基于数据持久性的无线传感器网络资源优化分配策略研究

在大规模无线传感器网络系统中，数据持久性是衡量感知数据效用的重要指标。传统的数据持久化方案通常只采用监听反馈等手段或依据网络辅助信息来进行预判，虽可以在一定程度上降低算法复杂度，却难以缓解因使用持久化编码所带来的陡壁效应及延迟效应，并且可能造成大量无效的计算及通信消耗。本项目拟突破同构传感器网络在行为及数据分布上的同化特征，设计网络资源及数据的优化分配策略。通过研究无线传感器网络的数据缓冲模型、预过滤策略及智能导向的分发策略，提出基于数据持久性的IO资源优化调度机制；研究有序度的聚集机制，优化网络编码的数据分配策略；针对资源及能量受限的传感网络环境，研究网络编码计算及通信资源分配策略的演化优化方法。本项目研究成果可很好地缓解持久化编码策略的陡壁效应及延迟效应，降低编码优化算法的复杂度。这对于改善持久性数据在网络中的编解码性能及存活能力，提高感知数据效用，具有重要的理论意义和应用价值。

在无线传感器网络体系中，针对现有的数据持久性方案编解码效率低下的现状，本课题在资源的优化调度机制、有序度聚集机制、资源分配策略优化等内容上开展了一系列研究。突破无线传感器网络在行为及数据分布上的同化特征，设计了一类具有优先级的编码度分布策略，提出了一种具有高效解码能力的分布式存储算法PLTD，实现了编码“度”有序聚集的机制，尽量使待解数据的节点度分布呈现由低而高的趋势，克服无线传感器网络数据分布式存储及收集中的陡壁效应现象，提高了收集和解码效率；对中心敏感类区域的数据采集，构造了层激发的度分布优先级框架，优化了编码数据的空间分配策略；分析了无线传感器网络持久性数据度分布特征值模型；在基于数据持久性的IO资源的优化调度机制研究方面，针对网络稳定性的控制，设计了层次拓扑控制算法BCHED，在持久性数据的传输过程中，引入层次控制策略，采取双轮连续传递机制构造稳定网络拓扑关系，降低了全局重聚簇的频率和消耗；此外为了进一步提高性能和可靠性，本课题在数据交换策略及网络检测方面也进行了探索性的研究。本项目成果，对于延长持久性数据在网络中的生命周期，克服陡壁效应和延迟效应能起到较显著作用，可明显改善编解码性能，提高无线传感器网络数据持久化方法的运用价值。