无线传感器网络多查询的节能优化

提出了一个无线传感器网络多查询的节能优化方案。该方案通过建立相似查询判断算法把多查询中的相似查询分为一组,并在每一组找一个能使传输能耗达到最小的中继节点作为处理节点。组内节点的数据都传送到该处理节点,并由该节点利用数据处理函数处理数据,然后再传到基站。这样就减少了网络中数据的传输量,从而有效地节省了网络的能量,达到能量的最大化利用。     

无线传感器网络数据环区域查询处理算法

针对无线传感器网络节点能量高效问题以及Skyline查询位置属性决策问题,提出了基于无线传感器网络数据环区域查询处理算法。该算法以查询位置P为中心进行数据环划分,查询位置P最近的K个Skyline值时,根据剪枝策略只需对距离小于P的其它属性值进行比较,从而缩小了数据规模,提高了查询效率。另外,环内节点采用链簇式结构组织,环内查询处理过程采用串行数据处理与并行数据处理模式,从而提高了K-Skyline的数据查询能耗与节点处理延迟。仿真实验表明,数据环区域查询处理算法比Flooding算法与TAG算法具有更小的数据处理能耗和延迟。     

无线传感器中数据管理技术的探讨

无线传感器网络是一门获取和处理信息的新兴技术,它以数据为中心,提供数据采集、处理和查询功能,其根本任务是准确获取物理世界的有价值信息。数据存储和数据查询是无线传感器网络研究中的重点和热点问题。本文探讨了无线传感器网络的数据存储与查询技术。     

无线传感器网络中的数据查询

无线传感器网络以数据为中心,提供数据采集、处理和查询功能.数据查询是无线传感器网络研究中的重点和热点问题.本文从查询过程的角度出发,对目前传感器网络数据查询研究现状进行了系统总结.在此基础之上,考虑传感器网络的异构性,提出了一种基于感知数据之间的数据信息的查询模型,并设计了感知数据交互必须的数据标签,给出了这种数据查询的应用实例.分析表明,该种数据查询能够大大提高传感器网络的查询效率,同时增强网络的健壮性,延长传感器网络使用寿命.     

无线传感器网络中基于关联度的多查询优化

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络,用户通过基站向网络提出查询请求获取所需数据。如何通过多查询的优化来减少传感器节点的能耗以延长网络生命期是无线传感器网络中需要解决的关键问题之一。提出了基于关联度的多查询优化算法,其基本思想是节点通过节点与候选父亲节点之间的关联度来选择父节点,从而被相同查询覆盖的节点聚集成一个组,多个查询间共享组中节点的数据,在网络中对查询数据进行有效的融合,充分减少了网络的数据传输量,延长了网络的生命期。理论分析和模拟实验表明该算法可以充分减少数据传输量,从而达到节能的目的。     

无线传感器网络中的Skyline查询处理技术

Skyline查询作为多目标决策的重要手段之一,在无线传感器网络应用中发挥着越来越重要的作用。对无线传感器网络中的Skyline查询处理技术进行了论述。首先讨论集中数据库中的Skyline查询算法。其次,讨论无线传感器网络中Skyline查询的典型应用。进而,根据无线传感器网络能量、存储和处理能力有限等特点,全面论述了无线传感器网络中的Skyline查询方法,并指出了今后的研究方向。     

SQLite在无线传感器网络中的应用研究

无线传感器网络是以数据为中心的,如何高效地管理好数据,从而加快无线传感器网络的应用部署,已成为数据库技术研究的热点领域.本文提出将嵌入式数据库SQLite应用于无线传感器网络中的数据管理,并且给出了具体的应用架构,本架构在无线传感器网络中通过提供元数据管理、支持SQL语言查询、网络拓扑管理等功能,来确保网络的数据管理的高效、准确、节能.     

基于多态蚁群系统的无线传感器网络数据聚集算法

针对无线传感器网络能量受限的特点，将多态蚁群系统原理用于无线传感器网络的数据查询和聚集中，提出并仿真实现了一种能够均衡无线传感器网络能耗的算法。仿真结果表明，基于多态蚁群系统的无线传感器网络数据聚集算法能够有效延长无线传感器网络在执行数据查询和聚集任务时的生存时间。     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline 查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一 种近似Skyline 查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部 分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline 查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节 点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以 避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求, 节能地处理传感器网络中的近似skyline 查询.     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一种近似Skyline查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求,节能地处理传感器网络中的近似skyline查询.     

无线传感器网络的数据存储和索引技术

研究影响无线传感器网络数据存储和查询效率的应用指标,如查询比率和采样频率。对无线传感器网络数据存储方法与各种应用指标的关系进行定量分析和比较,给出各种方法的典型应用场景,为无线传感器网络的数据存储和索引技术设计提供了参考。     

无线传感器网络数据管理技术研究进展

无线传感器网络本质上是一个以数据为中心的网络,它处理的数据为传感器采集的连续不断的数据流.因此,现有的数据管理技术把无线传感器网络看作为来自物理世界的连续数据流组成的分布式数据库.由于传感器节点的计算能力、存储容量、通信能力以及电池能量有限,再加上flash存储器以及数据流本身的特性,给数据管理带来了传统分布式数据库系统没有的一些新挑战.从数据库系统的体系结构、数据存储与索引技术、数据模式、查询处理及优化技术等方面介绍了无线传感器网络的数据管理技术的研究现状.     

一种高效节能的无线传感器网络Top-K查询算法

数据查询应用是无线传感器网络的基本应用之一,而查询最大(或最小的)的K个值即Top-K查询则是查询应用中的重要内容。高效节能是无线传感器网络应用中的关键问题。提出一种高效节能的Top-K查询算法ETQA(Energy-efficient Top-K Query Approach),该方法通过数据滤波的数据融合方法预防冗余数据的上传,达到节省节点通信量的目的。系统采用数据流模型在每个时刻更新"hop-K数据,以满足互联网上大量用户查询的需要。为了保证能量有效性,基站将适时调整节点的滤波器,阻止不必要的数据上传。同时,如果滤波器设置过高(或过低),将探寻必要的数据以保证Top-K值的正确性。实际采样数据的仿真实验结果表明,该方法较NAI VE, FILA和TAG算法能够大幅度节省无线传感器网络的整体能耗。     

Pull-Push查询处理在传感器数据库的应用研究

从查询角度而言,无线传感器网络可以看作是一个以节点感知、存储数据为基础的分布式数据库系统。通过实验数据验证了Pull-Push查询处理算法,可以有效节省传感器网络能量的消耗,进而延长网络的生命周期。     

现代优化技术在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络是由大量廉价、微小的传感器节点构成的,用于实时监测环境的无线自组织网络。由于无线传感器网络具有规模庞大、节点的计算和存储资源受限、网络拓扑动态不确定等特性,设计高性能的无线传感器网络常常会涉及传统的技术难以建模和求解的复杂优化问题。现代优化技术是一类新兴的具有较强全局搜索能力的启发式优化算法,是解决无线传感器网络中的复杂优化问题的有力工具。作者在研究现代优化技术在无线传感器网络中的主要应用领域,包括传感器节点的定位、网络节点的部署优化、网络覆盖优化、网络路由优化和数据融合问题的基础上,分析了现代优化技术在求解无线传感器网络中的复杂优化问题上的优缺点,并对该领域未来的发展趋势进行了展望。     

嵌入式在无线传感器网络中的应用研究

无线传感器网络作为一门多技术交叉融合的新研究领域,已经在网络管理与查询以及数据分发等方面取得了相当大的进展。围绕传感器网络与外部网络互连问题,重点研究基于32位ARM微处理器与嵌入式实时操作系统的嵌入式无线传感器网络架构以及无线传感器网络数据管理与查询模式,设计了基于Web的嵌入式传感器网络系统,在所构建的嵌入传感器网络平台上,通过应用CGI技术成功实现了嵌入式Web与浏览器之间页面的动态交互。     

无线传感器网络和网格结合关键问题研究

网格和无线传感器网络的结合可以弥补无线传感器网络数据处理能力的不足，提高传感数据利用率，增加数据价值。但网格和无线传感器网络结合面临着连接、扩展性、任务调度等一系列问题。本文提出一个结合框架来实现无线传感器网络和网格的结合，并分析了在构建结合框架过程中面临的问题和解决思路。     

基于移动Agent中间件的WSN数据聚集算法

数据聚集技术是无线传感器网络的一项重要的支撑技术.在数据聚集技术基础上,提出基于移动代理中间件的无线传感器网络数据聚集方案.以层簇式拓扑结构,分析了节点能量的消耗,给出实现数据查询任务的派发算法和数据查询结果的收集算法.仿真实验证明该方案能有效的节省网络能量耗损,延长网络生存周期.     

无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

两层传感器网络中安全Top-k查询处理技术综述

无线传感网中安全数据查询技术的研究已引起了广泛的关注,其中以存储节点为中间层的两层传感器网络中安全Top-k查询技术的研究具有重要的现实意义。现有的安全Top-k查询技术主要针对查询过程中数据的隐私保护和查询结果的完整性验证等问题开展研究工作。从安全性能和通信性能两个维度出发对现有的两层传感器网络中的安全Top-k查询技术进行了总结,介绍了网络模型查询模型,以及查询过程中存在的安全性问题;同时分析和总结了现有的各协议所采用的关键技术以及其主要优点和不足,最后指出了未来可能的研究方向。