48、无线传感器网络与移动 USN 中的节能技术：从递归估计到异步通信

无线传感器网络与移动 USN 中的节能技术：从递归估计到异步通信

在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络和移动泛在传感器网络（USN）在各个领域的应用越来越广泛。本文将深入探讨无线传感器网络中的局部递归估计方案以及移动 USN 中的异步节能事件传递协议，为大家揭示这些技术背后的原理和优势。

无线传感器网络中的局部递归估计方案

在无线传感器网络中，为了进行参数估计，K 个传感器通过无线电串联连接。假设传感器 k 是传感器 k + 1 的前一个节点，传感器 k + 1 会根据自身测量值 xk 及其前一个节点的输出进行估计，最后传感器 K 进行最终估计并将结果发送到汇聚节点。

这种局部递归估计方案（LRES）具有显著的节能优势。如果每个传感器距离汇聚节点为 i 跳，且相邻两个传感器仅相距 1 跳，那么总共可以节省 (i - 1) × (K - 1) 次通信。此外，如果估计值能够得到适当传输，传感器就不再需要将测量值 xk 编码为消息 mk，从而进一步降低了能耗。

递归估计算法

测量值可以用矩阵形式表示为 X = Dθ + N，其中 X = (x1, x2, …, xK)T，D = (d−α1, d−α2, …, d−αK)T，N = (n1, n2, …, nK)T。假设加性噪声是空间不相关的零均值白噪声，方差为 σ2k，噪声的协方差矩阵 R = E[NNT] = diag[σ21, σ22, …, σ2K]。

采用著名的最佳线性无偏估计器（BLUE）来估计 ˆθK 并实现最小均方误差（MSE）。当有 K 个测量值时，原始信号 θ 的估计值 ˆθK 为：
ˆθK = (DTR−1D)−1DTR−1X