传感器网络中基于蚁群算法的实时查询处理

无线传感器网络因不同应用而被广泛部署于各种场合,通常被视为分布式数据库.可以通过向该类数据库发布查询请求来获取事件相关的响应信息.一些具有实时需求的应用对查询时延要求较高,而目前存在的查询算法通常不能很好地满足实时查询应用的需求.针对此类特定应用,提出了基于蚁群优化的实时查询处理算法,该算法采用基于事件重要性的分环存储策略和基于蚁群算法的分布式搜索机制,充分利用蚁群优化算法的自组织和正反馈等特征,综合提高查询处理算法的节能性、实时性及查询请求接受率,为分布式动态并行实时查询应用提供新的思路.执行过程仅需局部环境信息即可有效获取指定事件信息并动态确定事件副本的数目及其位置.理论分析和实验表明,此算法既能在一定程度上提高节能性和查询成功率,又能显著缩短查询时延,与现有的算法相比,具有明显的优越性.

数据广播环境下实时查询处理

现有的实时数据广播研究中,只考虑了具有截止期约束的单个数据请求的调度问题,而支持实时查询处理的数据广播技术尚未得到足够的关注。该文研究在on-demand数据广播环境下,如何有效地处理实时查询问题,提出一种新的数据调度算法(QSA)。通过仿真实验与目前最为有效的数据请求调度算法SIN进行了比较,结果显示QSA具有更低的错过截止期比率,在最好的情况下,QSA比SIN降低了17.45%。

无线传感器网络能量有效的实时查询处理方法

实时性和能量有效性是战争、抢险救灾等无线传感器网络系统应用的重要指标,因而提出了在查询截止期内,访问节点数目最大化,同时尽可能减少能量消耗的方法.此方法提出了松弛时间和数据传递模式的概念,并利用松弛时间计算跳步数的门限值,对比节点的不同路由方式的跳步数和门限值的关系,从而确定节点的数据传递模式,制定有效的实时查询计划的查询处理方法.仿真实验证明,利用这种查询处理方法能够有效的提高在截止期内查询的准确度和减少查询所需能量.

基于关系数据库的实时XML数据查询处理

力图用成熟的关系数据库查询机制处理符合DTD的XML文档。提出了一整套数据模型、转换规则和算法描述,可以将XML文档转换为关系元组,从而达到用XML实现基于关系数据库的实时数据一致性查询处理的目的。

On-Demand数据广播环境下实时有序查询处理

在On-Demand数据广播环境下,广播服务器基于用户发送的数据请求等信息进行调度决策来满足用户的数据访问需求。在很多实际应用中,用户的数据请求需要在一定时间段内得到满足,即数据请求是有截止期的。现有研究只考虑了具有截止期约束的单个数据请求的调度问题,而实时查询处理即用户以查询为单位依次发送多个数据请求的研究尚未得到足够的关注。本文重点研究了On-Demand数据广播环境下如何有效地处理实时有序查询这一问题。基于对该问题的分析,定义了一类新的调度问题ROBS并证明了ROBS的Off-Line版本是NP-Hard的;提出了一种新的考虑查询语义的On-Line调度算法OL-ROBS,该算法通过综合考虑数据请求个数、查询截止期和查询剩余数据请求个数来确定待广播数据项的优先级;为提高OL-ROBS的执行效率,设计了一种裁减算法,用以减少调度决策的搜索空间。模拟实验将OL-ROBS与目前最为有效的实时数据请求调度算法Sinθ-进行了比较,结果显示OL-ROBS具有更低的错过截止期比率。