无线传感网中一种改进的分布式数据聚集调度算法

针对无线传感器网络中实时数据收集具有较高的延时问题, 提出了一种改进的无通信冲突的分布式数据聚集调度近似算法。该算法首先在最大独立集的基础上建立一棵根在sink的数据聚集树, 然后各个节点按数据聚集树分层进行数据调度。在数据聚集树的构造过程中, 对于两个相距两跳的支配点, 它们共同的、相距两跳的支配点, 通过距sink最近的支配点加入数据聚集树; 而在数据调度过程中, 采用一种新的选择标准从竞争集中选择节点进行数据调度。通过这两方面的改进, 有效地降低了数据的聚集延时。理论分析表明, 该算法的延时上界为14R+Δ; 仿真模拟的结果表明, 该算法产生的数据聚集延时远低于现有算法。     

一种传输能量固定的数据聚集调度近似算法

针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有较高的延时问题, 提出了一种改进的传输能量固定的数据聚集调度近似算法。该算法首先根据节点的通信半径构造一个网络通信图, 然后在该通信图中构造一棵数据聚集树, 使节点根据数据聚集树分层进行数据调度。在数据调度过程中, 首先将整个网络划分为若干个圆形区域, 然后对各个区域进行着色, 最后对颜色相同的区域同时进行节点的数据调度。理论分析表明, 该算法的延时上界为（X+1）²(Δ+12R+4)+R。仿真模拟结果表明, 该算法产生的数据聚集延时远低于现有算法。     

受SINR约束的最小延时数据聚集调度算法

针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有延时较高的问题,提出了一种改进的数据聚集调度近似算法。该算法首先构造一个连通支配集作为数据聚集树,使各节点根据数据聚集树分层进行数据调度;然后将整个网络划分为若干个边长相等的正方形区域,使每个区域中最多包含一个支配节点;最后对各个区域进行着色,并从颜色相同的每个正方形区域中任选一个普通节点,使它们能同时将数据汇聚到相应的支配节点。当数据从所有普通节点聚集到相应支配节点后,则将这些正方形区域构成一个大小相同的块,并采用四种颜色对这些块进行着色,使颜色相同的各个块中任选一条通信链路能够同时进行数据传输而不会发生通信冲突和干扰。理论分析表明,该算法的延时上界为K2Δ＋8K2R-3R;仿真模拟的结果表明,该算法产生的数据聚集延时低于现有算法。     

基于物理干扰模型的无通信冲突的数据聚集调度算法

针对基于物理干扰模型的最小延时数据聚集调度问题,提出一种改进的无通信冲突的数据聚集调度算法.该算法采用簇与局部聚集树相结合的调度机制,首先在小区域范围内形成簇,当头节点聚集簇内成员节点的数据后,这些头节点再在一个较大的区域内形成新的簇.与现有算法相比,该算法不是将簇内各成员节点的数据直接传输给头节点,而是先构造一棵根在头节点的局部数据聚集树,然后将整个网络划分为若干个边长相等且只包含一个节点的正方形区域,最后对节点所在区域进行着色,使颜色相同、其孩子节点为空或已完成数据调度的簇内成员节点根据局部聚集树进行数据调度.实验结果表明,与现有算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为(5 +logK+1△) (K+ 1)2.     

无线传感器网络延迟约束的MDC分布式轨道规划算法

针对引入移动元素后无线传感器网络数据面临的收集延时问题,提出了一种分布式的移动数据收集器(MDC)轨道规划算法.首先给出基于k跳支配集的MDC最小时延规划问题定义,并证明它是NP-hard.在基于集结的数据收集模式汇总,k跳支配节点作为集结点缓存传感节点收集的数据并在MDC到达时上传.然后,提出了一种高效的基于k跳支配集的MDC轨迹构建算法.算法通过分布式的k-跳支配集算法找出网络中的支配节点,进而通过Prim算法和Christofides近似算法对MDC的移动轨道进行规划.算法的正确性、k-跳支配集的界、时间复杂性和消息交换复杂性通过理论进行分析.最后,通过仿真实验验证了算法的有效性.仿真结论表明,与同类算法相比,所提出算法能够显著缩短MDC的移动轨迹,因而可以降低网络延迟.     

CRN中基于单位圆盘图模型的广播调度算法

广播调度是目前认知无线电网络中的研究热点之一,现有广播调度算法主要为近似算法,存在方案性能与最优解方案差距太大的问题。为此,提出一种基于单位圆盘图模型的广播调度算法BS-UDGM。构建一棵基于连通支配集的广播树,作为调度的基础结构,采用平面细分和着色技术对广播树进行优化,通过混合使用单播和广播通信模式,完成广播任务。仿真实验结果表明,相比其他调度算法,该算法在延时和冗余方面的性能明显提高。     

基于多生成树和子网-节点度联合权重的MCDS构造算法

提出了一种基于多生成树和子网-节点度联合权重的静态无线网络极小连通支配集MCDS构造算法SWNMCDS。算法首先设定一个概率p,每个节点随机生成一个概率并与p对比后决定是否成为候选根节点。两跳范围内的候选根节点相互交换信息,确定最终的根节点。每个根节点基于节点权重的连通树生成算法生成多棵连通树。最后基于子网-节点度联合权重选择连通节点,将多棵连通树连成极小连通支配集。经分析,SWNMCDS算法近似比上限为2β(2+H(Δ)),时间复杂度为O(Δ2),消息复杂度为O(Δ2)(Δ为最大一跳邻居节点集合的大小,β为生成树数目)。仿真实验表明,与经典MCDS算法比较,SWNMCDS所构造的连通支配集具有较小的规模。     

一个利用小顶堆构造哈夫曼树的C++算法

在研究了现有的一些算法的基础上,提出了一种新的构造哈夫曼树的c++算法.巧妙地运用了小顶堆的特点,以哈夫曼树的结点权值和结点指针组成的结构为小顶堆的数据元素,最初在小顶堆存放由叶子结点构成的若干个哈夫曼树的根结点的地址指针和作为关键值的权值,然后不断从小顶堆中取出一对权值最小的哈夫曼树的根结点指针,构造出这两个结点的双亲结点,并将双亲结点信息插入到小顶堆中.这种取出和插入的操作循环往复,直到构造出一棵独立的哈夫曼树为止.这一算法构思巧妙,简洁明快,具有很好的实际应用价值.     

基于分享度的最小连通支配集求解算法

以节点分享度作为选择分配点的优先级,提出一种最小连通支配集(CDS)求解算法.从根节点开始,将具有局部最大分享度的节点作为支配点,选择连接点与已确定的支配点连通,逐步构造网络的支配树,分析支配树的直径,计算支配树的平均跳数距离(AHD),从而评价网络的通信成本.实验结果表明,与CDS-BD-C2算法相比,该算法得到的CDS规模较小,且支配树的AHD平均减少12％.     

基于簇的无线传感网络流量负载的时隙调度协议*

针对大规模的无线传感器网络MAC协议在能量有效、低延时等方面的不足,提出一种基于簇的自适应时隙调度协议（ATSP）。整个网络由一些较小单位的簇组成,在每个簇内构造一棵数据聚集树,根据数据聚集树对节点每轮需要发送的数据流量进行加权,决定该节点的时隙大小;然后由簇头动态调节簇内节点时隙更新频率和顺序,可以降低时隙划分的能量和时间代价,减少节点的空闲侦听时间,避免串音。仿真表明,该协议有效地提高了网络能量有效性,延长了网络生存周期,降低数据包的延时。     

采用任意播方式的机会数据聚集算法

数据收集是无线传感网络研究的关键问题,是诸多无线传感网络应用的基础.降低数据聚集的延迟是数据聚集研究中的重点问题.现有的面向延迟的数据聚集算法,多是通过在树型网络结构上设计无冲突的节点调度算法,来降低数据聚集的延迟,没有考虑到无线网络数据易丢失的特性,不能达到期望的延迟效果.本文针对上述问题,提出一种采用任意播(anycast)方式的机会数据收集算法(OA算法).该算法利用机会传输(opportunistic transmission)的思想,用任意播方式传输数据,通过减少数据聚集中重传数据包的数目,来降低数据聚集的延迟.实验表明,与SPT(Shortest path tree)上的数据聚集延迟相比,该方法的发包数目减少了15%,延迟降低了10%.     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。     

基于主从支配点的无线自组网络广播算法及优化

文中提出了一种分布式主从支配点广播算法，节点利用局部拓扑结构选择支配点并对其进行主从划分，只有主支配点才对广播报文进行转发，从支配点负责监测网络的覆盖情况，当发现有未被覆盖的邻居节点时它就自动转化为主支配点，这样不仅降低了转播节点的数目，而且能够保证对网络的完全覆盖．在此基础上文中又提出了自剪枝规则对广播算法进行优化，自剪枝规则不会影响网络的完全覆盖性，并且能够进一步消除冗余转播节点，提高广播算法的性能．文章对算法的的正确性和有效性进行了理论分析，并通过仿真对它们的性能进行了验证和对比，结果表明它们优于其它广播算法．     

无线传感器网络中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

无线传感器网络的数据通信模式问题是目前的研究热点,针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大这一不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照 BFS 方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效地数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法：WIRES-G 和 DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对文中方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,文中调度算法与文中汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。     

WSN中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大的不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照BFS方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效的数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法:WIRES-G和DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对所提方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,将所提调度算法与所提汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

分布式同步系统Zookeeper的优化

针对分布式同步系统Zookeeper在大规模计算机集群上运行效率低下的问题,在研究手动设定响应节点方法的基础上,提出一种基于成员节点选举的自动设定响应节点算法。在一个大规模Zookeeper系统中,采用选举因子可配置的选举算法(包括计算能力、磁盘读写速度、请求率、失效率和网络延迟的测试),挑选出适合完成Zookeeper响应工作的一个或数个节点,进行数据更新请求的应答,降低系统的响应时间,提高系统的性能。实验结果证明,与目前手动设定响应节点相比,自动选举算法能够选举出最合适的节点,并且效率高,性能稳定。在对系统访问延迟的测试中,自动选举算法比手动设定响应节点的平均值减少了11%,且比手动设定响应节点的最大值减少了17%。     

WSN中基于树型标号系统的分布式路由算法

针对无线传感器网络中数据中心存储的路由问题,提出一种基于树型标号系统的分布式路由算法。将网络中的节点组织成以参考节点为根的树型结构,通过比较目的节点标号与邻居节点标号,选择转发节点,实现数据路由。分析与仿真结果表明,该路由算法的空间开销较低、路由效率较高,并且生成的路径接近最短路径。     

无线传感器网络邻近节点数据融合调度算法

现有的调度算法存在节点能耗大、数据收集时延长等问题。为此,提出一种能量高效的邻近节点数据融合调度(CNDAS)算法。该算法通过计算竞争集,产生无冲突的调度序列,并为兄弟节点分配连续的传输时隙,从而降低节点状态转换的频率,节省节点能耗。模拟结果表明,当网络规模较大时,CNDAS算法的能量有效性明显优于SCHDL算法。     

基于节点度-限制的数据融合树构建算法

在无线传感网络部分应用中,数据传输必须在指定时延约束下完成.因此,最小化网络时延和最大化网络寿命成为无线传感网络的研究热点.为此,提出基于节点度-限制的数据融合树构建DC-DATC(Degree-Constrained-Based Data Aggregation Tree Constructing)算法.DC-DATC算法减少了高节点度对数据融合时延的影响.依据预设的节点度阈值,只有节点度小于阈值的节点才能加入数据融合树.利用数据融合树传输数据,降低了数据传输量,提高了能量利用率.实验结果表明,DC-DATC算法降低了融合时延,且平衡了网络能耗,最终实现了网络寿命的扩延.