一種盲源分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種盲源分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法，基于傳感器節(jié)點的觀測噪聲和剩余能量兩個因素，首先通過數(shù)值擬合的方法確定節(jié)點平均觀測噪聲和盲源分離性能之間的關(guān)系；在此基礎(chǔ)上，將節(jié)點選擇問題建模為基于節(jié)點剩余能量和盲源分離性能折中的組合優(yōu)化問題，在匯聚節(jié)點處采用基于凸優(yōu)化的啟發(fā)算法求解該優(yōu)化問題以確定被選中的節(jié)點；最后，被選中的節(jié)點將采集到的混合信號傳輸?shù)絽R聚節(jié)點，在匯聚節(jié)點出進(jìn)行盲源分離恢復(fù)出各個獨立的源信號。采用該節(jié)點優(yōu)化選擇算法能有效提高節(jié)點剩余能量，延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存周期，同時保證良好的信號分離性能。
【專利說明】一種盲源分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種盲源分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法，尤其涉及一種基于節(jié)點剩余能量和盲源分離性能折中的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法，屬于通信和信號處理【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)與移動通/[目網(wǎng)之后的世界/[目息產(chǎn)業(yè)第三次浪潮，在智能交通、智能家居、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor networks, WSN)是物聯(lián)網(wǎng)感知層的重要組成部分,被廣泛用于完成信號的檢測、估計以及目標(biāo)跟蹤等信號處理任務(wù)。在WSN實際應(yīng)用場景中，感知環(huán)境中通常同時存在多個信號源，每個傳感器節(jié)點采集的信號都可以看成是多個信號的混合。為了準(zhǔn)確獲取感興趣的目標(biāo)信號，去除其他混疊的干擾信號，就需要對節(jié)點采集的混合信號進(jìn)行有效分離以便后續(xù)的處理和應(yīng)用。而WSN—般由大量簡單傳感器節(jié)點隨機部署自組織形成，通常對感知區(qū)域中存在的多個源信號的先驗信息和其混合方式是未知的，也就是說，WSN對混合信號的分離過程是“盲”的，因此，實現(xiàn)盲源分離是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行目標(biāo)識別和跟蹤的先決條件，是又一重要的信號處理任務(wù)。
[0003]盲源分離(blind source separat1n, BSS),是指從若干觀測到的混合信號中提取、分離出無法直接觀測到的各個原始信號，經(jīng)典的盲源分離算法有獨立成分分析(Independent component analysis, I CA)法、基于二階統(tǒng)計量的方法、基于貝葉斯估計的方法等。本發(fā)明研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的語音信號盲分離問題，即目標(biāo)是人類，傳感器感知的是目標(biāo)發(fā)出的語音信號。雖然盲源分離問題得到許多研究人員多年的廣泛研究，但無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源分離問題作為一個特殊的分布式估計問題，目前相關(guān)研究較少。傳統(tǒng)盲源分離問題的研究通常忽略噪聲的影響，著重研究如何準(zhǔn)確有效的恢復(fù)出各個源信號，而在無線傳感器的應(yīng)用場景中，由于監(jiān)測環(huán)境的復(fù)雜多變性，各個節(jié)點的觀測噪聲對于盲源分離的影響是不能忽略的，如何在噪聲條件下保證分離性能是WSN盲源分離必須研究的一個方面。另一方面，傳感器節(jié)點通常依靠電池供電且不能再充電，生命周期十分有限，因此，如何在保證性能的前提下減少WSN能耗提高生命周期是研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)盲源分離的首要問題。
[0004]本發(fā)明提出一種信號盲分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點優(yōu)化選擇算法，該算法綜合考慮信號分離的性能和WSN生存周期，通過數(shù)值擬合的方法確定節(jié)點平均觀測噪聲和盲源分離性能之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，將節(jié)點選擇問題建模為基于節(jié)點剩余能量和盲源分離性能折中的組合優(yōu)化問題，并采用基于凸優(yōu)化的啟發(fā)算法求解該問題以確定被選中的節(jié)點，最后，被選中的節(jié)點將采集的混合信號傳輸?shù)絽R聚節(jié)點，在匯聚節(jié)點處分離出各個源信號。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]技術(shù)問題:盲源分離是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要的信號處理任務(wù)，由于單個傳感器節(jié)點的能量有限，而且通常不能再充電，因此在保證性能的前提下降低WSN能耗是研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)盲源分離的首要問題。本發(fā)明的目的在于設(shè)計一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點優(yōu)化選擇算法，在WSN全部節(jié)點中僅選出一部分最合適的節(jié)點，利用這些節(jié)點采集的混合信號進(jìn)行分離，而未被選中的節(jié)點并不進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，可以在完成盲源分離的同時有效的降低WSN的總能耗。
[0006]技術(shù)方案:本發(fā)明提出一種盲源信號分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法，考慮節(jié)點的觀測噪聲和剩余能量兩個因素，共分為五個步驟:
[0007](I)在信號源個數(shù)已知的前提下確定參與盲源分離的節(jié)點個數(shù)最優(yōu)值；
[0008](2)定義被選中節(jié)點的平均觀測信噪比和基于相關(guān)系數(shù)的盲源分離性能參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系；
[0009](3)在(I)和(2)的基礎(chǔ)上將節(jié)點選擇問題建模為基于節(jié)點剩余能量和盲源分離性能折中的組合優(yōu)化問題；
[0010](4)采用基于凸優(yōu)化的啟發(fā)算法求解(3)中的優(yōu)化問題以確定被選中的節(jié)點；
[0011](5)被選中的節(jié)點將觀測數(shù)據(jù)發(fā)送到匯聚節(jié)點進(jìn)行盲源分離。
[0012]本發(fā)明所針 對的實現(xiàn)盲源信號分離的WSN系統(tǒng)模型圖如圖1所示。傳感器節(jié)點被隨機部署在觀測區(qū)域內(nèi)，每個傳感器節(jié)點都有一個唯一確定的編號，并且已知各傳感器節(jié)點到融合中心sink節(jié)點的傳輸距離。每個傳感器節(jié)點都能采集到多個信源疊加的混合信號，傳感器節(jié)點對信號進(jìn)行量化處理后將觀測數(shù)據(jù)傳送到融合中心sink節(jié)點，融合中心sink節(jié)點根據(jù)各個傳感器節(jié)點的觀測值進(jìn)行信號盲分離，恢復(fù)出各個源信號。傳感器節(jié)點參與盲源分離時消耗的能量大部分用于數(shù)據(jù)的傳輸，節(jié)點傳輸能耗模型可以用下式表示:
[0013]Etx = lEelec+l ε mpd4
[0014]其中，IEele。是無線電器件能耗，I = LXM是一幀數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偙忍財?shù)，L為一幀數(shù)據(jù)包含的樣點數(shù)，M為量化位數(shù)；Eele。為常數(shù)，其取值和WSN節(jié)點的編碼、調(diào)制、濾波等有關(guān)。I empd4為功放的能耗，d為傳輸距離，參數(shù)επρ的取值與接收端允許的傳輸誤碼率有關(guān)。節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)后的剩余能量可以表示為:
[0015]Eres = Etol-Elx = Etol-(lEelec+l ε mpd4)
[0016]其中，Ettjl為節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)之前的能量。
[0017]本發(fā)明采用線性瞬時混疊模型表示語音混合信號。設(shè)由N個傳感器節(jié)點構(gòu)成的WSN觀測區(qū)域中同時存在η個源信號(Ν>η)，如有η個人在同時講話的房間。它們的混合信號被N個傳感器節(jié)點同時觀測，第i個節(jié)點的觀測信號用η個源信號的含噪線性瞬時混疊模型表示為:
【權(quán)利要求】
1.一種盲源分離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選擇方法，其特征在于該方法包含以下步驟: 步驟1、確定參與盲源分離的傳感器節(jié)點個數(shù)最優(yōu)值k，具體步驟如下: (1)、設(shè)信號源個數(shù)為q，令k’=q+l，定義效用函數(shù):
【文檔編號】H04W52/02GK104038993SQ201410231647
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年5月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月28日
【發(fā)明者】楊震, 孫宏娟 申請人:南京郵電大學(xué)