一种无线传感器网络数据融合方法与流程

本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于萤火虫算法优化rbf神经网络的无线传感器网络数据融合方法。

背景技术：

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量传感器节点相互通信形成的多跳自组织网络系统，是物联网底层网络的重要技术形式。由于传感器节点的体积小、资源非常有限，故在无线传感器网络覆盖区域内，传感器节点分分布往往具有高密性和分布不均匀性，使传感器节点采集的数据具有很高的冗余性。如果所有信息都发送到汇聚节点，会造成传感器节点能源消耗过快，严重缩短无线传感器网络的使用寿命。为了避免上述问题的产生，无线传感器网络在釆集数据的过程中需要使用数据融合技术，以减少信息在网内的传输量，可以在降低传感器节点功耗的同时节省网络通信带宽。

神经网络是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，能够模拟人的大脑活动,具有极强的非线性逼近、分布式存储、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点,特别适合处理需要同时考虑诸多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。无线传感器网络和神经网络有特别相似的地方：无线传感器网络中的传感器节点就好比神经元,具有感受和处理的功能；而无线传感器节点之间的连接则相当于连接神经元的突触，完成信号的传递。无线传感器网络的数据融合与神经网络具有一个共同的基本特征,即通过对大量的数据进行一定的运算和处理,得到能够反映这些数据特征的结论性的结果。因此,可以利用神经网络的方法来实现和解决无线传感器网络中的数据融合问题。神经网络用于无线传感器网络的数据融合已经被证明是非常有效的。

径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，三层结构，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快.同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、故障诊断、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种基于萤火虫算法优化rbf神经网络的无线传感器网络数据融合方法，有效减少信息在网内的传输量，可以在降低传感器节点功耗的同时节省网络通信带宽。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种无线传感器网络数据融合方法，每个传感器节点对其采集到的数据按照输入层神经元函数进行初步处理，获得少量的特征数据，然后将特征数据发送给其所在簇的簇头节点；簇头节点根据隐层神经元函数和输出层神经元函数对特征数据做进一步处理，获得融合后数据；簇头节点将融合后数据发送给汇聚节点。

进一步，上述方法的步骤为：簇头向汇聚节点传送其簇内传感器节点信息表；汇聚节点依据簇头及其簇内传感器节点信息，构造rbf神经网络；rbf神经网络检索样本数据库，搜集与簇成员信息匹配的样本进行训练，从而生成相应簇的神经网络参数；汇聚节点将基于萤火虫优化的rbf神经网络各神经元参数发送给对应传感器节点；分簇稳定工作后，簇头对接收信息进行融合并向汇聚节点传递融合后数据。

进一步，在无线传感器网络中选取簇头以及对传感器节点分簇的方法为：在每一轮簇的初始阶段，每个传感器节点随机生成一个[0,1]之间的数值，如果所述数值小于设置的阈值t(n)，则该传感器节点作为簇头，其中，已经当过簇头的传感器节点的阈值t(n)为0；选定簇头后，簇头通过广播告知其他不作为簇头的传感器节点其已成为簇头节点的消息，其他不作为簇头的传感器节点根据接收信号的强度加入相应的簇头从而形成簇集；簇头根据加入的传感器节点的数量建立了一个时分多址的通信方案，为簇内每个传感器节点分配了一定的通信时隙，簇内传感器节点在分配给自己的通信时隙内发送数据给簇头。

进一步，将整个无线传感器网络作为一个rbf神经系统，将各传感器节点作为输入层的神经元，将簇头作为隐层神经元，运用萤火虫算法进行模糊聚类，确认所述神经网络的径向基中心和基宽，具体为：计算数据对象隶属于各聚类中心的隶属度；计算每只萤火虫的适应度参数值，并更新每只萤火虫的荧光素值；在每只萤火虫的决策域半径内，选择高于自身荧光素值的萤火虫构成动态决策域，用轮盘赌选择萤火虫，更新萤火虫位置；更新每只萤火虫动态决策域半径；判断是否达到最大迭代次数，若达到，则终止；否则返还继续计算每只萤火虫的适应度参数值。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于，(1)通过优化传统的rbf神经网络与无线传感网络相结合，本数据融合方法在每个簇内对原始信息进行数据融合处理，使网络收敛加速、传感器节点能耗降低、无线传感网络的寿命显著延长；(2)本发明方法可以结合任何分簇路由协议，实现数据融合，可以有效地降低无线传感器网络的能耗，提高了网络的生存时间。

附图说明

图1是本发明具体实施方案中的一个无线传感器网络的示意图；

图2是本发明具体实施方案中数据融合过程示意图；

图3是本发明具体实施方案的流程图。

具体实施方式

容易理解，依据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本发无线传感器网络数据融合方法的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。

本发明所述基于萤火虫算法优化rbf神经网络的无线传感器网络数据融合方法，每个传感器节点对其采集到的数据按照输入层神经元函数进行初步处理，获得少量的特征数据，然后将特征数据发送给其所在簇的簇头节点；簇头节点根据隐层神经元函数和输出层神经元函数对特征数据做进一步处理，获得最终需要传递的数据，即融合后数据；簇头节点将融合后数据发送给汇聚节点。从无线传感器网络的整体来看，簇成员节点即各传感器节点相当于输入层的神经元，簇头节点则是起到汇聚作用的隐层神经元，而整个无线传感器网络则可以被看成是一个复杂的神经系统。具体包括以下步骤：

步骤一、无线传感器网络中传感器节点分簇和簇头节点选取

1.1选择簇头节点。在每一轮簇的初始阶段，每个传感器节点都会随机生成一个[0,1]之间的数，如果这个数小于设置的阈值t(n)，则对应的传感器节点将会被选为簇头，从而广播其成为簇头的消息。而当过簇头的传感器节点将阈值t(n)置为0。阈值t(n)如下式所示：

其中，p表示簇头节点的个数与无线传感器网络中所有传感器节点个数的百分比，r表示选取当前簇头所进行的“轮”数，n是传感器节点的个数，g表示一个集合，该集合中的元素是在1/p轮中还未当选过簇头的传感器节点。

1.2选定簇头节点后，簇头节点通过广播告知整个无线传感器网络中的其他不作为簇头节点的传感器节点其已成为簇头节点的消息，其他不作为簇头节点的传感器节点根据接收信号的强度决定加入相应的簇头节点从而形成簇集，并通知其加入的簇头节点；

1.3簇头节点根据加入的传感器节点的数量建立了一个时分多址(tdma)的通信方案，为簇内的每个传感器节点分配了一定的通信时隙，并将该通信方案发送给簇内传感器节点。簇内传感器节点只有在自己的通信时隙内才能发送数据给簇头节点，为了节省传感器节点有限的能量，在其他时间内设置传感器节点的通信模块处于休眠状态；

1.4经过一段时间后进入下一轮数据融合，重新选取簇头，保持传感器节点能量消耗均衡。

这样，如附图1所示的基于分簇的无线传感网络就构建完成了。

为了进一步说明在无线传感网络中数据是如何传输的，仍以上述分簇的无线传感网络为例，附图2表示无线传感器网络数据融合的过程，(x1,x2,x3…xn)是指簇内成员节点采集的数据，(y1,y2,y3…ym)是传递给汇聚节点的数据,w是隐含层与输出层的连接权值。附图3是具体实施方案的技术流程图：

步骤二，运用萤火虫算法进行模糊聚类，下面是优化rbf神经网络的具体过程

2.1计算数据对象隶属于各聚类中心的隶属度，在萤火虫模糊聚类中，给定数据集x＝{x1,x2,…xi…xn}，其中xi为含d个属性的数据对象，每个萤火虫由各聚类中心构成，共c个聚类中心，每一只萤火虫的位置用聚类中心表示，其位置为向量v＝(v1,v2,…vi…vc)，其中vi为第i个聚类中心，uij表示数据对象xi隶属于vj的隶属的度，u＝(uij)为隶属度矩阵，m模糊权重系数，其中隶属度计算公式如下所示；

2.2计算每只萤火虫的适应度参数值，计算公式如下：

并更新每只萤火虫的荧光素值，计算公式如下：

li(t)＝(1-ρ)li(t-1)+γj(xi(t))

其中，li(t)是第t代第i只萤火虫的的荧光素，n是数据集表示数据的个数，nc为聚类样本数，yi为第i个样本，j(xi(t))代表所有数据到聚类中心cj(t)(j＝1,2,…,n)的最小值，聚类的最优结果是所有的萤火虫群的适应度函数取最小值，xi(t)代表第t代第i只萤火虫的位置，j(xi(t))适应度函数值转换为荧光素，其中，ρ和γ分别为控制荧光素值、评价函数值的参数，取值在0到1之间。

2.3在每只萤火虫的决策域半径内，选择高于自身荧光素值的萤火虫构成动态决策域，计算每只萤火虫移动的概率，计算公式如下：

并更新萤火虫位置，新的萤火虫位置为xi(t+1)，计算公式如下

其中，pij(t)是指向决策域内每只萤火虫j移动概率，dij(t)为第t代萤火虫i与萤火虫j之间距离，为第t代萤火虫i的动态决策域半径，lj(t)是经过概率选择出的动态决策域萤火虫j的荧光素值，ni(t)是第t代萤火虫i的动态决策域。

2.4更新每只萤火虫动态决策域半径。萤火虫的动态决策域半径取决于当前动态决策域半径的变化和个体感知半径，更新每只萤火虫动态决策域半径的方法如下公式所示：

其中，是第t代萤火虫i的感知半径，rs表示萤火虫初始感知半径，β表示动态决策域更新因子，nt表示动态决策域的初始阈值，|ni(t)|表示动态决策域内的萤火虫数。

2.5判断是否达到最大迭代次数，若达到，则终止；否则转向步骤2.2。

步骤三、训练rbf神经网络的隐含层到输出层之间的权值

3.1计算隐含层的输出矩阵φ，其中输出矩阵φ的n个列向量构成n维欧氏空间

3.2用伪逆方法计算网络的输出权值，并得到此时样本的输出误差；如果误差小于目标值，则终止算法，否则对前一步中剩下的n-1个向量作格莱姆-施密特正交化，使之正交于e1,得到

3.3找出与输出层数据y有最大投影的选择与输入层数据y对应的样本输入为第2个数据中心；计算输出权值和训练误差，并判断是否终止算法；

3.4重复步骤3.1-3.3，使网络的训练误差小于给定值ε，结束权值训练，ε是平衡最终网络精度和复杂的重要的参数。

步骤四，无线传感器网络汇聚节点对神经网络的训练数据进行融合

4.1簇头节点向汇聚节点传送其簇内传感器节点信息表；

4.2汇聚节点依据簇头及其簇内传感器节点信息，构造rbf神经网络；

4.3rbf神经网络检索样本数据库，搜集与簇成员信息匹配的样本进行训练，从而生成相应簇的神经网络参数；

4.4汇聚节点将基于萤火虫优化的rbf神经网络各神经元参数发送给对应传感器节点，包括簇头节点和成员节点；

4.5分簇稳定工作后，簇头节点对接收信息进行融合并向汇聚节点传递融合后数据。无线传感器网络运行过程中产生的历史记录也可添加至样本数据库。