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無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)技術(shù)研究
無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模也越來(lái)越大,希望從E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行查詢(xún)的用戶(hù)在不斷增加。由于E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)在功耗等方面的諸多限制,現(xiàn)有的E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足大量網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的各種查詢(xún)要求,迫切需要新的技術(shù)有效解決無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢(xún)問(wèn)題。而查詢(xún)一般可以分為針對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)的查詢(xún)和針對(duì)所有數(shù)據(jù)的查詢(xún)兩種情況,相應(yīng)的,無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)代表性的兩種查詢(xún)環(huán)境是針對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)的top-k數(shù)據(jù)查詢(xún)和針對(duì)所有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集查詢(xún)。

無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)技術(shù)研究
長(zhǎng)時(shí)間以來(lái),top-k查詢(xún)一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)各領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題。對(duì)top-k查詢(xún)的有效執(zhí)行是信息搜索的關(guān)鍵問(wèn)題之一。隨著諸如信息物理系統(tǒng)等新方向的延伸,大量的用戶(hù)將直接搜索物理世界中的信息,這對(duì)top-k查詢(xún)技術(shù)構(gòu)成了新的挑戰(zhàn)。作為無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中zui重要的功能之一,top-k查詢(xún)對(duì)許多應(yīng)用都至關(guān)重要,比如環(huán)境監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)測(cè)量、污染物分析等。其中一個(gè)重要應(yīng)用是用戶(hù)希望無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠持續(xù)地提取原始的或融合后的歷史top-k數(shù)據(jù)。而以往在持續(xù)監(jiān)視top-k查詢(xún)研究中的算法在持續(xù)歷史t叩-k查詢(xún)中并不合適。此外,無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)往往是多維的,而且從用戶(hù)的角度來(lái)說(shuō),會(huì)在不同的時(shí)刻,不同的用戶(hù)以不同的優(yōu)先級(jí)對(duì)不同的數(shù)據(jù)集提出查詢(xún)請(qǐng)求。因此,top-k查詢(xún)不僅應(yīng)該是多維的,還應(yīng)跨越時(shí)間區(qū)域。而且,多用戶(hù)查詢(xún)是zui重要的應(yīng)用場(chǎng)景。從系統(tǒng)的角度來(lái)看,數(shù)據(jù)的收集通常是由小的傳感設(shè)備完成的。不同于在數(shù)據(jù)庫(kù)或者有線網(wǎng)絡(luò)中用于搜索的數(shù)據(jù)中心,對(duì)于由小的E+E傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō),這些設(shè)備通常資源十分有限,因而系統(tǒng)的效率至關(guān)重要。數(shù)據(jù)收集查詢(xún)即將E+E傳感器采集的所有數(shù)據(jù)都收集到基站的查詢(xún)應(yīng)用,它在無(wú)線E+E傳感器的很多應(yīng)用中都占據(jù)了非常重要的地位。因?yàn)樾试跓o(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中是一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題,有效的收集信息對(duì)延長(zhǎng)無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命至關(guān)重要。zui近,研究者提出壓縮感知技術(shù),它是一種新型的可以從很少的壓縮度量中恢復(fù)稀疏數(shù)據(jù)的方法。由于真實(shí)世界數(shù)據(jù)往往具有稀疏性,壓縮感知技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。但是,由于任一時(shí)間的空間數(shù)據(jù)稀疏度往往不足夠低,現(xiàn)有的壓縮感知數(shù)據(jù)收集解決方案效果并不好。工作圍繞無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)技術(shù)研究這一中心展開(kāi),取得的研究成果包括如下幾個(gè)方面：提出了一個(gè)能夠高效處理持續(xù)歷史top-撒據(jù)查詢(xún)的架構(gòu)和查詢(xún)算法ECHT。采用基于數(shù)據(jù)融合的top-k提取算法用于用戶(hù)查詢(xún),通過(guò)設(shè)置合適的濾波器,使E+E傳感器節(jié)點(diǎn)不必報(bào)告自己所有的讀取數(shù)據(jù),從而進(jìn)一步減少通信開(kāi)銷(xiāo)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)論相對(duì)于持續(xù)監(jiān)測(cè)top-k查詢(xún)或者它的直接改進(jìn),或者是集中式數(shù)據(jù)收集方法,該方案不僅能夠大量減少總的通信開(kāi)銷(xiāo),而且系統(tǒng)的壽命也得到了指數(shù)性的延長(zhǎng)。提出了一個(gè)多維數(shù)據(jù)top-k查詢(xún)系統(tǒng)架構(gòu),能有效滿(mǎn)足資源有限的系統(tǒng)和大量查詢(xún)用戶(hù)的要求。多維數(shù)據(jù)top-k查詢(xún)即對(duì)多個(gè)用戶(hù)分別提出的各維數(shù)據(jù)的線性凸函數(shù)值的top-k查詢(xún),凸函數(shù)是賦予一定權(quán)重的多個(gè)未知數(shù)的和函數(shù)。該架構(gòu)可以與許多種具有*特點(diǎn)的查詢(xún)要求相適應(yīng),并且展示了如何進(jìn)行近似查詢(xún)和數(shù)據(jù)老化查詢(xún)。為此,E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中的E+E傳感器讀數(shù)被組織成一個(gè)有效的支配圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),支配圖是一種用于快速比較對(duì)各維數(shù)據(jù)賦予一定權(quán)重的和值大小的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。首先提出一個(gè)簡(jiǎn)單的用于用戶(hù)top-k查詢(xún)的提取算法,該方法能夠適應(yīng)用戶(hù)所提出的任何線性凸函數(shù)top-k查詢(xún)。仿真結(jié)果顯示,相比于集中式收集方案和對(duì)以前一維數(shù)據(jù)top-k查詢(xún)算法的簡(jiǎn)單擴(kuò)展,該方案能夠減少高達(dá)90%的通信開(kāi)銷(xiāo)。提出了一個(gè)利用矩陣完成技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的方法：有效數(shù)據(jù)收集方法(EDCA)。該方法降低了采樣比,減少了傳輸?shù)陌臄?shù)量,因此極大地減少了能量消耗,從而增大了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的工作壽命。有效數(shù)據(jù)收集方法首先從該E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)地選取一部分節(jié)點(diǎn)進(jìn)行采樣,然后把采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)路由樹(shù)直接發(fā)送到基站。為了精確地恢復(fù)出缺失的數(shù)據(jù),該方法將屬于NP-hard(?)問(wèn)題的秩zui小化問(wèn)題轉(zhuǎn)化成為一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在能量消耗方面,該方法比現(xiàn)有的集中式數(shù)據(jù)收集方法有顯著的減少,而且恢復(fù)的誤差也很小。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)的整體能耗得到了大幅度的降低,網(wǎng)絡(luò)壽命得到了很大的延長(zhǎng)。利用E+E傳感器數(shù)據(jù)矩陣的低秩和瞬時(shí)穩(wěn)定性的特點(diǎn),提出了一個(gè)能量有效的時(shí)空壓縮數(shù)據(jù)收集方法(STCDG),它適用于均勻的或任意網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。時(shí)空壓縮數(shù)據(jù)收集方法能夠減少全局通信量,并極大延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的壽命。同時(shí),該方法數(shù)據(jù)誤差可控,計(jì)算量小,傳輸控制簡(jiǎn)單。另外,證明了網(wǎng)絡(luò)傳輸可以達(dá)到很高的網(wǎng)絡(luò)容量?；谡鎸?shí)的和合成數(shù)據(jù),仿真了恢復(fù)誤差。為了論證該方法的網(wǎng)絡(luò)效率,仿真了在網(wǎng)格拓?fù)湎碌木W(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延和丟包率。進(jìn)一步的,還提出了一個(gè)時(shí)分多址時(shí)隙優(yōu)化分配算法,并使用仿真實(shí)驗(yàn)在網(wǎng)格拓?fù)浜腿我馔負(fù)湎聦?duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)挠行赃M(jìn)行了驗(yàn)證。

無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)技術(shù)研究
仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法在總的能量有效性和網(wǎng)絡(luò)容量等各個(gè)方向的性能都大大超過(guò)了集中式收集和壓縮數(shù)據(jù)收集(CDG)方法,CDG也是一種利用壓縮感知進(jìn)行數(shù)據(jù)收集查詢(xún)的算法。上述的研究將對(duì)無(wú)線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展起到積極作用。