点等导 致网络拓扑结构发生变化或者无线通信环境发生改变时，网关需要调整网络运行参数以稳 定地满足应用需求等等。由此可见，网关对感知层网络的配置是物联网应用系统的基础，对 完成应用需求、延长网络生命周期、增强传输可靠性等起着至关重要的作用。
[0005]首先，在过去几年的传感器网络研究中虽然出现了许多针对不同应用场景的配置 方法，但由于传感器网络具有广泛的应用领域，不同的应用往往存在不同的需求，如环境监 测要求网络有很长的生命周期；WSAN对网络实时性、服务质量保障要求较高；数据收集、分 发需要网络具有很好的连通度等等，目前在这些应用中采用的配置方法一般只适用于该应 用场景，因此亟需为研究不同应用场景配置问题提出一个通用方法。
[0006]其次，传统的无线传感器网络配置方法和控制器的设计都建立在对被控对象准确 控制的数学模型的基础上，但由于传感器网络的低发射功率、多跳传输等特点，系统的网络 传输环境很难用一个确定的系统函数表示，故很难为其建立准确的数学模型，这就使得整 个配置过程存在非线性、模糊性等特点，因此传感器网络复杂多变的传输环境给传统的配 置方法带来了很大的挑战。
[0007]同时，随着人工智能领域的兴起，智能控制作为一种使用各种人工智能计算方法 如神经网络，贝叶斯概率，模糊逻辑，机器学习，进化计算和遗传方法的控制技术，其相关理 论和实际应用得到了不断的发展和完善，因此将相关的智能控制方法用来解决无线传感器 网络配置问题将是一个发展趋势。[0008]综合上述，无线传感网络的配置问题是其广泛应用的一个基础问题。虽然针对无 线传感网络的连通性、覆盖性、能耗、拥塞控制、存储能力等问题有相应的配置方法，但其大 多存在这样或者那样的缺点，诸如:应用背景适用性较差、假设过强、可扩展性差、计算与 通信复杂度较高、缺乏智能等特点。
【发明内容】
[0009]本发明的目的在于，提供一种具有智能性的、鲁棒性强、通用性好、控制代价小的 传感器网络配置系统及其方法，本发明在应用层需求或者传感器网络属性发生变化时，能 够迅速调整传感器网络工作参数以高稳定性和可靠性来满足应用需求，并且实时优化网络 性能、降低网络运行代价。
[0010]为解决上述问题，本发明提供了一种无线传感器网络智能配置系统，其特征在于， 包括:
[0011]传感器网络模块，用于感知监测环境，给网关提供感知数据流，发送通信环境参 数；
[0012]网关模块，用于对所述感知数据流进行分析处理，根据所述通信环境参数对所述 感知数据流进行模糊化和模糊逻辑推理后得出配置方案，再经清晰化处理后成为实际用于 控制的清晰量；
[0013]输出模块，所述网关模块综合所述配置方案及若干个所述实际用于控制的清晰 量，得出传感器模块下一个时段的配置参数，并将所述配置参数发送给所述传感器网络模 块中的感知节点；
[0014]执行模块，所述感知节点模块将配置参数存入节点存储器中，然后按照所述配置 参数完成相应配置，并按配置后工作方式进行下一轮数据采集；
[0015]应用层接口模块，通过所述数据通道获得所述传感器网络模块的感知数据流或随 时通过管理通道向所述传感器网络模块提出新的需求指标。
[0016]进一步的，所述传感器网络模块包括:
[0017]感知节点模块，用于完成所述感知数据流的采集；
[0018]汇聚节点模块，用于完成所述感知数据流的汇聚并将汇聚后的感知数据流发送给 网关I旲块；
[0019]路由节点模块，用于在多跳网络中转发所述感知数据流给汇聚节点，所述路由节 点模块为多个，而在单跳网络中路由节点模块零个。
[0020]进一步的，所述网关模块包括:
[0021]网络流处理器模块，用于通过数据通道向远程服务器提供应用层需求数据流，同 时对所述感知数据流分析处理输出当前时段的传感器网络特性到模糊逻辑控制器模块；
[0022]模糊逻辑控制器模块，用于对输入的所述传感器网络特性，模糊逻辑化后加入规 则库，并经过模糊逻辑推理得出配置方案、再经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量。
[0023]进一步的，所述网络流处理器模块包括:
[0024]硬件驱动层模块，用于读取所述感知数据流并传给数据解析层模块；
[0025]数据解析层模块，用于解析所述感知数据流并发送给统计分析处理模块；
[0026]统计分析处理模块，用于在向应用层提供所述感知数据流的同时将所述感知数据流存入感知数据库模块，同时通过对所述感知数据流的分析挖掘得出资源描述表和应用需求表;
[0027]感知数据库模块，用于存储所述感知数据流；
[0028]资源描述表和应用需求表模块，所述资源描述表用于表征所述传感器网络模块的节点工作状态，所述应用需求表记录所述应用层随时提出的需求信息；
[0029]归一化输出模块，用于将所述统计分析处理模块的输出信息格式化，计算得出网络特性并发送到所述模糊逻辑控制器模块，同时将输出的应用层数据流发送给所述远程服务器。
[0030]进一步的，所述模糊逻辑控制器模块包括: [0031]模糊化模块，用于对输入的所述传感器网络特性进行预处理和尺度变换，使变换到满足所述模糊控制器模块的要求，将所述变换后的输入量进行模糊处理，使原先精确的输入量变成模糊输入量，并用模糊集合表示；
[0032]模糊推理模块，用于对所述模糊输入量进行模糊推理得出配置方案，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则进行的，采用“正…THEN…”形式，IF部分是规则的前提，THEN是规则的结论，模糊推理过程需要规则库模块提供相应的经验规则；
[0033]规则库模块，包含通过经验知识获取的用模糊语言变量表示的推理规则，以及所述网络流处理器模块得出的经验知识；
[0034]清晰化模块，将所述模糊推理模块的配置方案解模糊化为实际用于控制的清晰量，将控制量转变为可以调节的传感器网络参数，包括将模糊的控制量变换成清晰量和将清晰量进行尺度变换成实际的控制量两个阶段。
[0035]为实现本发明目的还提供了一种无线传感器网路智能配置方法，其特征在于，包括:
[0036]步骤1，传感器网络感知监测物理环境，给网关提供感知数据流的同时发送通信环境参数；
[0037]步骤2，所述网关对对所述感知数据流进行分析处理，根据通信环境参数对所述感知数据流进行模糊化和模糊逻辑推理后，得出配置方案，然后经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量；
[0038]其中配置方案的产生如下:
[0039]判断所述传感器网络特性，若为网关支持的网络特性，如A、B…N等，则根据所述实际测试的网络性能指标与应用层需求指标的偏差的正负和绝对值大小确定具体的配置策略；否则，则判断是否执行默认配置方案，若是，则执行默认配置策略，否则不需要重新配置；
[0040]步骤3，所述网关综合所述配置方案及若干个所述实际用于控制的清晰量，得出传感器模块下一个时段的配置参数，并将所述配置参数发送给所述传感器网络模块中的感知节点；
[0041]步骤4，所述感知节点将配置参数存入节点存储器中，然后按照所述配置参数完成相应配置，并按配置后工作方式进行下一轮数据采集；
[0042]步骤5，应用层接口根据所述网关提供的数据进行分析处理，通过数据通道获得所述传感器网络的感知数据流或随时通过管理通道向所述传感器网络提出新的需求指标。[0043]进一步的，步骤I包括:
[0044]步骤11，感知节点完成所述感知数据流的采集；
[0045]具体过程为:步骤111，所述感知节点初始化后采集所述感知数据流，开启射频发送所述采集的感知数据流；步骤112，所述感知节点判断收到汇聚节点的包含配置信息的 ACK应答，则确定是否需要重新配置节点，若需要，则使用所述汇聚节点ACK中的配置信息完成对所述感知节点的配置，否则，感知节点进入休眠状态；步骤113，所述感知节点判断未收到汇聚节点的包含配置信息的ACK应答，则所述感知节点进行重传后进入休眠状态； 步骤114，所述感知节点按照默认配置或重新配置进行下轮数据采集；
[0046]步骤12，路由节点在单跳网络中为零个，在多跳网络中为多个，用于将所述感知数据流转发至汇聚节点；
[0047]其中:所述路由节点在初始化完成后进入工作状态，若进入工作状态过程中出现故障，则通过拓扑重建、拓扑修复进入工作状态；所述路由节点完成感知数据流的转发工作后，关闭射频，进入休眠状态，需要路由节点转发感知数据流时，开启射频，进入工作状态；
[0048]步骤13，汇聚节点完成所述感知数据流的汇聚并将汇聚后的感知数据流发送给网关。
[0049]进一步的，所述步骤2包括:
[0050]步骤21，网路流处理器分析处理所述感知数据流，通过数据通道向远程服务器提供应用层需求数据流，同时通过对所述感知数据流分析处理输出当前时段的传感器网络特性到模糊逻辑控制器；
[0051]步骤22，模糊逻辑控制器对输入的所述传感器网络特性，模糊逻辑化后加入规则库，并经过模糊逻辑推理得出配置方案、经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量。
[0052]进一步的，所述步骤21包括:`[0053]步骤211，硬件驱动层读取所述感知数据流并传给数据解析层；
[0054]步骤212，数据解析层解析所述感知数据流并发送给统计分析处理器；
[0055]步骤213，统计分析处理器向应用层提供所述感知数据流的同时将所述感知数据流存入感知数据库，同时通过对感知数据流的分析挖掘得出资源描述表和应用需求表；
[0056]步骤214，将所述统计分析处理器的输出信息格式化，计算得出网络特性并经过归一化之后发送到模糊控制器，同时将输出的应用层数据流发送给所述远程服务器。
[0057]进一步的，所述步骤22包括:
[0058]步骤221，对输入的所述网络特性进行预处理和尺度变换，使其变换到满足所述模糊控制器要求的论域范围，将所述变换后的输入量进行模糊处理，使原先的精确的输入量变成模糊输入量，并用模糊集合表示；
[0059]步骤222，对所述模糊输入量进行模糊推理得出配置方案，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则进行的，采用“IF…THEN...”形式，IF部分是规则的前提， THEN是规则的结论，模糊推理过程需要规则库提供相应的规则经验；
[0060]步骤223，将模糊推理输出的所述配置方案清晰化，即解模糊化为实际用于控制的清晰量，将控制量转变为可以调节的传感网的网络参数包括将模糊的控制量变换成表示在所述论域范围的清晰量和将清晰量进行尺度变换成实际的控制量两个阶段。
[0061]本发明具有以下优点:[0062]1、本发明提出的智能配置方法框架不局限于具体的应用场景，且能适应同一场景 动态变化的应用需求，它为无线传感器网络配置问题提供了一个通用模型。
[0063]2、本发明中传感器网络的感知节点、路由节点的工作方式在完成本发明提出的配 置方法的同时充分考虑传感器网络的工作特点，具有较高的资源利用率和较低的能量消 耗。
[0064]3、本发明中的网络流处理器能在为应用层提供稳定可靠的数据流的同时，通过科 学选取网络特性评估参数使得能准确衡量当前网络的状态和通信环境，从而为模糊控制器 智能决策提供准确可靠的数据支持。
[0065]4、本发明采用的模糊控制方法模仿了人工智能的工作过程，克服了控制过程中的 非线性、强耦合、时变和滞后特性造成的没有统一的数学模型、控制不准确的问题，使得控 制过程更精确，具有更佳的控制效果。
[0066]5、针对本发明提供的智能配置方法，本发明的第二实例针对一个具体的实时性要 求高、能耗要求低的应用层需求提供了详细的实施方案，该方案除了能可靠满足应用层的 需求外，还具有控制开销小，鲁棒性、智能性强等优点。
【专利附图】
【附图说明】
[0067]图1智能配置方法框架示意图；
[0068]图2智能配置方法工作流程示意图；
[0069]图3传感器网络第一实施例工作过程示意图；
[0070]图4 Ca)传感器网络第二实施例的感知节点工作过程示意图
[0071]图4 (b)传感器网络第二实施例的路由节点工作过程示意图
[0072]图5网络流处理器第一实施例结构示意图；
[0073]图6 Ca)网络流处理器第二实施例的感知数据流统计框图
[0074]图6 (b)网络流处理器第二实施例的感知节点采样周期工作示意图
[0075]图7模糊逻辑控制器第一实施例示意图；
[0076]图8 (a)模糊逻辑控制器第二实施例的模糊逻辑控制器工作流程图
[0077]图8 (b)模糊逻辑控制器第二实施例的射频工作示意图
[0078]图8 (C)模糊逻辑控制器第二实施例的状态随应用层需求迁移图
[0079]图8 (d)模糊逻辑控制器第二实施例的状态随环境迁移图
[0080]图8 (e)模糊逻辑控制器第二实施例的模糊控制器调节原则示意图
【具体实施方式】
[0081]以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
[0082]下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案进一步的详细描述。
[0083]图1是本发明智能配置方法框架示意图，它由传感器网络101模块、网关中的网络 流处理器102模块、网关中的模糊逻辑控制器103模块以及应用层接口 104模块组成。
[0084]传感器网络101模块由大量传感器节点组成，主要功能是感知监测物理环境，同 时由于传感器网络通信环境的不确定性，传感器网络给网关提供感知数据流同时捎带发送 通信环境参数。[0085]网络流处理器102模块分析处理感知数据流，通过数据通道向远程服务器提供应 用层需求数据流，同时通过对感知数据流分析处理输出当前时段的传感器网络特性S1、e,, Si指当前时段通信环境参数及传感器网络的网络参数(如通信协议、网络规模、能量消耗、 拓扑结构等)，e,为实际测试的网络性能指标与应用层需求指标的偏差，102模块通过科学 选取Si为模糊控制器智能决策提供准确可靠的信息。
[0086]模糊逻辑控制器103模块对输入的S1、ei，模糊逻辑化得Sp Ei，将Sp Ei作为学习 到的新经验加入规则库，经过模糊逻辑推理、清晰化给出传感器网络下一个时段的配置方 案ci+1，ci+1设计原则为首先满足应用层需求指标，其次尽量提高网络的资源利用率和减少 网络开销。
[0087]应用层接口 104模块根据网关提供的数据进行分析处理，应用层与实际应用场景 紧密相关，可以通过数据通道获得传感网的感知数据或随时通过管理通道向传感网提出新 的需求指标。
[0088]图2是本发明智能配置方法工作流程示意图，整个工作流程分为三个部分:感知 过程，如图2中标号20广203所示；模糊推理过程，如图中标号204?213 ;输出及执行过程， 如图2中标号214?216所示。下面依次讨论上述三个过程。
[0089]I)感知过程具体步骤如下:
[0090]步骤201:101模块首先进行数据采集，具体数据类型与应用场景相关，之后将感 知数据通过单跳或多跳方式传送给网关，然后执行步骤202。
[0091]步骤202:102模块对采集的数据进行统计分析处理，计算得出实际测量的网络指 标与应用需求指标的偏差ei和传感器网络特性Si，然后执行203。
[0092]步骤203:102模块在对采集数据分析处理的基础上，将输出的应用层数据流发送 给远程服务器，然后执行204。
[0093]2)模糊推理过程具体步骤如下:
[0094]步骤204:103模块对102模块的输出e1、Si进行模糊化处理，并将模糊化结果Ei' Si加入103模块的规则库，然后执行205。
[0095]步骤205:判断传感器网络特性是否为网络特性A，若是，则执行配置方案1，执行 206，否则执行207。
[0096]步骤206:103模块产生配置方案I，然后执行213，根据&的正负和绝对值大小确 定具体的配置策略。
[0097]步骤207:判断传感器网络特性是否为网络特性B，若是，则执行配置方案2，执行 208，否则执行209。
[0098]步骤208:103模块产生配置方案2，然后执行213，根据&的正负和绝对值大小确 定具体的配置策略。
[0099]步骤209:判断传感器网络特性是否为网络特性N，若是，则执行配置方案n，执行 210，否则执行211。
[0100]步骤210:103模块产生配置方案n，然后执行213，根据ei的正负和绝对值大小确 定具体的配置策略。
[0101]步骤211:判断是否执行默认配置方案，若是，则执行默认配置212，否则执行213。
[0102]步骤212:103模块产生默认配置方案，然后执行213。[0103]步骤213:将模糊推理得出的配置方案清晰化，将控制量转变为可以调节的传感网的网络参数。然后执行214。
[0104]3)输出及执行过程具体步骤如下:
[0105]步骤214:102模块给出传感器模块下一个时段的配置参数，并将配置参数发送给所述传感器网络模块中的感知节点。然后执行215。
[0106]步骤215:101模块将配置参数存入节点存储器中，并按照所述配置参数完成相应配置，然后执行216。
[0107]步骤216:传感器节点按照配置好的工作方式进行下一轮数据采集。
[0108]下面使用两个实施例具体介绍本发明提供的传感器网络智能配置方法，第一实施例为本发明提出的无线传感器网络智能配置方法的通用框架，第二实施例将第一实施例中相关的参数具体化，并结合了传感器网络实时性要求比较高的应用场合，例如火灾监测、安防监控等。
[0109]第二实施例将图1中参数具体化，具体包括如下四个参数:
[0110]应用层需求指标O:首先满足采样间隔t〈=T的时间百分比不小于Ptl，其次使得感知节点满足采样间隔要求时间段的平均功率P趋近最小功率Po，O为三元组(T，Po, P。)。
[0111]O 1:前|^时间内(如图6 (a))实测采样间隔满足t〈=T的时间百分比Pp感知节点
2=1
满足采样间隔要求时间段内的平均功率Pi, O i为二元组(Pi，Pi)。
[0112]S1:前1>对间内(如图6 Ca))的通信环境评估。
i=3
[0113]ci+1:感知节点下一个采样间隔配置参数ti+1, ti+1为三元组(tsleep, T i+1, kmaxi+1)。
[0114]第二实施例的工作过程包括如下4个步骤:
[0115]步骤1:网关在i时刻接收感知节点实测采样间隔为\的数据包，执行步骤2。
[0116]步骤2:网络数据流处理器统计分析感知数据向应用层提供数据流的同时，计算得出 en =。i
【权利要求】
1.一种无线传感器网络智能配置系统，其特征在于，包括:传感器网络模块，用于感知监测环境，给网关提供感知数据流，发送通信环境参数；网关模块，用于对所述感知数据流进行分析处理，根据所述通信环境参数对所述感知数据流进行模糊化和模糊逻辑推理后得出配置方案，再经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量；输出模块，所述网关模块综合所述配置方案及若干个所述实际用于控制的清晰量，得出传感器模块下一个时段的配置参数，并将所述配置参数发送给所述传感器网络模块中的感知节点；执行模块，所述感知节点模块将配置参数存入节点存储器中，然后按照所述配置参数完成相应配置，并按配置后工作方式进行下一轮数据采集；应用层接口模块，通过所述数据通道获得所述传感器网网络模块的感知数据流或随时通过管理通道向所述传感器网络模块提出新的需求指标。
2.如权利要求1所述的无线传感器网络智能配置系统，其特征在于，所述传感器网络模块包括:感知节点模块，用于完成所述感知数据流的采集；汇聚节点模块，用于完成所述感知数据流的汇聚并将汇聚后的感知数据流发送给网关模块；路由节点模块，用于在多跳网络中转发所述感知数据流给汇聚节点，所述路由节点模块为多个，而在单跳网络中路由节点模块零个。
3.如权利要求1所述的无线传感器网络智能配置系统，其特征在于，所述网关模块包括:网络流处理器模块，用于通过数据通道向远程服务器提供应用层需求数据流，同时对所述感知数据流分析处理输出当前时段的传感器网络特性到模糊逻辑控制`器模块；模糊逻辑控制器模块，用于对输入的所述传感器网络特性，模糊逻辑化后加入规则库， 并经过模糊逻辑推理得出配置方案、再经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量。
4.如权利要求4所述的无线传感器网络智能配置系统，其特征在于，所述网络流处理器模块包括:硬件驱动层模块，用于读取所述感知数据流并传给数据解析层模块；数据解析层模块，用于解析所述感知数据流并发送给统计分析处理模块；统计分析处理模块，用于在向应用层提供所述感知数据流的同时将所述感知数据流存入感知数据库模块，同时通过对所述感知数据流的分析挖掘得出资源描述表和应用需求表;感知数据库模块，用于存储所述感知数据流；资源描述表和应用需求表模块，所述资源描述表用于表征所述传感器网络模块的节点工作状态，所述应用需求表记录所述应用层随时提出的需求信息；归一化输出模块，用于将所述统计分析处理模块的输出信息格式化，计算得出网络特性并发送到所述模糊逻辑控制器模块，同时将输出的应用层数据流发送给所述远程服务器。
5.如权利要求4所述的无线传感器网络智能配置系统，其特征在于，所述模糊逻辑控制器模块包括: 模糊化模块，用于对输入的所述传感器网络特性进行预处理和尺度变换，使变换到满足所述模糊控制器模块的要求，将所述变换后的输入量进行模糊处理，使原先精确的输入量变成模糊输入量，并用模糊集合表示；模糊推理模块，用于对所述模糊输入量进行模糊推理得出配置方案，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则进行的，采用“正…THEN…”形式，IF部分是规则的前提，THEN是规则的结论，模糊推理过程需要规则库模块提供相应的经验规则；规则库模块，包含通过经验知识获取的用模糊语言变量表示的推理规则，以及所述网络流处理器模块得出的经验知识；清晰化模块，将所述模糊推理模块的配置方案解模糊化为实际用于控制的清晰量，将控制量转变为可以调节的传感器网络参数，包括将模糊的控制量变换成清晰量和将清晰量进行尺度变换成实际的控制量两个阶段。
6.一种无线传感器网路智能配置方法，其特征在于，包括:步骤1，传感器网络感知监测物理环境，给网关提供感知数据流的同时发送通信环境参数；步骤2，所述网关对对所述感知数据流进行分析处理，根据通信环境参数对所述感知数据流进行模糊化和模糊逻辑推理后，得出配置方案，然后经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量；其中配置方案的产生如下:判断所述传感器网络特性，若为网关支持的网络特性N，则根据所述实际测试的网络性能指标与应用层需求指标的偏差的正负和绝对值大小确定具体的配置策略；否则，则判断是否执行默认配置方案，若是，则执行默认配置策略，否则不需要重新配置；步骤3，所述网关综合所述配置方案及若干个所述实际用于控制的清晰量，得出传感器模块下一个时段的配置参数，并将所述配置参数发送给所述传感器网络模块中的感知节占.步骤4，所述感知节点将配置参数存入节点存储器中，然后按照所述配置参数完成相应配置，并按配置后工作方式进行下一轮数据采集；步骤5，应用层接口根据所述网关提供的数据进行分析处理，通过数据通道获得所述传感器网络的感知数据流或随时通过管理通道向所述传感器网络提出新的需求指标。
7.如权利要求6所述的无线传感器网路智能配置方法，其特征在于，所述步骤I包括: 步骤11，感知节点完成所述感知数据流的采集；具体过程为:步骤111，所述感知节点初始化后采集所述感知数据流，开启射频发送所述采集的感知数据流；步骤112，所述感知节点判断收到汇聚节点的包含配置信息的ACK 应答，则确定是否需要重新配置节点，若需要，则使用所述汇聚节点ACK中的配置信息完成对所述感知节点的配置，否则，感知节点进入休眠状态；步骤113，所述感知节点判断未收到汇聚节点的包含配置信息的ACK应答，则所述感知节点进行重传后进入休眠状态；步骤 114，所述感知节点按照默认配置或重新配置进行下轮数据采集；步骤12，路由节点在单跳网络中为零个，在多跳网络中为多个，用于将所述感知数据流转发至汇聚节点；其中:所述路由节点在初始化完成后进入工作状态，若进入工作状态过程中出现故障， 则通过拓扑重建、拓扑修复进入工作状态；所述路由节点完成感知数据流的转发工作后，关闭射频，进入休眠状态，需要路由节点转发感知数据流时，开启射频，进入工作状态；步骤13，汇聚节点完成所述感知数据流的汇聚并将汇聚后的感知数据流发送给网关。
8.如权利要求6所述的无线传感器网络智能方法，其特征在于，所述步骤2包括:步骤21，网路流处理器分析处理所述感知数据流，通过数据通道向远程服务器提供应 用层需求数据流，同时通过对所述感知数据流分析处理输出当前时段的传感器网络特性到模糊逻辑控制器；步骤22，模糊逻辑控制器对输入的所述传感器网络特性，模糊逻辑化后加入规则库，并经过模糊逻辑推理得出配置方案、经清晰化处理后成为实际用于控制的清晰量。
9.如权利要求8所述的无线传感器网络智能方法，其特征在于，所述步骤21包括: 步骤211，硬件驱动层读取所述感知数据流并传给数据解析层；步骤212，数据解析层解析所述感知数据流并发送给统计分析处理器；步骤213，统计分析处理器向应用层提供所述感知数据流的同时将所述感知数据流存入感知数据库，同时通过对感知数据流的分析挖掘得出资源描述表和应用需求表；步骤214，将所述统计分析处理器的输出信息格式化，计算得出网络特性并经过归一化之后发送到模糊控制器，同时将输出的应用层数据流发送给所述远程服务器。
10.如权利要求8所述的无线传感器网络智能方法，其特征在于，所述步骤22包括: 步骤221，对输入的所述网络特性进行预处理和尺度变换，使其变换到满足所述模糊控制器要求的论域范围，将所述变换后的输入量进行模糊处理，使原先的精确的输入量变成模糊输入量，并用模糊集合表示；步骤222，对所述模糊输入量进行模糊推理得出配置方案，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则进行的，采用“IF...THEN...”形式，IF部分是规则的前提，THEN是规则的结论，模糊推理过程需要规则库提供相应的规则经验；步骤223，将模糊推理输出的所述配置方案清晰化，即解模糊化为实际用于控制的清晰量，将控制量转变为可以调节的传感网的网络参数包括将模糊的控制量变换成表示在所述论域范围的清晰量和将清晰量进行尺度变换成实际的控制量两个阶段。
【文档编号】H04W84/18GK103596191SQ201210406330
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2012年10月23日 优先权日:2012年8月16日
【发明者】方远 , 刘强, 赵泽, 崔莉 申请人:中国科学院计算技术研究所