探讨相关性基于事件驱动无线传感器网络数据收集策略

论文导读：
摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）作为一种新兴的传感手段，紧密地将客观的物理世界与虚拟的信息世界结合在一起，极大地拓展了人们信息获取的能力。无线传感器网络的功能实现依赖于传感数据的收集，即传感器节点（Sensor Node）将采集到的环境数据传输至数据汇聚节点（Sink）的历程。由此，基于运用需求设计能量高效的数据收集协议一直是无线传感器网络探讨领域的热点之一。本论文在剖析无线传感器网络主要特点及其数据收集不足难点的基础上，根据不同的网络场景，探讨了基于事件驱动的数据收集不足。本论文中所述的网络场景主要包括：1）具有多数据汇聚节点的传感器网络；2）具有移动数据汇聚节点的传感器网络。针对以上各网络场景具有的特性，本论文所进行的探讨工作及主要贡献如下：1）在具有多数据汇聚节点的网络场景中，本论文首先利用传感数据间的空间相关性，在满足事件信息重构完整性和准确性要求的前提下，选择部分传感器节点作为传输代表将感知到的事件数据传输至合适的数据汇聚节点。文中将代表节点的选择历程和目标数据汇聚节点的选择历程综合建模为二值线性整数规划（Binary Integer Linear Programming）不足，以此优化数据收集历程的能量效率。但是，由于此二值线性整数规划不足被证明为NP-Complete不足，文中设计了关联度优先和距离优先两种启发式算法用于求取此不足的近似解。以上所述对策将传感器网络中空间相关数据的收集不足拓展至多数据汇聚节点的场景，在不损害所收集事件数据质量的前提下，合理地分摊了网络传输负载，并在很大程度上减少了参与数据收集历程的节点数量，以而提升了数据收集历程的能量效率。2）在具有移动数据汇聚节点的网络场景中，本论文关注于建立数据源节点与移动数据汇聚节点间通信的不足，以此为后续的事件数据传输奠定基础。首先，本论文在事件驱动的场景下对各典型位置服务算法进行了性能浅析，以能量效率的角度评价各算法对事件驱动场景的适用性。根据以上浅析，我们发现现有协议算法尚不能很好适用于事件驱动的场景。之后，针对已有算法有着的缺陷，本论文在拓展圆环搜索（Expanding Ring Search）算法的基础上，提出基于足迹搜索（Trail-based Search，简称TS）的对策。通过利用数据汇聚节点在移动历程中留下的“足迹”信息，TS对策能够成功建立数据源节点与数据汇聚节点间的通信通道，并且极大地提升了搜索历程的效率，降低了此历程的能量消耗。根据TS对策产生足迹并以此形成轨迹的机制，本论文进一步浅析了轨迹所具有的特性，包括轨迹的连续性，轨迹的长度，以及引入轨迹信息对搜索成功率的影响等，为深入优化参数设置提供支持。关键词：无线传感器网络论文事件驱动论文数据收集论文能量效率论文空间相关性论文位置服务协议论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要3-5
ABSTRACT5-7
目录7-10
表格索引10-11
插图索引11-12
第一章 绪论12-25

1.1 无线传感器网络概述12-19

1.1 无线传感器网络的基本结构13-14

1.2 无线传感器网络的主要特点和典型运用14-17

1.3 无线传感器网络的探讨重点17-19

1.2 无线传感器网络的数据收集不足19-22

1.2.1 数据收集的工作方式20-21

1.2.2 数据收集的传递方式21-22

1.3 本论文探讨工作22-25

第二章 无线传感器网络的数据收集协议25-35

2.1 数据收集协议的目标和性能评价25-26

2.2 基于静态 Sink 的数据收集典型协议26-30

2.1 分簇收集协议26-27

2.2 链式收集协议27-29

2.3 树型收集协议29-30

2.3 基于移动 Sink 的数据收集典型协议30-35

2.3.1 移动性的影响30-31

2.3.2 移动 Sink 路径规划的典型协议31-32

2.3.3 面向移动 Sink 的传输路由典型协议32-35

第三章 面向多 Sink 的空间相关数据收集对策35-51

3.1 引言35-38

3.1.1 空间相关性的探讨35-3论文导读：程成功概率的浅析73-784.7.2不足讨论78-794.8本章小结79-80第五章总结与展望80-825.1全文总结80-815.2探讨展望81-82参考文献82-91致谢91-92攻读学位期间发表的学术论文目录92专利92-93攻读学位期间参与的项目93-95上一页12
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3.

1.2 面向多 Sink 空间相关数据收集的探讨36-37

3.

1.3 本论文所述对策的主要内容及贡献37-38

3.2 不足描述38-40
3.

2.1 网络模型和相关假设38

3.

2.2 空间相关性模型38-40

3.3 不足建模40-42

3.1 BILP 建模40-42

3.2 算法复杂度浅析42

3.4 BILP 的求解算法42-46

3.4.1 关联度优先算法44-45

3.4.2 距离优先算法45-46

3.5 性能浅析46-50

3.5.1 Sink 节点数量的影响46-47

3.5.2 传感器节点数量的影响47-49

3.5.3 关联性参数的影响49-50

3.6 本章小结50-51

第四章 基于足迹信息的位置服务对策51-80

4.1 引言51-54

4.2 相关工作浅析54-59

4.

2.1 GLS 算法的浅析55-58

4.

2.2 GHLS 算法浅析58-59

4.

2.3 基于泛洪算法的浅析59

4.3 网络模型与相关假设59-60

4.4 基于足迹信息搜索的对策60-63

4.1 Sink 节点足迹生成机制61-62

4.2 搜索阶段搜索机制62-63

4.3 追逐阶段追逐机制63

4.5 性能浅析63-68

4.5.1 足迹连通性条件65-67

4.5.2 搜索时延比较浅析67

4.5.3 能耗比较浅析67-68

4.6 仿真浅析68-73

4.6.1 有效足迹阈值ε的影响浅析69-71

4.6.2 Sink 节点移动速度的影响浅析71-73

4.7 拓展探讨73-79

4.7.1 搜索历程成功概率的浅析73-78

4.7.2 不足讨论78-79

4.8 本章小结79-80

第五章 总结与展望80-82

5.1 全文总结80-81

5.2 探讨展望81-82

参考文献82-91
致谢91-92
攻读学位期间发表的学术论文目录92
专利92-93
攻读学位期间参与的项目93-95