海水养殖监测系统无线传感器网络节点数据传输研究

文章将无线传感器网络应用于海水养殖监测系统,根据海上养殖监测的特点,提出一种适合于海水养殖的节点数据传输机制,对应于正常数据和异常数据,采用自适应的数据传输机制进行数据传输,降低传输数据量,进行了网络能量优化。仿真结果表明,在异常数据率较小的情况下,自适应的数据传输中节点产生的平均数据量和平均冗余数据量比普通的事件驱动型数据传输要小很多,大大降低了能耗,提高了传输效率。在信道传输质量比较差的情况下,自适应的数据传送机制提高传输效率更明显。

无线传感器网络中一种能量高效的skyline查询算法

针对分布式无线传感器网络环境下的skyline查询问题,提出了KSkySenor算法,有效地从传感器网络中获取更有意义的skyline结果;KSkySenor算法对感知数据进行预处理计算每个元组的支配能力,按照支配能力与各维度值之和对其进行排序,设计了一个基于聚簇的结构用于收集所有传感器读数,提出了一个剪枝方法用于渐进的从传感器网中获取skyline结果集;实验中分别改变传感器网络规模大小、数据维度、支配属性个数k,对KSkySensor算法进行测试,实验结果表明KSkySenor算法与先前的skyline查询处理算法相比具有很高效率,减少了无线传感器网络中的数据传输量,延长了网络生命周期。

无线传感器网络数据融合研究综述

由于无线传感器网络存在能量约束问题,因此在网内进行数据融合是降低节点消耗的重要手段之一。文章在简单介绍融合模型的基础上,重点分析目前提出的主要数据融合机制—应用层的数据融合、网络层的数据融合、独立的数据融合,最后给出了结论和展望。