CN104812099A - 一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，主要解决现有技术方法不能很好地展现数据的分布和满足用户对不同精度的需求等问题，属于无线传感器网络领域。其步骤包括：一、布置传感器网络，根据用户所给分辨率进行分区处理；二、对节点进行融合处理，生成新的网络拓扑；三、在新的网络拓扑中对传感器节点进行聚类；四、对完成聚类的传感器进行逻辑地址的转换，使其映射到不同的网络分区；五、将完成逻辑地址转换的网络分区中的数据转换成符合给定分辨率的图像。本发明能根据用户的需求，把传感器节点采集的数据转换成分辨率可调的数据分布图像，满足用户对不同精度的需求，能直观地反映出网络中数据的分布和差异性。

Description

一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，属于无线传感器网络领域。

技术背景

无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network），是由大量部署在检测区域的廉价微型传感器通过无线通信的方式自组而成的网络，可以通过有线或无线的方式连接互联网，具有灵活性强、精度高、复杂度低等特点。无线传感器网络涉及到无线通信、传感器、嵌入式操作系统、信息安全等关键技术，以协作的方式感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。无线传感器网络利用不同种类的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力等信息。近年来无线传感器网络发展迅速，已经被广泛用于环境监测、医疗护理、军事领域、目标跟踪等其他领域。

数据可视化（Data Visualization）是关于数据之视觉表现形式的研究，主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地表达信息。数据可视化利用计算机图形学技术与方法将数据以图形图像的形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中的未知信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。

无线传感器网络可视化的目的是将网络的运行状态以图形的方式反馈给用户，使用户能更好地掌握网络的状态并对其进行管理。目前，国内外对无线传感器网络的显示系统的研究也变得活跃起来，如克尔斯博公司的Mote-view、加州大学伯利分校的TinyViz、中科院的SNAMP等。现存的这些可视化平台在可视化方面实现的功能主要有网络拓扑可视化、节点能量可视化、路由信息可视化、采集数据可视化、历史信息可视化等，其中在采集数据可视化方面采用的方法主要是将各节点数据按照与时间或其他变量间的关系绘成曲线展示给用户，虽然可以在交互界面选择要显示数据的节点，但是并不能直观的展现出数据的分布，且在传感器数量较多的网络中更不便于观察分析。

为了解决上述问题，本发明提供了一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，根据用户所需的分辨率，对网络节点进行融合和聚类，再进行逻辑地址的转换，将数据映射到对应的像素点上，生成用户给定分辨率的数据分布图像。本方法能更直观地反映无线传感器网络中数据的分布和差异性，分辨率可调的数据分布图像满足了用户对不同精度的需求，尤其适用于传感器节点较多的无线传感器网络中。

发明内容

本发明公开了一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，目的在于在无线传感器网络中，把传感器节点采集的数据转换成分辨率可调的分布图像，满足用户对不同精度的需求，使用户能够直观地观察网络中数据的分布和差异性。其具体步骤包括如下：

步骤一、布置传感器网络，并根据用户所给分辨率                                                进行分区处理；

步骤二、对节点数据进行融合处理，将数据和间距符合融合要求的节点进行融合，生成新的网络拓扑；

步骤三、新的网络拓扑中的每个节点单独成为一类，若当前类的数目，执行步骤四，否则对传感器节点进行聚类，直到为止；

步骤四、对完成聚类的传感器进行逻辑地址的转换，使其映射到不同的网络分区；

步骤五、将完成逻辑地址转换的网络分区中的数据转换成符合给定分辨率的图像，每个分区对应一个像素点。

与现有方法相比，本发明具有如下优点：

1、本发明先对节点数据进行融合处理，融合判定阈值的动态变化保证了融合过程的有效性，减少了后续计算的时间，并能更好的反映数据的差异性；

2、本发明能将传感器网络中随机分布的节点所采集的数据转换成一幅规则的数据分布图像，让用户能更直观地观察网络区域的状态和数据的分布；

3、本发明能将传感器采集的数据转换成分辨率可调的图像，满足用户对不同精度的需求。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明完成节点布置及区域划分的拓扑图。

图3是本发明完成节点融合过程的拓扑图。

图4是本发明完成聚类过程的拓扑图。

具体实施方式

本发明涉及在延迟容忍移动传感器网络中，进行传输质量可伸缩的数据收集方法。如图1所示，本发明技术方案的具体步骤为：

步骤一、布置传感器网络并根据用户所给分辨率进行分区处理：

1）将个节点编号后随机布置在待监控的矩形网络区域内，且节点可通过GPS等途径获得自己的地理位置；

2）用户给定所需分辨率；

3）将传感器节点所在区域划分成个大小相同的矩形区域，并分别令其区域中心坐标为。

如图2所示，将200个节点随机布置在网络区域内，给定分辨率4×4，用虚线将网络区域划分成4×4个大小相同的矩形区域，并对区域中心标号如图。

步骤二、对节点进行融合处理，生成新的网络拓扑：

1）寻找节点间距小于阈值的两节点和，节点间距，将符合要求的节点对按间距从小到大排列；

2）取队列中间距最小的节点对，若两节点数据差值的绝对值小于给定阈值，则生成一个新的虚拟节点，节点的数据等于节点和的数据的平均值，舍弃节点和生成新的虚拟网络拓扑，删除队列中包含这两个节点的节点对，并更新节点数目；

3）判断是否执行完所有节点对，若执行完，执行步骤4），若没有，返回步骤2）继续执行；

4）判断是否满足,为一给定值，若满足，则退出节点融合过程，否则更新阈值，公式为：

                                                                                          （1）

5）若，则退出节点融合过程，为所监控网络区域的面积，否则执行步骤1）。

执行完融合过程的网络拓扑如图3所示，当前节点数。

步骤三、在新的网络拓扑中对传感器节点进行聚类：

1）完成融合过程后，新的网络拓扑中的每个节点单独成为一类；

2）若当前类的数目,则退出传感器节点的聚类过程；

3）设模糊关系“类与类相邻”，该模糊关系的隶属度函数为，为一常系数，表示类中包含的节点，如，表示类中包含节点，表示和之间的距离，为两节点数据差值的绝对值，为类与类中包含节点的总数，由此生成模糊矩阵：

                                                                       （2）

4）将隶属度最大的两类聚成一类，记录已聚类的节点及所属类，如，表示类中包含节点；

5）更新类的数目，返回步骤2）继续执行。

完成聚类的网络拓扑如图4所示，每一类用虚线圈起并标号为至。

步骤四、对完成聚类的传感器进行逻辑地址的转换，使其映射到不同的网络分区：

1）设模糊关系“类与网络矩形区域中心相邻”，该模糊关系的隶属度函数为，表示类中包含的节点,表示类中包含节点的数目，构建模糊矩阵：

                     （3）

2）在矩阵中，每一行选取一个最大值进行逻辑地址的转换，所选最大值中的区域中心即为对应类的逻辑地址，区域选择对应类中的数据表示本区域，如第一行选取最大值，表示矩形区域选择类中的节点数据来表示本区域，即是类的逻辑地址，记录选取结果；

3）在所选取的结果中，若多个类具有同一个逻辑地址，则用这些类同时表示该逻辑地址对应的区域；

4）在所选取的结果中，若存在未选取类的区域，则该区域用字符标识。

步骤五、将完成逻辑地址转换的网络分区中的数据转换成符合给定分辨率的图像：

1）除标识为的区域外，每一个区域对应于一个数据，其值等于该区域选择的所有类中的所有节点数据的平均值；

2）每个数值对应一种颜色，颜色的选择取决于用户的设定；

3）个区域对应于个像素点，将各个区域的数据转换成对应的颜色，标识为的区域对应一种特殊的颜色，将其映射到对应像素点上，最终组成一幅分辨率为的图像。

Claims (6)

1.一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于，根据用户所需分辨率，对传感器节点进行融合和聚类，再进行逻辑地址的转换，最终把节点数据转换成分辨率可调的数据分布图像，满足用户对不同精度的需求，保证用户能直观地看出无线传感器网络中数据的分布和差异性，所述方法至少包括以下步骤：

步骤一、布置传感器网络，并根据用户所给分辨率                                                进行分区处理；

步骤二、对节点进行融合处理，将数据和间距符合融合要求的节点进行融合，生成新的网络拓扑； 

步骤三、新的网络拓扑中的每个节点单独成为一类，若类的数目，执行步骤四，否则对传感器节点进行聚类，直到为止；

步骤四、对完成聚类的传感器进行逻辑地址的转换，使其映射到不同的网络分区；

步骤五、将完成逻辑地址转换的网络分区中的数据转换成符合给定分辨率的图像，每个分区对应一个像素点。

2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于布置传感器网络并根据用户所给分辨率进行分区处理，具体步骤至少还包括：

1）将个节点编号后随机布置在待监控的矩形网络区域内，且节点可通过GPS等途径获得自己的地理位置；

2）用户给定所需分辨率；

3）将传感器节点所在区域划分成个大小相同的矩形区域，并分别令其区域中心坐标为。

3.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于节点的融合过程，具体步骤至少还包括：

1）寻找节点间距小于阈值的两节点和，将符合要求的节点对按间距从小到大排列；

2）取队列中间距最小的节点对，若两节点数据差值的绝对值小于给定阈值，则生成一个新的虚拟节点，节点的数据等于节点和的数据的平均值，舍弃节点和生成新的虚拟网络拓扑，删除队列中包含这两个节点的节点对，并更新节点数目；

3）判断是否执行完所有节点对，若执行完，执行步骤4），若没有，返回步骤2）继续执行；

4）判断是否满足,为一给定值，若满足，则退出节点融合过程，否则更新阈值，公式为：

；

5）若，则退出节点融合过程，为所监控网络区域的面积，否则执行步骤1）。

4.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于传感器节点的聚类过程，具体步骤至少还包括：

1）完成融合过程后，新的网络拓扑中的每个节点单独成为一类；

2）若当前类的数目,则退出传感器节点的聚类过程；

3）设模糊关系“类与类相邻”，该模糊关系的隶属度函数为，由此生成模糊矩阵：

；

4）将隶属度最大的两类聚成一类，记录已聚类的节点及所属类；

5）更新类的数目，返回步骤2）继续执行。

5.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于对完成聚类的传感器进行逻辑地址的转换过程，具体步骤至少还包括：

1）设模糊关系“类与网络矩形区域中心相邻”，该模糊关系的隶属度函数为，构建模糊矩阵：

；

2）在矩阵中，每一行选取一个最大值进行逻辑地址的转换，所选最大值中的区域中心即为对应类的逻辑地址，区域选择对应类中的数据表示本区域，记录选取结果；

3）在所选取的结果中，若多个类具有同一个逻辑地址，则用这些类同时表示该逻辑地址对应的区域；

4）在所选取的结果中，若存在未选取类的区域，则该区域用字符标识。

6.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中分辨率可调的数据可视化方法，其特征在于将数据转换成图像的过程，具体步骤至少还包括：

1）除标识为的区域外，每一个区域对应于一个数据，其值等于该区域选择的所有类中的所有节点数据的平均值；

2）每个数值对应一种颜色，颜色的选择取决于用户的设定；

3）个区域对应于个像素点，将各个区域的数据转换成对应的颜色，标识为的区域对应一种特殊的颜色，将其映射到对应像素点上，最终组成一幅分辨率为的图像。