基于数据调度与检索的无线网络数据传播方法研究

发布时间：2017-04-22 20:00

  本文关键词：基于数据调度与检索的无线网络数据传播方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线数据广播是一种高效的并被广泛接受的数据传送方法。由于在无线网络中移动用户数目的增加以及硬件基础设施的限制,怎样由多条并行信道将各种各样的公共信息有效地传播给大量移动用户是一个急需解决的问题。因而,对此问题研究的关键是如何设计高效数据调度以及检索方法,以实现数据的快速传播、延长移动设备的电池生命周期、提高网络可扩展性、合理的利用带宽、以及节省用户等待时间等。在数据调度研究方面,本文研究如何在多条信道上合理地放置数据项,以解决信道带宽稀缺、移动设备电池有限等问题。根据广播数据的不同来源,该问题主要从两个角度着手研究：基于push无线数据广播以及基于pull无线数据广播(on-demand数据广播)。前者的优点是准备服务器广播数据的时间较少,缺点是在广播数据项的过程中数据是固定的并且是不可变的,因而不能满足所有移动用户的需求。而后者的优点是广播数据项可根据需要动态调整,并能满足所有移动用户的需求,缺点是在服务器上准备广播数据花费时间过多以及很难得到最优的性能。在数据检索研究方面,研究如何在多条信道间找到一种数据访问模式,以降低移动用户的等待时间以及能耗。根据移动用户配置的天线数目,该问题从两个角度着手研究：单天线以及多天线。目前,在现有的数据检索研究中,前者主要存在以下不足：未考虑两种冲突对数据检索的影响；未考虑移动用户在时间限制内下载请求数据的数据检索问题：忽略存在多个请求数据项的多请求数据检索问题。而后者未考虑多个请求数据的最优分组问题。基于此,本文取得的主要研究成果如下：(1) 研究无线网络中避免冲突的有时间约束的on-demand数据广播算法。为了避免数据调度过程中两种冲突以及降低信道切换次数,在客户请求时间受限的约束下设计如下策略：若期限允许,将在信道上放置该请求的所有数据项；否则,将在期限内尽放置最多的数据项,使得数据丢失率最小。实验结果表明所提出方法可有效地解决on-demand的数据调度问题,得到合理的数据广播序列,缩短广播周期,提高无线网络中数据传播的性能。(2) 研究MIMO无线网络中on-demand多媒体数据广播算法。针对多媒体数据的特殊性,提出一系列的方法解决多媒体数据在信道上的调度问题。其一根据每个多媒体数据所需的广播时间,利用生成二分图的方法,获取最合适的信道放置结果；其二分割最长的多媒体数据项,从而进一步平衡所有信道的广播周期。实验结果表明所提出方法可以进一步减少各信道间广播周期的差异。(3) 研究无线传感器网络中高效能的协作式MIMO路由算法。主要解决传感器节点的能量消耗问题,通过最小化传感器节点传送数据时的能耗,以延长无线传感器网络的生命周期。该算法引入可变簇规模的思想,从而在簇头剩余能量与簇规模之间达到平衡。实验结果表明所提出的可变簇大小方法可以平衡每一个簇的能耗,从而降低无线传感器网络的总能耗。(4) 研究非连续广播数据的数据检索算法。为解决MIMO并行数据检索问题,提出一种基于多天线调度并行数据检索的方法,以最小化每条天线上的访问延迟与能耗。该方法通过两个平衡因子计算信道权重并选择检索合适的信道。实验结果表明所提出方法可较好的实现并行数据检索。(5) 研究避免2-slot冲突的数据检索近似算法。主要解决2-slot冲突的数据检索问题,该问题通过构建DAG转变为集合覆盖问题。从单天线与多天线两个角度提出相应的数据检索算法,前者直接应用贪心集合覆盖方法解决,而后者先划分请求数据项,再应用贪心集合覆盖方法解决。实验结果表明所提出算法具有高准确度以及低时间复杂度的特性。与现有的算法比较时,显示出了优越的性能。(6) 研究MIMO无线网络中基于多请求多天线数据检索算法。针对多请求数据检索问题,将无线数据广播系统转变成一棵超树,使得从根节点到叶子节点所有可能数据检索序列的数目比DAG减少,从而节省集合覆盖的比较时间。针对多天线的数据检索问题,提出两种不同的分组方法,目的是将请求分配给不同的天线检索。实验结果表明所提出的方法具有平衡各天线间访问延迟的能力。与现有的算法比较时,显示出了较好的优越性。
【关键词】：无线数据广播 索引 数据调度 数据检索 数据调度序列 数据访问模式 超树
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 1 绪论14-24
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 研究现状及存在的问题15-20
• 1.2.1 索引15-17
• 1.2.2 数据调度17-19
• 1.2.3 数据检索19-20
• 1.3 本文主要的研究内容20-22
• 1.4 论文的组织结构22-24
• 2 无线传感器网络中能量有效的协作式MIMO路由算法24-36
• 2.1 引言24-25
• 2.2 可变簇大小的CMIMO算法25-30
• 2.2.1 基本思想25-26
• 2.2.2 方法描述26-30
• 2.3 系统模型与能量模型30-33
• 2.3.1 系统模型分析30-31
• 2.3.2 能量模型分析31-33
• 2.4 性能评价33-35
• 2.5 小结35-36
• 3 无线网络中ON-DEMAND数据广播问题研究36-74
• 3.1 避免冲突的ON-DEMAND数据广播算法36-51
• 3.1.1 引言36-37
• 3.1.2 数据广播模型37-38
• 3.1.3 问题形成38-41
• 3.1.4 UPF算法41-46
• 3.1.5 实验结果46-51
• 3.2 ON-DEMAND多媒体数据广播算法51-73
• 3.2.1 引言51-52
• 3.2.2 基础知识52-54
• 3.2.3 ON-DEMAND多媒体数据调度算法54-63
• 3.2.4 分析63-70
• 3.2.5 实验结果70-73
• 3.3 小结73-74
• 4 无线数据广播中单请求数据检索问题研究74-102
• 4.1 非连续数据并行检索调度算法74-83
• 4.1.1 引言74-76
• 4.1.2 问题定义76-78
• 4.1.3 数据检索调度方法78-80
• 4.1.4 性能评价80-83
• 4.2 避免2-SLOT冲突的数据检索算法83-99
• 4.2.1 引言83-84
• 4.2.2 问题形成84-87
• 4.2.3 2-SLOT冲突的数据检索近似算法87-95
• 4.2.4 实验结果95-99
• 4.3 小结99-102
• 5 单请求以及多请求ON-DEMAND数据检索问题研究102-132
• 5.1 多请求数据项的单请求数据检索问题102-113
• 5.1.1 引言102-103
• 5.1.2 问题形成103-106
• 5.1.3 多数据项请求的近似最优数据检索算法106-111
• 5.1.4 实验结果111-113
• 5.2 多请求多天线ON-DEMAND数据检索算法113-131
• 5.2.1 引言114-115
• 5.2.2 问题定义115-117
• 5.2.3 寻找数据检索序列的算法117-122
• 5.2.4 解决基于多天线的多请求数据检索问题的算法122-125
• 5.2.5 评价结果125-131
• 5.3 小结131-132
• 6 带有期限的单请求与多请求数据检索问题研究132-166
• 6.1 带有期限的多数据项树型检索算法132-150
• 6.1.1 引言132-133
• 6.1.2 问题基础133-136
• 6.1.3 数据检索树算法136-143
• 6.1.4 基于树的数据检索算法(EDFS以及UR)143-147
• 6.1.5 性能评价147-150
• 6.2 基于期限的多请求数据检索算法150-165
• 6.2.1 引言150-152
• 6.2.2 问题定义152-156
• 6.2.3 单请求数据检索算法156-160
• 6.2.4 基于期限的多请求分组算法160-162
• 6.2.5 实验分析162-165
• 6.3 小结165-166
• 7 结束语166-170
• 7.1 本文的主要研究成果166-167
• 7.2 对今后工作的展望167-170
• 参考文献170-178
• 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果178-182
• 学位论文数据集182

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本文编号：321126