Efficient and power awareness query over sensor networks

Sensor networks consisted of low-cost, low-power, muhifunctional miniature sensor devices have played an important role in our daily life. Light and humidity monitoring, seismic and animal activity detection, environment and habitat monitoring are the most common applications. However, due to the limited power supply, ordinary query methods and algorithms can not be applied on sensor networks. Queries over sensor networks should be power-aware to guarantee the maximum power savings. The minimal power consumption by avoiding the expensive communication of the redundant sensor nodes is concentrated on. A lot of work have been done to reduce the participated nodes, but none of them have considered the overlapping minimum bounded rectangle （MBR） of sensors which make them impossible to reach the optimization solution. The proposed OMSI-tree and OMR algorithm can efficiently solve this problem by executing a given query only on the sensors involved. Experiments show that there is an obvious improvement compared with TinyDB and other spatial index, adopting the proposed schema and algorithm.     

Distributed Aggregation Algorithms for Mobile Sensor Networks with Group Mobility Model

In many applications of mobile sensor networks, such as water flow monitoring and disaster rescue, the nodes in the network can move together or separate temporarily. The dynamic network topology makes traditional spanning-tree-based aggregation algorithms invalid in mobile sensor networks. In this paper, we first present a distributed clustering algorithm which divides mobile sensor nodes into several groups, and then propose two distributed aggregation algorithms, Distance-AGG (Aggregation based on Distance), and Probability-AGG (Aggregation based on Probability). Both of these two algorithms conduct an aggregation query in three phases: query dissemination, intra-group aggregation, and inter-group aggregation. These two algorithms are efficient especially in mobile networks. We evaluate the performance of the proposed algorithms in terms of aggregation accuracy, energy efficiency, and query delay through ns-2 simulations. The results show that Distance-AGG and Probability-AGG can obtain higher accuracy with lower transmission and query delay than the existing aggregation algorithms.     

Sampling-Based Approximate Skyline Query in Sensor Equipped IoT Networks

The ever increasing requirements of data sensing applications result in the usage of Io T networks. These networks are often used for efficient data transfer. Wireless sensors are incorporated in the Io T networks to reduce the deployment and maintenance costs. Designing an energy efficient data aggregation method for sensor equipped Io T to process skyline query, is one of the most critical problems. In this paper, we propose two approximation algorithms to process the skyline query in wireless sensor networks. These two algorithms are uniform samplingbased approximate skyline query and Bernoulli sampling-based approximate skyline query. Solid theoretical proofs are provided to confirm that the proposed algorithms can yield the required query results. Experiments conducted on actual datasets show that the two proposed algorithms have high performance in terms of energy consumption compared to the simple distributed algorithm.     

无线传感器网络中的移动式目标跟踪

针对传统无线传感器网络进行移动目标跟踪时能耗过高的问题,提出一种基于移动节点和固定节点协同工作的移动式目标跟踪算法.在传统的由固定节点组成的无线传感器网络中加入少量移动节点,对移动目标进行持续性跟踪.通过移动节点和普通固定节点之间的配合,提高监测质量和容错性,在满足既定监测质量要求的前提下,尽可能地减少参与监测的普通固定活跃节点的数量.仿真实验结果表明:所提出的跟踪方法可以有效地降低固定节点的能耗,延长网络生存期.     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

基于过滤器的K-NN深度优先查询算法

为减少数据查询的能量消耗,有效延长无线传感器网络的生存时间,提出了一种基于过滤器的K-NN深度优先查询(FKDF)算法.通过为每个节点设置过滤器来确定K-NN查询区间;利用查询节点的邻接表信息,在进行深度优先遍历时生成查询消息;基站分发查询消息,并等待查询节点返回查询结果,从而减少查询的平均跳数.仿真结果表明:与FILA设置过滤器方法和GPSR路由算法相比,FKDF算法节约了查询所需的平均跳数,能够适应网络拓扑结构的动态变化,当K值经常变化时不增加查询开销.     

无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

自适应神经网络及其在刀具智能监控中的应用

讨论了神经网络的拓扑结构的学习和神经元激活函数等问题,提出了自构形神经网络的概念和算法,较好地解决了隐节点数目选取问题.将自适应神经网络用于刀具加工状态智能监控的信号融合之中,取得了满意的结果.     

混合式无线传感器网络能量有效路由协议研究

针对LEACH和PEGASIS两个经典路由协议在节点节能方面存在的不足,且只适用于小规模无线传感器网络,提出一种可应用于大规模网路中的混合式路由算法。该算法综合了LEACH和PEGASIS路由协议,它先根据LEACH分簇,并选举能量较多的节点充当簇头,属于同一簇内的节点形成一个链,簇内节点只和邻居节点通信,从而减少了簇...     

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.     

三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法

针对三维传感器网络中节点的最优部署问题, 提出一种三维曲面上目标点的部署策略, 通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标, 提高了网络节点的部署效率, 并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖, 解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题. 仿真实验验证了DE算法在解决三维空间覆盖问题的可行性, 表明DE算法具有一定的容错性, 并可有效提高网络节点的部署效率.     

基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法

提出了一种基于对称K最邻近（SKNN）传感器网络节点分布式精确定位算法．该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点，通过接收信号强度（RSS）方法测得每对节点之间的距离，构建节点距离矩阵，并以距离矩阵为输入，应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理，从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系．最后，根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配，以获取节点坐标的全局映射．仿真实验表明，采用所提算法可以加强定位精度，提高计算效率，在有25个节点的传感器网络中，定位误差要比dwMDS方法低大约5%。     

无线异构传感器网络泥石流监测系统概述

通过描述几种典型通用的泥石流监测方法,逐步引入基于无线传感器网络的泥石流监测技术,分别从传感器、节点、传输协议、系统建模、实现原理等方面对比论述无线异构传感器网络应用于泥石流监测系统的设计、实施和扩展,在此基础上提出了异构无线传感器网络应用于泥石流监测时面临的系列关键问题.希望通过归纳汇总可为无线传感器网络、异构传感器网络、泥石流实时监测和预警方法的基础理论研究和应用基础研究提供有价值的参考.     

无线异构传感器网络泥石流监测系统概述

通过描述几种典型通用的泥石流监测方法,逐步引入基于无线传感器网络的泥石流监测技术,分别从传感器、节点、传输协议、系统建模、实现原理等方面对比论述无线异构传感器网络应用于泥石流监测系统的设计、实施和扩展,在此基础上提出了异构无线传感器网络应用于泥石流监测时面临的系列关键问题．希望通过归纳汇总可为无线传感器网络、异构传感器网络、泥石流实时监测和预警方法的基础理论研究和应用基础研究提供有价值的参考．     

Online Distributed Fault Detection of Sensor Measurements

In wireless sensor networks (WSNs), a faulty sensor may produce incorrect data and transmit them to the other sensors. This would consume the limited energy and bandwidth of WSNs. Furthermore, the base station may make inappropriate decisions when it receives the incorrect data sent by the faulty sensors. To solve these problems, this paper develops an online distributed algorithm to detect such faults by exploring the weighted majority vote scheme. Considering the spatial correlations in WSNs, a faulty sensor can diagnose itself through utilizing the spatial and time information provided by its neighbor sensors. Simulation results show that even when as many as 30% of the sensors are faulty, over 95% of faults can be correctly detected with our algorithm. These results indicate that the proposed algorithm has excellent performance in detecting fault of sensor measurements in WSNs.     

一种低耗的无线传感器网络状态监测方法

传感器网络包含大量的微型无线传感器节点,并以无人值守的方式工作。为了有效地管理传感器网络,提出了一种模型辅助的传感器网络状态监测方法来支持传感器网络的状态监测,该方法的思想是在基站与节点上建立描述传感器网络状态的变化模型来辅助传感器网络状态的监测。实验结果表明:这种方法能够降低传感器网络状态监测的能量消耗。     

一种大概率强连通鲁棒性的无线传感器网络构造算法

针对无线传感器网络的软硬件必须具备鲁棒性、抗毁性和容错性的特点提出了一个具有大概率强连通鲁棒性的无线传感器网络构造算法并进行了仿真分析.该构造算法不仅具备WSN所要求的鲁棒性、抗毁性,而且也兼顾到传感器节点能量保护和网络功率控制.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致节点分布不均匀,路由平衡度较差,整体开销成本较大,能耗高等问题。为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法。构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络平衡路由的算法设计。实验结果表明,所提方法可提高无线传感网络中节点的均匀分布能力,降低整体能耗开销,减少能量消耗,有效实现无线传感网络平衡路由的算法设计。