集中研究了非结构化的数据存储和查询.为了在保证查询成功率的同时最小化总的能耗,分别在存储受限和不受限两种情况下,建立了MESQ(minimizing energy on successful query)优化问题模型,给出并证明了最优的复本和查询个数.在此基础上,还设计了一个实用的分布式数据分发算法:BubbleGeocast,其主要包含精确自适应快速分发和基于拒绝的均匀分发两个部分,其中前者用自适应分支的方法加速数据扩散,并精确控制总的复本个数;后者根据每个节点Voronoi单元面积,决定是否接受或拒绝这个报文.从而保证了复本和查询分发的精确性、实时性、均匀性、顽健性.最后,详细的理论分析和模拟实验进一步验证了其性能.分析和实验表明,同已有工作相比,在相同查询成功率时,BubbleGeocast能量有效性平均提高了约30%,复本分发的延迟平均缩短了约30%,成功查询的延迟平均缩短了约50%.
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