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1 、 Multi-objective Mobile Agent Routing in Wireless Sensor Networks 1 、无线传感器网络中基于多目标监测的移动代理路由技术

1 、 Multi-objective Mobile Agent Routing in Wireless Sensor Networks 1 、无线传感器网络中基于多目标监测的移动代理路由技术. 基于移动代理的数据融合技术首先应用移动代理技术向传感节点有选择的迁移，在迁移的过程中进行数据融合，因此可以减少不必要的数据传输和祛除冗余数据。而传感节点沿着路由路径的访问顺序决定着数据融合的质量和通信带宽的损耗。

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1 、 Multi-objective Mobile Agent Routing in Wireless Sensor Networks 1 、无线传感器网络中基于多目标监测的移动代理路由技术

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Presentation Transcript

  1. 1、Multi-objective Mobile Agent Routing in Wireless Sensor Networks 1、无线传感器网络中基于多目标监测的移动代理路由技术

  2. 基于移动代理的数据融合技术首先应用移动代理技术向传感节点有选择的迁移，在迁移的过程中进行数据融合，因此可以减少不必要的数据传输和祛除冗余数据。而传感节点沿着路由路径的访问顺序决定着数据融合的质量和通信带宽的损耗。基于移动代理的数据融合技术首先应用移动代理技术向传感节点有选择的迁移，在迁移的过程中进行数据融合，因此可以减少不必要的数据传输和祛除冗余数据。而传感节点沿着路由路径的访问顺序决定着数据融合的质量和通信带宽的损耗。 • 本文在基于移动代理路由的基础上提出了多目标监测的最优路径问题，在尽可能减少能量损耗和路径损失的基础上，使整体的监测能量最优化。仿真结果表明，使用多目标监测的算法例如EMOCA和NSGA-II可以更好地解决这些问题。

  3. 在传感器网络监测系统中，冗余数据的传输会浪费能量和网络带宽。基于本地最优local closest first (LCF)和全局最优global closest first (GCF)的算法用来计算移动代理的路由路径的问题。但是当传感器网络节点变多时和变复杂时，这些算法的性能将不断恶化。 • 移动代理路由的计算问题牵涉到能量损耗，路径损失和监测的准确性。当传感器网络节点增加时，数据融合的准确性也随着增加，但是能量损耗和路径损失的问题也在增加。因些，我们将这些问题综合考虑，权衡这些利弊，我们采用多目标最优算法multi-objective optimization (MOO)。

  4. 为了证明多目标最优算法(MOO)的有效性，拟采用分量遗传算法weighted genetic algorithm (WGA)，考虑到遗传算法中不同的分量的协调性能，从而得到最优路径。 NSGA-II算法是典型的多目标最优算法中的一种。 • 移动代理路由问题 传感节点随机地分布到一定的范围内，在传感节点比较多的情况下，将整个传感器网络分为M个簇，在每个簇内有个处理节点，移动代理先从处理节点迁移，在迁移的过程中进行数据融合。迁移完毕后，移动代理携带着数据信息和各个传感器节点的能量等级返回处理节点。

  5. 在每个簇首和中心节点放置与计算最佳路由路径有关的数据库，例如地理位置信息geographical locations和传感节点的传输/接收的参数。 • 中心节点和簇首依据传输回来的信息和本地的数据库，计算出移动代理的传输路径和传输的节点顺序，然后移动代理再依据这些信息进行路径迁移和数据传输。

  6. 优化的目标 我们算法的优化目标是：(a)减少能量损失(b)减少路径损失(c)整体监测信息能量的最大化 • Our multi-objective optimization algorithms must: (a) minimize energy consumption, (b) minimize path loss, and(c) maximize total detected signal energy.

  7. 对数据融合的结果进行优化 消除两端的极值，在每个簇的簇首，祛除最高的r个值和最低的r个值。r的值定为r=(s-1)/3。 • The cluster head drops the r highest and r lowest values among the set of detected energy values sent by all sensors to the cluster head. r is chosen to be r = (s- 1)/3 .

  8. 总结Conslusions • 我们使用多目标的监测的移动代理技术，可以改善系统的性能。EMOCA和NSGA-II这两种算法可以最佳路由路径，使目标性能最优化，与遗传算法(GA)相比较， EMOCA可以更好地解决路径寻优的问题。

  9. 2、Agent Based Approach towards Energy Aware Routing in Wireless Sensor Networks 2、传感器网络中基于移动代理的能量优先的路由协议

  10. 在传感器网络中，由于传感器网络分布的复杂性和随机性，很多人都采用最短路由路径来减少能量的损失和延长网络的生命，但是，寻找最短路由路径并不是最好的解决方法。传感器网络的节点能量是在不断的发生变化，会造成网络拥塞和网络连接性差。因此，有时应用不是最佳的路由路径会取得更好的效果。在传感器网络中，由于传感器网络分布的复杂性和随机性，很多人都采用最短路由路径来减少能量的损失和延长网络的生命，但是，寻找最短路由路径并不是最好的解决方法。传感器网络的节点能量是在不断的发生变化，会造成网络拥塞和网络连接性差。因此，有时应用不是最佳的路由路径会取得更好的效果。 • 在这里，我们将对节点的生命时间和网络拥塞作综合考虑，移动代理在迁移过程中对数据进行融合时，还要对各个节点的状态进行考虑，并在迁移的过程中依据传感节点的状态和其它性能参数进行计算，并得出路由路径。

  11. 减少能量损失在传感器网络中是首要的问题，因此，这就需要运用能量优先的通信与路由技术以增加网络生存时间。居于传感器网络中有限的计算与存储资源，传感节点没有配置功能强大的操作系统来进行能量的有效管理。在传输层负责对通信能量的管理和路由策略的综合优化。减少能量损失在传感器网络中是首要的问题，因此，这就需要运用能量优先的通信与路由技术以增加网络生存时间。居于传感器网络中有限的计算与存储资源，传感节点没有配置功能强大的操作系统来进行能量的有效管理。在传输层负责对通信能量的管理和路由策略的综合优化。 • 现在的路由策略都是在寻求最佳的路径使节点减少到最低能耗。但是，这样做的话，移动代理沿着重复的路由路径访问那些传感节点，传感节点会消耗更多的能量。本文的主要目标就是运用基于代理的直接传播agent-based directed diffusion (AbDD)方法来改变这些状况，使访问的路由路径随着环境和传感节点的状况改变而改变，而不会按一条固定的路由路径重复访问一些节点。

  12. 本文应用基于代理的直接传播agent-based directed diffusion (AbDD)方法来寻求路由路径并进行数据融合。 • 1)Every sensor node operates on the principal of localization. • 2)Each node sets up a data Forwarding Table (FT) based on its neighbouring information. This table provides the routing scheme to guarantee the delivery of the data packet to the sink. • 3)Sink knows the set of source nodes that will be visited by the mobile agent. • 1)每个传感节点首先对自己定位，并取得自己的位置信息 • 2)每个传感节点建立一个储存邻居节点信息的数据表格。这表格提路由的信息和迁移的路径以保证数据包可以发送到各个路由。 • 3)接收节点可以知道哪些节点将被访问和节点被访问的顺序。

  13. A. Stationary Agent • The Stationary Agent (SA) resides in every sensor node. It monitors all the activities for the node and updates its knowledge accordingly. This knowledge is needed and used by mobile agent to decide which hop to be selected next. SA constructs and maintains the interest cache, other SA’s energy models, self model and forwarding table. • A.固定的代理 • 固定代理(SA)留驻在每一个传感节点。它监视着节点的状况并随时进行着信息的更新，这些信息对于移动代理来说是必需的，因为它决定着移动代理的下一跳。 SA负责构建本节点的信息、其它节点的能量模型信息和迁移表格信息等。

  14. B. Mobile Agent • The mobile agent is dispatched when the sink is able to identify the source nodes to be visited. When MA starts its itinerary from sink to source node, it selects the next hop based on the knowledge acquired from SA. The decision criteria utilized by MA is based on the maximum battery level and cost identifier. • B.移动代理(MA) • 移动代理分发到各个源节点，当移动代理(MA)开始向源节点移动时，它根据固定代理(SA)的信息来决定下一跳的方向。移动代理迁移的标准是根据节点最大的能量水平和损失标志符。

  15. 总结Conclusions • 本文提出了基于移动代理的能量优先的直接数据融合，可以较好地能量减少能量的损失。本系统由两种代理构成，一种是固定的代理，一种是移动的代理。 • 仿真结果表明，本文提出的算法是可行的，与遗传算法结合起来，能够保证能量的优化配置。

  16. 3、 Multiresolution integration algorithm in sensor networks 3、传感器网络中多分辩率的数据融合技术

  17. A. Original MRI Algorithm in DSNS • 多分辨率的数据融合技术由Prasad, Iyengar, and Rao 等学者在1994年提出，它的主要思想是在传感器输出数据的时候构造一个重叠函数，然后运用这个函数对数据进行融合。

  18. 让传感节点s1、s2、……sn的数据传到处理节点，下面为特征函数，定义如下：让传感节点s1、s2、……sn的数据传到处理节点，下面为特征函数，定义如下： • 为重叠函数，重叠函数为每一个数据融合的值给一个必定的范围[A，B]。

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