无线传感网最大剩余能量索引数据分发算法

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.     

基于空间索引的WSN数据查询机制

针对当前无线传感器网络中数据查询通信开销大而带宽资源有限的问题,提出了一种基于局部聚类的数据存储模型.该模型通过将整个网络按地理位置划分区域,采用局部数据聚集存储,避免了将同种数据发送至一个存储点存储所造成的巨大通信开销,从而均衡通信带宽.在数据存储模型之上,提出了一种基于空间索引的数据查询方法(SIQ).在SIQ中只利用存储节点构建成索引的叶子节点,与利用所有节点建成的索引相比,其维护的节点数量少,索引的构建成本降低.同时SIQ采用数据属性为空间索引内容,有效地对监测数据进行多维属性的范围查询.仿真结果表明,与较成熟的DD算法和GHT算法相比,SIQ方法能克服泛洪查询所引起的高通信复杂度.     

一种基于网格地理哈希表的无线传感器网络数据分发算法

无线传感器网络是一种新型数据监测网络,其重要特性是传感器节点的能量有限,一般依靠电池驱动,能量效率是传感器网络设计最重要的考虑因素。GHT-DCS是一种新型能量高效的数据分发方式,能在数据的查询和存储之间取得一种平衡。但是,采用GHT-DCS机制的能量效率仍然有改进的空间。本文提出了一种基于网格GHT的数据分发算法,也是一种以数据为中心的存储,并在此算法的基础上提出了一种基于索引存储的网格GHT数据分发算法,能更进一步提高能量效率。本文对这两种算法进行了性能分析,与原有的GHT算法进行了性能对比。分析表明,这两种算法在性能上都比原GHT算法有很大改进,而复杂度增加较少,是能量更加高效的数据分发算法。     

传感器网络中基于LT码的提高数据持续性方案

在环境恶劣且无固定Sink的无线传感器网络,节点为了避免意外死亡而丢失数据,需要能量有效地将数据分发到其他一部分节点上存储,以等待移动Sink进行采集.提出了一种新的基于Luby变换码(Luby transform codes)、简称LT码的数据持续性提高方案(LT-codes based scheme for improving data persistence,LTSIDP),其中LT码是一类纠删码.LTSIDP将数据的存储过程分为2个步骤:第1步,节点根据一段时间内接收数据包的情况估计网络中数据包的数量和节点的总数,进而计算出基于LT码存储数据所需要的参数;第2步,节点再根据获得的参数对接收到的数据进行存储.每一轮LTSIDP执行结束后,移动Sink可以在一定时间段内的任意时刻和任意地点进入网络,访问少量仍然存活的节点就能获得所有源数据.理论分析和实验表明,LTSIDP不仅能获得比已有算法更高的数据持续性,而且能量更有效.     

无线传感网中基于自适应概率广播的数据保存

对于部署在恶劣环境中且无法放置Sink节点的无线传感器网络,节点的能量有限且易于损坏.每个节点为了避免自己死亡后数据丢失,需要将数据分发到网络中其他一部分节点上进行保存.但是,由于节点只知道自己邻居的信息,同时存储容量有限,因此如何有效地进行数据分发和存储是一个具有挑战性的问题.提出一个基于自适应概率广播的数据保存协议APBDP来解决这个问题.在APBDP中,节点通过一种自适应的概率广播机制分发数据,这种机制不仅可以使所有节点接收到数据包,而且能有效地减少数据的冗余传输以节省节点能量.此外,节点利用LT码来对数据进行编码存储,所有节点完成数据的分发和存储后,数据采集者只需要访问少量的节点就能恢复出所有的源数据.理论分析和实验表明,APBDP不仅具有较高的解码性能,而且能量有效.     

两层无线传感网中节能的安全范围查询方法

在两层无线传感器网络中,存储节点作为一个中间节点介于传感器节点和Sink之间,既负责收集传感器节点的数据,又负责Sink的查询,因此更容易被攻击者攻击。一个被妥协的存储节点不仅可能泄漏传感器节点的数据,还有可能向Sink返回不完整的或虚假的查询结果。为了减少查询能耗开销并解决存储数据隐私保护问题,提出了一种节能的安全范围查询方法PIRQ。该方法将数据查询和上传过程进行分离,并采用R-D判别方法将原来感知数据与查询范围区间上下界的大小比较过程转换成感知数据与查询范围中间值的距离和查询区间半径的大小比较过程,减少了能量开销。利用0-1编码和Hash消息认证机制对数据进行隐私保护,采用加密数据链技术对数据进行完整性检测。理论分析和实验表明,该方法在实现数据的隐私和完整性保护的同时具有很好的节能性。     

无线传感器网络多查询的节能优化

提出了一个无线传感器网络多查询的节能优化方案。该方案通过建立相似查询判断算法把多查询中的相似查询分为一组,并在每一组找一个能使传输能耗达到最小的中继节点作为处理节点。组内节点的数据都传送到该处理节点,并由该节点利用数据处理函数处理数据,然后再传到基站。这样就减少了网络中数据的传输量,从而有效地节省了网络的能量,达到能量的最大化利用。     

动态无线传感网中低延迟高可靠的数据查询机制

查询处理作为大规模无线传感器网络中智能服务的一个重要操作,可以根据用户需求对网络中的感知数据进行检索和回传.然而,部署在恶劣环境中的无线传感网络,节点容易遭受外力破坏,或者自身资源(能量、存储等)有限,可能会导致节点发生位移和故障,从而造成网络拓扑不断改变以及部分节点的感知数据失效.同时,由于节点感知数据容量大、传输带宽有限以及网络链路不可靠等情况,可能会造成网络通信时延大大增加.这些因素使得快速、可靠的数据查询处理成为无线传感网中一个难题.为了解决这个难题,提出一种动态网络中低延迟高可靠的数据查询机制.该机制是一种非聚合随机查询方式,通过将传感节点划分为源节点和查询节点来实现数据查询.首先,根据监测事件将网络划分为若干个子区域,每个子区域中的源节点相互协作,并按照时间顺序依次轮流监听该区域的事件信息;接着,源节点根据预估的平均节点故障概率,计算出一个合理的备份数量,并将源数据按照该数量存储到邻居节点中,以降低源数据的失效概率;然后,为了加快数据查询速度,源节点定期对源数据块进行编码压缩,并选取剩余能量和存储空间较小的多个邻居节点作为下一跳接收节点.这些接收节点基于局部区域中节点个数大小,决定是否接收存储该报文.重复上述过程,直至压缩数据均匀地分布在网络中.另一方面,查询节点接收到查询请求时,也使用负载均衡多路分发方式将查询请求传输到部分节点上.为了避免目标数据的冗余回传,当查询请求成功查询到目标数据时,目标节点先修改访问位,再选取与查询节点距离最近的邻居节点作为下一跳接收节点,迭代执行上述操作,直到用户获得所需要的事件信息.在以上过程中,为了节省节点能量,在保证高成功查询率的条件下,建立通信能耗最小化的优化模型,计算出最优的压缩数据副本数和查询消息副本数,之后,源节点和查询节点分别按照该数量进行副本数据分发.最后,理论分析和实验结果表明,与其它四种查询算法相比,提出的查询机制具有更高的查询成功率、更低的通信能耗和通信时延.     

无线传感器网络的能量有效性网络层路由算法——最小跳数路由算法

本文提出了一个能量有效性的适用于无线传感器网络的网络层路由算法—最小跳数路由算法(MHRA)。MHRA算法分为两个阶段;在感知任务交付阶段,节点通过洪泛感知任务建立路由;在感知数据交付阶段将感知数据沿该路由返回收发器。实验结果表明MHRA路由算法通过采用多跳通信工作方式、按需驱动的路由策略、使用传感器节点到Sink节点的最佳路径和次最佳路径、数据融合等方案,减少了路由的建立和维持开销,有效地实现了能量节省,实现了算法的简单性、正确性、能量有效性和健壮性。     

基于优化过滤策略的XML数据查询处理

如何高效地处理XML查询,是目前研究的热点。由于当前方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题,本文设计了一种XML数据的二级索引结构,基于该结构给出路径查询处理算法。首先,本文对XML模式中每个节点按路径类型进行分类编码,然后把每个节点按该编码进行聚类存储。在查询时,就可以先根据模式信息和查询信息得到目标节点的编码,然后只需将二级索引中这些编码对应的部分载入内存,进行过滤操作。这样就不必扫描整个索引,提高CPU和IO效率。本文还对二级索引结构进行扩展,使本文的过滤索引能方便应用在有分支结构的查询上。实验结果表明,本文的XML数据过滤算法效率优于基于Bit vector的过滤算法,并且索引结构所需要的存储空间也小于Bitvector索引。     

基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法

单Sink节点传感器网络存在着部分关键路径上节点能量消耗过快、路由选择算法单一以及Sink节点失效等问题.首先提出了多Sink节点传感器网络数据收集的系统框架;给出了拓扑发现和维护策略;然后提出了基于最小能量消耗路由算法.在分析了该算法的不足后提出了基于能量水平的路由算法,按照计算得到的能量水平选择最优的路径进行数据传送.实验证明,基于能量水平的路由算法比基于最小能量消耗路由算法能更有效提高传感器网络的使用寿命.     

低能耗无线传感器网络路由算法

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.     

传感器网络中节点个数约束查询处理算法

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.     

无线传感器网络中一种能量有效的数据存储方法

如何有效地对传感器在过去历史时间段内采集的大量感知数据进行存储,以备将来的信息查询和数据分析已经成为无线传感器网络应用面临的一个难题.介绍了一种基于树型路由的分布式数据存储方法,通过采用动态规划方法选择存储节点,使存储节点能量均衡和所有节点能耗之和最小,从而达到整个无线传感器网络能量有效.仿真实验结果表明,这种数据存储方法能够获得较好的能量均衡和总能耗较小,从而有效地延长整个无线传感器网络的生命周期.     

能量高效的传感器网络数据查询路由*

提出一种能量高效的传感器网络数据查询路由EEDQ(energy-efficient data query),EEDQ以sink节点为根节点,构造最小路由生成树,由sink节点发出查询任务,查询结果由叶子节点向sink节点传输,传输过程中进行数据汇聚.实验表明,EEDQ相比direct transmission,大大提高了传感器网络的生命周期.     

传感器网络中基于反向组播树的数据融合路由算法

传感节点有限的能量使得能耗成为路由算法设计要考虑的首要因素。数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗,本文据此提出了一种基于反向组播树的路由算法,算法通过构造一个组播树形成一个以Sink为根的树,其后节点只需将数据发送到一个树上的节点即可,数据经过融合反向转发到Sink。算法具有较好的节能性,而且延时较小,理论分析和仿真实验也表明算法具有好的性能。     

一种基于语义的无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络中,为了监测多个事件,监测区域可能需要布置多种不同类别的传感器节点以监测不同的事件属性,通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生。如何快速地将生成的事件路由到sink节点是个重要的研究课题。文中将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合,提出了一种基于语义的无线传感器网络路由算法。在该算法中,一个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少,节能性好,网络生存周期比较理想,实现简单等特点。该算法也可以为无线传感器网络的时空查询算法的研究提供一定基础。     

一种基于语义的无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络中，为了监测多个事件，监测区域可能需要布置多种不同类别的传感器节点以监测不同的事件属性，通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理，来判别事件是否发生。如何快速地将生成的事件路由到sink节点是个重要的研究课题。文中将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合，提出了一种基于语义的无线传感器网络路由算法。在该算法中，一个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点，不需要知道整个网络的状况，算法具有冗余数据少，节能性好，网络生存周期比较理想，实现简单等特点。该算法也可以为无线传感器网络的时空查询算法的研究提供一定基础。     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。