第1章绪论
1.1引言
无线传感器网络作为万物智能互联技术重要的组成部分（Halil et al.，2017；Luis etal.，2014），孕育着新的重大突破机遇，正加速向海量异构互联与智能化方向发展。尤其是移动通信与人工智能技术的迅猛发展，使得各类移动应用已完全融入人们工作和生活的各个方面（Feietal.，2017;Yu et al.，2014;王晨宇等，2020）。随着移动通信技术的不断进步，以及各种感知设备的大规模应用，WSN在各行各业中迅速普及，各种感知设备被部署到多样的应用场景。不断升级的无线网络基础设施的扩展和呈指数增长的感知数据，导致WSN所产生的海量数据处理的需求也日趋明显，特别是对传感器数据处理能力以及传感器网络性能的要求，已经受到广泛关注。图1.1为WSN基本模型。
如图1.1所示，传感器节点通过感知周围环境、监测特定的对象和事件，实现感知数据的采集与初步处理，并完成分析与控制的功能。由于能量以及资源的有限性，对于单一传感器节点难以完成的复杂任务，将以自组网的方式构建多节点协同的传感器网络，将感知数据传输到汇聚节点或互联网中，借助边缘汇聚节点、边缘服务器或云中心的强大处理能力，实现数据的复杂分析与处理，用户通过互联网实现全程监控，将控制信息反馈至前端传感器节点，实现相应的监测与控制功能。这种“端边云”相结合的数据处理模式，为充分挖掘各个部分的处理能力、实现数据处理的按需优化调度提供了有效方式，并得到了广泛的关注和应用（Dong et al.，2011）。
在医学领域，WSN主要用于对人体物理特征的远程监察和院内医生与病人的追踪监控等（Xu，2002）。在智能电网领域，集成的WSN以低成本的方式有效地传输、监测、预测、控制和管理能源使用，从而有效地进行负荷管理和控制、无线自动抄表、故障诊断和检测、远程电力线监控和自动化配电（Ogbodo etal.，2017）。在精准农业领域，人们利用WSN技术建设了灌溉系统，极大地改善了农业灌溉的监测控制，实现了高效灌溉。在智能交通领域，WSN被嵌入城市交通系统中，实时获取交通密度或异常情况（如事故、交通堵塞或低能见度情况）的信息，为人类提供了更高效、可靠且舒适的服务（Aguirre et al.，2016）。在智能材料领域，光电子传感器网络通过光纤供电，人们将WSN嵌入碳纤维复合材料中，开发了自感知智能工程材料（Budelmann，2017）。WSN在水质决策、业务流量预测和洪水预警系统等领域同样发挥着重要作用（Chacon-Hurtado et al.，2017）。
WSN作为一种获取信息的前端设备传感器，主要在微型化、无线化、数字化、网络化和智能化五方面取得了显著进展。传感器节点是具有感知采集、无线通信与计算功能的微型智能计算设备。WSN由大量智能微型传感器节点自组织形成，在应用层具有两个基本角色：普通传感器节点和网关。普通传感器节点通常负责采集和监测数据的变化情况，并以无线电的形式采用单跳或多跳的方法将数据发送到网关。网关通过有线或无线方式与互联网进行连接，将收集到的数据发送给WSN的管理人员，同时向传感器节点发送指令和更新。然而，WSN技术存在以下制约因素：成本、能耗、微型化、定位性能、移动性和安全。WSN自身携带能源有限，且大多布置在无人区域，环境条件复杂，极难更换。传感器能耗主要包含四方面：计算能耗、通信能耗、传感能耗和电源能耗（任丰原等，2003）。电源能耗是设备自身运行的损耗，通常不予考虑。研究表明，传感能耗比计算能耗和通信能耗小很多，可以忽略不计（Raghunathan et al.，2002）。因此，通常只对计算能耗和通信能耗两方面的问题进行分析研究。此外，传感器节点间的通信能耗远高于节点内的计算能耗。
目前，WSN的发展势头迅猛，节点规模也日益剧增。WSN在给人们生活与工业进步带来众多好处和便利的同时，因其布置在监测区域内的庞大微型传感器数量而产生了海量的数据信息，并呈爆炸式增长。2010年和2017年估计生成的数据量为1.2～1.8ZB，2020年产生了超过44ZB的数据量（Xiaetal.，2016）。由微软和易安信公司发起的研究表明，通常企业的主存储系统和辅助存储系统分别约有50%和85%的冗余数据（Singhal et al.，2018）。在大数据时代，如何处理这一数据洪流是一件重要且富有挑战性的工作（Passricha et al.，2019）。WSN中的感知数据类型繁多（如数字、文本、图片和视频等类型），且数据量大、性价比低，这类数据的传输导致网络拥堵、存储成本高和带宽不足等问题。*重要的是，大量多余节点以及对事件的高频率感知产生了大量的相似数据，进一步降低了系统性能。
由于传感器节点以及WSN存在电池供电、处理能力、工作频率和存储与计算资源等方面的限制，海量感知数据的传输导致大量能量消耗，降低了传感器的生命周期。同时，海量感知数据也给内存与计算资源有限的传感器节点带来了极大的压力与挑战。因此，在能量与资源受限的情况下，WSN中的协议设计、数据处理与性能优化始终是具有挑战性的主要研究问题。
1.2无线传感器网络数据处理关键技术
为了提升WSN的性能，众多国际组织、机构和研究者广泛关注WSN的协议设计、数据处理与性能优化问题，并积极推动WSN的应用研究。
1.2.1相关工作
由于WSN的应用通常是以廉价和大规模部署为目的，因此其发展也受到种种限制，包括能量与内存有限、数据处理与传输速度相对较慢、功能简单、鲁棒性不强等。当任意传感器节点能量消耗殆尽，就意味着网络无法正常工作。而WSN—般部署在无人看守、环境复杂的场合中，此时很难对其补充电量或更换电池。因此，如何在无法供能的WSN中尽可能实现高效的数据传输与能耗节约是众多研究者探究的首要问题（Halil et al.，2017；Feieral.，2017）。WSN的能耗主要产生在信号转换、数据通信以及内部元件消耗3个方面，并且已经证明，传感器节点间进行数据交换是产生能耗的主要原因。因此，设计传感器节点间数据通信的有效方法非常重要。
*初，WSN主要用于军事领域，部署在敌对区域用以收集战场相关的信息，为己方军队的胜利提供了极大帮助。随着WSN技术的发展，WSN开始广泛应用到民用领域，如医疗护理（Salem et al.，2014）、工业监控（Yan et al.，2014）、环境监控（Ibanez et al.，2017）等，这将对人类社会产生深远的影响（Pantazis et al.，2013）。因WSN巨大的应用价值，美国《商业周刊》和《麻省理工学院技术评论》分别将WSN列为21世纪*有影响力的21项技术之一和改变世界的十大技术之一（Wadeetal.，2003）。中国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》中将传感器网络及智能信息处理作为信息产业及现代服务业的优先主题，将智能感知技术与自组织网络技术列为信息技术研究中的前沿技术。
海量感知数据的处理是一个复杂的数据重组过程，它涉及多个学科领域，如计算机科学、信号处理、概率统计、人工智能和信息论等。数据去冗余、数据融合等技术为海量感知数据的处理提供了可行方法。基于数据融合的WSN路由技术通过为节点规划数据的每一跳传输，从而为网络构建*合适的拓扑结构，并在中间节点通过数据融合技术对来自其他节点的数据进行融合处理，以减少数据冗余量。在路由构造初期，网络通常被设计为以簇、树和链为基础的层次型网络结构。层次型路由将WSN中的节点按照物理位置或者数据类型分为不同层，位于不同层的节点负责不同的数据处理任务，有的节点的设备结构也可能不同。同时，为了节约能耗与延长网络生命周期，路由维护时往往采用轮换簇头、休眠节点和构造*小路径树等方式，并将节点与汇聚节点（Sink）间的路径以及节点剩余能耗加以综合评估。
然而，数据融合操作虽然减少了数据包大小，但往往需要簇头节点或者根节点收集一定数量的数据后再进行下一阶段的传输，这无疑增加了网络的时延。在实际应用中，许多传感器的数据需要实时处理并展示才能体现价值，如地震监控、目标追踪和火灾报警等（Prathiba et al.，2016），这使得网络时延成为另一个决定网络性能的关键因素。同时，数据的处理涉及数据传输过程，如何设计有效的物理层、数据链路层、网络层协议也变得十分重要。
通常，网络时延与能耗往往是两个相互矛盾的指标（Gopikrishnan and Priakanth，2016）。若让网络节点尽可能多地融合其他节点的数据，以此来减少数据传输量，达到节能的效果，就必须要等待额外的时间来收集节点数据；相反，若通过多个融合节点同时收集数据，进行多层数据融合，虽能减少网络时延，但将增加总的数据传输量，增大网络能耗。因此，往往需要对网络时延与能耗性能进行折中处理。
WSN的研究涉及多个交叉学科，涵盖无线通信、网络、嵌入式系统硬件、分布式系统、数据管理和应用等诸多方面。在学术界方面，美国计算机协会（Association for Computing Machinery，ACM）组织了嵌入式网络传感系统会议，主要展示了嵌入式网络传感器系统方面的*新研究成果；国际电气与电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）密切关注对WSN的研究，与美国计算机协会联合组织了传感器网络数据处理国际会议，主要关注WSN的数据处理，包含信号图像处理、信息编码理论、网络协议、分布式算法、无线通信、机器学习、嵌人式系统设计、数据库和信息管理。欧洲组织了欧洲无线传感器网络会议。同时，电气与电子工程师学会发布了国际化标准IEEE802.15.4，为WSN的产业化与应用提供了国际统一标准。
WSN数据处理研究主要涉及协议设计、数据处理与性能优化三个方面。协议设计以物理设备以及物理层优化为切入点，通过提高传感器节点等物理设施的部署和能效性以及对无线资源效率的优化，来达到性能提升的效果。数据处理则从单个节点和多节点协作与调度的角度，实现数据的去冗余、融合处理，实现提升数据处理性能的目的。性能优化则从资源管理和跨层的角度切入，通过调整如网络拓扑结构等优化网络的能量效率或设计安全机制，达到网络系统优化的目的。
1.2.2数据去冗余处理
数据去冗余技术广泛用于检测和消除数据间的重复，*小化存储和网络开销；同时也用于减少云存储的存储空间和上传带宽（Radia and Singh，2016）。随着云计算快速发展，用户和企业都希望将信息备份到云存储中，致使云存储的空间被大量相似数据所占用，造成了存储空间的大量浪费。因此，数据去冗余技术在存储领域得到了深入研究，同时在虚拟机镜像、图像处理和网络环境等领域也取得了进展。
数据去冗余技术同多个学科相结合，取得了大量的研究成果。数据去冗余技术按照所采用算法的不同分为三类：基于统计学的数据去冗余技术、基于数据压缩的数据去冗余技术和基于人工智能的数据去冗余技术。基于统计学的数据去冗余技术，通过概率分布和密度函数描述数据的不确定性，进而推断出冗余数据。基于数据压缩的数据去冗余技术，使用重构函数对数据进行变换，减少数据量。基于人工智能的数据去冗余技术，结合机器学习、深度学习、模糊逻辑和数据挖掘等方法，通过对历史数据进行训练等方式将冗余数据聚类分簇，去除相似数据，达到减少数据量的目的。
1）基于统计学的数据去冗余技术。面对云存储冗余数据的安全问题，杨超等
（2017）提出了一种基于*大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与随机数改进的客户端密文去重的改进方案。针对图像存在的冗余问题，薛智爽等（2019）提出了基于非本地组稀疏重建图像的结构信息，该模型选择非局部相似
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