基于策略和代理的无线传感器网络数据管理架构

为方便用户对无线传感器网络中的数据进行有效管理,并进一步减少网络中的数据流量,对无线传感器网络数据管理的现状进行了分析和研究,提出了一种基于策略技术和代理的数据管理体系结构.该架构结合了策略技术和代理技术,进行了优势互补,用移动代理把用户的策略信息传到各个节点.策略技术的使用可以减少移动代理的代码的大小,在每个节点上都由策略代理来执行策略信息.     

基于策略代理的无线传感器网络主动管理研究

无线传感器网络管理需要针对节点有限的能量和动态拓扑,完成通信资源的维持并对传感数据进行有效控制.在移动代理的基础上设计基于策略代理逐层控制的管理模型,提出一种基于策略代理的主动管理体系,建立本地策略库来提高网络拓扑管理的自适应能力,并通过主动数据监控机制实现对数据的分层扫描和策略化管理.实验表明,此方案能够有效地降低节点能源和通信开销,延长网络生存期,优化数据管理服务,提升无线传感器网络管理的主动性和策略性控制.     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

基于移动代理的无线传感器网络多路径路由算法研究

无线传感器网络中路由算法最重要的设计目标是减少传感器节点的能量消耗,避免节点过早死亡,延长网络生存时间。在原有多路径路由算法的基础上,提出一种新的ABMR（Agent Baseon Multipath Router）路由算法,在这种算法中引入了移动Agent技术,避免了大量的感知数据在网络中传输,由移动Agent移动到感知节点进行本地处理。充分考虑节点的能量、线道的可靠性和跳数,建立从源节点到目标节点的多条可靠路径。仿真实验表明,ABMR算法比原有多路径路由算法在降低节点能耗、丢包率等方面上有显著提高。     

无线传感器网络Agent 数据分流策略

移动Agent(mobile agents,简称MA)技术在无线传感器网络的异常事件监测中广泛应用.基于异常事件的性质,数据中心(即sink点)派出实现特定功能的MA到异常目标位置附近收集传感器节点(数据源节点)的感应监测数据.与传统的客户端-服务器传输模型不同,MA技术往往能够对收集到的感应数据进行压缩和融合,从而大大减少了在网络中传播的数据流量,降低了数据传输的能量消耗.通常情况下,MA经过的源节点越多,其收集的数据量越大.通过对目前已有的MA行程规划算法进行研究,提出了实现Agent数据分流的传输技术.该技术基于分流规则,决定是否提前把MA已收集到的数据传回sink,而不携带数据的MA继续访问余下的传感器节点.该Agent数据分流技术解决了由于MA携带大量数据访问源节点而造成的源节点能量消耗过快的问题,适用性强.大多数目前常用的MA行程规划算法都可以采用该技术来提高性能.Agent数据分流的最终目标是减少源节点传输的数据量,尽可能地延长源节点的工作寿命,从而更长时间地实现对异常目标的监控.     

基于移动代理的无线传感器网络路由算法

针对移动代理(MA)以能量有效的方式收集相关性数据的特点,提出了基于免疫算法的层次型改进路由算法,将移动代理和无线传感器网络中的分簇理论相结合.算法首先应用免疫算法对网络内的节点进行优化分簇,簇首选择时充分考虑节点的剩余能量等因素,在获得高效的分簇信息之后,为了避免所有的簇头都与基站进行远距离通信消耗过多的能量,在次应用免疫算法得到一条遍历所有簇首节点的最优路径提供给移动代理,以达到数据的有效收集和能量高效利用的目的.实验结果表明,提出的改进算法能够有效增加网络的传输次数,延长无线传感器网络的生存周期.     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。     

无线传感器网络数据管理平台的设计

无线传感器网络技术是近年来比较热门且研究比较活跃的新兴领域,结合无线传感器网络的体系结构、节点定位算法这两个方面的已有研究,进行了有关无线传感器网络数据管理的平台设计,对传感器网络所获得的感知数据进行查询和分析,模拟仿真不同时刻目标节点的位置信息,进而将整个目标节点运动轨迹绘制出来,有效实现对目标节点的实时监控和跟踪。     

一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于移动代理的无线传感器网络节点定位算法

研究了无线传感器网络节点定位算法及移动代理技术。在DV-Hop算法的基础上采用移动代理技术,并限制未知节点接收移动代理的个数和移动代理的传播跳数,减少了节点信息收发和存储量,降低了网络流量及节点负载。     

无线传感器网络中基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法研究

和传统的C/S模型相比,移动代理模型在数据融合方面更适合无线传感器网络.在基于移动代理的数据融合算法中,移动代理访问传感节点的顺序以及总数对算法的效率、网络寿命等有着重大影响.为此提出了一种基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法设计方案.通过构造特定数据结构的数据报文和数据表,给出了目标节点基本信息收集算法获取目标节点到处理节点的最优路径;将移动代理路由归结为一个优化问题,由静态路由算法求出移动代理迁移的静态最优路由节点序列,进而获得了移动代理基于曲线的动态路由算法.理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模的增大和传感数据量的增加,和其它算法相比,该算法有更小的网络耗能和延时.     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

无线传感器网络的数据存储和索引技术

研究影响无线传感器网络数据存储和查询效率的应用指标,如查询比率和采样频率。对无线传感器网络数据存储方法与各种应用指标的关系进行定量分析和比较,给出各种方法的典型应用场景,为无线传感器网络的数据存储和索引技术设计提供了参考。     

传感器网络中基于移动代理的数据融合框架设计

使用移动代理进行数据融合相比于传统的数据融合方法拥有诸多优势.设计了一种基于移动代理的数据融合框架;通过定义目标函数,采用遗传算法求解框架中移动代理的最优路由策略;提出了一种基于分辨率的并行量化交叠的数据融合算法RPQO作为框架中的融合策略.仿真结果表明基于移动代理的数据融合框架能够有效地将融合策略和基于移动代理的路由策略整合起来,取得比传统数据融合算法更好的性能,其优势随着网络节点规模的增长更为明显.     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

基于数据相关性无线传感器网络的虚拟分组管理方法

无线传感器网络作为一个新兴的网络,有着诸多的应用场景。本文根据无线传感器节点数据的相关性,利用"分簇"机制的思想,对无线传感器网络中的节点进行了"虚拟分组"划分,数据相关性较强的节点被划分到同一个虚拟分组内进行管理。仿真分析表明,该方法有效地减少了网络中传输的数据量,减少了能量消耗,有效地延长了网络生存时间。     

面向带状无线传感网低延迟可靠数据收集算法

带状无线传感网为长距离带状分布，现有的数据收集算法无法很好解决其数据收集延迟较大的问题。提出了一种主动定位移动Sink的数据收集算法DCFAN（Data Collection based on Forwarding of Agent Nodes），DCFAN构建移动Sink的同步代理节点以及存储同步代理节点的线节点序列，通过获取同步代理节点转发感知数据到Sink汇聚点。仿真结果表明，DCFAN算法能有效降低网络节点能耗以及数据收集延迟，同时提升数据收集率，适用于对数据收集延迟具有一定要求的带状无线传感网应用场景。