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云环境下无线传感器网络服务研究

作　者: 冯黎明
导　师: 孙燕
学　校: 南京师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 无线传感器网络云计算数据重构覆盖孔洞监测
分类号: TP212.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

本文以无线传感器网络应用服务为出发点,利用云平台的资源优势,提出了基于云环境的无线传感器网络服务框架。基于此框架解决了数据管理和重构、网络覆盖优化和监测、孔洞边缘识别等服务管理问题。本文的研究内容主要包括以下几个方面：1.基于云环境的无线传感器网络管理平台架构。本文在分析了Hadoop云平台的特点和无线传感器网络特点的基础上,设计了基于Hadoop平台的三层架构服务体系(资源层、平台层和应用层),本文研究重点是应用层所提供的各种服务访问接口。2.基于云环境的无线传感器网络数据管理和重构。针对不同应用场景,设计了三种数据传输模型(实时、定时和定量上传)：在文件存储上,设计了三种WSN数据云存储策略(单一、逻辑和块大小文件)；综合无线传感器网络的时空特点,提出了四种数据重构方法：节点、时间、空间以及混合重构。实验结果表明云计算环境的重构效率优于单机环境。3.基于云环境的无线传感器网络覆盖控制与监测。针对无线传感器网络的节点部署和运维优化的覆盖问题,利用遗传算法,通过调节节点休眠和能量状态,提出了云环境下覆盖优化的并行遗传算法。面向无线传感器网络的运维服务要求,提出了网络监测并行数据统计方法。实验结果显示并行算法在精度和时间效率上大大提高。4.基于云环境的无线传感器网络孔洞监测。发现网络孔洞对无线传感器网络应用具有重要意义。基于网络全局信息和节点度,提出了云环境下孔洞监测规则和等距线孔洞发现算法；基于历史信息和异常状况,提出了异常发现的孔洞识别算法,实验表明算法能快速准确地刻画网络的孔洞位置。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
图录  10-12
表录  12-13
第1章绪论  13-18
  1.1 研究背景  13-15
    1.1.1 无线传感器网络研究背景  13-14
    1.1.2 云计算研究背景  14-15
  1.2 研究意义  15-16
    1.2.1 汇聚节点存储数据的局限性  15
    1.2.2 云端可重构无线传感器网络服务优势  15-16
    1.2.3 大规模感知网络亟待被监测和管理  16
  1.3 研究目的  16
  1.4 论文研究主要内容和组织结构  16-18
第2章云环境中无线传感器网络服务架构设计  18-28
  2.1 云计算环境概述  18-21
    2.1.1 云计算  18-19
    2.1.2 云计算技术机制  19-21
  2.2 无线传感器网络概述  21-23
    2.2.1 无线传感器网络  21-22
    2.2.2 无线传感器网络体系结构  22-23
    2.2.3 无线传感器网络的研究热点  23
  2.3 云计算-无线传感器网络管理平台设计  23-28
    2.3.1 基于云环境的WSN管理  23-24
    2.3.2 云计算服务平台物理系统架构  24-26
    2.3.3 基于云环境的WSN应用体系结构  26-28
第3章云环境下无线传感器网络数据管理与重构  28-39
  3.1 云存储  28-29
    3.1.1 云存储概述  28
    3.1.2 WSN的数据云存储  28-29
  3.2 基于云环境的无线传感器网络数据管理  29-34
    3.2.1 数据传输模型  29-30
    3.2.2 数据传输设计  30-32
    3.2.3 实验  32-34
  3.3 基于云计算的数据重构  34-39
    3.3.1 数据重构方法  34-35
    3.3.2 数据重构设计  35-36
    3.3.3 实验  36-39
第4章基于云环境的无线传感器网络覆盖控制与监测  39-55
  4.1 WSN覆盖综述  39-40
  4.2 基于PGA的网络覆盖优化算法  40-52
    4.2.1 相关概念  40-43
    4.2.2 并行遗传算法PGA  43-46
    4.2.3 覆盖优化的遗传算子设计  46-48
    4.2.4 区域并行的SCPGA算法和PCPGA算法  48-49
    4.2.5 实验  49-52
  4.3 网络监测  52-55
    4.3.1 节点状态监测  52
    4.3.2 覆盖率监测  52-53
    4.3.3 实验  53-55
第5章基于云环境的无线传感器网络孔洞监测研究  55-67
  5.1 无线传感器网络孔洞研究综述  55-56
  5.2 基于节点度的关键节点检测算法  56-58
    5.2.1 相关概念  56-58
    5.2.2 基于节点度的关键节点识别算法  58
  5.3 基于等距线扫描的孔洞识别算法  58-62
    5.3.1 相关定义  58-59
    5.3.2 算法设计  59-60
    5.3.3 实验  60-62
  5.4 基于异常发现孔洞边缘识别算法  62-67
    5.4.1 相关概念  62-63
    5.4.2 算法设计  63-64
    5.4.3 实验  64-67
第6章总结和展望  67-69
  6.1 总结  67-68
  6.2 未来工作  68-69
参考文献  69-73
致谢  73

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