能量有效的传感器网络不规则区域时空查询处理算法

为了减少不规则区域时空查询处理的能量消耗和提高查询结果准确性,该文提出了一种基于树的不规则区域时空数据收集查询算法,该算法将查询区域内的节点组织成一颗树,树中的节点依次将其感知数据发送至其父节点直至汇聚到树的根节点.针对不规则区域时空聚集查询,提出了一种基于路线的算法,该算法沿一条路线收集查询区域内节点的感知数据并对其进行聚集以生成最终的查询结果.这两种算法均通过将复杂的不规则查询区域划分为简单的凸多边形,降低了判断节点是否在查询区域内的计算复杂度,且保证仅查询区域内的节点发送感知数据,减少了能量消耗.仿真实验结果表明,该文提出的算法优于现有的针对规则区域的时空查询处理算法.     

能量有效的无线传感器网络数据收集协议

针对无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)中数据收集易丢失的特点,提出了一种能量有效的数据收集协议?该协议引入链路质量门限来构造骨干投递网,提高链路可靠性?在构造算法中分配的核结点和非核节点分别采用2种不同的时隙调度表来进行数据传输,该调度算法让暂时不参与数据传输的节点进入睡眠模式,降低节点能量消耗?协议采用管道投递(pipeline delivery)模式进行数据传输,避免传输过程中的互干扰?TOSSIM实验仿真表明,与CTP(collection tree protocol)协议相比,该协议在不计算睡眠调度算法获得的能量增益情况下,仍获得较好的传输开销和更高的能量利用率,减小了网络整体能耗?     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

路网中速度不确定移动对象的K范围近邻查询方法

K范围近邻查询是指查找给定范围区域内所有点的近邻对象。现有工作主要考虑对象固定不动情况下的K范围近邻查询,实际上对象不但可能移动,而且由于外界环境和自身情况等不确定性因素的影响,移动对象运动速度的不确定性也是客观存在的。基于此,本文考虑了速度不确定移动对象的K范围近邻查询,提出路网中速度不确定的移动对象的K范围近邻查询的处理算法,利用共享查询的思想减少了冗余查询的代价,最后,通过实验验证了所提算法的有效性。     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.     

传感器网络中一种基于簇的能量高效数据收集协议

针对在无线传感器网络中节点能量有限的特点,提出一种基于簇的能量高效数据收集协议CEDGP(Cluster-based Energy-efficient Data Gathering Protocol).该协议首先利用相关性对网络分簇;然后利用改进的最近邻居算法构建簇内的数据收集链路;最后将收集到的数据通过多跳方式传送至基站。仿真表明该协议比传统的基于簇的协议具有更好的能量效率和更长的网络生存期。     

PMkSK:一种空间关键字移动近邻查询并行处理方法

为了提高空间关键字移动k近邻查询处理效率,提出关键字影响集的概念,并设计了一种基于关键字影响集的空间关键字移动近邻查询并行处理方法.该方法包含一种并行查询算法和一种并行验证算法.首先,采用并行查询算法计算近邻结果;然后,确定查询区域,并在区域内查找包含的关键字影响集;最后,在查询者移动时不断通过并行验证算法验证影响集,以实现空间关键字移动近邻查询处理.实验结果表明:这2种算法的时间复杂度分别为O((log D+k)/k)和O(logk),均为现有对应算法的O(1/k),其中D为空间对象数目.在多核系统上,这2种算法的运行时间均比现有算法低一个数量级.基于影响集的并行查询处理方法避免了基于安全区域的移动k近邻查询处理方法中更新代价和更新频率难以同时取得最优的固有缺点,可以高效地处理关键字移动k近邻查询.     

基于格网划分的道路最近邻查询算法

针对现有道路最近邻查询算法均以数据点作为道路端点进行查询,并未考虑数据点在道路上的情况,使得在大数据量时查询效率不够理想的问题,利用格网划分算法进行解决。利用分治法的思想,将查询区域进行格网划分,缩小有效的查询区域,快速定位查询点所在道路,进而找到最近邻数据点。研究结果表明:当数据量足够大时,格网划分算法与增量网络扩张(INE)算法相比,查询时间明显降低,效率明显提升,格网划分查询的时间复杂度为O(1);当数据量较少时,格网划分算法与INE算法相比,查询时间减少并不明显,表明格网划分算法更适用于大数据量最近邻查询。     

WSANs中一种基于能耗自适应的多反应节点的选择算法

为减少无线传感器反应网络(WSANs)中传感节点和反应节点间数据包的传输距离及传输能耗,在分析了传感节点与多个反应节点共存模型的基础上,提出了一种分布式的跳数有限且能耗自适应的多反应节点选择算法,并给出了相应的最优解决方案的整数线性规划(ILP)描述.该算法在修改了贪婪转发路由算法的基础上,通过限定传感节点到反应节点的跳数以及重新计算从每个用于数据转发的传感节点到每个反应节点的能耗,来达到保证实时收集数据条件下降低网络总能耗及数据传输总距离的目的.仿真实验表明,该算法能够有效地实现数据收集的实时性与网络总能耗之间的平衡.图3,参8.     

可分级视频编码覆盖网非一致性随机成员构建算法

为了解决采用一致性随机成员算法进行节点管理而导致覆盖网(overlay)系统不具备QoS感知能力的问题,设计并实现了一种应用非一致性随机成员算法的overlay构建协议.在协议框架中,构成overlay的节点选择某一节点为邻居节点的概率与该节点的输出带宽成正比,这样在传输可伸缩编码视频(SVC)数据时,可避免出现上游节点丢弃部分媒体数据而降低下游节点接收质量的情况.测试结果表明,与一致性随机成员算法及多树算法相比,所提协议构建的overlay可以更加有效地支持SVC数据的传输.     

无线数据广播环境下k近邻查询研究

近邻查询问题是基于位置的查询的重要问题之一,是要找到距离查询点最近的k个对象的集合。无线数据广播技术能够有效地避免C/S模式在处理海量数据时的弊端,也能够对用户的位置信息进行隐私保护。将无线数据广播技术应用到k近邻查询中,利用Hilbert曲线组织空间结构,结合无线数据广播技术具有线性的特性,通过过滤和剪枝两个步骤,最终找到查询点的k个最近邻集合。     

一种改进型几何聚类指纹室内定位方法

为解决传统加权K最近邻算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中选取K值存在局限性影响定位精度的问题,提出了一种改进型几何聚类指纹室内定位方法。该方法首先利用网格分布在定位区域构建指纹点几何位置分布,采集指纹点接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指纹定位数据库;然后,利用支持向量机分类算法在解决高维度和非线性问题上的优势选取定位点的多个近邻指纹点,根据对定位贡献度的大小筛选近邻指纹点并构建几何聚类定位区域;最后利用WKNN算法进行定位。实验结果表明,提出的方法解决了传统WKNN方法中多边形定位区域在K值选取存在局限性的问题,具有更高的定位精度和工程实用性。     

基于位置感知的无线传感器网络聚类算法

针对以能量有效的方式收集传感器网络空间相关性数据的问题,本文提出了一种新的基于位置感知的无线传感器网络聚类算法.算法根据用户查询误差门限和基于位置信息的节点感知数据相异度矩阵,进行无监督数据挖掘,将监测区域划分成信息等价域.每个等价域选取域内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,从而减少了传输数据量,有效节省了网络能量.     

基于层次模型的kNN查询处理算法

针对当前基于二级网络模型的数据流k-最近邻(kNN)查询中网络流量大、查询结点负载重的问题,提出了一种新的网络模型,将二级网络模型扩展到更通用的层次网络模型。该模型改进了查询算法,在远程节点与查询节点间布置多个中间节点,以处理数据,降低网络数据传输量,减小查询结点的负载。理论分析和数值实验表明新算法能取得较好的结果。     

LLN中移动感知的节能父节点选择算法

针对低功耗有损网络现有移动性支持路由算法中父节点切换频繁、移动检测机制使用不可靠的瞬时路由度量、未考虑链路质量对能耗影响等问题,提出一种基于剩余通信时间(Remaining Communication Time, RCT)的移动感知节能父节点选择算法。首先,为了降低父节点切换次数并节省节点能耗,构建了基于RCT和通信成本的父节点选择函数,移动节点基于该函数值选择下一父节点。其次,为了避免在移动场景下由于瞬时路由度量不可靠而导致的不必要的父节点切换,在算法的移动检测阶段提出一种基于接收信号强度指标(Indicator of Received Signal Strength,RSSI)和RCT值的移动检测机制,父节点需要结合RSSI和RCT两个值来共同判断移动节点是否需要进行父节点切换。理论分析和仿真结果表明,算法在控制开销、网络生存时间、能耗等方面的性能均得到了提升。     

利用分布式切换提高单链路故障恢复树的QoS

在基于多生成树协议的城域以太网快速故障恢复机制中,为了表示单链路故障情况下网络延时的变化,该文提出了单链路故障下平均延时的概念,并且在修改现有单链路故障恢复树构建算法的基础上,提出利用分布式切换减小单链路故障下平均延时。分布式切换的基本思想是,发生故障后,各节点尽可能多地使用平均延时较小的蓝树上的路径和根节点相连,而不是将到根节点的整条路径完全切换到没有延时保证的红树上。仿真结果表明,分布式切换能够明显减小单链路故障下平均延时。     

无线传感器网络中基于稀疏投影的数据收集方案

考虑到现有的基于压缩感知的数据收集方法大多采用密集投影来收集节点的数据,导致数据传输代价过高、节点能耗过快缩短了网络生命周期,提出一种基于稀疏投影的数据收集方案(DGSP)。其步骤为:首先,设计一种基于最小化传输开销的稀疏投影矩阵用于节点数据采样,并利用亚高斯分布的尾部有界性证明其RIP性质;然后,以网络负载均衡和网络生命周期最大化为目标来构建数据收集树,并将树中节点的下一跳选择问题建模成半匹配问题;最后,提出改进的Hungarian算法在多项式时间内解决它。仿真结果表明:相比于目前典型的CDG,EDCA和MTT方案而言,DGSP的数据重构误差、能耗和延时等更低。     

一种有效的传感器网络区域查询算法

近年来,无线传感器网络基于事件查询的算法引起很多国内外学者的关注,也因而产生了不少的相关算法,它们大多主要体现在节点移动上。本文主要分析了现有的窗口查询算法的优缺点,针对当窗口中某个查询节点没有被收集而造成的空洞现象进行处理,以及在选择下一查询节点时考虑能量与距离的因素,提出新算法EQA(effective area query algorithm)。通过对算法进行仿真与分析,并与IWQE和ESA算法进行对比,结果显示新算法在网络耗能、查询质量、网络生命周期等方面都得到提高。     

物联网专用频点自组网驱动路由协议算法分析

为了解决物联网专用频点自组网网络节点能量消耗容易失衡,当节点数增加时易产生链路故障的问题,设计一种改进物联网专用频点自组网驱动路由协议算法.以感知现场、汇聚节点和Internet为主要结构,构建物联网专用频点自组网网络模型.模型采用多媒体印刷读物(multimedia print reader,MPR)集合综合选取节点机制,以网络节点总能量消耗以及能量代价为基础,通过节点优化目标函数,确保自组网能量消耗处于均衡状态.通过网络路由协议改进算法,采用最小覆盖集实现物联网专用频点自组网链路故障的修复.结果表明,改进后的算法对路由链路信息转发具有良好的吞吐性能,可以提高网络数据传输性和连通性,并可增加节点生存时间,最终提升数据包到达率和数据控制量.     

基于改进的AP和遗传算法的能量感知分簇路由协议

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限问题, 提出一种结合近邻传播算法(AP)和遗传算法的分簇路由协议(EAPGA). 该协议首先根据剩余能量、 节点间距离、 节点到基站的距离和节点中心度确定最优簇头; 然后在信道选择上, 通过簇头之间能耗偏差构建适应度函数, 并且利用遗传算法对每个信道进行寻优. 实验结果表明, 该协议保证了能量平衡和负载平衡, 使网络寿命达到最大化.