基于主元分析的无线传感器网络数据融合研究

由于传感器节点能量有限且难以补充,无线传感器网络设计的一个重要目标就是在严格的能量约束下最大化网络的生存时间。网内数据融合是减少传感器节点数据传输量、降低网络总能耗,最大化网络生命周期的一种有效途径。本文利用主元分析法PCA中的数据降维技术,提出一种在无线传感器网络的簇内进行数据融合的方法。该方法的主要思想是利用网络的簇头节点对具有一定相关性的多个簇内节点的实测变量进行线性变换,将其转化为少数几个不相关的综合指标后再进行数据转发,从而达到减少网络中的数据传输量和能量消耗的目的。理论分析和实例验证表明了该方法的有效性和实用性。     

A relational–XML data warehouse for data aggregation with SQL and XQuery

Integrating information from multiple data sources is becoming increasingly important for enterprises that partner with other companies for e‐commerce. However, companies have their internal business applications deployed on diverse platforms and no standard solution for integrating information from these sources exists. To support business intelligence query activities, it is useful to build a data warehouse on top of middleware that aggregates the data obtained from various heterogeneous database systems. Online analytical processing (OLAP) can then be used to provide fast access to materialized views from the data warehouse. Since extensible markup language (XML) documents are a common data representation standard on the Internet and relational tables are commonly used for production data, OLAP must handle both relational and XML data. SQL and XQuery can be used to process the materialized relational and XML data cubes created from the aggregated data. This paper shows how to handle the two kinds of data cubes from a relational–XML data warehouse using extract, transformation and loading. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

An adaptive in-network aggregation operator for query processing in wireless sensor networks

A wireless sensor network (WSN) is composed of tens or hundreds of spatially distributed autonomous nodes, called sensors. Sensors are devices used to collect data from the environment related to the detection or measurement of physical phenomena. In fact, a WSN consists of groups of sensors where each group is responsible for providing information about one or more physical phenomena (e.g., group for collecting temperature data). Sensors are limited in power, computational capacity, and memory. Therefore, a query engine and query operators for processing queries in WSNs should be able to handle resource limitations such as memory and battery life. Adaptability has been explored as an alternative approach when dealing with these conditions. Adaptive query operators (algorithms) can adjust their behavior in response to specific events that take place during data processing. In this paper, we propose an adaptive in-network aggregation operator for query processing in sensor nodes of a WSN, called ADAGA (ADaptive AGgregation Algorithm for sensor networks). The ADAGA adapts its behavior according to memory and energy usage by dynamically adjusting data-collection and data-sending time intervals. ADAGA can correctly aggregate data in WSNs with packet replication. Moreover, ADAGA is able to predict non-performed detection values by analyzing collected values. Thus, ADAGA is able to produce results as close as possible to real results (obtained when no resource constraint is faced). The results obtained through experiments prove the efficiency of ADAGA.     

虚拟计算环境中的覆盖网技术

互联网资源的成长、自治和多样等特性给资源的有效聚合带来了巨大挑战.通过覆盖网动态组织互联网资源并支持资源的高效搜索,是虚拟计算环境中资源按需聚合的重要途径之一.文中概述了虚拟计算环境中覆盖网技术的研究进展.针对互联网资源的成长性和自治性等特点,阐述了基于Kautz图的高效覆盖网拓扑构造方法,进而给出了适用于任意正则图的通用覆盖网拓扑构造方法;针对互联网资源的多样性等特点,提出了支持分组的覆盖网拓扑构造方法;在此基础上,阐述了基于覆盖网的高效区间搜索技术,并对覆盖网拓扑的优化方法及其它复杂搜索技术进行探讨.     

区分服务中聚集流行为及其标记算法研究

区分服务是目前在IP网络服务质量控制方面被广泛采用的一种体系结构,它在网络边界对用户数据流聚集进行分类、测量、标记和整型,在网络核心转发,实现PHB,从而达到对不同类型的业务进行区别对待的目的.本文通过对UDP和TCP混合聚集流的行为特性分析,指出将UDP和TCP业务进行分离的必要性.通过对TCP聚集流的仿真实验和分析,阐述了TCP聚集流和单个TCP的行为差异、聚集流中具有不同RTT的TCP流的速率差别,以及聚集流中的流的数目和链路带宽对链路利用率的影响.最后通过对TSW2cm标记算法的仿真实验,分析了该算法在公平性方面的弱点,提出了一种基于TCP流状态信息的聚集流标记算法f-TSW2cm,并对算法进行了对比实验和结果分析.     

无线传感器网络中的簇状汇聚头算法

介绍了无线传感器网络中的数据融合技术的概念及特点。以数据融合为目的,以实时数据为中心,在基于事件驱动的网络环境下,设计了路由算法。在保证数据实时性的基础上,划分节点等级,寻找最佳融合点,构建树结构传输数据,有效地减少了信息传送,缩短了传输时延。     

基于关联分析的IDS报警信息的研究与设计

入侵检测系统的大部分报警事件之间都存在某种联系,通过对这些报警信息的关联分析,对解决目前入侵检测系统所存在的误报、漏报、重复报警、报警信息层次低等问题,具有重要的意义。该文基于因果关联方法,建立了一个入侵检测系统关联分析模型,该模型的关联分析过程分为聚合和关联分析,可以对不同入侵检测系统产生的报警信息进行关联分析。     

基于数据融合的路由算法在无线传感器网络中的分析和研究

将数据融合技术应用于路由协议中,可以有效减少数据通信量,从而降低能耗,延长网络的生存时间。对近几年比较新型的、基于数据融合的路由算法MLR、GRAN、MFST、GROUP等进行了详细的分析比较,总结出了其优缺点和应用范围。融合以上路由协议的优点．在数据融合基础上兼顾局部发送功率的最小化和能耗的均匀分布,构造出MEROUP算法模型。     

用GEP实现传感器网络多源时域数据融合

本文提出了一种基于基因表达式编程GEP的多源时域数据融合模型GEP-MSDA,该模型可以在无任何先验知识的情况下自动对多源数据进行融合。实验表明,基于GEP的融合模型较传统方法能滤除更多的冗余数据,有效节省通信开销,并保持较高的精度。     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.