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覆盖问题是无线传感器网络中的一个重要问题.由于WSN中传感器节点能量受限和冗余的特点,可以通过节点调度实现网络的能量有效性.提出了改进的局部式覆盖算法,通过将传感器节点划分成覆盖集来实现节点调度.算法充分考虑传感器节点的监测能力,选择加入覆盖集中的节点,提高了传感器节点的利用率.理论分析和仿真实验表明:算法在划分覆盖集... 相似文献
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沈吉文 《自动化与仪器仪表》2021,(2):53-56
为了提高无线传感器网络疑误数据检测能力,提出基于轮换调度的无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法。通过采用分块区域特征匹配的方法,得到无线传感器网络疑误数据传输的梯度模型,采用资源优化分配方案,进行数据传输信道的均衡调度,得到节点部署分布模型。通过传感信息跟踪采样方法,得到采样信息分布,建立无线传感器网络疑误数据信息特征分析,通过分组特征检测方法进行无线传感器网络疑误数据的信息融合和空间融合调度,提取无线传感器网络疑误数据的关联规则特征集,通过统计信息分析和融合调度的方法,进行无线传感器网络疑误数据的聚类挖掘,采用预算估计算法,得到疑误数据节点定位优化,结合自主学习算法,实现无线传感器网络疑误数据节点的优化定位和诊断检测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感器网络疑误数据节点检测的自适应性较好,特征辨识能力较强。 相似文献
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微机械传感器网络中存在的区域重叠节点会导致节点失效性较高,存在节点覆盖率低、能耗高的问题。为此提出微机械传感器网络区域重叠节点优化调度方法,构建微机械传感器网络节点分配模型,采用解耦控制方法动态均衡各微机械传感器网络节点,通过组合加权值划分簇内节点布局重叠的区域,采用加权项的最小节点为簇首,缩短了簇内发送和接收信息的传播距离,以此减小节点能耗、提升了网络生存时间,实现微机械传感器网络区域重叠节点优化调度。仿真分析结果表明,该方法调度后微机械传感器网络节点的覆盖率平均在85-90%之间、生存时间在50-55min之间、在测试时间12s时,节点两次抛洒、一次抛洒和均匀抛洒情况下区域重叠节点调度能耗分别为13、15及14μJ。 相似文献
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针对无线传感器网络的动态网络环境和节点能源受限,且通常无法补充的能源特性等不利因素,提出了一种可以实现能量最优的QoS路由发现方法。该方法利用节点选择机制和节点邻居表来建立满足QoS带宽需求的可供选择的节点集合,从而减少路由发现过程中的所要监测的节点数量。所提方法还构建了无线传感器网络的能量评价模型和节点能耗权重模型,使用遗传算法从可供选择的节点集合中构建可实现能量最优的QoS路由,自适应的实现对节点调度,从而延长无线传感器网络的寿命。通过实验仿真与分析,给出了实现无线传感器网络能量最优的遗传算法控制参数的选择区间。实验结果显示:该方法对无线传感器网络具有更好的适应性,且能保证其有更长的寿命。 相似文献
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线型无线传感器网络是一种较为特殊的无线传感器网络类型,其传感器节点的分布区域接近线型区域。在满足监控性能的要求下,通过调度节点,让部分节点工作,其余节点休眠,可有效延长系统生命期。现有的调度算法在线型无线传感器网络下的性能不是很好,针对线型无线传感器网络的特点,提出了异步调度算法和同步调度算法。仿真实验表明,同步调度算法得到的覆盖集的大小为异步调度算法的76%左右,平均覆盖度接近理想最优情况。 相似文献
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提出一种基于索引和局部存储的(Index and Local Storage—based,ILS)数据分发算法MREIB—DD。对于ILS类型的数据分发算法,一个事件的监测数据被存储在该数据的监测节点或监测节点的邻居节点。一个存储节点仅当接收到一个来自Sink的查询,才把监测数据发送至Sink。MREIB-DD算法选择网络中有最大剩余能量的节点存储索引信息,传感器节点监测到数据时向索引节点发送该数据的有关索引信息。用户的查询信息先到达索引节点,索引节点把查询转发到数据存储点,存储点对查询进行响应。此算法避免了感知数据的网内传输和查询泛洪带来的开销,分析表明该算法性能优于GHT—DCS算法而复杂度增加较少,是能量高效的数据分发算法。 相似文献
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对传感器网络中一类新查询--节点个数约束查询,提出能量有效的查询处理算法.算法主要由查询下发和结果回收两部分构成.查询下发算法首先根据节点个数约束查询的特点提出相关节点选择以及基于Steiner树的查询下发算法.然后对该下发算法以及一种基于洪泛的能量有效查询下发算法的能量消耗进行分析,并对比两种算法的能量消耗从中选择适当的下发算法.结果回收算法提出直接和间接两种结果回收方式,并给出两种方式在进行结果回收时能够节省能量的条件.仿真实验表明,提出的能量有效节点个数约束查询处理算法能够在满足用户查询精度的同时,使其能量消耗低于其他查询处理算法. 相似文献
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Gossip (or epidemic) algorithms have recently become popular solutions to multicast message dissemination in peer-to-peer systems. Nevertheless, it is not straightforward to apply gossip to on-demand streaming because it often fails to achieve a timely delivery. To solve this problem and taking into account the characteristic of peers randomly joining and leaving in peer-to-peer systems, an Efficient Membership Management Protocol (EMMP) has been presented. Every node only needs to keep contact with O (log(N)) nodes, and EMMP can support the reliable dissemination of messages. Considering the “distance” between peers, it causes the major data to be transmitted in a local area and reduces the backbone’s traffic, and speeds up the dissemination of messages between peers. This paper has adopted the “goodfriend” mechanism to reduce the influence on the system when a peer fails or leaves. Simulation results show that EMMP is highly efficient, and both the redundancy and the delay of the system are well solved. 相似文献
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由于传感器网络中的节点能量受限,因此如何减少节点的能量开销成为路由协议的研究目标.文中提出了一种低能耗的双层数据分发(An Energy-based Two Tier Data Dissemination Model, E-TTDD)算法.该算法采用斜格组建单元,把源节点和汇聚节点附近的转发节点连接成一条直线,然后在以这条直线为中心以一定间隔的两条平行线之间搜索转发节点,从而使查询路径的能量开销降低.最后用Matlab进行性能仿真.结果表明,E-TTDD算法与原有TTDD算法相比,能量开销降低了3倍,同时延长了网络生存周期. 相似文献
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Lihua Yin Yunchuan Guo Fenghua Li Yanwei Sun Junyan Qian Athanasios Vasilakos 《World Wide Web》2018,21(2):241-260
In ephemeral networks, disseminating advertisements faces two dilemmatic problems: on the one hand, disseminators own the limited resources and have privacy concerns, thus, often preferring to avoid disseminating advertisements without enough incentives; Even if advertisements are disseminated, their dissemination accuracy is lower. On the other hand, false advertisements may flood in ephemeral networks if too many incentives but no punishments are given. Thus, it is a challenge to design an effective scheme to guarantee rational disseminators have sufficient impetus to forward true advertisements to the interested consumers and report false advertisements, despite facing the limitation of resources and the risk of privacy leakage. To solve this problem, in this paper, a bargaining-based scheme is proposed to motive disseminators to forward the true advertisements to the interested node and a semi-grim policy is designed for punishing the disseminators who releases and disseminates false advertisements. Acknowledging the assumption of incomplete information, a repeated dissemination game is proposed to help disseminators to decide whether to forward advertisements or report false advertisements. Simulation results demonstrate that our scheme not only provides disseminators a strong impetus to disseminate the advertisements with higher dissemination accuracy, but also effectively prevents disseminators from forwarding false advertisements. 相似文献
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Chen M.-S. Yu P.S. Wu K.-L. 《Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on》1994,5(12):1275-1285
Broadcast, referring to a process of information dissemination in a distributed system whereby a message originating from a certain node is sent to all other nodes in the system, is a very important issue in distributed computing. All-to-all broadcast means the process by which every node broadcasts its certain piece of information to all other nodes. In this paper, we first develop the optimal all-to-all broadcast scheme for the case of one-port communication, which means that each node can only send out one message in one communication step, and then, extend our results to the case of multi-port communication, i.e., k-port communication, meaning that each node can send out k messages in one communication step. We prove that the proposed schemes are optimal for the model considered in the sense that they not only require the minimal number of communication steps, but also incur the minimal number of messages 相似文献
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现有多数网络表示学习方法不能很好地贴合真实世界的信息传播网络,且无法对信息传播动态网络的时间特性与动力学演化特征进行有效建模。提出一种新的信息传播动态网络表示模型,基于关系强度将信息传播动态网络划分为关系网络与传播网络,并分别计算变化节点对的概率密度和邻接矩阵。通过更新节点注意力强度矩阵,聚合节点邻域变化信息,并融合节点邻域变化信息、自身历史信息以及外部影响因素,对信息传播动态网络进行归纳式表示学习。引入反馈机制,将最新的节点表示反馈到邻居节点,解决网络表示不及时的问题,提升网络表示性能。实验结果表明,与Know-Evolve、DyRep、LDG等模型相比,该模型的命中率和平均排名提升显著,与LDG模型相比,其时间效率在Social Evolution数据集和Github数据集上分别提升了91.8%、87.2%。 相似文献