無線傳感器網(wǎng)絡聚集查詢關鍵技術研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡是目前IT研究領域中的熱點研究之一。面向大規(guī)模、資源有限的無線傳感器網(wǎng)絡,如何進行節(jié)能的,可擴展的,可容錯的數(shù)據(jù)聚集查詢是我們面臨的一大挑戰(zhàn)。聚集查詢是傳感器網(wǎng)絡查詢處理中的關鍵查詢之一。
　　 本文針對WSN(Wireless Sensor Networks,WSN)中聚集查詢技術的通信量、可擴展性、容錯性等問題,對不重復記錄值查詢、中位數(shù)查詢、均值查詢、以及移動環(huán)境下的聚集查詢等關鍵技術進行了研究,對于推進無線

2、傳感器網(wǎng)絡高效聚集查詢的研究和實用化具有一定的理論意義和應用價值。
　　 本文首先對聚集查詢中不重復記錄值查詢進行了研究。由于傳感器網(wǎng)絡在節(jié)能,網(wǎng)絡規(guī)模,容錯性等方面的要求,集中式聚集算法已經(jīng)非常不適合用于這種環(huán)境下。提出一種基于WSN的不重復記錄值近似算法。該算法能充分利用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合和多路徑路由技術來減少網(wǎng)絡能耗,同時能避免重復計數(shù),提高算法的容錯性。在算法中,網(wǎng)絡中各節(jié)點產(chǎn)生其摘要數(shù)據(jù)-子FM(Flajolet Marti

3、n,FM)序列,然后,各FM序列經(jīng)過網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合以及層層傳遞后,最終匯集到根節(jié)點形成全網(wǎng)的FM序列,最后在匯聚節(jié)點使用這個遠小于全網(wǎng)數(shù)據(jù)集規(guī)模的、可用于代表全網(wǎng)數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)的FM序列,迅速獲得不重復記錄值的近似結(jié)果,從而避免了將各傳感器節(jié)點的所有數(shù)據(jù)都傳輸至根節(jié)點。仿真結(jié)果顯示該算法能耗低、容錯能力強、誤差范圍可控,能有效地延長網(wǎng)絡的生存期。
　　 由于節(jié)點失效、通信失敗以及重復計數(shù)等問題都將導致對副本敏感的聚集查詢算法無法得到正

4、確的聚集值。為了減少誤差,降低能耗,提出了兩種中位數(shù)查詢算法-中位數(shù)查詢抽樣算法和中位數(shù)查詢近似算法。中位數(shù)查詢抽樣算法結(jié)合抽樣理論和網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合技術能得到中位數(shù)的近似值,能較大地減少網(wǎng)絡通信量。在中位數(shù)查詢近似算法中,各節(jié)點分別統(tǒng)計出每個感知值出現(xiàn)的不重復次數(shù),并抽取節(jié)點的K％個最常用感知值作為子樣本集；將子樣本集傳遞給上一層節(jié)點,經(jīng)過層層傳遞,最終在根節(jié)點形成全網(wǎng)的樣本集；將這個全網(wǎng)樣本集排序后獲得中位數(shù)的近似結(jié)果。實驗結(jié)果顯示所設

5、計的兩種算法能較大地減少網(wǎng)絡通信量、提高系統(tǒng)的健壯性。
　　 目前幾乎所有的聚集算法都要通過數(shù)據(jù)融合以及遠距離通信等方式收集全局的節(jié)點信息,然后聚集到一個單一的管理節(jié)點進行處理,因此這些算法存在著擴展性差、能耗較高等缺點。本文提出一種基于無線傳感器網(wǎng)絡的分布式均值查詢聚集算法,該算法只需在局部范圍內(nèi)計算結(jié)果而無需收集全局的節(jié)點信息,也不必完成數(shù)據(jù)融合以及遠距離通信等任務,還可以根據(jù)當前查詢結(jié)果自適應的調(diào)整查詢范圍,是一種分布式、

6、低能耗、擴展性強、能自適應查詢范圍的聚集查詢算法。
　　 本文針對LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)算法沒有考慮簇頭能量和地理位置的缺點,以及現(xiàn)有的集中式分簇算法雖然考慮了節(jié)點的地理位置,但只適用于靜態(tài)網(wǎng)絡環(huán)境下,提出一種適用于移動環(huán)境的無線傳感器網(wǎng)絡分布式分簇算法。算法根據(jù)節(jié)點的剩余能量以及與動態(tài)變化的簇心之間的距離來挑選簇頭,從而使網(wǎng)絡能量均勻消耗。與集