无线传感器网络中能量高效的Top-k监测算法
本文选题:无线传感器网络 + 最小化通信能量 ; 参考:《计算机研究与发展》2014年11期
【摘要】:传感器节点由于电源能量耗尽的原因经常失效或废弃,因此研究无线传感网的高能效查询处理算法具有重要意义.Top-k监测返回k个最大(或最小)的感知值及相应的位置信息,可以帮助用户检测异常事件并定位发生异常事件的位置,对于用户具有重要的实际意义.已有的Top-k查询处理算法致力于返回精确或近似的查询结果,通信能量开销较高.以最小化网内通信开销的期望为优化目标,提出了基于过滤器的Top-k监测算法.首先,提出了过滤器的健壮性并给出了通信开销模型;其次,根据期望的均值内涵和感知数据的时空相关性,给出了过滤器失败概率的计算公式;最后,以最小化通信开销的期望为优化目标,证明了健壮的过滤器的最优阈值,并提出了基于过滤器的Top-k监测算法(filter based Top-k monitoring algorithm,FTM).理论分析和实验结果验证了该算法的正确性以及低能耗性.
[Abstract]:Sensor nodes often fail or abandon due to the energy depletion of power supply, so it is important to study the efficient query processing algorithm for wireless sensor networks. Top-k monitors and returns k maximum (or minimum) perception values and corresponding location information. It can help the user to detect the abnormal event and locate the location of the abnormal event, which is of great practical significance to the user. The existing Top-k query processing algorithm is dedicated to return accurate or approximate query results, and the communication energy cost is high. A filter based Top-k monitoring algorithm is proposed to minimize the expectation of communication overhead in the network. Firstly, the robustness of the filter is proposed and the communication overhead model is given. Secondly, according to the connotation of the expected mean and the temporal and spatial correlation of the perceived data, the formula for calculating the probability of filter failure is given. With the expectation of minimizing communication overhead as the optimization goal, the optimal threshold of robust filter is proved, and a filter based Top-k monitoring algorithm (filter based Top-k monitoring algorithm is proposed. Theoretical analysis and experimental results verify the correctness of the algorithm and its low energy consumption.
【作者单位】: 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316200) 国家自然科学基金项目(61190115,61033015,60933001);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(60831160525) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(HIT.NSRIF.201180)
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【参考文献】
相关期刊论文 前1条
1 毕冉;李建中;程思瑶;;无线传感器网络(ε,δ)-近似Top-k查询处理算法[J];通信学报;2011年08期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 梁俊斌;马行坡;奎晓燕;;查询驱动模式下两层传感器网络Top-k查询汇聚算法研究[J];电子学报;2014年10期
2 周腾腾;陈林祥;胡奥;;RRTA:一种基于顺序读取的有效Top-K查询算法[J];计算机工程与应用;2013年17期
3 樊明锁;汤志俊;陈华辉;钱江波;董一鸿;;分布式环境下连续概率Skyline查询[J];计算机工程与应用;2013年15期
4 兰超;张勇;邢春晓;;海量多版本文档的加权持久性top-k检索[J];计算机研究与发展;2013年S2期
5 樊文飞;怀进鹏;;Querying Big Data: Bridging Theory and Practice[J];Journal of Computer Science & Technology;2014年05期
6 吴云龙;刘国华;;多用户偏好的Top-k查询处理算法研究[J];计算机与数字工程;2014年10期
7 黄玉龙;邹循进;刘奎;苏本跃;;GPU加速的分段Top-k查询算法[J];计算机应用;2014年11期
8 王妍;郝秀苹;宋宝燕;李雪城;邢增伟;;基于大规模智能电网网格结构的查询方法[J];计算机应用;2014年11期
9 刘亦韬;胡维华;;一种处理Top-k逆向查询的分支界定算法[J];杭州电子科技大学学报(自然科学版);2014年06期
10 慈祥;马友忠;孟小峰;;一种云环境下的大数据Top-K查询方法[J];软件学报;2014年04期
相关硕士学位论文 前4条
1 刘卉;无线传感器网络高效数据收集及查询算法研究[D];湖南大学;2012年
2 樊明锁;分布式环境下面向移动对象的Skyline查询[D];宁波大学;2013年
3 刘宾;支持文本属性和数值属性的关系Top-N查询处理[D];河北大学;2014年
4 刘飞飞;基于p-范数距离的Top-N查询处理[D];河北大学;2014年
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 纪红;无线传感器网络:未来新的高技术产业[J];当代通信;2004年21期
2 李志刚,周兴社;传感器网络[J];计算机应用研究;2004年12期
3 臧丽娜;许明;赵晶;;无线传感器网络的研究与应用[J];商场现代化;2006年27期
4 胡晓荷;;将安全从鸵鸟做到麻雀——北京理工大学胡昌振教授谈无线传感器网络安全[J];信息安全与通信保密;2006年10期
5 刘月阳;李娜娜;纪红;乐光新;;无线传感器网络中基于能量的成簇协议[J];无线电工程;2006年10期
6 马碧春;;无线传感器网络在医疗行业的应用展望[J];中国医院管理;2006年10期
7 戴宁江;邱慧敏;;无线传感器网络的安全问题及对策[J];中国无线电;2006年10期
8 姜华;袁晓兵;付耀先;刘海涛;;无线传感器网络中信道仿真模型的研究[J];计算机仿真;2006年11期
9 邱建林;陆桑璐;陈道蓄;;一种无线传感器网络的多优先级数据聚集协议[J];小型微型计算机系统;2006年11期
10 陆克中;黄刘生;万颍渝;徐宏力;;无线传感器网络中传感器节点的布置[J];小型微型计算机系统;2006年11期
相关会议论文 前10条
1 唐云龙;;无线传感器网络系统实验分析[A];工程设计与计算机技术:第十五届全国工程设计计算机应用学术会议论文集[C];2010年
2 杜景林;陈力军;谢立;;无线传感器网络与互联网集成体系结构[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年
3 刘昊;;面向电子智能服装的人体无线传感器网络构建[A];“力恒杯”第11届功能性纺织品、纳米技术应用及低碳纺织研讨会论文集[C];2011年
4 李华;李文秀;;无线传感器网络技术在养殖业污染防治上的应用前景[A];全国畜禽和水产养殖污染监测与控制治理技术交流研讨会论文集[C];2008年
5 李洁;任海风;;K重覆盖无线传感器网络优化[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年
6 余e,
本文编号:2063497
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/2063497.html