Multi-Radio无线传感器网络中基于缓存和信道切换的数据查询算法的研究

针对Multi-Radio Multi-Channel传感器网络中链路服务质量和信道冲突等问题,提出并证明了基于缓存和信道切换的数据查询问题是一个NP完全问题.根据数据流守恒和链路-信道等约束条件,建立线性规划方程,得到该问题的最优解模型,并提出了一个多项式时间的近似算法——贪心新覆盖数据算法.该算法采用动态规划策略最小化缓存节点将单位数据包传输到查询节点所需要的路径时延,再贪心选择其具有最小路径时延的缓存节点,收集其新覆盖数据.理论分析和实验结果表明,提出的方案能有效地减少数据收集时延,提高数据查询效率.     

基于公共子树缓存的传感器网络查询技术研究

基于传感器节点存储空间小、电源有限等特点,提出了一种基于公共子树缓存的多sink传感器网络查询方法.该方法提取出网络中的公共子树,将某sink的查询结果按照一定策略缓存在公共子树的公共根.当其他sink节点再次发出同样的查询时,只需将缓存的查询结果发送至查询sink.为了实现更大规模的数据共享,提出了一种有效扩大公共子树规模的去环算法.实验结果表明,提出的去环算法和缓存查询技术可以显著地减少网络中查询消耗的平均能量,加快查询的响应速度.     

无线传感器网络中基于Top-|K|查询分布式数据重构方法

针对分簇结构或多Sink节点的无线传感器网络应用场景,提出了一种基于Top-|K|查询的分布式数据重构方法.该方法包括分布式迭代硬阈值算法和基于双阈值的分布式Top-|K|查询算法两个部分.其中,管理节点和成员节点同时运行分布式迭代硬阈值算法,以分布式方式实现迭代硬阈值计算.同时,管理节点和成员节点运行基于双阈值的分布式Top-|K|查询算法,以分布式方式实现前一算法中查询绝对值最大的前K项元素和操作.实验结果表明,该方法的数据重构性能与现有方法无明显差异,同时能够有效地减少管理节点和成员节点之间的交互次数,并且降低网络中传输的数据量.     

移动P2P网络的协作缓存优化策略

移动P2P网络具有拓扑动态多变、节点资源有限、网络资源短缺的特点.如何合理地、高效地使用移动节点提供的协作缓存资源、增加移动节点间的协作来减少移动P2P的网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.深入研究了有限协作缓存--Cache资源的替换策略、重要数据的及时缓存和Cache资源的充分使用问题.并根据蚁群算法的思路,提出了一种基于信息素的Cache替换算法,建立了选取适当存储空间作为Cache的数学模型和推导.理论分析和仿真数据表明该算法能有效提高协作Cache资源的使用率,促进了移动节点间的协作,提高了移动节点从邻居节点获得资源的成功率,并减少了协作Cache资源请求的平均响应时间.     

机会网络中基于定向数据传输的地理路由算法

机会网络基于方向的地理路由(DIG)算法存在数据分组传输时延偏大以及成功率偏低的问题,这是由于DIG算法使数据在缓存中的等待时间过长且不能有效保证携带数据的节点向目的节点方向移动,针对该问题,提出了基于定向数据传输的地理路由(GRDDT)算法。该算法采用了一种新的数据转发机制并且更加有效地利用邻居表信息,有效避免了以上情形的出现,从而达到降低数据分组传输时延并提高成功率的目的。OPNET仿真实验结表明,与DIG算法相比,GRDDT算法在传输时延和数据传输成功率等方面的性能均得到提高。     

机会网络中基于定向数据传输的地理路由算法

机会网络基于方向的地理路由(DIG)算法存在数据分组传输时延偏大以及成功率偏低的问题,这是由于DIG算法使数据在缓存中的等待时间过长且不能有效保证携带数据的节点向目的节点方向移动,针对该问题,提出了基于定向数据传输的地理路由(GRDDT)算法。该算法采用了一种新的数据转发机制并且更加有效地利用邻居表信息,有效避免了以上情形的出现,从而达到降低数据分组传输时延并提高成功率的目的。OPNET仿真实验结表明,与DIG算法相比,GRDDT算法在传输时延和数据传输成功率等方面的性能均得到提高。     

一种空间信息网络缓存决策策略

针对空间信息网络（space information network,SIN）中卫星节点缓存容量有限,且卫星高速移动使得星间链路时变,导致地面用户内容访问延迟增大的问题,提出一种基于人工蜂群算法的空间信息网络缓存决策策略（satellite improved artificial bee colony,SIABC）。首先根据低轨卫星节点链路切换的周期性和可预知性,建立网络分区模型,对空间信息网络的卫星节点进行分区,在此基础上,建立区域节点协作缓存模型,使得整个网络区域内的卫星节点有选择性地缓存不同流行度的内容,同时兼顾区域内节点的协作缓存,从而流行度高的内容缓存在网络边缘。仿真结果表明,与现有缓存机制相比,该缓存策略能够明显提高内容的平均缓存命中率,并显著降低用户的内容访问时延。     

基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法

数据融合是无线传感器网络研究热点之一。为了减少传感器节点间的数据通信量,有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命,提高数据融合的准确性,减少网络时延,提出一种基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法。该方法将所有网络节点根据能耗最优进行分簇,簇头与监控中心通过博弈来自适应地选择不同融合因子的融合算法,使整个网络的总效益最大。实验仿真表明,在丢包率不同时,自适应融合算法可以得到最佳的融合因子,有效实现了时延和精确性的均衡。该方法为无线传感器网络中各个指标的折中提供了参考方向。     

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.     

基于滑动缓存的WSN可靠协议及其能耗分析

数据如何以较低的能耗进行可靠传输是无线传感器网络中数据采集亟需解决的问题。基于此,提出一种缓存位置滑动调整的可靠传输协议,该协议基于通信的中间节点缓存数据包,按照通信距离将链路上的节点划分为近源节点和近汇聚节点,根据链路质量动态调整缓存数据包的节点区域,数据包在相应节点区域的缓存呈正态分布。NS2仿真结果与基于马尔科夫链能耗分析结果表明,该协议中数据包的传输时延小于HHRA协议,吞吐量有较大程度的提高。     

移动数据库的查询优化技术研究

在分析移动数据库和移动Agent各自特点的基础上,将多移动Agent技术引入到移动数据库中,结合分层、查询分解、双重身份和相似查询的思想,提出了基于多移动Agent的查询优化模型MMAQOM。MMAQOM可以减少查询次数和网络流量,改善系统的可靠性,提高整体查询效率。最后对模型的形式定义、通信机制、功能组成和算法作了较详尽的阐述。     

嵌入式移动数据库查询优化策略研究

随着通信技术和网络技术的发展,嵌入式移动数据库正成为数据库领域的一个新的研究方向。针对嵌入式移动数据库中频繁断接性、低带宽等特性,介绍了数据广播和客户缓存两种用于嵌入式移动数据库中处理断接操作的方法,提出了基于语义的查询优化策略。研究表明,该策略能够提高移动数据库查询的效率。     

Sink轨迹固定传感器网络的高效数据采集机制

在sink移动轨迹固定的传感器网络中,由于sink点有限的通信时间和节点的随机分布,使得很难兼顾数据采集量的提高和整体能耗的降低.为了解决该问题,提出了一种最大数据量最短路径(maximum amount shortest path,简称MASP)数据采集方法.MASP对网络中成员节点与sub-sink节点之间的匹配关系进行集中式优化.采用0-1线性规划方法对MASP问题进行形式化描述,提出了一种基于二维染色体编码的遗传算法进行求解,并给出了相应的数据通信协议设计.另外,MASP可以扩展支持低密度网络和多sink点网络.基于OMNET++的仿真结果表明,MASP在能耗利用率方面要远远优于最短路径树方法(shortest path tree,简称SPT)及固定sink数据采集方法.     

BFSQ:处理空间成员查询的方法

随着普适计算技术、定位技术、移动通讯技术的进步,移动对象数据管理技术在诸多领域中得到广泛应用。在移动对象数据管理领域中,隐私保护是一个不可忽视的问题。用户不仅期望获取高质量的服务,同时也期望能够尽量保护自身的隐私信息。研究了空间成员查询,检验在空间某区域内是否存在移动对象。所提出的BFSQ(Bloom filter-based spatial query)方法的一大特点是能够较好地保护移动数据/用户查询的隐私,同时查询结果的质量也维持在一个较高的水平。实验结果表明了新方法的高效率和有效性。     

数据广播环境下基于数据共享的位置相关skyline查询

数据广播环境下位置相关skyline查询是同时涉及空间位置属性和非空间多维属性的一类新的skyline查询类型,可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域。与传统环境下的位置相关skyline查询相比,数据广播环境下位置skyline查询面临一些新的问题,如广播信道的线性特性、移动设备资源受限性等。针对这些问题,本文提出了基于数据共享的位置相关查询算法,该方法通过共享邻近移动设备缓存的查询结果来改进查询算法的性能。广泛的实验结果显示,在移动设备密度较大的对等网络中,本文提出的算法具有较明显的优势,能显著地提升查询性能。     

Effective Data Placement for Wireless Broadcast

This paper investigates how to place data objects on air for wireless broadcast such that mobile clients can access the data in short latency. We first define and analyze the problem of wireless data placement, and also propose a measure, named Query Distance (QD), which represents the coherence degree of data set accessed by a query. We show that the problem is NP-complete, and then propose an effective data placement method that constructs the broadcast schedule by appending each query's data set in greedy way. We show through performance experiments that the proposed method reduces the access time of mobile query.     

MODEC: A Multi-Granularity Mobile Object-Oriented Database Caching Mechanism, Prototype and Performance

An inherent limitation in mobile data access is due to the unreliable and low bandwidth wireless communication channel. Caching of useful database items from database server in local storage of mobile clients is effective in reducing data access latency and wireless bandwidth consumption. In the event of disconnection, cached data can also serve the purpose of partial query processing. In this paper, we present the implementation and evaluate a new caching mechanism for object-oriented database systems in a mobile environment called MODEC. MODEC possesses the capabilities of performing caching at multiple granularities and adapting to changes in data access pattern, providing improved performance through tolerating limited inconsistency to read-only transactions. This caching capabilities is supported via standard ODMG modeling constructs. The prototype of MODEC is implemented using ODE database. Empirical system performance results are obtained from experiments on the prototype with data from a real-life database. The results are validated against results obtained via detailed simulation studies on MODEC. Both sets of results are found to be consistent and are in favor of our MODEC mechanism in providing a feasible solution to the mobile data access problem under the constraints in a mobile environment.     

移动数据库视图更新算法研究

由于移动无线网络的不稳定特性,有必要在移动主机端缓存数据。在移动数据库应用中,数据缓存采取实体化视图形式,由位于固定网络中的视图管理器来维护。为了减少无线传输量,使用视图增量更新算法。但是当网络带宽不足时,只能选择一部分增量进行更新。于是有人提出了根据动态的数据新鲜度优先级进行排队的视图更新算法PIU算法,但是这种算法仅仅考虑了视图整体数据的动态新旧度,即平均时间因素,所以仍存在许多缺陷。为了弥补这些缺陷,在这基础上,引入用户的访问概率和数据的复杂度两个因素,提出改进的PIU算法,有效地改善移动数据库视图更新的面向用户性、实时性和一致性。     

WSN中基于移动Sink的高效数据收集算法

针对无线传感器网络中的数据收集问题,提出一种改进的MWSF算法。该算法结合A*算法求解出移动Sink在传感器节点之间移动的最短路径,利用MWSF算法找到移动Sink所需访问的下一个传感器节点,并与单跳通信范围内的其他传感器节点进行通信,从而收集数据。仿真结果表明,该算法能降低数据溢出发生率,提高网络的数据传输效率。     

稀疏水下传感网中AUV数据移动收集技术研究

由于水下传感器节点的水声通信距离有限、价格昂贵,水下传感器网络中一般采用稀疏方式部署,因此很难保证整体网络的连通性及数据采集效率。自主水下航行器AUV（Autonomous Underwater Vehicle）作为天然的移动数据采集平台,可以弥补固定Sink节点数据采集方式的缺陷。提出了一种基于移动AUV的水下传感网移动数据收集机制。以AUV覆盖区域内的传感器节点作为临时Sink节点,其他传感器节点以临时Sink节点为根节点,采用最小生成树MST（Minimum Spanning Tree）方法将传感数据传输到这些临时Sink节点,然后通过临时Sink节点将汇聚数据传输给AUV。随着AUV的自主移动轨迹,水下传感网的传感数据都能简单高效地被收集起来。仿真结果验证了该方法在保证网络能耗的前提下提高了数据采集效率。