一种物联网数据管理框架研究

物联网是一种由智能实体持续不断地产生数据、物体和物体之间互联互通以及通过互联网将数据进行传输的网络范例。目前,管理和利用由这样一类实体产生的海量数据的解决方案尚不成熟。传统的数据管理解决方法在满足物联网复杂的应用需求方面存在缺陷和不足,主要是因为受到物联网的全球规模限制。针对物联网数据管理,当前关注的焦点主要是传感器网络。主要探究了关于物联网或物联网各子系统的数据管理解决方案。最终提出一种关于物联网的数据管理框架,它采用一种联邦的、以数据源为中心的方式连接拥有丰富数据的实体,并将其作为综合性物联网数据管理方式的一种探讨,为未来物联网的潜在应用和服务提供支撑。

基于云计算与服务指标的能量有效分簇算法

针对传统WSNs分簇算法未考虑节点规模、剩余能量与位置、簇的分布性以及融合数据有效性等问题,提出一种云计算与服务指标的能量有效分簇算法。算法结合云计算,将算法的执行迁移至云端,云端采用评估函数选取下轮簇头;采用覆盖面积最大化理论对簇进行均匀划分;通过云端对历史数据的分析进行融合数据的预测传输。OMNet++仿真结果表明,改进算法可以有效地延长网络生存周期并降低网络能耗,效果优于传统分簇算法。

基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架研究

客户端/服务器(C/S)模式和移动代理(MA)模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足;为了更好地降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架;将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头-sink和簇头一簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合;这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。

基于无线传感网的MA计算模式性能分析

客户机／服务器计算模式和移动代理计算模式是无线传感器网络中使用最为广泛的两种模式，传统的C／S计算模式无法保证数据传输的可靠性且在网络中会出现能量空洞问题。通过仿真实验比较不同参数对两种计算模式的延时和能量消耗的影响。结果表明，MA计算模式的网络性能在数据传输可靠性和能耗均衡方面更优于C／S计算模式。