云计算中的数据放置与任务调度算法

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.     

基于多副本的动态自适应数据传输模型的研究

提出了基于多副本的动态自适应数据传输模型,并详细介绍了该模型所采用的动态任务分配算法,对比分析了与传统的基于单一副本数据传输方法的区别,最后运用GridFTP对两种方法作了详细的验证和比较.实验结果表明基于多副本的动态自适应数据传输模型具有较好的传输性能.     

延迟容忍传感器网络中面向发布/订阅系统的事件传输

提出了一种延迟容忍无线传感器网络(delay tolerant sensor network,简称DTSN)中基于团体的发布/订阅系统事件传输协议CET(community-based event transmitting protocol).CET的核心思想是,网络中所有传感器节点依据它们的相互连通性形成若干个固定的团体(community),并基于这些团体进行事件的传输.CET协议由事件传输和队列管理两部分组成.在事件传输策略中,事件除了尽可能地传递给移动订阅者之外,移动订阅者保存的某些事件还回传给团体内的传感器节点以提高事件的传输成功率.队列管理则根据事件的成功传输次数和生存时间来共同决定存储队列中事件的重要程度和丢弃原则,以降低网络传输能耗.仿真分析表明,与直接收集DG(direct gathering)相比,CET能够以较低的事件传输能耗和传输延迟获得较高的事件传输成功率.     

延迟容忍网络基于节点综合状态的数据转发策略研究

为更好解决延迟容忍移动无线传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)中的数据收集及转发问题,提出了一种基于节点综合状态的数据转发策略NCSD(Node Comprehensive State Data Delivery Scheme).NCSD根据模糊综合决策得出各节点的转发优先级作为传输时选择下一跳的依据.为优化消息副本管理,采取动态消息队列,根据消息生存时间决定消息的丢弃原则.仿真实验表明,与现有的数据传输算法相比,NCSD有更高的数据传输成功率与更小的传输延迟,并具有相对较长的网络寿命.     

基于对等网数据副本间消息传输的PBMB算法

在基于对等网技术构建的广域网存储系统中,保存数据的多份副本可有效地提高整个存储系统的性能与可靠性,为了使更新数据在副本间有效地进行传输,该文提出适用于广域网存储系统副本间数据传输的PBMB算法,通过广播位将系统中的节点划分为不同组,并使用一种新颖的方式在组间进行数据传输,与传统方法相比,降低了节点负担,提高了数据传输效率。模拟实验表明,PBMB算法降低了节点连接出入度,具有较好的数据传输效率,适用于实际系统的需求。     

延迟容忍移动传感器网络中基于选择复制的数据传输

提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略SRAD(selective replication-based adaptive data delivery scheme),基本思想是把消息(message)动态的复制给更有可能与汇聚点(sink node)通信的传感器节点.SRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成:前者根据Random Waypoint随机运动模型下不同时刻各传感器节点传输概率的大小进行数据消息的传输;后者通过消息的生存时间ST(survival time)值决定队列中消息传递的优先顺序和丢弃原则,以进一步降低网络传输能耗.模拟实验结果表明,与现有的几种DTMSN(delay tolerant mobile sensor networks)数据传输算法相比,SRAD的网络寿命相对较长,且它能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率.     

基于网络编码的传染路由协议性能

针对传染路由(ER)网络中容易出现多种通信半径的通信节点,导致网络性能不稳定的问题,提出了一种网络编码与传染路由相结合的网络模型。该模型在经典传染路由中结合网络编码的方式进行数据传输,并且为了对改进后的网络性能进行有效地评估,为传染路由网络中的传输时延建立了概率模型。使用该概率模型对网络进行评估的结果显示,在多种传输环境下与经典传染路由相比,基于网络编码的传染路由(NCER)具有高效、稳定的优点,并于离散事件仿真实验结果中得到了验证。最后,根据该概率模型的评估结果,提出了一种进一步降低网络传输时延的方案。     

机会网络中面向周期性间歇连通的数据传输

提出一种在机会网络中基于周期性间歇连通的数据传输策略PICD(periodic intermittently connectedbaseddata delivery in opportunistic networks).通过有效利用节点间的周期间歇连通性改善数据传输性能.节点传输概率的计算则充分考虑了其与汇聚点间存在的间歇多跳路径,并将其与消息容忍的传输延迟相结合.首先,采用随机动态规划的方法建立与延迟相关的传输概率模型;然后,通过基于多跳的函数空间迭代法求出一个周期内的与延迟相关的传输概率分布矩阵;节点面向不同消息延迟的传输概率则基于分布矩阵计算获得,以此作为选择下一跳的依据.与延迟相关的概率转发机制提高了消息在容忍的延迟内被成功递交的可能.仿真实验结果表明,与现有的几种数据传输算法相比,在节点具有循环运动特征的环境下,PICD具有较高的数据传输成功率和较低的递交延迟.     

云存储系统中基于动态规划的最小开销数据副本布局研究

传统的副本布局策略较少考虑数据传输开销,且对网络结构有所限定,导致通用性不足。为此,基于动态规划方法,以最小化数据管理开销为目标,提出一种云存储系统中最小开销数据副本布局策略。在数据管理综合开销模型的基础上,比较数据中心放置与不放置副本2种情况下的开销,从而确定副本位置。实验结果表明,该策略能够实现副本的合理分布,在有效降低数据管理开销的同时,可减少平均响应时间与网络传输量,提升云存储系统性能。     

云计算架构下的动态副本管理策略

为有效管理云计算环境中的数据副本,减少系统带宽消耗、最小化响应时间和平衡负载,提出了一种动态副本管理策略.通过建立文件可用性和副本数量间的关系模型来计算系统应维持的最小副本数量;基于数据被请求访问的次数和传输花费进行副本放置;数据被请求时结合节点间带宽和节点效用选择副本.实验结果表明了该策略的正确性有效性.     

延迟容忍传感器网络基于相对距离的数据传输

延迟容忍移动无线传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,简称DTMSN)用于广泛数据收集.与传统的传感器网络不同,DTMSN 具有节点移动性、间歇连通性并且能够容忍适当的延迟,因此传统传感器网络的数据收集算法不能适用.提出了一种基于相对距离感知的动态数据传输策略RDAD(relative distance-aware data delivery scheme).RDAD采用传感器节点到汇聚点(sink node)的相对距离来计算节点传输概率的大小,并以此作为消     

延迟容忍移动无线传感器网络路由分析

延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN（Delay Tolerant Mobile Sensor Networks）用于广泛数据收集,传统传感器网络的数据收集方法在DTMSN中并不适用。为此研究了DTMSN的特性,分析了目前常用的几种DTMSN路由算法的特点,并通过详细的仿真实验给出了这几种算法的性能指标,如数据的平均传输成功率,传输能耗、传输延迟及网络寿命。     

移动传感器网络中基于概率分布的动态的低冗余路由算法

受到节点移动、有限的存储空间及能量等因素的影响,容延迟移动传感器网络在将数据汇聚至Sink过程中伴随着较高的丢包率与数据冗余,传统的确定性路由机制难以应用。对此,利用节点在一定数量时间槽内与Sink点连通的概率分布,提出了一种动态的、分布式的路由算法。该算法充分利用了节点的移动性,使网络在保持低冗余的同时,具有较高的数据送达率。实验结果表明,在节点数多、移动速度快、节点传输距离大的网络中,该算法更具优势。     

基于大功率消息广播的DTMSN路由机制

提出一种基于基站大功率信号广播的延迟容忍移动传感器网络消息路由机制(High-power Broadcasting based Routing scheme,HBR)。该机制使用两个通信频率f₁ 和f₂,基站以恒定大功率在频率f₁上广播已经接收到的消息,网络中传感器节点根据基站广播信息计算自身转发概率并清理冗余消息副本,节点间利用频率f₂进行通信。为进一步提升网络性能,HBR优先传输转发阈值(M)小且生存时间短的消息,并合理进行消息队列管理。仿真结果表明,与几种经典的路由机制相比,HBR在消息传输成功率、传输延迟方面有着一定的优势。     

一种容迟移动传感器网络的MAC协议

根据容迟移动传感器网络中节点的能量消耗和传输延迟特性,提出一种减少能量消耗的媒体接入控制协议(ESMAC协议)。通过实验证明,依靠在MAC协议的帧结构中加入模式判别标识,减少了节点由于串音和竞争引起的能量消耗;通过节点发送的寻访报文,减少了由于空闲侦听引起的节点能量消耗,延长了网络的生命周期。     

基于802.11ah井下监测传感网的RAW重分组研究

现有的ZigBee、超宽带、WiFi等井下无线传感网通信技术或传输距离短,或传输速率较低,或覆盖范围与接入设备数量受限,而IEEE 802.11ah协议满足井下无线传感网对传输范围、功耗、网络容量、传输速率等的要求,可用于井下监测传感网传输周期性监测数据。针对802.11ah协议中MAC层标准限制接入窗口(RAW)机制在进行传感节点分组时不灵活、易导致组间负载不平衡的问题,提出了一种基于时延优化的RAW重分组方法:根据数据包预计传输时间对所有传感节点重新分组,通过3次分组来减少RAW组内节点碰撞、降低传输时延。为实现RAW重分组,提出了关联标识符(AID)分组重分配方法:采用部分传感节点断开关联的方式,按重分组后的RAW组分批次为节点重新分配AID,并将AID与节点MAC映射,从而减小RAW重分组时间开销,避免AID重分配过程中因数据无法传输而导致网络性能下降。仿真结果表明,随着井下监测传感网中传感节点增多,RAW重分组方法较标准RAW机制的网络时延更小、吞吐量更大、丢包率更低,且重分组过程对网络性能影响较小。     

网络化无序量测融合方法综述

传感器网络环境下的融合系统在进行信息采集、传输和处理的过程中,将不可避免的受到网络约束,如节点信息的相关性,信息传输的延迟无序性等。延迟的随机性必然使得有序采样的信息到达融合中心时呈现无序的现象,而信息的无序将导致传统基于有序到达的Kalman滤波算法无法直接有效的应用于无序信息系统。然而,现有的基于传统Kalman滤波框架下的无序量测更新算法的研究复杂性相当高,其推导过程和最后的算法公式也都比较复杂,所以,开展新型框架下的融合算法显得非常迫切,也是当前亟待解决的问题。本文较详细的介绍了当前国内外网络环境下无序量测融合算法的研究现状以及存在的问题,并在此基础上提出了进一步研究的方向以及未来的发展趋势。     

基于网络编码的异构无线传感器网络数据广播协议

本文提出一种适应异构无线传感器网络的能量感知的网络编码数据广播协议(ENCBP)。传感器节点根据邻居能量信息列表实时地计算节点剩余能量的线性映射值。在此基础上,采用能量感知的网络编码转发概率机制,使具有较高剩余能量的节点比低能量节点拥有更高的数据转发优先级,以实现能量均衡的数据传输。另外,采用伪广播机制对协议进行优化,以提高数据包投递率。仿真结果表明,ENCBP不仅可以有效实现网络的能耗均衡,以延长网络的生命周期,还能在一定程度上降低数据包传输时延,从而提高数据通信性能。