基于多级模糊评判的高效数据聚集算法

基于多级模糊综合评判,提出一种既可节省传感节点能量又能提高数据聚集度和减少数据传输延迟的高效的数据聚集算法.先由一级模糊综合评判获得路由信息,然后根据路由表中相邻传感节点转发的数据包个数,利用二级模糊综合评判重新选择下一跳传感节点,通过增加原有路径间交叠的方式来高效的提高数据聚集度;然后为了均衡能耗和减少传输延迟提出一种新的聚集定时机制.仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期,提高数据包交付率,降低平均传输延迟及提升数据聚集度.     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

无线传感网络中基于数据混淆的保护隐私数据聚集协议

在无线传感网络的研究中,保护隐私数据聚集算法是一个关键问题.设计高效的具有隐私保护功能的数据聚集算法,降低通信带宽,提高网络的寿命和安全性是保护私隐数据聚集研究中的热点问题.国内外现有的保护隐私数据聚集算法,除PEQ(Privacy-preserving Scheme for Exact Query Evaluation)算法外,其它算法大多是根据不同的统计数据类型来设计相应的保护隐私的数据聚集算法,这些算法只能聚集某一种数据,功能单一,应用起来具有一定的局限性.同时,PEQ算法的通信带宽和计算量都比较大.针对上述问题,设计了一种基于数据混淆的数据汇集算法.该算法通过在数据聚集前加入混淆数据,聚集结束后删除混淆数据,来达到保护隐私的目的.与现有的其它方案相比,该方案计算和通信开销较少,并且一次可以聚集多种统计数据.     

MPMC:一种无线传感器网络多信道多功率数据聚集调度算法

数据聚集是传感器网络中比较耗时的操作,特别是在高密度网络中.因此,最小化数据聚集延迟问题成为人们研究的热点,该问题已经被证明是NP难问题.提出一个基于分簇思想的多信道多功率数据聚集调度算法MPMC,来降低聚集延迟.该算法采用一种簇内小功率、簇间大功率的分簇思想,结合信道分配来降低数据聚集延迟,簇间可无冲突同步进行数据聚集.并分析了不同网络拓扑下使用的信道个数趋于常数.在模拟实验中,算法MPMC与目前最好的单信道以及多信道数据聚集调度算法进行了比较,验证了MPMC的平均延迟最小.     

面向带状无线传感网低延迟可靠数据收集算法

带状无线传感网为长距离带状分布，现有的数据收集算法无法很好解决其数据收集延迟较大的问题。提出了一种主动定位移动Sink的数据收集算法DCFAN（Data Collection based on Forwarding of Agent Nodes），DCFAN构建移动Sink的同步代理节点以及存储同步代理节点的线节点序列，通过获取同步代理节点转发感知数据到Sink汇聚点。仿真结果表明，DCFAN算法能有效降低网络节点能耗以及数据收集延迟，同时提升数据收集率，适用于对数据收集延迟具有一定要求的带状无线传感网应用场景。     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

基于移动Agent中间件的WSN数据聚集算法

数据聚集技术是无线传感器网络的一项重要的支撑技术.在数据聚集技术基础上,提出基于移动代理中间件的无线传感器网络数据聚集方案.以层簇式拓扑结构,分析了节点能量的消耗,给出实现数据查询任务的派发算法和数据查询结果的收集算法.仿真实验证明该方案能有效的节省网络能量耗损,延长网络生存周期.     

权衡能耗与延迟的数据融合算法研究

在无线传感器网络的路由协议中考虑数据融合能极大地提高网络生存期性能,但随之会带来网络可靠性下降、数据传输延迟增加等问题。设计一种新的可权衡能耗与延迟的数据融合算法ECLT,通过二级模糊综合评判的方式来调整原有的路由信息,增加数据传输路径间的交叠,以提高数据融合度、延长网络生存期;同时,传感节点在转发数据的过程中还可根据本身状态来动态调整进行数据融合的等待时间,从而在均衡网络中各节点能耗的同时减少了数据传输延迟。经仿真验证,该算法能在极大的延长无线传感器网络使用寿命的同时降低数据的平均传输延迟。     

无线传感器网络中基于压缩感知的分簇数据收集算法

针对无线传感器网络(WSNs)能量有限、通信链路不可靠的特点,提出一种基于稀疏分块对角矩阵进行压缩感知的分簇(SBDMC)数据收集算法.该算法以稀疏分块对角矩阵作为观测矩阵以减少参与收集节点数目;采用分布式分簇路由实现数据的分布式收集;通过分析能耗模型得到最优簇头数目以减少网络能耗.在此基础上,给出一种有效的分簇路由数据收集算法.仿真分析表明:提出的算法较之已有算法可以减少通信能耗、延长网络寿命,同时均衡能耗负载.     

一种延迟容忍网络数据聚集算法

由于延迟容忍网络具有高延迟,低数据传输率,拓扑动态变化等特点,设计有效的路由算法一直是延迟容忍网络研究的热点问题.该文在概率模型的DTN中提出了一种数据聚集算法DADTN(Data Aggregation algorithm for Delay Tolerant Networks).对于目的节点相同的一些数据包可以通过网内聚合(In-network aggregation)方法聚集成为一个数据包.为了衡量每个节点聚集局部数据包和交付数据包到目的节点的能力,算法定义了聚集交付能力的概念.数据包则由聚集交付能力小的节点向聚集能力大的节点进行传输,实施聚集操作.仿真分析表明,与Epidemic和PRoPHET算法相比,DADTN算法能以较低的数据包转发次数获得较高的数据传输成功率.     

无线传感器网络中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

无线传感器网络的数据通信模式问题是目前的研究热点,针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大这一不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照 BFS 方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效地数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法：WIRES-G 和 DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对文中方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,文中调度算法与文中汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

WSN中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大的不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照BFS方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效的数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法:WIRES-G和DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对所提方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,将所提调度算法与所提汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

无线传感器网络中的改进数据聚集调度算法

针对现有聚集数据调度近似算法具有较高延时上界的问题,提出一种改进的聚集数据调度近似算法。建立一棵根在中心结点的广度优先搜索树,分层构造一个最大独立集(MIS),使MIS中相邻的2个结点相距两跳。将MIS中的结点连接起来,形成一棵根在中心结点的数据聚集调度树,使结点按数据聚集调度树进行分层数据调度。在数据聚集调度树的构造过程中,对于任意支配点,以最小的结点连接其相距两跳的支配点。对于2个相邻支配点的公共邻居支配点,通过在距中心点最近的支配点加入数据聚集树,使其在数据调度过程中将数据发送给距中心点最近的支配点,从而降低数据的聚集延时。实验结果表明,与SAS算法、Guo’s算法和IAS算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为14R+△?10。     

无线网络冲突感知广播调度算法*

文章在协议干扰模型下,通过证明、计算、仿真实验等方法,提出了一个冲突感知广播调度算法（简称CBS算法）,以解决无线网络中的广播调度延迟问题。研究结果表明,CBS算法能够保证节点在广播调度过程中不会相互干扰,避免冲突产生;只需发送少量消息,就能完成网络广播调度;能够同时调度广播树中多个层的节点进行传输,有效地提高了网络信道的利用率。仿真实验结果表明,CBS算法能在较短的时间内完成广播调度,有效地降低了广播延迟。     

Optimizing data collection path in sensor networks with mobile elements

Exploiting mobile elements (MEs) to accomplish data collection in wireless sensor networks (WSNs) can improve the energy efficiency of sensor nodes, and prolong network lifetime. However, it will lead to large data collection latency for the network, which is unacceptable for data-critical applications. In this paper, we address this problem by minimizing the traveling length of MEs. Our methods mainly consist of two steps: we first construct a virtual grid network and select the minimal stop point set (SPS) from it; then, we make optimal scheduling for the MEs based on the SPS in order to minimize their traveling length. Different implementations of genetic algorithm (GA) are used to solve the problem. Our methods are evaluated by extensive simulations. The results show that these methods can greatly reduce the traveling length of MEs, and decrease the data collection latency.     

分组敏感的无线传感器网络实时数据融合树算法

针对无线传感器网络中数据传输必须在指定时延约束下完成的特殊场景提出了一种能量有效的数据融合树算法,该算法首次将分组敏感的概念引入到传感器网络实时数据融合应用中,并通过特殊机制使得该算法在降低能耗水平的同时可以为实时数据动态地选择满足时延要求的路径。另外,针对该数据融合树算法设计了一种特殊的数据融合定时机制,从而进一步改善了该算法的性能。最后,通过仿真试验将该算法与已存在算法进行了比较,证明了该算法的优越性。     

一种优化时延的机会协同组播调度策略

无线组播面临的最大问题是各个用户信道状态的不均匀性和波动性,无法同时满足所有用户的服务质量需求。无线蜂窝通信系统中,为实现可靠组播,数据包不可避免地需要被重传多次,组播的时延也因此增加。本文我们首先分析了协同组播调度CMS策略的时延,并且推导了基于信道信息全知条件下的最小时延。另外,我们在部分信道信息未知条件下提出了一种机会协同组播策略来优化组播时延。仿真数据显示,我们提出的机会协同组播调度OCMS策略在时延性能上几乎达到了我们所分析的CMS策略的最小值而且明显优于其他调度策略。     

A novel minimum delay maximum flow multicast algorithm to construct a multicast tree in wireless mesh networks

The construction of multicast tree within given constraints, such as delay and capacity, is becoming a major problem in many wireless networks, especially wireless mesh networks (WMN). Due to the limited capacity of the wireless node, a multicast call may be dropped if there is no multicast tree formed within the given constraints. In this paper, we propose a new multicast tree construction algorithm which has maximum traffic flow and minimum delay under capacity constraints. The problem of multicast is formulated as a Linear Programming (LP) problem with associated constraints. A cost function (CF) is defined to choose the less loaded route among the available ones. A Minimum Delay Maximum Flow Multicast (MDMF) algorithm is proposed to solve this problem using CF and associated constraints. The performance of the proposed algorithm and CF is evaluated and compared with well-known algorithms with respect to packet delivery fraction, latency, and network throughput. The results obtained show that the proposed algorithm has a lesser number of transmissions for a given CF. Moreover, the proposed algorithm has high throughput, packet delivery fraction and less latency compared to other well-known algorithms in this category.     

MC-MLAS: Multi-channel Minimum Latency Aggregation Scheduling in Wireless Sensor Networks

Data aggregation is a key, yet time-consuming functionality in wireless sensor networks (WSNs). Multi-channel design is a promising technique to alleviate interference as a primary reason for long latency of TDMA aggregation scheduling. Indeed, it provides more potential of parallel transmissions over different frequency channels, thus minimizing time latency. In this paper, we focus on designing a multi-channel minimum latency aggregation scheduling protocol, named MC-MLAS, using a new joint approach for tree construction, channel assignment, and transmission scheduling. To our best knowledge, this is the first work in the literature which combines orthogonal channels and partially overlapping channels to consider the total latency involved in data aggregation. Extensive simulations verify the superiority of MC-MLAS in WSNs.