压缩网络编码WSN数据传输技术探索

【摘要】本文主要介绍了无线传感器网络当中常见的数据传输方案-压缩网络编码（CNC）。WSN数据传输过程中，一般选择网络编码（NC）来适应拓扑结构动态变化的同时提升数据传输的效率。本文详细分析了基于压缩网络编码的WSN数据传输技术，希冀对同行们起到一定的借鉴意义。

【关键词】编码；数据传输；网络

1引言

一般情况下，WSN中包含几个根据实际需求部署的自主传感器能够在低成本和大规模的条件下实现感知。WSN网络主要是为了收集节点的测量数据，并将其传输至远距离的汇聚节点。传感器节点的部署一般处于严酷的环境或者污染监管的环境当中，一旦出现障碍干扰、节点故障或者断链等问题时，WSN网络的拓扑结构很容易产生变化。此外，大部分传感器数据需要经过多跳传递才能够到达汇聚节点，所以，无线传感器网络传输策略的设计需要克服网络动态特性，这样才能够使无线传感器网络的传播性得到保障，从而实现数据的高效传输。网络编码属于特殊的网络数据处理技术，该技术主要是通过广播通信途径来提升整个网络的吞吐量。传统的传输策略当中，数据包在顺利传输到目的地之前，经过中间节点时只会简单复制数据包，然后就将其传输到下一级。网络编码技术的使用能够将中间节点接收到的数据包汇集成一个包，然后再将这个包传输出去；此外，无线传输的广播特性使得网络编码能够经过多样化和冗余度的引入来对抗拓扑结构的动态变化。将压缩感知和网络编码进行有机的结合，从而提升无线传感器网络数据的实用高效性的传输方案被称为CNC方案。本文详细介绍了CNC方案的设计工作，该方案的设计不但克服了无线传感器网络动态特性，还利用了广播特性实现了网络的多样化性能。此外，该方案有效的利用了传感器测量值间的相关性，降低了解码需要的收包数量，具体内容如下。

2系统模型简介

本系统采用的是一个无线传感器网络，具体的结构图见图1。从图1中可以看出，该模型中网络节点能够实现数据的采集、接收、处理与传输过程，部分节点还能够将不同的数据汇聚在一起。若传感器网络选择中央集中式结构，一旦部分节点失效，整个网络就会出现崩溃现象；若传感器网络选择分布式布控结构，就会增加传感器的可靠性，避免网络崩溃现象的发生，此时我们需要考虑使用泛洪式路由技术。泛洪传输过程中，数据不会沿着明确路径进行传输，而是被发放到整个网络的各个节点当中，其中还包含部分非该消息的目的地点节点。泛洪技术的使用不但能够有效地提升网络传输的可靠性，应用也很简单。由于不具备明确的路径，因此不用使用复杂的路由技术，此外，也不用采用复杂的网络管理方式。但是，消息自身负荷存在有限性，泛洪技术的使用能够降低传输路由表与路由信息产生的系统开销。（1）式中：Eele-表示非发射设备消耗的能量；β-表示的是和硬件相关的常数；Erx-表示节点接收1bit信息时需要的能量，该值的大小和传感器节点的确定之间有关；Etx-表示节点传输1bit时的能量值；γ-表示路径衰减因子；ηamp-表示发射器的放大率。研究表明，在信号传播方面使用泛洪技术更加具备优势，即固有空间具有多样性，信号能够经过不同的传播路径到达节点，这样一来，在零故障环境下，能够使网络的鲁棒性与对抗多径衰落的能力实现最大化，因此某个路径或者少量的路径失效不会影响整个网络的顺利运行。不同传感器测量区域之间存在一定的重叠，因此传感器网络测量量之间存在密切的联系。为了使网络空间的相关化最大，需要观察若干无线传感器网络，按照一定的顺序对无线传感器网络中的不同节点测量值进行排列，处理完成的数据具备一定的压缩比率。一般情况下，节点顺序不变时，压缩率保持定值。

3CNC的内容和方法

3.1随机线性网络编码

广播传输的过程中，随机线性网络编码主要是利用非集中式的算法使网络的吞吐量能够达到最佳值。相比于传统的WSN场景，集中式网络管理与控制相对比较复杂，但是随机线性网络编码能够使每个节点采用非集中方式进行工作，从而实现最优性能。所以，随机线性网络编码不用知道全部的网络配置，及能够使网络节点实现分布式的工作。节点把接收到的数据包采用随机的方式选择系数，然后将系数进行随机线性组合之后再将其传输出去。随机线性网络编码的过程中需要考虑单位边容量的二元广播网络（V，E），其中源点集合记为S，汇聚节点集合记为T，具体见图2。

3.2数据包格式

本文研究的数据包格式如图3所示。从图3可以知道，该数据包格式不需要集中式图形结构或者集中式编码和解码函数。其中包头区域主要包含两个部分，即全局编码向量和时间标记。在实际网络当中，不同节点不能同时接收、传输数据包，会按照一定的顺序接收不可合并的数据包。不同传播路径上存在重叠数据包很容易出现损耗、多径时延、障碍或者其它路径冲突产生的变化。对于本文的研究内容而言，将全部能够合并的数据包（即相同时隙内采集的数据包）当作是同一代包，时间标记成整数，具体代表着数据包的具体代数。全局编码向量主要是由N个单精度浮点数进行表示，其中N值表示无线传感器网络当中节点的个数，从集合{1，2，3…N}中为不同的节点分配相应的ID。若数据包的ID从i的源点发出，那么全局编码向量会被初始化成单位向量，其中第i个元素的大小设为1，其它的均为0，具体见图4。

3.3压缩感知

WSN中的全部信号都能够被看成是有限、实值、离散和一维的向量，实域RN中大小表示N×1的列向量能够表示成x=[x1，x2，…xN]T。实域RN中的任意信号x可以根据标准正交基展开，由向量ψj表示，其中信号x的表达式如下:压缩采样信号重建问题的解决存在不同的解决方案，即贪婪算法、基追踪等。其中，基追踪方法具备很好地重建性能，但是该方法的计算量很大。而贪婪算法能够将重建问题当成信号稀疏分解问题的求解，经典算法主要包含正交匹配追踪法和匹配追踪算法等。正交匹配追踪算法属于常见的贪婪算法之一，该方法相对比较简单，也非常常见。3.4本地编码向量的选择若本地编码向量随机生成在足够大的有限域当中，任何汇聚节点和信号相同，收到全局编码矩阵G都是高概率满秩的。在确保感知信号能够被稀疏表示，并且GΨ满足压缩感知理论RIP性质前提之下，为了在有限域内寻找最佳的基Ψ仍然存在一定的困难，此时需要选择Rademacher分布在实域上的随机变量来对本地编码进行构造，具体如下：计算结果显示，多次完成惩罚操作后，汇聚节点能够收到全局编码矩阵G，并将其转变成为正态分布的形式。在一定的场景之下，比如海洋温度传感器网络当中，空间测量值需要经过一定的组合和离散余弦变换之后能够压缩。

4结束语

总而言之，无线传感器网络中的信息传输具备显著地特征，即传感器节点能否将采集到的全部数据汇聚在中央节点当中。很多时候，无线传感网络当中，相邻的节点之间的传感器测量值大小是存在一定的相关性的，这点需要得到大家的重视和关注。本文研究的CNC方法是在网络编码和压缩感知的共同优势基础之上形成的，能够显著提升WSN的吞吐量。这样一来能够有效的使用数据间的相关性，压缩感知需要的源点个数的测量值较少，从而提升概率重构数据。此外，CNC中的网络编码技术能够体现出无线传输的广播特性，利用通信开销最小化的方式来提升数据的传输和汇聚效率。综上所述，基于压缩网络编码的WSN数据传输技术在使用的过程中存在上述的优势，实践表面该技术具备一定的专业性，可以被广泛的推广。

参考文献

[1]蔡红.无线网络编码研究综述[J].电脑与信息技术，2010（05）.

[2]唐文胜，王威，罗娟，匡旺秋.WSN中一种基于网络编码的可靠传输算法[J].湖南师范大学（自然科学学报），2008（01）.

[3]吴文昌，伍仁勇，李仁发.无线传感网络中一种基于网络编码的可靠数据发送方法[J].计算机研究与发展，2010（S2）.

[4]郝静，冯海林.基于网络编码的无线传感器网络数据可靠性分析[J].计算机应用研究，2010（11）.

[5]许胤龙，詹成，罗文，李沛.Adhoc网络中基于网络编码的可靠组播[J].中国科学技术大学学报，2008（07）.

[6]张开风，胡艳军，许耀华，姜新红，仇乐乐，王福俊，高韦，丁胜建.WSN与GPRS结合的远程图像等数据采集系统设计[J].安徽大学学报（自然科学版），2011（04）.

[7]叶青，周鸣争.基于“基站”通信原理的无线传感器网络认证技术[J].安徽工程科技学院学报（自然科学版），2010（02）.

[8]陈传友，张在琛.基于ADF7020-1的无线收发模块的设计与实现[A].2011年通信与信息技术新进展———第八届中国通信学会学术年会论文集[C].2011.

作者：张赟 单位：武汉职业技术学院