传感器网络中健壮数据聚集算法

节约能量以提高网络寿命是传感器网络研究面临的重要挑战.网内聚集查询在中间节点对数据进行预处理,可以减少消息传送的数量或者大小,从而实现能量的有效利用,但是,目前的聚集查询研究假设采样数据都是正确的.而目前的异常检测算法以检测率作为首要目标,不考虑能量的消耗,也不考虑查询的特点.所以将两方面的研究成果简单地结合在一起并不能产生很好的效果.分析了错误和异常数据可能对聚集结果造成的影响,提出了健壮聚集算法RAA(robust aggregation algorithm).RAA对传统聚集查询进行了改进,在聚集的同时利用读向量相似性判断数据是否发生了错误或异常,删除错误数据,聚集正常数据并报告异常,使用户可以对网络目前状况有清晰的理解.最后,比较了RAA和TAGVoting(在使用TAG(tiny aggregation)算法聚集的同时利用Voting算法进行异常检测),实验结果表明,RAA算法在能量消耗和异常检测率方面都优于TAGVoting.

基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。