无线传感器网络数据库技术研究

摘要

无线传感器网络由于其灵活性和扩展性，广泛应用在军事、智能交通和环境监控等多个领域。如何提高网络的能源效率，高效的应用无线传感器网络数据库技术，延长网络的生命周期成为当前研究的一个难点和热点问题。本文针对基于簇的数据聚集技术展开了研究，重点研究了基于网络编码的数据聚集算法和高效簇头选择策略。
　　由于自适应数据聚集方法只适用于单跳网络环境，提出了聚集算法 ADANC（Adaptive Data Aggregation with Network Coding，基于网络编码的自适应数据聚集算法），该方法适用于多跳网络中，并能够调节网络状态达到期望的可靠状态。在以簇头节点为中心的编码区域内，分布中继节点和编码节点，中继节点只负责传输数据，编码节点根据数据相关性来决定采用传统的数据聚集算法还是网络编码。汇聚节点判断出当前网络状态，并调节数据相关性阈值，使网络最终达到稳定状态。实验结果表明，该方法能够在任何初始状态下收敛到期望的可靠状态，提高了无线传感器网络的能源效率。
　　针对基于簇的数据聚集算法中每次重新选取簇头都要消耗能源的问题，提出了聚集算法ACHSDA（Associate Cluster Head Selection based Data Aggregation，基于高效簇头选择的数据聚集算法）。在簇的建立阶段，选择簇头节点的同时，选择出一个副簇头节点。当簇头节点的能源低于簇内能源平均值时，副簇头节点将取代成为簇头，从而避免了重新选择簇头，直接进入稳定运行阶段。实验结果表明，相比较LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低功耗自适应集簇分层型协议），高效簇头选择策略可以使更多的传感器节点存活，能源消耗少，有效地延长了网络的生命周期。

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2无线传感器网络数据库研究现状

1.3研究内容与方法

1.4论文组织

第二章 无线传感器网络数据库概述

2.1无线传感器网络概述

2.2数据库背景知识

2.3无线传感器网络数据库技术

2.4无线传感器网络数据查询分类

2.5本章小结

第三章 无线传感器网络数据聚集技术

3.1基于网络结构的数据聚集

3.2基于网络流的数据聚集

3.3性能相关的数据聚集

3.4本章小结

第四章 基于网络编码的分簇无线传感器网络数据聚集

4.1问题定义

4.2基于网络编码的数据聚集模型

4.3仿真实验与分析

4.4本章小结

第五章 基于高效簇头选择的无线传感器网络数据聚集

5.1问题定义

5.2基于高效簇头选择的数据聚集模型

5.3仿真实验与分析

5.4本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

附录 1 部分程序清单

附录 2 攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢