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Multi-sink Data Aggregation Routing and Scheduling with Dynamic Radii in WSNs
传感器网络中多接收数据融合路由协议和动态Radii时序技术
摘要
在传感器网络多接收节点中,能量被浪费在空闲的监听机制中,多余的数据传输,和不必要的能量损失,通过安排合适的进度,结合动态地数据融合,整个能量的损耗将会被减少。我们提出了近似最优的数据融合路由路径和周期循环的进度机制,由MDAR和O-MAC证明得出,达到能量的高效率和在一定范围内的带宽限制。从实验结果得出,这种启发式的机制比其它的数据融合路由机制和时序协议都要好7%-45%。
关键词
数据融合,动态radii,能量有效,路由,时序,传感器网络
传感器网络的生存时间取决于电池的容量和能量的有效性。在本文,我们试图寻求延长在物理层上应用层的生存时间,我们集中于(i) multiple sinks 多接收器(outgoing information gateways), (ii)数据融合路由技术 data aggregation routing, (iii) 周期时序duty cycle scheduling and (iv) 动态radii dynamic radii.
The assignment of data aggregation routing as a kind of reverse-multicast tree, which is also a Steiner tree, has been proven to be plete [2] [4] [5]. Krishnamachari et al. [2] devised three routing heuristics, Shortest Path Tree (SPT), Center at the Nearest Source (CNS), and Greedy Incremental Tree (GIT), which solve the problem sub-optimally. For work with multiple sinks, all sink nodes are connected to a pseudo destination by pseudo links, which reduces it to a single reverse-multicast tree, as shown in Fig. 1.
传感器节点周期性地信息向其中一个接收节点报告。能量通过循环保存,从而减少无用的监听,在MAC协议的多数能量大手大脚的过程。 Lu [4]等确定fixed使用率机制S-MAC [10]和由更加先进的T-MAC [9的]暂停的易变的使用率没有优选地被设计。要消灭这样固有睡眠潜伏问题,我们考虑两近优选的使用率预定和数据族聚引起一个新的机制, O-MAC。。
能源消耗, rα+c,比结r的范围按指数规律地快速地增加, α是信号衰减,在2和4之间的一个常数[3]。使减到最小的消耗量通过维护一条动态半径完成; 必要的电力消费的估计,结相应地减少它的电力消费[6]。
CONCLUSION 结论
数据融合路由技术可以很好地改进传感器网络中的能量有效性,监听的减少和动态控制范围的减少,我们提出混合的整体与非线性的表达来实现这些要素。仿真结果表明,多接收节点的无线传感器网络,我们提出O-MAC 和 MDAR的启发式算法明显地优于其它算法,甚至当O-MAC运行在标准的启发式的融合路由,或者MDAR与标准的预约协议。
LPT for Data Aggregation in Wireless works
传感器网络中的LPT数据融合技术
摘要
在传感器网络中,当刺激和事件在一定的区域内被侦测到,数据报告从邻居节点向SINK节点传递。源节点出来的这些数据没着路由路径传递。数据融合在网内进行减少通信和改善能量效率。本文我们提出了覆盖的结构以便在事件区域内可以生成树。我们把这个树叫做Lifetime-Preserving Tree (LPT)。LPT的目标是延长节点生存时间,使周期性传输数据报告。在LPT中,具有更高残余能量的节点被融合双亲所选择。LPT包含了自我完善的特点,当节点失去功能或者路由被破坏后,树会重新构建。通过选择直接的融合作为路由的平台,仿真结果表明,在有250个节点的WSN中,当使用LPT算法的数据融合时,节点的生存时间将被明显地增加。