恶劣环境下无线传感器网络的数据存储问题研究

发布时间：2017-06-15 00:03

  本文关键词：恶劣环境下无线传感器网络的数据存储问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：许多新兴的传感器网络应用都部署在偏远的、人类无法靠近的恶劣环境中。在这类场景下,一方面很难长期近距离地部署大功率的基站;另一方面传感器节点包括sink节点在内会因自身的资源约束和外在环境的影响而发生故障。当传感器节点失效时,会造成其存储数据的丢失,进而严重影响到数据的可用性。因此,如何设计有效的存储策略以提高感知数据的可靠性成为当下的一个研究热点。本文首先对节点自身资源耗尽引起的数据存储问题进行研究,针对目前无冗余数据存储策略中存在的忽略节点存储、能量约束和数据检索成本的问题,提出了两种改进的无冗余数据存储算法以解决带有优先级的数据重分配和检索问题(DRRP):一种是基于最小费用流的集中式数据存储算法DPE22,另一种是基于节点协作通信的分布式数据存储算法22PD。这两种算法均在节点能量、存储容量受限的条件下最小化了数据重分配和检索的总能耗。对于外在环境而引起的不可预知的节点失效问题,简单的无冗余存储策略已无法保证数据的可靠性,为此可以引入编码机制以实现数据的冗余容错存储。为了解决基于编码的数据冗余存储方案中存在的遍历速度慢、译码效率低的问题,本文又提出了另外一种在恶劣环境下适用性更强的基于最小生成树的半随机化网络编码数据冗余存储算法QRNCDS。QRNCDS采用最小生成树遍历机制将k个源数据包分散存储到网络的所有节点上,而每一个节点则根据半随机矩阵的理论对接收到的源数据包进行编码,最终只存储一个编码数据包。通过理论分析和实验仿真,我们证明了所提的三种存储算法不仅能够减少通信的能耗,还能提高数据的存活率、延长数据的保存时间。
【关键词】：恶劣环境 无线传感器网络 数据存储 数据重分配和检索 网络编码
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP333;TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 研究目标与方法11-12
• 1.3 主要研究内容12-13
• 1.4 本文组织结构13-15
• 第二章 恶劣环境下无线传感器网络的数据存储问题研究15-30
• 2.1 无冗余的数据存储策略研究16-21
• 2.1.1 集中式数据重分配策略16-19
• 2.1.2 分布式数据重分配策略19-21
• 2.2 基于冗余的数据存储策略研究21-28
• 2.2.1 基于备份的数据冗余存储策略22-23
• 2.2.2 基于编码的数据冗余存储策略23-28
• 2.3 各存储策略存在的问题和挑战28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 两种无冗余的数据存储算法30-56
• 3.1 间歇性连接WSNs的数据存储问题30-33
• 3.1.1 网络模型30-31
• 3.1.2 能量模型31-32
• 3.1.3 传统的无冗余数据存储策略32-33
• 3.2 一种基于最小费用流的集中式数据重分配算法E~2DP~233-43
• 3.2.1 数据优先级机制33
• 3.2.2 DRRP问题定义33-34
• 3.2.3 E~2DP~2算法描述34-39
• 3.2.4 E~2DP~2算法的仿真验证与性能分析39-43
• 3.3 一种基于节点协作通信的分布式数据重分配算法D~2P~243-55
• 3.3.1 D~2P~2算法描述44-48
• 3.3.2 D~2P~2算法的理论性能分析48-51
• 3.3.3 D~2P~2算法的实验性能分析51-55
• 3.4 本章小结55-56
• 第四章 一种基于网络编码的数据冗余存储算法56-72
• 4.1 相关冗余存储策略分析56-57
• 4.2 一种基于最小生成树的半随机化网络编码数据冗余存储算法QRNCDS57-64
• 4.2.1 最小生成树57-58
• 4.2.2 半随机矩阵58-59
• 4.2.3 QRNCDS算法描述59-64
• 4.3 QRNCDS算法的理论性能分析64-65
• 4.4 QRNCDS算法的实验性能分析65-71
• 4.4.1 源数据包的遍历性能实验66-67
• 4.4.2 源数据包的恢复性能实验67-71
• 4.5 本章小结71-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 5.1 工作总结72-73
• 5.2 工作展望73-74
• 参考文献74-78
• 附录1 程序清单78-79
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文79-80
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目80-81
• 致谢81

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