1、對目標(biāo)環(huán)境進(jìn)行全面多媒體監(jiān)控的需求和圖像傳感器、CMOS相機(jī)以及麥克風(fēng)等能夠無所不在地從環(huán)境中捕獲多媒體內(nèi)容的廉價(jià)微型硬件孕育了無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirlessMultimedia Sensor Networks, WMSNs)的產(chǎn)生和快速發(fā)展，作為一種新型的傳感器網(wǎng)絡(luò)，近年來，已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。WMSNs由裝備圖像傳感器、攝像機(jī)、麥克風(fēng)以及其它傳感器，可以產(chǎn)生多媒體信息的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，這些具有計(jì)算、存儲和通信能

2、力的多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)通過自組織方式形成分布式感知網(wǎng)絡(luò)，具備協(xié)作地感知、檢索、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)音頻、視頻、靜態(tài)圖像、數(shù)值數(shù)據(jù)等多媒體信息的能力。大部分傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSNs)測量溫度、濕度、光強(qiáng)、目標(biāo)位置等數(shù)值物理現(xiàn)象，而WMSNs與之最大不同在于更多關(guān)注于音、視頻、靜態(tài)圖像等大數(shù)據(jù)量、大信息量媒體信息的采集和處理，各個(gè)功能層次上都需要新的解決關(guān)鍵問題的技術(shù)和方法。本文圍繞

3、WMSNs中多媒體信息的編碼、路由、融合和目標(biāo)覆蓋等若干關(guān)鍵問題開展深入研究，側(cè)重于協(xié)作體系結(jié)構(gòu)模型的建立，基于多種類型傳感器信息的分布式視頻編碼機(jī)制，面向多樣類型流量的路由協(xié)議，基于YUV顏色空間的圖像融合方案以及目標(biāo)覆蓋算法等幾個(gè)方面，提出了相應(yīng)的新模型、協(xié)議和算法，并給出了仿真和分析。論文工作和貢獻(xiàn)主要包括以下幾個(gè)方面：
　　 (1)協(xié)作是傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本工作模式，以完成多媒體監(jiān)控任務(wù)為目標(biāo)，基于多Agent理論建立一種適

4、用于多類型多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)共存的WMSNs的層簇型協(xié)作組織體系結(jié)構(gòu)模型，包括多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)Agent模型的設(shè)計(jì)，協(xié)作組織的描述和形成過程，通過一個(gè)多媒體監(jiān)控實(shí)例，具體地展現(xiàn)了協(xié)作組織模型的建立。該體系結(jié)構(gòu)模型可以為研究無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作任務(wù)處理提供理論指導(dǎo)。
　　 (2)針對WMSNs中存在多種類型多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)且資源受限的特點(diǎn)，使用適合于WMSNs的分布式信源編碼技術(shù)，基于多類傳感器節(jié)點(diǎn)的協(xié)作和信息融合，設(shè)計(jì)了一

5、個(gè)分布式視頻編解碼機(jī)制。該機(jī)制將視頻編碼的計(jì)算復(fù)雜度從編碼端轉(zhuǎn)移到解碼端，在編碼時(shí)，利用多類傳感器之間的協(xié)作定位興趣目標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)位置動態(tài)調(diào)整參與分布式視頻編碼的視頻傳感器節(jié)點(diǎn)在編碼時(shí)Key幀和Wyner-Ziv幀所占比例，解碼端使用了提出的一個(gè)邊信息融合與選擇方法。提出的編解碼機(jī)制考慮了興趣目標(biāo)具有一定移動性的監(jiān)控場景，仿真結(jié)果表明了其有效性和優(yōu)越性。
　　 (3)考慮WMSNs中存在的多種流量類型及其不同的QoS需求，抽象并

6、定義了無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)模型和基于流量類型的QoS選路方法，基于WMSNs的層次型拓?fù)?，改進(jìn)了蟻群優(yōu)化算法，并將其用于設(shè)計(jì)面向多種流量類型的WMSNs的QoS分層路由協(xié)議，包括協(xié)議初始化、路由建立、基于優(yōu)先權(quán)滿足可靠性需求的多媒體數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)和路由維護(hù)。最后在NS2中實(shí)現(xiàn)了提出的路由算法，仿真結(jié)果表明算法能夠以較快速度收斂，為WMSNs中的多種流量類型，尤其是實(shí)時(shí)視頻流提供保障QoS的路由。
　　 (4)針對用于獲取監(jiān)控區(qū)域彩色

7、圖像的WMSNs，基于彩色圖像的YUV顏色空間和相鄰節(jié)點(diǎn)間的視角相關(guān)性，將同一場景的傳感任務(wù)分配給從不同視角監(jiān)控該場景的三個(gè)圖像/視頻傳感器節(jié)點(diǎn)上，在資源基本不受限的監(jiān)控中心(Sink)，使用提出的基于空間變換和四叉樹自適應(yīng)分割的色度和亮度分量圖像融合算法，重構(gòu)出場景的彩色監(jiān)控圖像。提出的傳感任務(wù)分配與融合方案能夠平衡節(jié)點(diǎn)的資源和能量消耗，并且仿真結(jié)果表明該方法有效可行，在節(jié)點(diǎn)能耗、計(jì)算量及監(jiān)控質(zhì)量之間的取得良好折中。
　　 (

8、5)針對隨機(jī)部署(確保每個(gè)興趣目標(biāo)至少位于一個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感半徑內(nèi))的由工作方向可調(diào)的多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)組成的WMSNs，考慮節(jié)點(diǎn)為覆蓋興趣目標(biāo)時(shí)所需的旋轉(zhuǎn)角度和方向、目標(biāo)到節(jié)點(diǎn)的距離等因素，建立能夠衡量多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)對其傳感半徑內(nèi)興趣目標(biāo)覆蓋期望的模型，設(shè)計(jì)了單節(jié)點(diǎn)單目標(biāo)、多節(jié)點(diǎn)單目標(biāo)、單節(jié)點(diǎn)多目標(biāo)自定向覆蓋優(yōu)化算法，使節(jié)點(diǎn)以最大的覆蓋期望調(diào)整工作方向；接著根據(jù)節(jié)點(diǎn)傳感半徑內(nèi)的目標(biāo)確定所有可能的自定向傳感方向，將多節(jié)點(diǎn)多目標(biāo)自定向覆蓋優(yōu)化