本文關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)存儲與查詢 改進(jìn)GHT算法 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡 通訊能耗　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和查詢是提高整體網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率的關(guān)鍵技術(shù),目前以數(shù)據(jù)為中心的分布式存儲策略逐漸成為主流,而其中的基于地理位置哈希表(GHT)算法更是應(yīng)用最廣泛的一種算法。本文深入分析和研究了影響無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)存儲和查詢的關(guān)鍵因素以及傳統(tǒng)GHT算法存在的問題,進(jìn)而提出了改進(jìn)的GHT算法。在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲時,數(shù)據(jù)采集點(diǎn)將采集到的信息存儲到利用Hash函數(shù)(在不同環(huán)境下可根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定)計算出位于Hash映射位置距離最近的節(jié)點(diǎn)上。此時,存儲節(jié)點(diǎn)檢查自身通訊量,當(dāng)超出自身通信閡值(閾值根據(jù)具體情況設(shè)置)時,此存儲節(jié)點(diǎn)將通過Hash函數(shù)計算出另一個位于此函數(shù)位置距離最近的一個節(jié)點(diǎn)上,其余采集節(jié)點(diǎn)將會按照貪心搜索最短路徑方式尋找存儲點(diǎn)。以此類推,每個存儲點(diǎn)都將實(shí)時計算其通訊量,在其通信量超出其自身通信閾值時做出相同策略;在進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時,數(shù)據(jù)查詢節(jié)點(diǎn)將按照Dijkstra算法最搜索離自己最近的數(shù)據(jù)存儲點(diǎn)。最后,本文通過仿真實(shí)驗驗證了改進(jìn)GHT算法在地里位置感知、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、通訊能耗方面優(yōu)于傳統(tǒng)GHT算法以及另一種廣泛使用的分布式存儲的double Rulings算法。本文利用MATLAB搭建了仿真環(huán)境并編寫了仿真程序,實(shí)驗分別對GHT算法、double Rulings算法和改進(jìn)的GHT算法在數(shù)據(jù)存儲空間、數(shù)據(jù)通信量及通信負(fù)載均衡等因素上進(jìn)行了仿真分析。實(shí)驗結(jié)果表明改進(jìn)GHT算法在均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、通訊能耗方面優(yōu)于傳統(tǒng)GHT算法以及另一種廣泛使用的分布式存儲的double Rulings 算法。
[Abstract]:The efficient storage and query of data in wireless sensor networks is the key technology to improve the efficiency of the whole network. At present, the distributed storage strategy with data as the center is becoming the mainstream. And the geographical location based hash table (GHT). The algorithm is one of the most widely used algorithms. This paper deeply analyzes and studies the key factors that affect the data storage and query in wireless sensor networks and the problems of traditional GHT algorithm. Furthermore, an improved GHT algorithm is proposed, which is used for data storage. The data acquisition point stores the collected information to the node that is closest to the Hash mapping position by using the Hash function (which can be set according to the actual situation in different environments). The storage node checks its own traffic when it exceeds its own communication threshold (the threshold is set according to the circumstances). The storage node will calculate another node located in the nearest location of this function through the Hash function, and the rest of the collection nodes will search for the storage point according to the greedy search for the shortest path. And so on. Each storage point will calculate its traffic in real time and make the same strategy when its traffic exceeds its own communication threshold. When conducting data query, the data query node will search for the nearest data storage point according to Dijkstra algorithm. Finally. This paper verifies the improved GHT algorithm in the field location sensing and balancing network load through simulation experiments. Communication energy consumption is superior to traditional GHT algorithm and another widely used distributed storage double. Rulings algorithm. This paper uses MATLAB to build a simulation environment and write a simulation program. The experimental results show that the GHT algorithm double Rulings algorithm and the improved GHT algorithm are used in the data storage space. The simulation results show that the improved GHT algorithm can balance the network load. Communication energy consumption is superior to the traditional GHT algorithm and another widely used distributed storage double Rulings algorithm.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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