本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 能量均衡��； 參考：《電子與信息學(xué)報》2014年06期

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中top-k查詢處理的節(jié)點能量高效以及實現(xiàn)各節(jié)點的能量消耗均衡,可以有效延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。該文提出一種基于采樣技術(shù)和節(jié)點空間相關(guān)性,來實現(xiàn)節(jié)點的能量均衡和高效的查詢處理算法,稱為能量均衡采樣(e,d)近似top-k算法EBSTopk(e,d)。首先對傳感器網(wǎng)絡(luò)進行分區(qū)處理,利用區(qū)域內(nèi)兩兩節(jié)點間的空間相關(guān)性對其建立線性回歸預(yù)測模型和高斯預(yù)測模型;然后根據(jù)用戶給定的相對誤差界e和置信水平1-d建立節(jié)點高相關(guān)性預(yù)測準(zhǔn)則;最后根據(jù)上述預(yù)測模型和準(zhǔn)則,提出基于反復(fù)隨機采樣的能量均衡算法EBSTopk(e,d)-LR和EBSTopk(e,d)-MG。實驗表明,所提出的EBSTopk(e,d)算法減少了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的全局能量消耗,且在多次top-k查詢后各節(jié)點的能量消耗達到均衡。
[Abstract]:The node energy efficiency of top-k query processing in wireless sensor networks and the energy consumption equalization of each node can effectively prolong the lifetime of the network. In this paper, an energy equalization and efficient query processing algorithm based on sampling technique and node spatial correlation is proposed, which is called energy equalization sampling (top-k) approximate top-k algorithm. Firstly, the sensor network is partitioned, and the linear regression prediction model and the Gao Si prediction model are established by using the spatial correlation between the two nodes in the region. Then, according to the relative error bound e and confidence level 1-d given by the user, the node high correlation prediction criteria are established. Finally, based on the above prediction models and criteria, an energy equalization algorithm based on repeated random sampling is proposed. The experimental results show that the proposed EBSTP algorithm reduces the global energy consumption in wireless sensor networks, and the energy consumption of each node reaches equilibrium after multiple top-k queries.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南京大學(xué)計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：國家973計劃項目(2014CB744900) 教育部博士點基金(20103218110017) 航空科學(xué)基金(20115552030) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程 南京航空航天大學(xué)青年科技創(chuàng)新基金(NN2012102,NS2013089) 南京航空航天大學(xué)研究生開放基金(KFJJ120222)資助課題
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1999241