容忍节点失效的传感器网络空间范围查询算法

提出了一种容忍节点失效的空间范围查询处理算法GSA。给出了理论上最节省能量的网格大小设置。提出了一种基于网格的查询结果收集调度策略,以避免查询结果收集过程中的消息碰撞问题。系统地分析了算法在不同节点密度、节点失效概率和查询区域大小条件下的查询成功率,以及不同节点密度、查询消息大小、感知数据大小、查询区域大小、节点失效概率条件下的能量消耗。理论和实验表明,在多数情况下,GSA算法优于现有的IWQE算法。

能量高效的无线传感器网络空间范围查询处理算法

现有无线传感器网络空间范围查询处理算法能量消耗大且当节点失效时查询处理过程易被中断,无法返回查询结果.文中提出了一种能量高效的算法ESA(Energy-efficient Spatial window query processing Algorithm).它将查询区域划分为若干个网格,每个网格中有一个簇头节点负责收集所在网格中其它节点的感知数据,对这些数据进行聚集运算得到部分查询结果,并将其发送至下一个网格的簇头节点,直至收集到查询区域内所有节点的感知数据,以生成最终的查询结果.ESA算法只需查询区域内的节点发送一次数据消息,减少了发送的数据消息数目.根据ESA的能耗公式给出了两种网格划分和簇头节点选择算法,以降低算法分发查询消息消耗的能量.设计了一种利用节点冗余保证查询处理过程鲁棒性的算法,避免了ESA因节点失效而中断.提出了两种感知数据收集算法,以减少簇头节点收集其邻居节点感知数据的能耗.最后,对ESA算法和现有的IWQE算法(Itinerary-based Window Query Execution)的性能进行了系统的理论和实验分析.分析结果表明:在绝大多数情况下,ESA算法在能量消耗、查询成功率和查询结果质量方面优于IWQE算法.

基于环扇区的无线传感器网络K近邻查询处理算法

现有传感器网络环境下的K近邻查询处理算法没有考虑节点失效对查询处理的影响,导致查询结果极易丢失.提出一种基于环扇区的数据收集算法RISC,以保证查询处理过程的鲁棒性.给出理论上最节省能量的环扇区大小设置,以减少算法的能量消耗.系统地分析了算法在不同节点密度、节点失效概率和查询区域条件下的查询成功率和能量消耗.实验结果表明,在绝大多数情况下,提出的基于环扇区的K近邻查询处理算法优于现有的基于路线的算法.