无线传感器网络中一种基于窗口的近似连续查询的处理技术

研究了无线传感器网络中基于窗口的近似连续查询的处理问题.根据基于窗口的近似连续查询的特点,传送查询窗口内所有节点的感知数据是不必要的,用户希望用查询结果的精度来换取网络的生命周期.为了尽可能地减少传感器节点的能量消耗以延长其生命期,提出了基于窗口的近似连续查询的处理技术--基于clique划分的方法CACWQE,每个clique的所有节点轮换做代表,使得传感器节点能量消耗均衡.采用三色方法寻找查询窗口内clique之间的最短路径,并同时选取clique中的代表节点.实验结果证明了CACWQE的合理性和有效性.     

无线传感器网络中高能效的Bezier曲线路由算法

无线传感器网络在面向事件监测中蕴藏着巨大的应用价值,但由于传感器节点电源能量耗尽导致经常失效或废弃,因此研究无线传感器网络节能的算法具有重要意义.多路径路由沿多条路径分配能量负载,提高了网络的寿命和质量.需要强调的是均匀地调节更多节点参与到网络的路由任务能够保护某节点由于负载过重从而能量迅速流失直至节点失效.反之,所有的流量沿最短路径路由,路由不仅拥塞,而且沿源节点和汇聚节点对之间的最佳路由周围的节点由于过载最终缩短了网络寿命.从2个方面展开:1)提出了一种高能效的基于Bezier曲线的多路径路由算法(multipath routing algorithm based on Bezier curve, MPRB),并通过与传统的路由算法比较,实验数据验证了该算法能够获得更好的节能效果;2)基于查询区域划分设计的路由树个数与能耗关系比较了2种高能效的时空查询算法,并通过理论分析与实验仿真研究了查询区域划分方法、划分个数对能耗的影响,结果表明基于角度的查询区域划分方法是一种低能耗、面向绿色计算的方法.     

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。     

基于位置演进模型的两类时空查询算法

为减少历史时间窗时空查询结果偏差,通过假定移动对象在连续位置更新间做匀速直线运动,获取该对象的近似轨迹函数,基于此函数提出简化的位置演进模型。由该模型求解对象轨迹与查询区域边界相交时间点集;由轨迹函数计算对象与查询中心点间距离函数,求解距离函数间相交时间点集。给出基于简化位置演进模型的时间窗时空范围查询、最近邻查询算法。仿真结果表明,与传统算法相比,所提两类查询算法的结果准确度更高。     

传感器网络中基于环的负载平衡数据存储方法

传统的以数据为中心的存储方法有一个非常严重的缺点:网络中存在着明显的热点区域,主要出现在sink和home节点周围.位于热点区域附近的节点所消耗的能量远大于网络内的其他节点,从而严重缩短了传感器网络的寿命.对于出现在sink周围的热点问题,采用在网络中分布多个sink节点的方式消除热点.对于出现在home节点周围的热点问题,提出基于环的负载平衡数据存储协议,并以此数据存储为基础,给出相应的查询处理算法消除热点.首先,负载平衡数据存储协议将传感器网络划分为多个环,在网络工作的某个时间段内,数据被分散存储在某个环内的多个节点上;其次,该存储结构的最大特点是,在不同时间段内,各环轮换工作进一步消除热点.最后,基于环的查询处理算法也是由环内的多个节点协作完成.基于环的负载平衡数据存储协议以及基于此存储协议的查询处理算法虽然在查询处理中所消耗的能量高于传统方法,但可以保证从数据存储到查询处理的整个过程中,网络的所有节点均匀地消耗能量,从而避免了传统方法中的热点问题,达到延长网络寿命的目的.实验表明,基于环的数据存储及查询处理算法可以解决传统上基于事件存储协议中出现的热点问题,并延长传感器网络的寿命.     

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.     

传感器网络中一种支持多分辨率区域查询的数据存储方法

在传感器网络中,考虑到节点的通信开销在节点总能量开销中的比重大,以及用户由粗到细分辨率的不同查询需求,有必要在传感器网络中建立支持多分辨率的数据存储机制.首先提出了一种支持多分辨率的数据压缩存储策略MDCS,节点基于MDCS在网内产生多分辨率的近似结果;其次,给出了一种基于MDCS的区域查询处理方法,根据用户给定的分辨率阈值去网内作区域查询处理,并将结果返回给用户.模拟实验表明,基于MDCS的区域查询处理方法能够高效、低能耗地支持多分辨率的区域查询操作.     

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.     

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。     

Adaptive decentralized re-clustering protocol for wireless sensor networks

Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way since the energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor network. In this paper, we introduce an adaptive clustering protocol for wireless sensor networks, which is called Adaptive Decentralized Re-Clustering Protocol (ADRP) for Wireless Sensor Networks. In ADRP, the cluster heads and next heads are elected based on residual energy of each node and the average energy of each cluster. The simulation results show that ADRP achieves longer lifetime and more data messages transmissions than current important clustering protocol in wireless sensor networks.     

基于网格的无线传感器网络分簇方法

由于无线传感器网络的能量约束,所以为了延长网络寿命,对无线传感器网络的网络层路由技术的研究至关重要.网络分簇是无线传感器网络中的一个重要研究课题.主要研究传感器节点均匀分布的网络中簇的划分方法,得出了一种能量节省的分簇个数计算方法,提出了一种基于网格的分簇方法.在基于网格的网络分簇模型下给出了两条定理来保证采集的信息可以传输到基站.     

无线传感器网络移动簇头节能传输协议

无线传感器网络具有资源的有限性和传感器采集数据的特点,许多在传统网络中运作良好的通信协议,在一些由固定节点和移动节点组成的无线传感器网络中不能很好地管理网络和处理传感器数据。该文提出一种移动簇头的节能通信协议,使用自组织传感器簇来处理和散发数据。通过与LEACH协议的对比,证明该协议具有更好的节能性和更长的网络寿命,更适用于无线传感器网络。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

无线传感器网络中基于网络层的能源有效性研究*

如何有效地使用有限的能源是无线传感器网络的一个核心问题。以环境监测为背景,基于网络层建立了无线传感器网络生命期的模型,并对其进行分析,指出能源有效路由算法和数据融合是网络层节省能源的重要因素。最后给出了一种基于网络层的能源有效性解决方案,达到延长网络生命期的目的。     

一种空间查询高效的无线传感网络路由协议

在以数据为中心的大规模无线传感网络中,感知数据查询通常以空间查询为主,而感知节点携带能量极为有限,因此提高感知数据空间查询能量利用效率尤为重要。 GeoGrid协议是一种完全基于地理位置信息的路由协议,适用于大规模无线传感网络应用场景,但其空间查询效率较低。针对大规模空间查询应用场景,从成簇方式、簇首选举、网络拓扑层次构建及路由策略等方面对 GeoGrid 进行优化,提出一种基于四叉树结构的空间查询能量高效的无线传感网络路由协议———QuadGrid,并对 GeoGrid、QTBDC 及 QuadGrid 的空间查询能耗进行仿真分析。实验结果表明,与 GeoGrid、QTBDC 相比, QuadGrid网络能耗更均衡,网络生命周期更长,空间查询更高效。     

无线传感器网络数据库的研究

本文根据应用需要,讨论了构建无线传感器网络数据库的必要性,分析了它与传统数据库管理系统在功能上的差别,以及在实现上面临的问题;详细分析了系统的体系结构,主要包括数据库前端和网络节点上的功能组成,以及节点之间协同完成查询请求的关键技术。     

节能无线传感网络系统设计

Wireless sensor networks have already enabled numerous embedded wireless applications such as military, environmental monitoring, intelligent building, etc. Because micro-sensor nodes are supposed to operate for months or even years with very limited battery power source, it is a challenge for researchers to obtain long operating hour without scarifying original system performances. In this paper, the energy consumption sources of the wireless sensor networks are firstly analyzed, with the digital processing and radio transceiver units being emphasized. Then, we introduce the design scheme of our energy-aware wireless sensor network (GAINS). In GAINS, techniques to conserve the energy are exploited including the energy optimization node, software and energy-efficient communication protocol. The design architecture of our ultra low power wireless sensor network (WO-LPP) is specially presented.