无线传感器网络中数据查询处理算法研究

提出一种改进的定向扩散路由,将传感器网络分簇,查询兴趣由sink节点发,只在各簇头节点扩散,簇头以广播的方式在簇内发散兴趣消息,簇成员将感知数据传送到簇头节点,簇头负责将收到的数据进行融合后传到sink节点。仿真结果表明,改进后的查询路由比典型的查询路由定向扩散具有更高的能量有效性和更低的时延,能较好地延长网络的生命周期,提高了传感器网络数据查询处理效率。     

无线传感器网络中基于采样的查询处理方法研究

本文系统介绍了PROSPECTORPROOF算法。PROSPECTORPROOF算法在预先分配一定带宽的基础上,在传感器节点内部将感知数据排序,上传被各节点证明的感知数据的数量。在改进算法中引入了本地过滤策略,使得在查询过程中节点内部实现了感知数据的过滤。改进的算法利用了PROSPECTORPROOF算法中产生的数据作进一步的查询优化,能够缩小查询范围而且能够得到准确的感知数据。较好的实现了查询的基本功能,将系统能量消耗降低了11.5%。     

无线传感器网络Top-k多查询算法

针对无线传感器网络中多个Top-k查询问题,提出了一种Top-k多查询处理的算法,对接收到的多个Top-k查询请求进行预处理,预处理依据是约束条件,得出两类不同的查询集合:单约束条件的多查询和多约束条件的多查询。针对单约束条件的多查询提出了ETOP算法,该算法首先对排在时间序列最前面的Top-k查询请求进行基于网内处理,然后把查询结果存入基站缓存,并把结果的最小值设定为阈值传输到各个节点,再根据后续查询请求的查询范围进行相应的查询,从而快速地获得Top-k查询结果。实验表明:Top-k多查询方法在能够很好地实现查询的同时,减少了无线传感器网络中的传输消耗和能量消耗。     

无线传感器网络中隐私保护通用近似查询协议

无线传感器网络中实现隐私保护通用近似查询是具有挑战性的问题.文中提出一种无线传感器网络中隐私保护通用近似查询协议PGAQ.PGAQ将传感器节点编号和其采集数据隐藏于设计的数据结构中,在基站构造线性方程组解出直方图,根据直方图具有的统计信息,不泄露隐私地完成Top-k查询、范围查询、SUM、MAX/MIN、Median、Histogram等近似查询.PGAQ使用网内求和聚集以减少能量消耗,并且能够通过调节直方图划分粒度来平衡查询精度与能量消耗.PGAQ协议分为H-PGAQ和F-PGAQ两种模式.H-PGAQ模式使用数据扰动技术加强数据安全性,F-PGAQ使用过滤器减少连续查询通信量.通过理论分析和使用真实数据集实验验证了PGAQ的安全性和有效性.     

无线传感器网络的ProgressiveSkyline连续查询

随着传感器技术的进步,无线传感器网络支持复杂查询在现实应用中越来越重要。Skyline查询由于可用于多种标准下的决策而受到广泛关注。对无线传感器网络中Skyline连续查询进行了研究,提出了一种增量(progressive)算法来解决静态数据集中的Skyline查询求解问题,这种增量算法能够递增返回Skyline结果,而无需事先扫描整个数据集。设计了一种新颖的算法来解决流数据集中的Skyline查询维护问题。通过实验对算法性能进行了验证,结果表明,该算法能够大大延长网络的生命周期。     

一种能量有效的双层传感器网络Top-k安全查询机制

在双层传感器网络中,高层具有相对较高存储能力和计算能力的存储节点负责收集低层资源受限的传感器节点的感知数据,完成数据存储和回答用户的查询请求.但是由于传感器网络经常部署在不安全环境下,存储节点可能被俘获从而向用户返回错误的查询结果,因此查询结果的正确性验证至关重要.针对双层传感器网络下时隙top-k查询,提出了一种能量有效的topk安全查询机制RSTOPK,用以验证查询结果的认证性和完全性.通过结合计算承诺的假设检验方法,有效提高了对错误查询结果的检测率,并有效减小了查询结果验证引入的额外通信开销.理论分析和模拟实验结果表明了其有效性.     

无线传感器网络中的查询优化技术研究

对于无线传感器网络,用户需要通过查询网络中的感知数据来分析检测某个环境中的物理现象。和节点本地数据处理操作相比,数据通信消耗了网络的大部分能量。因此,如何优化查询以尽量减少数据通信量成为无线传感器网络中数据处理工作的核心技术之一。本文以两个典型的数据管理系统为例,探讨了传感器网络中查询优化的关键技术。     

无线传感器网络中的Skyline查询处理技术

Skyline查询作为多目标决策的重要手段之一,在无线传感器网络应用中发挥着越来越重要的作用。对无线传感器网络中的Skyline查询处理技术进行了论述。首先讨论集中数据库中的Skyline查询算法。其次,讨论无线传感器网络中Skyline查询的典型应用。进而,根据无线传感器网络能量、存储和处理能力有限等特点,全面论述了无线传感器网络中的Skyline查询方法,并指出了今后的研究方向。     

无线传感器网络上的极值区域查询处理

提出了无线传感器网络上的一种查询——极值区域查询(peak region query,简称PRQ),即用户指定查询区域的大小和形状,例如半径为R的圆形区域,然后需要查询传感器网络中的某个区域,使得区域内传感器节点数据的某种聚集值最大.定义了极值区域查询的概念,并提出一种集中式算法以求解查询结果.由于传感器节点的能量有限,为了降低查询处理过程中的能耗,提出了分布式算法EXQ(an algorithm for extreme value query processing).与集中式算法相比,EXQ不但显著降低了能耗,而且使得每个传感器的能耗更加平均,从而延长了网络的使用寿命.EXQ的基本思想是,将整个网络划分为若干相互重叠的子区域,对每个子区域通过本地数据聚集得到一个本地结果,然后对这些结果再进行全局数据聚集从而得到查询结果.从理论和实验两方面分析和比较了集中式算法和EXQ的能耗和节点负载分布.     

无线传感器网络中Skyline节点连续查询算法

作为多目标决策的重要手段之一,Skyline节点查询在传感器网络应用中发挥着非常重要的作用.文中深入地分析了Skyline节点查询的性质,提出了基于过滤的Skyline节点连续查询算法(FIlter based Skyline moniToringalgorithm,FIST).FIST算法共包括自底向上、自顶向下和混合3种过滤方式,均通过在传感器节点设置本地或全局过滤器来避免不必要的数据传输,进而节约传感器节点的能量.自底向上过滤方式通过缓存先前Skyline结果作为本地过滤器来避免数据重复传输,而自顶向下过滤则通过设置超立方体作为全局过滤器来避免数据反复更新.由于两者各有利弊,因而提出了混合过滤方式,通过为节点选择合适的过滤器来扬长避短.大量仿真实验的结果表明,FIST算法能有效地减少Skyline节点连续查询过程中传感器节点的通信代价,进而降低传感器网络的能量消耗.     

无线传感器网络中基于数据分布表的Top-k查询协议

Top-k查询要求返回在某种比较规则下的前k个网络数据,如最高(或最低)的k个监测值,是很多无线传感器网络应用中的重要查询.提出基于数据分布表的Top-k查询处理协议DDT-Q.DDT-Q采用跨层优化策略;以Sink为根,建立最短路径生成树,树中各节点都维护反映其子树节点感应数据分布的数据分布表DDT,根据DDT,把查询请求只分发(路由)到对查询结果有影响的数据源节点,实现对查询路由和返回数据的选择优化;节点利用数据分布表和查询参数k按子节点返回数据量大小为子节点"按需"分配通信时隙数, 即利用数据分布表指导MAC层的优化.实验结果表明,DDT-Q在不同的网络配置下,在能量消耗和查询延迟等性能方面都优于基于TAG的查询策略.     

Top-k Monitoring in Wireless Sensor Networks

Top-k monitoring is important to many wireless sensor applications. This paper exploits the semantics of top-k query and proposes an energy-efficient monitoring approach called FILA. The basic idea is to install a filter at each sensor node to suppress unnecessary sensor updates. Filter setting and query reevaluation upon updates are two fundamental issues to the correctness and efficiency of the FILA approach. We develop a query reevaluation algorithm that is capable of handling concurrent sensor updates. In particular, we present optimization techniques to reduce the probing cost. We design a skewed filter setting scheme, which aims to balance energy consumption and prolong network lifetime. Moreover, two filter update strategies, namely, eager and lazy, are proposed to favor different application scenarios. We also extend the algorithms to several variants of top-k query, that is, order-insensitive, approximate, and value monitoring. The performance of the proposed FILA approach is extensively evaluated using real data traces. The results show that FILA substantially outperforms the existing TAG-based approach and range caching approach in terms of both network lifetime and energy consumption under various network configurations.     

面向隐私保护的两层传感网Top-k查询处理方法

无线传感器网络中的隐私保护技术已经成为研究热点,其中具有隐私保护能力的Top-k查询已经成为富有挑战性的研究问题.提出了一种基于前缀编码验证(PMV)机制的两层传感器网络隐私保护Top-k查询处理方法.通过引入PMV机制,并利用加密和Hash消息身份验证编码技术,使感知节点对采集到的数据进行加密和编码处理,并上传至存储节点;存储节点利用PMV机制实现在无需感知数据明文参与下的数值线性关系比较,进而计算包含查询结果的最小候选密文数据集,并发送给Sink节点;最终由Sink解密密文数据,完成Top-k查询结果计算.为了降低感知节点能耗,给出基于Hash技术的能量优化策略.理论分析和实验结果表明,该方法能够确保数据的隐私安全性,且性能表现优于现有工作.     

无线传感器网络聚类算法研究

要在自组织无线传感器网络领域,由于受到能源以及带宽等资源的限制,使得网络的分解成为研究工作者面临的一项挑战性课题。该文就如何有效地将网络进行分解以提高网络自组织的效率进行了探讨,提出了一种新的基于预算的网络分解方案,并给出了两种算法实现。对比原有的扩展广播算法,在分解网络进而产生一定大小的聚类时,新算法的信息复杂度大大降低。     

无线传感器网络中能量高效的Top-k监测算法

传感器节点由于电源能量耗尽的原因经常失效或废弃,因此研究无线传感网的高能效查询处理算法具有重要意义.Top-k监测返回k个最大(或最小)的感知值及相应的位置信息,可以帮助用户检测异常事件并定位发生异常事件的位置,对于用户具有重要的实际意义.已有的Top-k查询处理算法致力于返回精确或近似的查询结果,通信能量开销较高.以最小化网内通信开销的期望为优化目标,提出了基于过滤器的Top-k监测算法.首先,提出了过滤器的健壮性并给出了通信开销模型;其次,根据期望的均值内涵和感知数据的时空相关性,给出了过滤器失败概率的计算公式;最后,以最小化通信开销的期望为优化目标,证明了健壮的过滤器的最优阈值,并提出了基于过滤器的Top-k监测算法(filter based Top-k monitoring algorithm, FTM).理论分析和实验结果验证了该算法的正确性以及低能耗性.     

面向双层传感网的安全Top-k查询协议

在物联网感知系统中,双层传感器网络(two-tiered wireless sensor networks, TWSNs)因其具有较好的网络健壮性和可扩展性而备受关注.然而,TWSNs中仍存在一些安全问题需要解决.在TWSNs中,位于上层的主管节点是其关键节点,攻击者易通过捕获主管节点来破坏数据的隐私性,甚至破坏查询结果的数据完整性.针对TWSNs中Top-k查询的数据隐私性和完整性保护问题,提出了一种基于顺序保留加密技术(order preserving encryption scheme, OPES)、对称密钥加密技术和数据权值关联技术的安全Top-k查询处理协议(verifiable privacy-and-integrity preservation, VPP).利用这些技术,VPP通过制定特定的传感器节点数据预处理方法和主管节点查询处理方法,并利用Sink(用户)端的Top-k查询结果数据完整性检验方法来实现Top-k查询的数据隐私性和完整性保护.理论分析和实验结果表明:VPP不仅具有更好的安全性,同时在Top-k查询处理的能效性方面也优于已有工作,并具有较低的计算复杂度.     

无线传感器网络人员定位算法

无线传感器网络用于人员定位给煤矿安全生产提供了有效保障。根据定位机制不同,无线传感器网络节点定位算法分为Range-based和Range-free定位算法,其中Range-based定位算法因定位精度高、误差小而在煤矿矿井中得到广泛应用。在阐述比较RSSI测距法等7种典型测距方法的基础上,分析了三边测量法等5种定位算法,指出了在选择或设计人员定位算法时应综合考虑矿井具体环境状况和特定的应用需求。     

无线传感器网络近似三角形内点测试定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和跟踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础。传感器节点自身定位就是根据已知位置的节点,按照某种定位机制确定自身的位置。该文分析了近似三角形内点测试算法,对该算法进行了改进,分析表明：较之原算法,改进算法增大了anchor节点的覆盖度,降低了In-To-Out Error与Out-To-In Error发生的概率。     

两层传感器网络中安全Top-k查询处理技术综述

无线传感网中安全数据查询技术的研究已引起了广泛的关注,其中以存储节点为中间层的两层传感器网络中安全Top-k查询技术的研究具有重要的现实意义。现有的安全Top-k查询技术主要针对查询过程中数据的隐私保护和查询结果的完整性验证等问题开展研究工作。从安全性能和通信性能两个维度出发对现有的两层传感器网络中的安全Top-k查询技术进行了总结,介绍了网络模型查询模型,以及查询过程中存在的安全性问题;同时分析和总结了现有的各协议所采用的关键技术以及其主要优点和不足,最后指出了未来可能的研究方向。     

一种无线传感器网络中的多维K-NN查询优化算法

提出了一种基于过滤器的无线传感器网络多维K-NN查询优化算法PREDICTOR.过滤器是设置在节点端的取值分布区间,用来屏蔽节点发送属于区间内的数据,从而节省节点能耗.在服务器端保存有各节点的历史样本数据,根据K-NN查询请求和样本数据的分布范围为节点定义过滤器.提出了3种优化策略:(1) 过滤器覆盖区间大小分配策略的动态调整方法,使得进入最终查询结果可能性小的节点拥有较大的覆盖区间;(2) 节点间过滤器共享方法,使得历史样本数据相近的节点使用相同的过滤器;(3) 过滤器压缩传输方法,减少为不同K-NN查询更新过滤器的代价.通过实验评价,验证了PREDICTOR算法的能量有效性,与朴素算法相比,极大地降低了数据传输量.