郭 浩,潘仲明,周 靖
(國防科技大學(xué) 機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院, 湖南 長沙 410073)
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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信息質(zhì)量評估的柔性框架*
郭浩,潘仲明,周靖
(國防科技大學(xué) 機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院, 湖南 長沙410073)
摘要:為建立完整統(tǒng)一的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信息質(zhì)量評估體系,提出可靈活剪裁的柔性框架來動(dòng)態(tài)地評估無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。該框架基于信息融合理論和時(shí)間刻度標(biāo)記技術(shù),在sink節(jié)點(diǎn)聚合網(wǎng)絡(luò)中所有傳感器節(jié)點(diǎn)的信息。將信息融合結(jié)果近似為真值,利用觀測信息與融合結(jié)果的數(shù)值或語義差異分別評估測量數(shù)據(jù)和決策信息的準(zhǔn)確性。根據(jù)信息獲取的截止期限和延遲敏感性,分三類描述和建模信息時(shí)效性,并通過輕量級的信息獲取時(shí)間測量法量化。采用滑動(dòng)窗口機(jī)制和增量計(jì)算方法,動(dòng)態(tài)地更新評估結(jié)果。通過仿真三個(gè)目標(biāo)監(jiān)測應(yīng)用場景的信息時(shí)效性評估和兩個(gè)環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用場景的信息準(zhǔn)確性評估驗(yàn)證了框架的有效性。仿真結(jié)果與信息質(zhì)量參考基準(zhǔn)吻合,表明該框架能夠靈活地評估不同無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。
關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);信息質(zhì)量評估;準(zhǔn)確性;時(shí)效性;柔性框架
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)[1]為人類觀測復(fù)雜物理世界提供大量的感知信息。由于傳感器節(jié)點(diǎn)不一致以及工作環(huán)境復(fù)雜多變,信息質(zhì)量(Quality of Information, QoI)具有差異性和隨機(jī)性,如何動(dòng)態(tài)評估QoI對于管理和使用WSN的信息具有重要意義。
QoI通過一組屬性來表現(xiàn)。QoI評估是對QoI屬性的量化。準(zhǔn)確性和時(shí)效性是QoI的基本屬性,與WSN應(yīng)用的性能息息相關(guān)。目前在WSN的QoI研究中,這兩個(gè)屬性雖有相對較好的討論,但其有效的量化方法仍處于探索階段。文獻(xiàn)[2]系統(tǒng)地介紹了QoI屬性的定義、分類和組織規(guī)范。文獻(xiàn)[3]定義了WSN數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,但并未建模和計(jì)算。文獻(xiàn)[4-5]針對多傳感器監(jiān)測系統(tǒng)中高級別信息的QoI,分別建立了準(zhǔn)確性和時(shí)效性的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)計(jì)算模型,但其研究對象不具有通用性。文獻(xiàn)[6]全面綜述了WSN應(yīng)用中準(zhǔn)確性和時(shí)效性的度量指標(biāo),但都是針對具體應(yīng)用設(shè)計(jì)的。文獻(xiàn)[7]利用信任度(準(zhǔn)確性)和時(shí)效性等指標(biāo)的加權(quán)來評估移動(dòng)群體感知終端的質(zhì)量,定義并分析了兩種屬性,但并未給出量化方法。文獻(xiàn)[8]針對參與式感知中用戶位置的隱私保護(hù)問題,利用真實(shí)位置恢復(fù)值與保護(hù)位置恢復(fù)值的均方誤差來評估隱私保護(hù)機(jī)制對于QoI的影響。WSN的廣泛應(yīng)用迫切需要完整統(tǒng)一的量化方法作為QoI評估的基礎(chǔ)。
1背景知識
1.1假設(shè)
對WSN做如下假設(shè):①傳感器節(jié)點(diǎn)同構(gòu),其上裝配m種傳感器;②中繼節(jié)點(diǎn)只向前轉(zhuǎn)發(fā),并不處理接收的信息;③網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議棧能夠保證各節(jié)點(diǎn)的信息可靠且完整地送達(dá)目的節(jié)點(diǎn);④大多數(shù)傳感器節(jié)點(diǎn)具有可接受的信息準(zhǔn)確性;⑤傳感器節(jié)點(diǎn)與sink節(jié)點(diǎn)保持時(shí)間同步。
1.2問題描述
1.2.1準(zhǔn)確性評估問題
在WSN應(yīng)用中,傳感器節(jié)點(diǎn)的感知信息要準(zhǔn)確地反映目標(biāo)本體(Ground Truth, GT)。準(zhǔn)確性為感知信息與GT的吻合程度。由于WSN應(yīng)用一般無法得到GT,準(zhǔn)確性不可能被精確地計(jì)算。此外,不同WSN應(yīng)用中準(zhǔn)確性的表示也不一致,如下面兩種應(yīng)用場景:
場景1:在水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測應(yīng)用中,準(zhǔn)確性為測量數(shù)據(jù)和水質(zhì)參數(shù)真實(shí)值間的數(shù)值差異。
場景2:在水質(zhì)評價(jià)應(yīng)用中,準(zhǔn)確性為決策信息和水質(zhì)真實(shí)狀態(tài)間的語義差異。
因此,第一個(gè)研究問題是在沒有GT的情況下,如何評估不同WSN應(yīng)用的信息準(zhǔn)確性。
1.2.2時(shí)效性評估問題
在WSN應(yīng)用中,傳感器節(jié)點(diǎn)的感知信息要盡快傳遞到sink節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)[6]將時(shí)效性定義為信息獲取時(shí)間的指示器。由于網(wǎng)絡(luò)具有高度動(dòng)態(tài)性和不可預(yù)測性,信息獲取時(shí)間難以精確計(jì)算。此外,不同WSN應(yīng)用對于信息的時(shí)間敏感性也有差異,如下面三種應(yīng)用場景:
場景3:在目標(biāo)探測應(yīng)用中,只要在目標(biāo)離開監(jiān)測區(qū)域前,通過傳感器節(jié)點(diǎn)的信息觸發(fā)相機(jī)啟動(dòng),用戶就能探測到目標(biāo)。
場景4:在目標(biāo)預(yù)警應(yīng)用中,用戶根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的信息,在目標(biāo)離開監(jiān)測區(qū)域前采取行動(dòng)。及時(shí)的信息有助于增加行動(dòng)成功的概率。
場景5:在目標(biāo)知識學(xué)習(xí)應(yīng)用中,查詢的目標(biāo)歷史信息可以在任意時(shí)間返回至用戶,但及時(shí)的查詢結(jié)果能夠提高用戶學(xué)習(xí)的效率。
因此,如何在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中評估不同時(shí)間敏感性應(yīng)用的信息時(shí)效性是另一個(gè)研究問題。
1.3術(shù)語
假設(shè)WSN的n個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)均有唯一編號(IDentity, ID),取值范圍為[1,n]。定義如下:
1)節(jié)點(diǎn)信息包(P)是包含有節(jié)點(diǎn)ID(id)、感知信息(s)、融合方法(fus)和產(chǎn)生時(shí)刻(t)的信息單元。設(shè)Pti=(idi,sti,fus,ti)表示傳感器節(jié)點(diǎn)i(1≤i≤n)在時(shí)間槽t產(chǎn)生的節(jié)點(diǎn)信息包。
2)信息級QoI(q)是單個(gè)節(jié)點(diǎn)信息包中感知信息的QoI評價(jià)。設(shè)qti表示sti的QoI評價(jià),用二元組(qti?A,qti?T)表示,其中qti?A和qti?T分別為sti的準(zhǔn)確性評價(jià)和時(shí)效性評價(jià)。
3) QoI窗口(窗口)是包含連續(xù)W個(gè)獨(dú)立q的分段。設(shè)t時(shí)刻窗口表示以qt截止的窗口。
2QoI評估框架
2.1信息聚合
在WSN應(yīng)用中,在沒有GT和其他節(jié)點(diǎn)信息做參考的情況下,獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的信息準(zhǔn)確性很難精確地在本地評估。此外,由于網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和節(jié)點(diǎn)間不可預(yù)測的交互作用,獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的信息時(shí)效性必須通過網(wǎng)絡(luò)傳輸才能量化。為了解決獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的QoI評估問題,框架基于信息融合理論和時(shí)間刻度標(biāo)記技術(shù),在sink節(jié)點(diǎn)聚合網(wǎng)絡(luò)中所有傳感器節(jié)點(diǎn)的信息。在滿足假設(shè)②,③和④下,各節(jié)點(diǎn)的信息最終能夠聚集在sink節(jié)點(diǎn),信息的時(shí)效性與信息傳遞消耗的總時(shí)間密切相關(guān);網(wǎng)絡(luò)對信息的準(zhǔn)確性無影響,可將信息融合結(jié)果近似作為GT。
2.2信息級準(zhǔn)確性評估
(1)
(2)
2.3信息級時(shí)效性評估
從應(yīng)用的角度看,時(shí)效性是信息可以被及時(shí)利用的程度。根據(jù)信息獲取的截止期限和延遲敏感性,把不同時(shí)間敏感性應(yīng)用的信息級時(shí)效性分為三類建模。假設(shè)TE表示信息獲取的截止期限,TA?ti表示sti的獲取時(shí)間。
類別1:應(yīng)用存在TE,判定在TE內(nèi)獲取的節(jié)點(diǎn)信息為及時(shí)可用信息,且具有最高的時(shí)效性評價(jià);超過TE的節(jié)點(diǎn)信息沒有時(shí)效性價(jià)值。用二進(jìn)制模型表示:
(3)
類別2:應(yīng)用存在TE,判定在TE內(nèi)獲取的節(jié)點(diǎn)信息為及時(shí)可用信息,時(shí)效性評價(jià)與獲取時(shí)間成反比;超過TE的節(jié)點(diǎn)信息沒有時(shí)效性價(jià)值。用有限衰減模型表示:
(4)
Qtff(·)隨獲取時(shí)間的增加不斷降低至零,下降梯度由延遲敏感性決定,通常服從多項(xiàng)式函數(shù)an(TA?ti/TE)n+…+a1(TA?ti/TE)+1,an+…+a1=-1。
類別3:應(yīng)用不要求TE,判定任意持續(xù)時(shí)間獲取的節(jié)點(diǎn)信息為及時(shí)可用信息,時(shí)效性評價(jià)與獲取時(shí)間成反比。用無限衰減模型表示:
qti?T=Qtif(TA?ti)
(5)
Qtif(·)隨獲取時(shí)間的增加逐漸趨近于零,下降梯度由延遲敏感性決定,通常服從指數(shù)函數(shù)或者階數(shù)函數(shù)1/(1+λTA?ti)k,λ>0,k>0 。
由于TA?ti很難精確計(jì)算,在滿足假設(shè)⑤下,框架采用時(shí)間刻度標(biāo)記法(Timescale Marking Algorithm, TMA),通過標(biāo)記sti的產(chǎn)生時(shí)刻ti和到達(dá)sink節(jié)點(diǎn)的時(shí)刻精確地測量TA?ti,不需理會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)復(fù)雜的處理和傳輸過程。
2.4節(jié)點(diǎn)級QoI評估
(6)
窗口寬度W:若設(shè)置過大,用戶無法敏感地認(rèn)知當(dāng)前QoI的變化;若設(shè)置過小,用戶需要頻繁地對變化的QoI調(diào)整響應(yīng)。
圖1 滑動(dòng)窗機(jī)構(gòu)Fig.1 Sliding window mechanism
3仿真驗(yàn)證
3.1WSN設(shè)計(jì)
圖2 WSN的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 WSN topological structure
考慮一個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2的WSN,包括1個(gè)sink節(jié)點(diǎn)(實(shí)心六邊形),10個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)(具有編號的實(shí)心圓形)和20個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)(空心圓形)。網(wǎng)絡(luò)滿足1.1節(jié)的假設(shè),所有節(jié)點(diǎn)靜止,相互之間通過雙向多跳的無線鏈路進(jìn)行通信。通信模型考慮互斥干擾模型,即共享同一節(jié)點(diǎn)的鏈路不能同時(shí)訪問物理信道。網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議棧中包括一個(gè)基于時(shí)分復(fù)用的MAC協(xié)議、基于最小跳數(shù)的多徑路由協(xié)議以及文獻(xiàn)[9]提出的可靠傳輸協(xié)議。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都知道自己的直接鄰居,任意兩個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)之間的距離相等。
3.2時(shí)效性評估
仿真WSN在1.2.2節(jié)描述的三個(gè)目標(biāo)監(jiān)測應(yīng)用場景的信息時(shí)效性評估,根據(jù)結(jié)果驗(yàn)證框架的有效性。利用ns-2模擬器來構(gòu)建3.1節(jié)的模擬網(wǎng)絡(luò),傳感器節(jié)點(diǎn)在每個(gè)時(shí)間槽產(chǎn)生并發(fā)送一個(gè)信息包,這些包以最小跳數(shù)沿多徑路由到sink節(jié)點(diǎn)。將一個(gè)時(shí)間槽均分成35個(gè)鏈路訪問區(qū)段,在每個(gè)區(qū)段,鄰居節(jié)點(diǎn)的鏈路可以訪問物理信道并傳輸一個(gè)信息包。對于共享鏈路,按照順時(shí)針循環(huán)依次訪問信道。所有節(jié)點(diǎn)都不發(fā)生信息包丟棄和緩沖區(qū)溢出。每個(gè)信息包都能在一個(gè)時(shí)間槽內(nèi)到達(dá)sink節(jié)點(diǎn)。利用熱機(jī)械分析(ThermoMechanical Analysis, TMA)測量信息的獲取時(shí)間,然后根據(jù)表1的仿真參數(shù)分別使用式(3)、式(4)和式(5)來評估應(yīng)用場景3,4和5的信息級時(shí)效性。
表1 時(shí)效性評估仿真參數(shù)說明
仿真持續(xù)時(shí)間為150個(gè)時(shí)間槽,10個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)信息的最小和最大獲取時(shí)間如表2。W設(shè)置為100,因此窗口滑動(dòng)了50次。在每個(gè)滑動(dòng)窗口,使用式(6)分別計(jì)算三個(gè)應(yīng)用場景的節(jié)點(diǎn)級時(shí)效性。以表2的獲取時(shí)間作為時(shí)效性參考,驗(yàn)證框架在信息時(shí)效性評估中的有效性。
表2 傳感器節(jié)點(diǎn)信息的最小和最大獲取時(shí)間
圖3~5分別為10個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)在三個(gè)應(yīng)用場景的信息時(shí)效性評價(jià),結(jié)果與應(yīng)用場景的時(shí)間敏感性吻合。例如,場景3中,在目標(biāo)離開監(jiān)測區(qū)域前(即TE內(nèi))獲取的信息是完全可用的,圖3中節(jié)點(diǎn)4,6(或8),3和2的時(shí)效性評價(jià)為1;場景4和5中,及時(shí)的信息可提高應(yīng)用的性能,圖4和圖5中節(jié)點(diǎn)4,6(或8),3和2的時(shí)效性評價(jià)按從高到低的順序依次獲得一定數(shù)值。又如,場景3和4中,目標(biāo)離開監(jiān)控區(qū)域后(即TE外)獲取的信息是無用的,圖3和圖4中節(jié)點(diǎn)9的時(shí)效性評價(jià)始終為0;場景5中,任意時(shí)間獲取的節(jié)點(diǎn)信息都是及時(shí)可用的,圖5中所有節(jié)點(diǎn)均獲得了0.84以上的時(shí)效性評價(jià),節(jié)點(diǎn)間時(shí)效性差異并不顯著,說明了本應(yīng)用的低時(shí)間敏感性。
圖3 目標(biāo)探測應(yīng)用中的時(shí)效性評價(jià)Fig.3 Timeliness estimates in a target detection application
圖4 目標(biāo)預(yù)警應(yīng)用中的時(shí)效性評價(jià)Fig.4 Timeliness estimates in a target warning application
圖5 目標(biāo)知識學(xué)習(xí)應(yīng)用中的時(shí)效性評價(jià)Fig.5 Timeliness estimates in a target learning application
結(jié)果還表明信息獲取時(shí)間不能直接作為時(shí)效性的量化指標(biāo)。例如,節(jié)點(diǎn)4,6(或8),3和2的信息獲取時(shí)間互不相同,但在場景3中獲得了相同的時(shí)效性評價(jià)(如圖3所示)。又如,信息獲取時(shí)間確定,在場景3和4中,節(jié)點(diǎn)5的時(shí)效性評價(jià)比節(jié)點(diǎn)9的高(如圖3和圖4所示),但這個(gè)關(guān)系在場景5中卻相反(如圖5所示)。因此,將文獻(xiàn)[6]的時(shí)效性定義完善為信息獲取時(shí)間在特定截止期限和延遲敏感性下的指示器。
3.3準(zhǔn)確性評估
仿真WSN在1.2.1節(jié)描述的兩個(gè)環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用場景的信息準(zhǔn)確性評估,根據(jù)結(jié)果驗(yàn)證框架的有效性。由于溶解氧(DO)、氨氮(NH3—N)、總磷(TP)、總氮(TN)是污染物的敏感參數(shù),仿真以這4個(gè)參數(shù)作為水質(zhì)監(jiān)測和評價(jià)的特征向量(DO, NH3—N, TP, TN)。
3.3.1仿真設(shè)置
參考特征向量:以“中國地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)GB 3838-2002”中5級水質(zhì)的特征向量作為參考特征向量,取值見表3。
表3 水質(zhì)等級的參考特征向量
測量數(shù)據(jù):水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測應(yīng)用中,通過在某一水質(zhì)等級的參考特征向量上疊加隨機(jī)高斯噪聲產(chǎn)生傳感器節(jié)點(diǎn)的4種屬性測量數(shù)據(jù),作為一個(gè)數(shù)據(jù)整體。表4為10個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的噪聲水平,通過信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)來反映。若傳感器節(jié)點(diǎn)出故障(節(jié)點(diǎn)10),其噪聲水平為無限大。
表4 噪聲水平
決策信息:水質(zhì)評價(jià)應(yīng)用中,命題集合是Θ={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,U},其中U表示水質(zhì)等級未知?;谒|(zhì)參數(shù)的測量數(shù)據(jù)和參考特征向量,各傳感器節(jié)點(diǎn)對不同命題的支持概率用灰色關(guān)聯(lián)分析[10]求得,并以具有最大支持概率的命題作為水質(zhì)評價(jià)的語義決策。將支持概率集合和語義決策一起作為傳感器節(jié)點(diǎn)的決策信息。
仿真的主要參數(shù)說明及默認(rèn)值如表5所示。水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測應(yīng)用中,每個(gè)時(shí)間槽所有傳感器節(jié)點(diǎn)同一屬性的測量數(shù)據(jù)利用加權(quán)平均融合,權(quán)值由測量數(shù)據(jù)的自支持度和互支持度聯(lián)合確定[11]。單種屬性測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性通過Qerf(·)計(jì)算。測量數(shù)據(jù)整體的準(zhǔn)確性使用式(1)計(jì)算。水質(zhì)評價(jià)應(yīng)用中,每個(gè)時(shí)間槽所有傳感器節(jié)點(diǎn)的支持概率集合利用具有沖突處理功能的證據(jù)理論[12]融合?;谌诤辖Y(jié)果確定的語義決策,決策信息的準(zhǔn)確性使用式(2)計(jì)算。
表5 準(zhǔn)確性評估仿真參數(shù)說明
3.3.2仿真結(jié)果
仿真持續(xù)時(shí)間為150個(gè)時(shí)間槽,因此窗口滑動(dòng)了50次。在每個(gè)滑動(dòng)窗口,使用式(6)分別計(jì)算兩個(gè)應(yīng)用場景的節(jié)點(diǎn)級準(zhǔn)確性。以表4的噪聲水平作為準(zhǔn)確性參考,驗(yàn)證框架在信息準(zhǔn)確性評估中的有效性。
圖6和圖7分別為10個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)在兩個(gè)應(yīng)用場景的信息準(zhǔn)確性評價(jià),結(jié)果與準(zhǔn)確性參考即噪聲水平吻合。節(jié)點(diǎn)1的噪聲水平為40,表明原始特征值上幾乎沒有噪聲,因此,測量數(shù)據(jù)和決策信息會(huì)相當(dāng)準(zhǔn)確,在圖6和圖7中獲得了0.9以上的準(zhǔn)確性評價(jià)。節(jié)點(diǎn)10的噪聲水平為無限大,表明原始特征值已經(jīng)被噪聲完全淹沒,因此,測量數(shù)據(jù)和決策信息會(huì)完全錯(cuò)誤,在圖6和圖7中準(zhǔn)確性評價(jià)始終保持在0??梢钥闯?,單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確性評價(jià)有一定波動(dòng),這是因?yàn)榀B加的噪聲是隨機(jī)變化的。
圖6 水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測應(yīng)用場景的節(jié)點(diǎn)級準(zhǔn)確性評價(jià)Fig.6 Estimates of sensor node-level accuracy in a water quality parameters monitoring application scenario
圖7 水質(zhì)評價(jià)應(yīng)用場景的節(jié)點(diǎn)級準(zhǔn)確性評價(jià)Fig.7 Estimates of sensor node-level accuracy in a water quality evaluation application scenario
4結(jié)論
QoI評估是WSN應(yīng)用的基本需求。重點(diǎn)研究了信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,提出一個(gè)柔性框架解決這兩個(gè)屬性在不同WSN應(yīng)用中的動(dòng)態(tài)評估問題,得出兩個(gè)結(jié)論:其一,WSN應(yīng)用的信息準(zhǔn)確性應(yīng)該根據(jù)信息類型分類評估,基于信息融合理論,可以在不需要GT的情況下對其進(jìn)行量化;其二,WSN應(yīng)用的信息時(shí)效性是由信息獲取的消耗時(shí)間、截止期限和延遲敏感性共同決定的。通過靈活地定制和剪裁,框架能夠適用于不同WSN應(yīng)用的QoI評估,從而在大量感知信息中獲得高質(zhì)量的信息。
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Flexible estimation framework for quality of information in wireless sensor network
GUOHao,PANZhongming,ZHOUJing
(College of Mechatronics Engineering and Automation, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
Abstract:In order to establish an integrated estimation system for quality of information in WSN (wireless sensor network), a flexible tailorable framework was proposed to dynamically estimate information accuracy and information timeliness in different WSN applications. The framework aggregates all information of the sensor nodes at the sink node on the basis of information fusion theory and timescale marking technique. Through approximating the fusion result to ground truth, the accuracy of measurement data and decision information was quantified by utilizing the numerical/nominal difference between the observed information and the fusion result, respectively. According to application deadline and delay sensitivity of information acquisition, timeliness was classified as three categories for characterization and representation, and quantified through the lightweight measurement of the information acquisition time. The estimation results along the time are dynamically updated by adopting a sliding window mechanism and an incremental calculation algorithm. The effectiveness of the framework was validated by simulations, including timeliness estimation in three target surveillance application scenarios and accuracy estimation in two environmental monitoring application scenarios. Simulation results match with the reference criteria, which demonstrates that the framework can be flexibly tailored to estimate information accuracy and information timeliness in different WSN applications.
Key words:wireless sensor network; estimation of information quality; accuracy; timeliness; flexible framework
中圖分類號:TP393
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號:1001-2486(2016)01-150-06
作者簡介:郭浩(1987—),男,陜西漢中人,博士研究生,E-mail:gh1415yg@163.com;潘仲明(通信作者),男,教授,博士,博士生導(dǎo)師,E-mail:chungmingpan@163.com
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374008,91320202)
*收稿日期:2015-04-14
doi:10.11887/j.cn.201601024
http://journal.nudt.edu.cn