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.     

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。     

一种基于过滤器的无线传感器网络近似kNN查询优化算法

在无线传感器网络中进行感知数据查询,必须考虑传感器节点能量受限的特性.提出了一种基于过滤器的无线传感器网络近似一维K-NN查询优化算法FAKNN. FAKNN算法利用样本数据为每一个节点设置一个经验取值区间,并针对查询选择样本数据均值距离查询点最近的部分节点构成候选结果集.由于用户对查询结果的满意度与候选节点的个数和越界概率有关,因此需要通过计算节点的越界概率来确定最终候选结果集,并将候选节点的经验取值区间作为过滤器随查询请求发送到全网.节点利用过滤规则阻止数据发送,从而节省节点能量.仿真实验表明,FAKNN算法在保证查询准确率的同时,可大幅降低查询通信量.     

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。     

一种高效节能的无线传感器网络Top-K查询算法

数据查询应用是无线传感器网络的基本应用之一,而查询最大(或最小的)的K个值即Top-K查询则是查询应用中的重要内容。高效节能是无线传感器网络应用中的关键问题。提出一种高效节能的Top-K查询算法ETQA(Energy-efficient Top-K Query Approach),该方法通过数据滤波的数据融合方法预防冗余数据的上传,达到节省节点通信量的目的。系统采用数据流模型在每个时刻更新"hop-K数据,以满足互联网上大量用户查询的需要。为了保证能量有效性,基站将适时调整节点的滤波器,阻止不必要的数据上传。同时,如果滤波器设置过高(或过低),将探寻必要的数据以保证Top-K值的正确性。实际采样数据的仿真实验结果表明,该方法较NAI VE, FILA和TAG算法能够大幅度节省无线传感器网络的整体能耗。     

一种无线传感器网络蚁群优化路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一.将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络的路由,提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法.该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力进行网络优化路径的建立与维护,采用Stigmergy的概念来减少控制信息的流量,以实现网络数据的高效传输.仿真分析表明,该算法和DD算法相比在传输延时方面性能相当,在路由代价方面效果显著.另外,该算法还具有可靠性高、适应性强等优点,并能够根据需要实现网络的拥堵控制和能量均衡等综合优化.     

基于谓词的无线传感器网络查询优化算法

无线传感器网络(WSNs)是一种能量受限的网络,WSNs采样查询执行中首先要考虑到如何节省能量的问题.针对查询参数复杂、参量变化细微的传感器网络应用背景,提出了一种基于谓词的WSNs查询优化(PQOA-WSNs)算法.从用户输入的谓词查询表达式着手,把查询表达式转换为等价的析取范式,再根据概率学的原理对采样谓词作最优排序,以减少整个查询上传的数据量,从而延长传感器网络生命期.PQOA-WSNs包括了词法与语法分析、表达式转换、概率算法3个子算法模块.对PQOA-WSNs仿真测试显示:采样谓词越多,本算法的优化率也越明显,在2,3,4,5,7个查询谓词的条件下,测试优化率分别为48%,65%,74%,78%和85%左右.     

无线传感器网络中的查询合并算法

根据无线传感器网络资源有限的特点,提出一种针对类SQL语言的查询简化与合并算法。算法根据基站上保存的属性历史数据,预测查询合并前后的能量消耗,如果合并后能耗减少,则将查询合并为一个新查询。仿真实验结果表明,合并可以减少网络中查询的数目,避免发送大量冗余数据,达到降低能量消耗的目的。     

一种节能的无线传感器网络报文优化算法

针对传感嚣数据传输过程中报文的有效数据比例较低所造成的能量浪费问题,提出一种基于无线信道误码率的报文优化算法（BGPP）,该算法根据接收者反馈的无线信道的误码率动态调整发送报文的长度,采用无损的数据聚集方法来提高报文中的有效数据比例．实验结果表明,BGPP算法可以适应无线信逆状态的动态变化,在无线信逆误码率较低的情况下具有较好的节能效果。     

一种无线传感器网络MAC协议优化算法

在无线传感器网络中,各节点采集的信息以多跳的方式传送到汇聚点.从各节点到汇聚点形成一棵以汇聚点为根的传输树.文中在对无线传感器网络传输特点分析的基础上,剖析了基于CSMA/CA(载波多路监听/冲突避免)的MAC协议在树状结构无线传感器网络中的弊端,提出了一种基于CSMA/CA的MAC协议优化算法.算法基于节点在传输树中的位置信息调整其MAC信道接入分配,将CSMA/CA采用的各节点均等竞争信道的方法优化为各节点依据在传输树中的位置情况竞争信道的方式,这一优化提高了节点公平性,使MAC信道接入分配与树状结构的无线传感器网络传输特点相契合,解决了基于CSMA/CA的MAC协议与树状结构无线传感器网络不匹配的问题,从而减少了信道资源浪费,提高了网络传输效率,降低了能耗.实验结果表明该算法在网络丢包率、吞吐量和能耗方面的性能均有较大改进.     

一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法

由于无线传感器网络节点部署是随机的而且数量巨大,会产生很多冗余的节点,因而对网络进行覆盖控制提高冗余节点的利用率就成为一个亟待解决的问题.针对无线传感器网络中的三维覆盖问题进行了深入的研究,提出了一种分布式能量有效的三维覆盖控制算法,并利用OPNET网络仿真软件对其性能进行了验证.     

一种能量高效的无线传感器网络时间同步算法

提出一种能量高效的时间同步算法(EETS),通过同步误差预测补偿机制降低节点间的累积误差,并根据用户时间同步精度需求动态调整无线网络节点间同步周期,从而达到在设定精度下的最大化同步周期,降低同步开销.     

无线传感器网络最小连通覆盖集问题求解算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个重要挑战.在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,仅将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态,是一种节约系统能量的有效方法.如何计算同时满足"覆盖要求"(工作节点必须能够完全覆盖目标区域)和"连通性要求"(工作节点组成的通信网络必须是连通的)的最小节点集合,是一个NP难问题.设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法(centralized Voronoi tessellation,简称CVT),用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.当节点通信半径大于等于2倍感知半径时,CVT算法构造的节点集是连通的;当节点通信半径小于2倍感知半径时,设计了一种基于最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)的连通算法来计算确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点.理论分析和实验数据表明,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法.     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在众多定位技术中,DV-Hop定位算法是应用最广泛的算法之一,它实现简单,对节点硬件要求较低,但该算法使用跳段距离代替实际距离,而平均每跳距离的计算精度受网络的连通度、节点密度等影响。针对DV-Hop定位算法的缺陷,提出修正平均每跳距离和估计距离来提高定位精度的改进算法,并在3种不同的节点分布环境下进行仿真。仿真实验结果表明,改进后的算法定位精度得到了有效的提高。     

一种适用于稀疏无线传感器网络的改进分布式UIF算法

分布式无迹信息滤波(Distributed unscented information filter,DUIF)算法是一种有效的非线性分布式状态估计多源信息融合方法,然而当将该算法应用于稀疏无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSN)时,稀疏WSN中存在的无效节点会引起使滤波趋于发散的平均一致误差.针对该问题,本文提出一种改进DUIF算法.该算法不改变DUIF算法的级联结构,而是将其底层和上层滤波器分别改进为局部无迹信息滤波器(Local unscented information filter,LUIF)和加权平均一致性滤波器.LUIF对每个节点的局部多源观测信息进行局部融合,得到局部的后验估计信息向量和矩阵,进而将它们作为加权平均一致性滤波器的输入,最终得到不包含平均一致误差的分布式后验估计结果.其中,加权平均一致性滤波器是通过对由LUIF输出的局部后验估 计信息向量和矩阵分别进行平均一致性滤波而得以在改进DUIF算法框架下实现的.同时,在此过程中,相邻节点之间的状态估计互相关信息也被引入改进DUIF算法的输出结果中,进一步增强了滤波的可靠性.仿真实验结果表明,改进DUIF算法能够在稀疏WSN中对机动目标进行有效跟踪,在估计精度和抑制滤波发散方面明显优于标准DUIF算法.     

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。     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题。通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,文中基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法(AHP休眠算法)。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠和定时休眠算法对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

基于蚁群优化解决传感器网络中的能量洞问题

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为“能量洞”的现象.“能量洞”问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究“能量洞”现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.     

能量高效的无线传感器网络分布式分簇一致性滤波算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,利用分簇模型提出了一种新的能量高效的分布式卡尔曼一致性滤波算法.并结合图论、矩阵论对该算法进行了收敛分析,得出了分簇处理能加快系统的收敛速度,且能有效地减少节点间信息的传输量、缩短节点间的通信距离的结论.为进一步降低能量消耗,引入Gossip 算法用于处理簇头级网络信息的一致性问题.仿真分析表明,所提出的算法不仅具有优越的估计性能,而且能有效地减少节点能量消耗,延长无线传感器网络的寿命.