利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节...利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.展开更多
针对快速、实时、有效采集并录入生态环境野外调查大样本量、多源数据的需求,充分应用移动GIS技术、移动智能终端、3G等现代信息技术优势,提出了基于ArcGIS for Mobile的移动数据采集方案,研究解决了包括系统运行机制、数据访问模式、...针对快速、实时、有效采集并录入生态环境野外调查大样本量、多源数据的需求,充分应用移动GIS技术、移动智能终端、3G等现代信息技术优势,提出了基于ArcGIS for Mobile的移动数据采集方案,研究解决了包括系统运行机制、数据访问模式、移动数据库技术等面向全国生态环境野外调查的移动GIS关键技术,设计并研发野外调查移动数据采集系统。该系统采用C#和Java语言,以SQL Server 2008为服务器端的数据库环境,在Microsoft Visual Studio 2008集成开发环境上实现设计开发,并在全国生态环境10年变化遥感调查与评估项目土地覆盖类型地面核查、生态系统参数野外观测等工作中予以应用。实践检验表明:该系统实现了野外调查数据的数字采集、智能校验、实时上传与有效管理,简化了填报程序,规范了填报内容,提高了工作效率,能够为生态环境相关的调查数据采集提供信息化支持。展开更多
在基于移动sink传感器网络中,传感器节点能量受限,数据收集的能耗问题一直是研究的热点.通过建立最大化最小能耗概率模型,提出一种最大化最小能耗概率(Maximizing Minimum Probability of Energy Consumption,MMPEC)数据收集方法.MMPEC...在基于移动sink传感器网络中,传感器节点能量受限,数据收集的能耗问题一直是研究的热点.通过建立最大化最小能耗概率模型,提出一种最大化最小能耗概率(Maximizing Minimum Probability of Energy Consumption,MMPEC)数据收集方法.MMPEC对网络中子节点与汇聚节点之间的路径长度进行分布式优化,使得整个网络的能耗达到最低的概率最大化.仿真结果表明,MMPEC在能耗方面优于同类基于移动sink的WSN分层数据收集方法.展开更多
数据收集是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的基本问题.近年来的研究表明相比于WSN的静态多跳转发数据收集,利用移动机器人作为移动节点辅助WSN进行数据收集能够有效地减少数据转发跳数,提高WSN的生命周期,然而由于移动机...数据收集是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的基本问题.近年来的研究表明相比于WSN的静态多跳转发数据收集,利用移动机器人作为移动节点辅助WSN进行数据收集能够有效地减少数据转发跳数,提高WSN的生命周期,然而由于移动机器人移动速度相对较慢的机械特性,使得WSN的数据收集时间产生了较大的延迟.为了较好地解决WSN生命周期与移动机器人数据收集时间延迟间的相互矛盾问题,提出基于动态分簇的多移动机器人数据收集问题(Dynamic Cluster Based Multi-robot Data Collection,DC-MDC),并将其公式化为一个整数线性规划.在公式化过程中,先将WSN划分成簇,然后再将每个簇划分成具有最大深度为d的子簇路由树,最后利用移动机器人在每个簇的子簇路由树的根节点之间进行数据收集.为了解决DC-MDC问题,本文给出了一个分布式的启发性数据收集算法(Distributed Heuristic Data Collection Algorithm,DHDCA),并利用大量的对比仿真实验验证了此算法的有效性.展开更多
文摘利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.
文摘针对快速、实时、有效采集并录入生态环境野外调查大样本量、多源数据的需求,充分应用移动GIS技术、移动智能终端、3G等现代信息技术优势,提出了基于ArcGIS for Mobile的移动数据采集方案,研究解决了包括系统运行机制、数据访问模式、移动数据库技术等面向全国生态环境野外调查的移动GIS关键技术,设计并研发野外调查移动数据采集系统。该系统采用C#和Java语言,以SQL Server 2008为服务器端的数据库环境,在Microsoft Visual Studio 2008集成开发环境上实现设计开发,并在全国生态环境10年变化遥感调查与评估项目土地覆盖类型地面核查、生态系统参数野外观测等工作中予以应用。实践检验表明:该系统实现了野外调查数据的数字采集、智能校验、实时上传与有效管理,简化了填报程序,规范了填报内容,提高了工作效率,能够为生态环境相关的调查数据采集提供信息化支持。
文摘在基于移动sink传感器网络中,传感器节点能量受限,数据收集的能耗问题一直是研究的热点.通过建立最大化最小能耗概率模型,提出一种最大化最小能耗概率(Maximizing Minimum Probability of Energy Consumption,MMPEC)数据收集方法.MMPEC对网络中子节点与汇聚节点之间的路径长度进行分布式优化,使得整个网络的能耗达到最低的概率最大化.仿真结果表明,MMPEC在能耗方面优于同类基于移动sink的WSN分层数据收集方法.
文摘数据收集是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的基本问题.近年来的研究表明相比于WSN的静态多跳转发数据收集,利用移动机器人作为移动节点辅助WSN进行数据收集能够有效地减少数据转发跳数,提高WSN的生命周期,然而由于移动机器人移动速度相对较慢的机械特性,使得WSN的数据收集时间产生了较大的延迟.为了较好地解决WSN生命周期与移动机器人数据收集时间延迟间的相互矛盾问题,提出基于动态分簇的多移动机器人数据收集问题(Dynamic Cluster Based Multi-robot Data Collection,DC-MDC),并将其公式化为一个整数线性规划.在公式化过程中,先将WSN划分成簇,然后再将每个簇划分成具有最大深度为d的子簇路由树,最后利用移动机器人在每个簇的子簇路由树的根节点之间进行数据收集.为了解决DC-MDC问题,本文给出了一个分布式的启发性数据收集算法(Distributed Heuristic Data Collection Algorithm,DHDCA),并利用大量的对比仿真实验验证了此算法的有效性.
