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。     

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。     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一种近似Skyline查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求,节能地处理传感器网络中的近似skyline查询.     

能量高效的无线传感器网络空间范围查询处理算法

现有无线传感器网络空间范围查询处理算法能量消耗大且当节点失效时查询处理过程易被中断,无法返回查询结果.文中提出了一种能量高效的算法ESA(Energy-efficient Spatial window query processing Algorithm).它将查询区域划分为若干个网格,每个网格中有一个簇头节点负责收集...     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline 查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一 种近似Skyline 查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部 分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline 查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节 点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以 避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求, 节能地处理传感器网络中的近似skyline 查询.     

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.     

基于无线传感器网络的低能耗近似查询算法

目前大量无线传感器网络应用都要求查询或上报具有某种集合类型的数据,如节点平均温度值,该文针对其中精确度受限的单步近似查询问题提出了2个低能耗的查询算法,通过基于NS-2扩展的模拟网络环境,对算法进行了验证和性能分析,达到了较好的性能。对影响应用系统性能的重要参数即算法中的精确度参数的最优化配置进行了讨论。     

一种无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据。由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高了监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题。本文提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阈值的拟合模型集合。理论分析和实验结果表明,本文提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果。     

无线传感器网络中一种有效支持连续窗口查询的方法

提出一种有效支持连续窗口查询的处理方法FCWQE,包括延迟可计算的四色着色法FCDC对查询窗口内的传感器节点进行着色、划分逻辑簇以及建立路由;能量有效性的逻辑簇头选择策略以及路由维护算法,以减少传感器节点的能量消耗,延长其使用寿命;在数据收集时,提出一种基于路由的数据聚集方法DAR对簇间的数据进行收集返回结果.在收集簇内数据时,仅传输差异度满足用户定义的数据,从而减少了传输量,节省了能量的消耗,延长了网络的使用寿命.     

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。     

无线传感器网络中基于聚簇结构的Skyline查询方法

现有的基于单服务器的Skyline查询算法已经不能很好地应用于无线传感器网络这类分布式多跳自组织网络中。基于聚簇结构的Skyline查询算法就是针对 这类特定的网络结构而提出的。该算法采用基于聚簇的路由结构,为了减少Skyline查询处理过程中传感器节点的通信开销,挑选具有最大支配力的数据元组作为全局过滤元组来过滤不满足Skyline条件的数据。同时,在Skyline查询处理过程中引入滑动窗口机制,该机制也能有效地降低通信开销。大量的仿真实验结果显示,所提Skyline查询算法在确保能耗的基础上仍然具有很好的性能。     

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连通核的高效Skyline查询算法

本文提出了一种无线传感器网络中基于连通核的高效Skyline查询算法CCBS（Connected Core Based Skyline）,算法首先在网络中构建连通核,联通核由网络中的簇头节点和网关节点组成,这可以极大地减少传输代价;查询和结果只在连通核里的节点间进行转发和收集,查询算法设立了簇和元组两级过滤器,用来过滤掉被支配的感知元组。理论分析和实验结果都表明,该算法能够大大减少网络的平均通信量,对网络的规模扩展、节点密度变化以及维度变化并不敏感,具有更好的执行性能。     

无线传感器网络中滑动窗口轮廓查询算法

提出了一种基于过滤的算法(filter based algorithm,FBA)来连续地维护传感器网络中的滑动窗口轮廓查询。首先,研究了利用元组过滤器和格过滤器来减少网络中数据传输量的两种方法。由于它们各有利弊,提出了根据数据分布来选择合适的过滤器的自适应过滤法;另外,提出了一系列的优化方法来进一步提高算法的能量有效性。仿真和真实数据的实验结果表明,FBA及其优化方法能有效地减少连续维护传感器网络中滑动窗口轮廓时的通信代价,进而节约传感器网络的能量。     

无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据;由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题;文中提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阀值的拟合模型集合;理论分析和实验结果表明,文章提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果.     

无线传感器网络中的近似轮廓查询算法

近年来,无线传感器网络被广泛地应用到国民经济的各个领域.在传感应用中,轮廓查询作为多目标决策和数据挖掘的重要手段发挥着重要的作用.然而,由于轮廓查询需要消耗大量能量,因此在传感器网络中计算真实轮廓是非常不经济的.事实上,在大多数的应用中,近似轮廓已经可以反映数据的大致状态.通过对近似轮廓的语义研究,本文提出基于选择的基本近似轮廓算法(BAS)和基于映射的误差保证的近似轮廓算法(GAS)来高效地计算传感器网络中的近似轮廓.实验结果表明,这两种算法能有效地减少传感器网络中的通信代价,进而延长传感器网络的使用寿命.