7、机器学习在无线传感器网络中的应用

机器学习在无线传感器网络中的应用

1. 机器学习与无线传感器网络概述

机器学习的发展始于20世纪50年代末，作为开发人工智能系统的创新技术之一。随着时间的推移，其重点逐渐转向开发计算可行、优于传统方法且具有自适应性质的算法。在过去15年里，机器学习技术已成为一项令人瞩目的技术，在分类、回归和密度估计等方面有广泛应用，涉及无线传感器网络、物联网、生物信息学、语音识别等多个领域。

无线传感器网络（WSNs）在许多方面都可能从机器学习算法中受益。主要原因在于单个传感器节点通常部署在未知环境中，需要对其进行映射或观察，这可能是室外环境或室内环境。由于这些动态环境的不确定性，传统系统难以准确编程来驱动这些网络，因此提出了机器学习技术，使传感器节点能够在这种情况下自适应并高效运行。

1.1 机器学习在WSNs中应用的原因

• 适应动态环境 ：无线传感器网络监测非静态环境，节点需要快速适应新情况，必要时能根据网络部署动态改变位置。
• 信息收集与诊断 ：WSNs系统可能需要收集无法到达的节点环境信息，或诊断物理属性不符合要求的节点，如电池电量或位置。
• 应对复杂环境 ：WSNs通常部署在多样且不可预测的环境中，研究人员和架构师可能难以预测系统行为，需要复杂算法解决问题，特别是路由问题。
• 数据处理 ：无线传感器节点会产生大量数据，其中很多可能是相关的。传输所有节点的数据不可行，因此需要算法决定发送哪些数据以节省节点电池寿命。