无线传感器网络中位数查询抽样算法研究

提出一种基于无线传感器网络的中位数查询抽样算法SAMQ。在SAMQ中,网络中各节点将分布式产生各自的样本集,然后将样本集聚集传递后汇集到根节点形成全网的样本集,最后使用这个远小于全网数据集规模的、可用于代表全网数据集结构的样本集,迅速获得中位数查询的近似结果,从而无需将各传感器节点的所有数据都传输至根节点,同时采用了共享无线通道的方式进行通信,减少了网络数据丢包。理论分析和实验结果显示该算法功耗低、误差较小,能有效地延长网络的生命周期。     

无线传感器网络中一种基于网络编码的拥塞感知路由协议

事件驱动型无线传感器网络流量具有突发性,容易引起网络局部拥塞,影响数据传输的可靠性.将拥塞感知的路由机制与网络编码的数据传输方法相结合,提出了一种基于邻居节点拥塞度的区域拥塞检测方法,在此基础上,提出基于网络编码的拥塞感知可靠路由协议NCCAR.仿真结果表明,NCCAR能够合理地避免拥塞,提高了数据成功转发率,并根据链...     

基于惯性导航角度补偿的室内激光SLAM方法

针对传统二维激光同步定位与地图构建(SLAM)方法无法适用于非平坦、复杂的非结构化环境的问题,提出了一种基于惯性导航角度补偿的激光SLAM方法。该方法通过基于高斯牛顿法的扫描匹配估计出机器人的位置,使得机器人位置的计算不再依赖里程计模型。同时,通过卡尔曼滤波器得到精确的角度信息并对激光数据进行补偿,提高构建地图的精度。实验平台为搭载二维激光雷达,基于ROS(robot operating system)系统的两轮差速移动机器人。实验结果表明,该算法创建的地图墙体角度误差由11°降到1°,匹配位置误差由±15 cm降到±5 cm。通过对地图精度和机器人位置的误差对比证实了该方法具有良好的场景适应性和实用性。     

无线传感器网络不重复记录求和近似算法

针对现有的求和算法基本上都是对副本敏感的算法,提出一种对副本不敏感的求和近似算法FM-S。网络中各节点由FM-S和服从二项分布的随机数样本对节点记录进行哈希转换以填充一个长度为L的二进制求和序列,并且每个节点会把生成的序列转发给路由树中的父亲节点,根节点将接收到全网的求和序列,最终根据此序列可计算出网络中不重复记录求和的近似值。实验结果显示该算法是一种分布式、低功耗、容错性高、扩展性和健壮性强的聚集查询算法。     

Recno索引方式在伯克利数据库中的应用

B^ 树，Hash是数据库中常用的索引方式。但是，当要存储的记录太庞杂无法从中提取合适的关键字时，采用传统的B^ 树或HASH方式存储记录效率低。文中阐述了在这种情况下可提高数据库存储效率的索引方式——Recno方式的具体实现，并结合在伯克利数据库中实际应用进行了详细介绍。最后通过实验分析，证明了当要存储的记录太庞杂，无法从中提取合适的关键字时，采用Recno方式能较大改进数据库的存储效率。     

面向嵌入式数据库的改进B^＋-树索引机制

B^＋-树是数据库中常用的索引机制,它最大的优点是效率高,而最大的缺点是空间利用率较差。这对空间资源非常有限的嵌入式数据库来说影响尤为巨大。本文针对B^＋-树的这个缺点,研究了一种改进B^＋-树,并将改进后的B^-树索引机制成功地应用在嵌入式数据库-伯克利数据库中。这种改进B^-树索引机制不仅继承了B^＋-树效率高,能同时进行行随机查找和顺序查找的优点,还克服了B^＋-树空间利用率较差的缺点,更提高了数据库查找记录的速度。实验结果证明了改进B^＋-树索引机制比B^-树索引机制具有更高的空间利用率。     

一个新的不需要候选集的挖掘关联规则算法--Relim算法的研究

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法。但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点。Relim算法是在Fp—growth算法的基础上提出的一种新的不需要候选集的挖掘关联规则算法。它具有算法结构简单,空间利用率高,易于实现等显著优点。本文在详细阐述Relim算法后．对Fp-growth算法和Relim算法的性能进行了分析和比较。结果表明,Relim算法尽管结构简单,但其运行速度与Fp-growth算法相比并不慢,而且当对最小支持度高或者频繁规则比较少的数据集进行挖掘时,Relim算法的运行速度往往比Fp—growth算法要快。     

无线传感器网络分布式均值查询聚集算法研究

提出了一种基于无线传感器网络的分布式均值查询聚集算法--DAA,在DAA中,传感器网络中每个节点的计算过程都仅与它的邻居节点有关,算法只需在局部范围内计算结果而无需收集全局的节点信息,也不必完成数据融合以及远距离通信等任务.同时,算法会根据当前查询结果自适应地调整查询范围.理论分析和实验结果显示该算法扩展性好、功耗低,可以有效地延长网络的生命.     

动态拓扑环境下无线传感器网络分簇算法研究

提出一种适用于动态拓扑环境的无线传感器网络分布式分簇算法,算法根据节点的剩余能量以及与动态变化的簇心之间的距离来挑选簇头,从而使网络能量均匀消耗.与集中式算法不同,该算法只需和部分邻居节点交换阈值信息而无需收集全局节点的位置信息,也不必完成远距离通信等任务.仿真与实际应用表明,动态拓扑环境下,该算法具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH算法相比,能有效减少能量消耗,网络生存期可以延长20%～30%.     

无线传感器网络中中位数查询近似算法研究

提出一种基于WSN的中位数查询近似算法——AAMQ。在AAMQ中,节点分别统计出每个感知值出现的不重复次数,从而抽取节点的K%个最常用感知值作为子样本,然后将子样本传递给父节点,最终在根节点形成全网的样本。最后使用这个远小于全网数据集规模的、可用于代表全网数据集结构的全网样本迅速获得中位数的近似结果,从而避免了将各节点的数据都传输至根节点。实验结果显示,该算法能较大减少网络通信量、具有较小的误差,能有效地延长网络的生存期。