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摘要
大规模无线传感器网络（WSN）与物联网（IoT）节点常因能量耗尽、通信故障、恶意攻击或环境干扰等因素，导致部分节点数据缺失，形成不完整节点。传统数据采集方法在面对节点数据不完整时，易出现采集效率低下、数据精度下降及网络能耗加剧等问题。时间交替并行（TAP）技术作为一种高效信号处理架构，可在时间维度上实现多通道信号的并行采集与处理。本文提出一种基于时间交替并行技术的网络不完整节点数据模糊采集方法。该方法首先对网络节点状态进行实时监测与分类，识别出完整节点与不完整节点；继而，利用TAP技术构建多路并行的数据采集通道，通过时间交织采样策略，对完整节点进行高精度数据获取，同时对不完整节点实施基于模糊逻辑的软测量与数据推断，以估算其缺失数据；最后，通过并行处理单元对完整采样数据与模糊推断数据进行融合与校正，输出完整的网络数据集合。仿真结果表明，该方法在节点缺失率不超过30%的条件下，能有效维持数据采集精度，显著降低因重传或补采带来的通信开销与能耗，为不稳定网络环境下的可靠数据获取提供了新思路。
关键词：时间交替并行；无线传感器网络；数据不完整；模糊采集；节点故障；数据恢复
一、引言
随着物联网与无线传感器网络技术的飞速发展，其在环境监测、智能家居、工业控制、精准农业等领域的应用日益广泛。网络中的节点负责采集物理世界的各类信息（如温度、湿度、压力、光照等），并通过无线多跳方式将数据传输至汇聚节点。然而，在实际部署与运行中，网络节点常因电池能量有限、通信链路不稳定、硬件故障、恶意攻击或恶劣环境干扰等原因，出现部分节点失效或数据丢失现象，导致网络中存在大量“不完整节点”。这些节点无法提供连续、完整的时间序列数据，严重影响了网络数据的可用性与后续分析的准确性。
面对节点数据不完整问题，传统的数据采集方法主要存在以下局限性：首先，基于重传机制的采集策略会在节点失效时反复尝试通信，导致网络能耗急剧增加，并可能因信道竞争加剧而引发更大范围的通信冲突；其次，单纯依赖邻近节点数据进行空间插值或拟合的方法（如Kriging插值、反距离加权法等），未能充分考虑节点数据的时空相关性及不确定性，在节点随机失效或网络拓扑变化剧烈时，插值精度难以保证；再者，现有方法多采用集中式或顺序处理模式，处理效率低，难以满足大规模网络对实时数据采集的需求。
时间交替并行技术是一种通过多个采样通道在时间上交替工作，以实现超高速信号采样的技术。其核心思想是将高速采样任务分解到多个低速采样通道上并行完成，从而降低对单个采样电路的速度要求，并提高系统整体吞吐量。这一技术理念为解决网络不完整节点数据采集的实时性与高效性问题提供了启示。若能将该并行处理思想与针对不完整数据的智能推断技术相结合，有望构建一种高效、鲁棒的数据采集新范式。
模糊逻辑是一种处理不确定性、不精确性问题的有效数学工具，特别适用于描述因节点故障导致的数据缺失所具有的模糊性。将模糊逻辑与时间交替并行架构相结合，可以对完整节点进行高精度并行采集，同时对不完整节点进行基于模糊规则的软测量与数据推断，实现“硬采集”与“软估计”的协同工作。
因此，本文研究一种基于时间交替并行技术的网络不完整节点数据模糊采集方法。旨在通过构建并行采集架构，区分对待完整节点与不完整节点，综合利用精确采样与模糊推理，实现网络数据的高效、鲁棒采集，有效应对节点失效带来的挑战，提升网络在非理想条件下的数据获取能力。
二、时间交替并行技术与模糊逻辑基础
时间交替并行技术原理
时间交替并行技术最初应用于高速模数转换器设计。其基本结构包含M个并行的采样保持电路和模数转换器。各通道采用相同的采样时钟，但时钟相位依次偏移(T_s/M)，其中(T_s)为系统总采样周期。这样，M个通道交替对输入信号进行采样，每个通道的实际采样率为总采样率的1/M，但系统整体输出为高速采样序列。该技术的关键在于各通道间的精确时间同步、增益失配与时间失配的校准。
将其思想引申到网络数据采集领域，可构建一个虚拟的“并行采集通道”系统。每个通道负责在特定的时间片内，对分配给它的网络节点子集进行数据采集与预处理。通过合理的时间调度与通道分配，可以实现对整个网络数据的快速、并行采集。
模糊逻辑与软测量
模糊逻辑通过隶属度函数来描述变量的模糊性，并基于模糊规则进行推理，适用于处理信息不完整、不精确的问题。在网络数据采集中，当某个节点数据缺失时，其真实值是一个不确定的量。模糊逻辑可用于描述这种不确定性，并基于邻近节点的数据、历史数据趋势、节点自身状态等可用信息，建立模糊推理系统，对缺失数据进行估计，即“软测量”。软测量不追求绝对精确的数值，而是给出一个可能的值范围或最可能的估计值，并附带一个置信度。
三、基于TAP的网络不完整节点数据模糊采集方法设计
本文所提方法的整体框架包括四个主要模块：网络节点状态监测与分类模块、时间交替并行采集调度模块、不完整节点模糊数据推断模块、多源数据融合与输出模块。其工作流程如图1所示（图略）。
网络节点状态监测与分类
1. 状态监测：汇聚节点或区域管理器周期性地向网络中各节点发送心跳包或查询指令，根据节点的响应时间、信号强度、数据包完整性等指标，实时监测节点的活跃度与健康状态。
2. 节点分类：基于监测结果，将节点划分为两类：
* 完整节点：响应正常，数据包完整无误，通信链路稳定。此类节点能够提供可靠的数据。
* 不完整节点：包括完全失效节点（无响应）、间歇性故障节点（响应不稳定）和数据异常节点（数据明显偏离正常范围或格式错误）。此类节点无法提供完整、可靠的数据。
时间交替并行采集调度策略
1. 通道划分：根据网络规模和处理能力，将数据采集任务划分为M个虚拟并行通道（Channel 1, Channel 2, …, Channel
M）。
2. 时间片分配：将采样时间轴划分为连续的时间片，每个时间片长度为(T_s/M)。每个通道独占一个时间片进行数据采集。
3. 节点分配：将识别出的完整节点集合，根据地理位置、数据相关性或负载均衡原则，动态分配到M个采集通道中。确保每个通道在分配给它的时间片内，能高效地完成对其负责的完整节点的数据采集。
4. 调度执行：控制器按顺序激活各个采集通道。通道Ch_i在第i个时间片内，采集其分配到的完整节点数据。M个通道循环工作，实现对整个网络完整节点数据的连续、并行采集。
不完整节点模糊数据推断
对于被标记为“不完整”的节点，不进行直接的物理采样，而是启动模糊数据推断引擎：
1. 输入变量模糊化：选取与缺失数据相关的可用信息作为输入变量，如：
* 邻近完整节点在同一时刻的测量值。
* 该不完整节点在失效前最近一段时间的历史数据序列。
* 节点自身的状态信息（如剩余电量、信号强度估值）。
为每个输入变量定义模糊集合（如“温度高”、“温度中”、“温度低”）和相应的隶属度函数。
2. 模糊规则库建立：基于领域知识或历史数据学习，建立一组“IF-THEN”形式的模糊规则。例如：“IF 邻近节点A温度高 AND 邻近节点B温度高 AND
该节点历史温度趋势上升， THEN 该节点当前温度估计为高”。
3. 模糊推理：将当前时刻的清晰输入值转化为模糊量，代入模糊规则库进行推理，得到输出变量（即缺失数据的估计值）的模糊集合。
4. 解模糊化：采用重心法、最大值平均法等解模糊方法，将输出的模糊集合转化为一个清晰的估计值，并计算该估计值的置信度。
多源数据融合与输出
1. 数据对齐：将TAP通道采集到的完整节点精确数据，与模糊推断得到的不完整节点估计数据，在时间戳上进行对齐。
2. 数据融合：根据不完整节点数据估计值的置信度，对估计数据进行加权处理。置信度高的估计数据赋予较高权重，置信度低的则赋予较低权重。对于完全失效且无足够信息推断的节点，可标记为“数据缺失”，并在后续处理中特殊处理。
3. 结果输出：生成包含整个网络节点（包括完整节点与经过处理的不完整节点）数据的完整数据集，传送给上层应用。同时，输出数据质量报告，标注哪些是实测数据，哪些是估计数据及其置信度。
四、性能分析与仿真验证
性能优势分析
1.
高效率：TAP技术通过并行采集，显著提高了数据采集系统的吞吐量，缩短了全网数据采集周期。
2. 低能耗：避免了对不完整节点的无效重传和频繁查询，减少了网络通信开销和节点能耗。
3. 强鲁棒性：模糊推断方法能够有效处理数据缺失的不确定性，在网络部分节点失效时仍能提供可用的数据估计，保证了系统的可用性。
4. 灵活性：节点分类和采集策略是动态的，能够适应网络拓扑和节点状态的变化。
仿真实验设置
为验证所提方法的有效性，在MATLAB/Simulink或NS3仿真平台构建一个包含100个节点的WSN场景。节点随机部署在监测区域内，采集模拟的温度场数据。设置不同的节点失效模型（随机失效、区域相关失效），使节点缺失率从10%变化至40%。对比方法包括：传统周期轮询采集法（带重传）、基于空间插值的采集法。
仿真结果与讨论
1. 数据精度对比：在节点缺失率低于30%时，本文方法的数据重构误差（如均方根误差RMSE）显著低于传统轮询法（因缺失直接导致误差），且与空间插值法相当或更优，尤其在数据场非线性较强时，模糊逻辑能更好地捕捉关联关系。
2. 网络能耗对比：本文方法的网络总能耗（主要是通信能耗）远低于传统轮询法（因其频繁重传），与空间插值法相比，由于减少了部分节点间的通信协调，也具有一定优势。
3. 实时性对比：由于采用并行采集，本文方法完成一轮全网数据采集所需的时间明显短于顺序执行的轮询法和需要大量通信进行数据交换的协同插值法。
4. 参数敏感性分析：TAP通道数M存在一个最优值。M过小，并行度不够，效率提升有限；M过大，通道间调度开销增加，且对每个通道的处理时间要求更苛刻。需要根据网络规模和节点数据量权衡。
五、结论与展望
本文针对无线传感器网络中存在不完整节点导致的数据采集难题，提出了一种融合时间交替并行技术与模糊逻辑的智能数据采集方法。该方法通过实时节点状态分类，对完整节点实施基于TAP的高效并行采集，对不完整节点进行基于模糊推理的软测量，最终通过数据融合输出完整数据集。理论分析与仿真实验表明，该方法在保证数据精度的前提下，能有效提升采集效率、降低网络能耗、增强系统鲁棒性。
未来研究工作可从以下几个方面展开：一是研究更精确的节点状态预测模型，实现故障预警与主动数据备份；二是探索深度学习等更先进的数据推断模型，以替代或增强模糊推理，处理更复杂的时空相关性；三是将方法扩展到移动传感器网络或异构物联网环境中，考虑节点移动性和异构性带来的新挑战；四是研制支持该算法的硬件原型系统，进行实际环境下的测试验证。本研究为提升不稳定网络环境下的数据采集可靠性提供了有益的技术路径。
（注：文中提及的图1为流程图，实际撰写时应根据描述绘制并插入相应位置。）