基于分簇的传感器网络数据聚集估算机制
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Clustering-Based Approximate Scheme for Data Aggregation over Sensor Networks
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    摘要:

    提出一种基于簇结构的传感器网络数据聚集估算机制CASA(clustering-based approximate scheme for data aggregation).在保证用户对数据精确度需求的前提下,CASA 通过最小化网络通信开销以及协调节点间的负载均衡,有效地提高了估算机制的节能性能.CASA 采用最优的分簇规模参数,在基于分簇的网内聚集估算架构中能够最小化网络节点的总体通信开销.此外,CASA 考虑到部署区域感知数据变化率的差异性,采用自适应的误差分配方案来进一步降低网络节点的通信开销,维护节点间的负载均衡.模拟实验结果表明,CASA 估算机制能够显著地提升传感器网络网内数据聚集机制的节能性能,同时保证聚集数据的精确程度.

    Abstract:

    In this paper, a hierarchical clustering-based approximate scheme for in-network aggregation over sensor networks called CASA (clustering-based approximate scheme for data aggregation) is proposed, CASAachieves a good performance in terms of lifetime by minimizing overall energy consumption for communicationsand balancing energy load among all nodes, while maintaining user-specified quality of data requirement. CASA adopts an optimal parameter for the cluster size, which can well handle the hierarchical approximate work for in-network aggregation with the minimized communication cost. Furthermore, an adaptive tolerance-reallocating scheme is leveraged to further reduce the overall communication cost and maintain a load balance according to various data change rates over deployment regions. Experimental results indicate that significant benefits can be achieved through this CASA approximate scheme.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

谢磊,陈力军,陈道蓄,谢立.基于分簇的传感器网络数据聚集估算机制.软件学报,2009,20(4):1023-1037

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  • 收稿日期:2007-09-24
  • 最后修改日期:2008-02-21
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