Compressive Data Aggregation on Mobile Wireless Sensor Networks for Sensing in Bike Races
- 本文提出了一种有效的方法，数据汇集在移动无线传感器网络，与传感在自行车比赛中的具体应用。最近的传感器技术允许跟踪每辆自行车的GPS位置。由于自行车比赛中自行车位置之间的固有相关性，简单的GPS日志效率低下。在这项工作中提出的想法是聚合GPS数据在传感器使用压缩传感技术。我们强制执行，除了信号稀疏性，骑自行车运动的空间先验，因为在自行车比赛中的群体行为（珀洛东）。空间先验建模的图形模型和数据聚合问题的解决，稀疏性和空间先验，通过信念传播。我们验证了我们的方法在自行车比赛模拟器上使用的摩托车在一个真正的自行车比赛，在“皇太子20 XX”的摩托车轨迹。
2016-11-24 cs.NI
Scalable, Robust and Real Time Communication Architecture For Wireless Sensor Networks
在本文中，我们提出了无线传感器网络体系结构与分层协议，针对不同方面的感知要求在无线传感器网络。在这样一个统一的框架下，我们特别关注无线传感器网络中最重要的感知问题：即动态感知，能量感知和时空感知。首先，我们提出了时空感知的无线传感器网络路由协议，它保持了恒定的软实时通信的交付速度。其次，我们引入了时间-能量感知的聚合方案，该方案在不影响端到端延迟的情况下，增加了聚合程度，降低了能耗。它是数据聚合方案，采取及时交付的消息，以及协议开销考虑到自适应地调整聚合策略，根据评估的流量条件和预期的无线传感器网络的要求。第三，我们还处理动态意识，提出了一个新的通信类别的基础上，一个懒惰的绑定的概念。这种集成架构的评估表明其性能的可组合性和它的能力，以适应不同的意识要求的应用程序。我们认为，集成架构，支持各种感知需求，奠定了基础，整个无线传感器网络。
2013-04-22 cs.NI
Energy Efficient Ant Colony Algorithms for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
本文提出了一种用于数据聚集的蚁群算法DAACA，它包括初始化、数据包传输和信息素操作三个阶段。在初始化之后，每个节点估计剩余能量和信息素的量以计算用于动态选择下一跳的概率。在某些轮的传输之后，周期性地执行信息素调整，其结合了全局信息素调整和局部信息素调整两者的优点，用于蒸发或沉积信息素。设计了Basic-DAACA、ES-DAACA、MM-DAACA和ACS-DAACA四种不同的信息素调整策略，以实现网络生存期的全局最优。与其他数据聚合算法相比，DAACA在节点平均度、能量效率、延长网络生存时间、计算复杂度和单跳传输成功率等方面表现出更高的优越性。最后从健壮性、容错性和可扩展性等方面分析了DAACA的特点。
2011-12-30 cs.NI
Data aggregation routing protocols in wireless sensor networks: a taxonomy
无线传感器网络中的路由是指通过单跳或多跳路径将传感器节点连接起来。建立路由将数据包从传感器节点转发到sink。建立一个单一的路径来报告每个数据包的结果增加了能源消耗的无线传感器网络，因此，数据聚合路由被用来合并数据包，从而减少传输的数量。这通过消除冗余和无意义的数据来减少路由开销。无线传感器网络中的数据汇聚路由有两种模型：移动代理和客户机/服务器。本文介绍了数据汇聚路由，并根据网络结构和路由模型对路由协议进行了分类。重点讨论了数据汇聚路由模型（客户机/服务器和移动代理）的关键问题。
2017-04-15 cs.DC cs.NI
Decentralized Lifetime Minimizing Tree for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
为了满足无线传感器网络（WSNs）的需求，其中数据通常是聚集在一个单一的源之前，发送到任何远程用户，有必要建立一个树结构内的任何给定的事件区域。在本文中，我们提出了一种新的技术来创建一个这样的树，它保留了能量，并最大限度地减少了事件源的生命周期，而他们不断发送数据聚合在未来的无线传感器网络。我们使用术语分散生命周期最小化树（DLMT）来表示这棵树。具有较高能量的节点中的DLMT特征倾向于被选择为数据聚合父节点，使得检测第一个断开的树链路的时间可以被延长，并且在树维护中涉及较少的能量。此外，通过这种方式构建树，该协议还能够减少树重构的频率，最小化数据丢失量，最小化数据汇集过程中的延迟，并保存能量。选择了转发定向扩散协议作为路由平台。
2013-01-19 cs.NI
Application Independent Energy Efficient Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络是由小型、低成本传感器组成的密集网络，它收集和传播环境数据，从而有助于以更高的精度从远程位置监测和控制物理环境。主要的挑战是在节点之间的通信过程中实现能量效率。本文的目的是提出一种解决方案，调度节点的活动，以减少能源消耗。我们提出了一个分散的生命周期最大化树集群内的建设。我们的目标是在最小化能量消耗的情况下最小化传输距离。传感器网络被分布到集群的基础上的节点的紧密接近。节点之间的数据传输是用TDMA/ FDMA的混合技术来完成的，这导致了带宽的有效利用和吞吐量的最大化。
2012-04-12 cs.NI
Secure and Privacy-Preserving Data Aggregation Protocols for Wireless Sensor Networks
本章讨论了无线传感器网络中聚合协议对安全和隐私保护机制的需求。它提出了一个全面的最先进的讨论在无线传感器网络中使用的各种隐私保护机制，特别是集中在CPDA协议提出的He等人。（INFOCOM 2007）。它确定了CPDA协议中的安全漏洞，并提出了一种机制来堵塞该漏洞。为了说明聚合过程中的安全需求，本章进一步介绍了无线传感器网络聚合机制中的各种威胁。简要分析了现有的无线传感器网络安全聚合协议，提出了一种能够检测恶意节点注入的虚假数据的安全聚合协议。协议的性能也被提出。本章的结论，同时强调一些未来的研究方向，在无线传感器网络的安全数据聚合。
2012-03-06 cs.CR cs.NI
Adaptive Energy Aware Data Aggregation Tree for Wireless Sensor Networks
为了满足无线传感器网络（WSNs）的需求，其中数据通常是聚集在一个单一的来源，然后再发送到任何远程用户，有必要建立一个树结构内部聚集数据。提出了一种自适应能量感知的数据聚合树（AEDT）.所提出的树使用最大能量可用节点作为数据聚合器节点。该树结合了休眠和唤醒技术，通信节点和父结点只处于唤醒状态，其余节点都进入休眠状态，节省了网络能量，提高了网络寿命。当业务负载超过阈值时，根据父结点的通信能力自适应地接受分组。该树维护一个存储表，存储每个选择的路径的值。路径选择是基于最短路径算法，其中具有最高可用能量的节点总是被选为转发节点。仿真结果表明，我们提出的树提高了网络的生命周期，最大限度地减少能源消耗，并实现了良好的交付率，减少延迟。
2013-02-05 cs.NI
On the Packet Allocation of Multi-Band Aggregation Wireless Networks
使用具有多种无线电接入技术（RAT）的异构网络是学术界和工业界都在研究的系统概念。在这样的系统中，可用的多个RAT的综合使用对于使用多维分集实现额外的吞吐量和连接增益是必不可少的。本文考虑了一种聚合模块，称为机会多MAC聚合（OMMA）。它位于IP层和空中接口协议栈之间，对设备中的所有RAT都是通用的。我们在考虑多RAT系统的特殊情况的同时，提出了这种系统的理论框架，即，一种多频带无线局域网（WLAN）系统。提出了一种最优分组分发方法，该方法使多个频带上的平均分组延迟（发送延迟和服务延迟之和）最小。它同时支持多个具有不同QoS等级的用户终端。我们进一步提出了一种分组调度算法，OMMA漏桶，它最小化分组端到端延迟，即，平均分组等待时间和平均分组重新排序延迟之和。我们还描述了所提出的OMMA系统的系统架构，其适用于多RAT设备的一般情况。它包括功能描述、发现和关联过程以及动态RAT更新管理。最后，我们提出了一个多频段无线局域网系统的仿真结果。它显示了所提出的OMMA漏桶计划相比，其他现有的数据包调度机制的性能增益。
2017-05-03 cs.NI
An Attack on Privacy Preserving Data Aggregation Protocol for Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）中，网内数据聚合提供了高效的带宽利用率和节能的计算能力，支持高效的网内数据聚合同时保护单个传感器节点数据的隐私性已成为众多WSNs应用的重要需求。对于无线传感器网络中的隐私保护数据聚合，He等人（INFOCOM 2007）提出了一种基于聚类的私有数据聚合（CPDA），该聚合使用聚类协议和众所周知的密钥分配方案，用于以隐私保护方式计算加性聚合函数。尽管CPDA的广泛流行，它已被观察到，该协议是不安全的，它也是可能的，以提高其效率。在本文中，我们首先确定了现有的CPDA方案中的安全漏洞，其中我们展示了恶意参与节点如何可以发起攻击的隐私协议，以便获得其相邻传感器节点的私有数据的访问。接下来，它示出了如何现有的CPDA计划可以通过适当的修改协议更有效。此外，已经提出了对现有协议的适当修改，以便堵塞协议的脆弱性。
2012-04-30 cs.CR cs.NI
Performance Analysis and Enhancements for In-Band Full-Duplex Wireless Local Area Networks
带内全双工（IBFD）是一种使无线节点能够在相同的分配频率上同时发送信号和接收另一信号的技术。因此，与传统的半双工（HD）系统相比，IBFD无线系统可以提供高达两倍的信道容量。为了研究IBFD网络的可行性，需要可靠的模型来捕获IBFD在物理层（PHY）之上的预期益处。本文提出了一种基于离散时间马尔可夫链（DTMC）分析的IEEE 802.11分布式协调功能（DCF）与IBFD能力的精确分析模型。该模型捕获了计算重要性能指标所需的所有参数，这些指标量化了IBFD解决方案带来的增强功能。此外，两个帧聚合方案的无线局域网（WLAN）与IBFD功能，以提高数据传输的效率。匹配的分析和仿真结果小于1%的平均误差证实，所提出的帧聚合方案进一步提高整体吞吐量高达24%，并减少高达47%的延迟在实际的IBFD-WLAN。更重要的是，结果断言，IBFD传输只能减少延迟到一个次优点在WLAN中，但帧聚合是必要的，以尽量减少它。
2019-03-27 cs.NI
Secure and Energy-Efficient Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
中间结点（称为聚合节点）的数据聚合是无线传感器网络（WSNs）中优化带宽和能量等稀缺资源消耗的有效方法。然而，网络内处理对传感器数据的隐私提出了问题，因为在可以执行聚合过程之前，聚合器节点需要知道传感器节点的各个数据。在无线传感器网络的应用中，由于传感器数据的敏感性，隐私保护的数据聚合已成为一个重要的要求。研究人员为此提出了许多协议和方案。He等人（INFOCOM 2007）提出了一种称为CPDA的协议，用于以隐私保护的方式进行附加数据聚合，以应用于无线传感器网络。该计划相当受欢迎和众所周知。尽管该协议的流行，它已被发现，该协议是容易受到攻击，它也不是能源效率。在本文中，我们首先提出了一个简短的国家的最先进的调查目前的隐私保护数据聚合协议的WSNS。然后，我们描述了CPDA协议，并确定其安全漏洞。最后，我们展示了如何协议可以安全和能源效率。
2012-03-04 cs.CR cs.NI
Privacy Preserving Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
在互联网和移动技术极度渗透的今天，隐私保护是一个重要的问题。在无线传感器网络（WSNs）中，收集的数据通常需要网络内处理和协作计算，这一点更为重要。这一领域的研究主要集中在应用数据采掘技术来保护数据的隐私内容。这些技术大多是计算昂贵，不适合资源有限的WSN节点。在本文中，一个计划，以提供一个更简单的方式与安全的密钥管理方案和随机数据扰动技术的帮助下，隐私保护。我们考虑这样一种情况，即拥有机密数据的两方或多方仅需要出于聚合目的向第三方共享数据，而不会泄露数据的内容。通过仿真结果验证了该方案的有效性，并与文献[1]中的一种方案进行了比较。
2011-08-10 cs.CR cs.NI
Rendezvous Nodes (RN Nodes) Based Cluster Head Selection and Energy Efficient Data Aggregation with Mobile Sink for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由一组分布在一定区域内的专用传感器节点组成，用于观测和记录环境的物理条件（如温度、声音、压力），并将收集到的数据组织在一个中心位置。这些传感器节点由电池供电，因此节能成为无线传感器网络的一个重要方面。本文提出了一种将传统的低能耗自适应分簇体系（LEACH）与移动汇聚节点（RN节点）相结合的方法，并对簇头选择过程进行了一些改进。本文的目的是减少死节点的数量，这反过来又将涉及到增加网络的总寿命。特别是对于大的区域，所提出的算法优于传统的Leach的仿真结果证明。
2020-04-20 cs.NI eess.SP
Secure Hop-by-Hop Aggregation of End-to-End Concealed Data in Wireless Sensor Networks
在关键任务无线传感器网络（WSNs）中，网内数据聚合是实现有效传输和更好节能的关键技术。聚合无线传感器网络的常见安全协议是逐跳或端到端的，每种协议都有自己的加密方案，考虑到不同的安全原语。端到端加密数据聚合协议引入了最大的数据保密性，但数据聚合效率低下，更容易受到主动攻击，而逐跳数据聚合协议引入了最大的数据完整性，但数据聚合效率高，更容易受到被动攻击。在本文中，我们提出了一个安全的聚合协议部署在恶劣的环境中，其中存在双重攻击模式的聚合传感器网络。我们提出的协议是一个灵活的数据聚合，在逐跳协议和最佳的数据保密性，在端到端协议的混合。我们的协议引入了一个有效的O（1）的启发式检查数据的完整性，以及成本有效的基于启发式的分而治之的证明过程，这是$O(\ln{n})$在平均-O（n）在最坏的情况下-进一步验证的聚合结果。
2008-03-25 cs.CR cs.IT cs.NI
Designing secure clustering protocol with the approach of reducing energy consumption in wireless sensor networks
近年来，无线传感器网络及其应用成为众多研究者关注的焦点。为了在这些网络中获得可扩展性潜力，大多数节点被分类为称为集群的不同组，并且被选择为集群头或聚合节点的节点提供从其他集群节点收集数据汇集和聚合并将其发送到网络的其余部分的操作。聚类和数据聚合增加了网络的可扩展性，使网络的有限资源得到充分利用。然而，这些机制也造成了网络中的一些漏洞，例如在分簇网络中，簇头节点被认为是攻击者所期望的和有吸引力的目标，因为无论是通过物理攻击和节点捕获还是通过其他攻击来获得它们的信息，攻击者都可以获得相应簇的全部信息。在这项研究中，安全分簇的节点被认为是减少节点的能量消耗的方法，并提出了一种协议，除了满足先进的安全需求的无线传感器网络的能量消耗量减少的节点。由于网络分簇的存在，在这样的网络中存在可扩展性潜力，并且根据簇头节点的频繁变化在簇中执行负载分配，并最终增加网络寿命。
2013-08-15 cs.NI
Performance Comparison of Proposed Lifetime Maximizing Trees for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
在本文中，数据包级模拟器被用来探讨在各种交通条件下的建议DLMT和CLMT算法的性能。所提出的算法的性能进行了比较，已经存在的E-Span树结构。这些算法倾向于延长节点的生命周期，以增加树根收集的信息量。分散式寿命最大化树（DLMT）的特征在于选择具有较高能量的节点作为数据聚集父节点，而集中式寿命最大化树（CLMT）的特征在于识别瓶颈节点以集中方式在给定的节点集合中收集数据。通过选择前向扩散作为我们的底层路由平台进行模拟J-Sim。我们的模拟结果表明，事件源的功能寿命可以提高最大的147%，当数据通过DLMT聚合和139%，当数据通过CLMT聚合。我们提出的DLMT算法已经显示出最大的13%的额外寿命节省而不增加延迟。当在这些建议的树结构中考虑树深度时，分组投递率也显示出显著的增加。此外，与E-Span相比，使用DLMT和CLMT也减少了延迟。
2013-01-17 cs.NI
Proportional Fair Traffic Splitting and Aggregation in Heterogeneous Wireless Networks
流量负载均衡和资源分配在利用多无线电无线网络的密集和日益异构的部署方面起着至关重要的作用。跨不同接入点（AP）/无线电接入技术（RAT）的业务聚合已经成为最近引入的关于LTE双连接和LTE-WLAN聚合（LWA）的蜂窝标准的重要特征。针对AP不一定并置的场景的低复杂度业务拆分解决方案是运营商非常感兴趣的。在本文中，我们考虑的情况下，每个用户的流量可以跨宏小区和LTE或WiFi小小区由非理想的回程链路连接的分裂，并开发一个封闭的形式的解决方案，最佳的聚合占回程延迟。最佳解决方案适合于基于“注水”的解释，其中通过宏小区发送的用户业务的分数与该宏小区上的用户峰值容量和其在小小区上的吞吐量的比率成比例。使用全面的系统级仿真，所开发的最佳解决方案，以提供大量的边缘和中值吞吐量增益超过目前的3GPP-WLAN互通解决方案的算法代表。对于希望在现有WLAN部署中引入聚合解决方案的运营商来说，可实现的性能优势是有希望的。
2016-03-26 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Traffic Aggregation in Multi-RAT Heterogeneous Wireless Networks
流量负载均衡和无线资源管理是利用下一代“$5$ G”无线基础设施的密集和日益异构部署的关键。用于聚合来自多个无线电接入技术（RAT）和/或接入点（AP）的用户业务的策略在这样的异构网络（HetNet）中将是至关重要的，但是没有被很好地研究。在本文中，我们开发了一个低复杂度的解决方案，最大限度地提高了$α$ -最佳的网络效用，利用多链路聚合（同时连接到多个RAT/AP）的网络中的用户的能力。网络效用最大化公式有和速率最大化（$α=0$）、最小速率最大化（$α\to \infty$）和比例公平（$α=1$）作为其特例。还针对用户聚合来自最多两个AP/RAT的流量的特殊情况开发了封闭形式，因此可以应用于LTE-WLAN聚合（LWA）和LTE双连接解决方案等实际场景。它示出，所需的目标也可以通过分散的实现，需要一系列的用户和网络之间的消息交换来实现。使用全面的系统级仿真，它表明，多链路聚合的最佳利用导致单RAT/AP选择技术的大幅吞吐量增益。
2016-03-26 cs.IT cs.NI math.IT
A Robust and Secure Aggregation Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSN）的目的是为用户提供从空间分布的传感器收集的数据中获取感兴趣的信息。一般来说，用户只需要这种分布式数据的某些聚合函数。为此目的，在端到端信息流范例下通过将所有相关数据传送到中央收集器节点来计算该聚合数据是非常低效的解决方案。另一个建议是执行网络内计算。然而，这提出了一些问题，例如：从存储在不同节点中的一组统计相关值计算聚合函数的最佳方式是什么;这种聚合的安全性是什么，因为网络中受损或故障节点发送的结果可能会对计算结果的准确性产生不利影响。在本文中，我们提出了一种能量有效的聚合算法的无线传感器网络，是安全的和强大的恶意内部攻击的任何妥协或故障节点在网络中。与传统的无线传感器网络中的快照聚合方法相比，该算法中的节点不是将其感知信息单播到其父结点，而是将其估计广播到其所有邻居。这使得系统更具有容错性，并增加了网络中的信息可用性。对所提出的算法进行了仿真，结果表明其有效性。
2011-01-16 cs.CR cs.NI
Reliable Communication in Wireless Body Area Sensor Network for Health Monitoring
近年来，人们对无线体域网（WBAN）的应用兴趣日益浓厚。许多微小的无线传感器，战略性地放置在人体上，创建一个无线体域网，可以监测各种生命体征，为用户和医务人员提供实时反馈。这种通信需要节能和高度可靠，同时保持低延迟。在本文中，我们提出了硬件和软件架构的BAN，我们也提供了可靠的通信和数据聚合。
2011-12-02 cs.NI
Survey on Energy-Efficient Techniques for Wireless Sensor Networks
节能计算的概念并不新鲜，但最近与技术相关的行业的重点已经转向具有最小能量损失的能量利用技术。计算机网络也需要节能。能量消耗也是无线传感器网络面临的一个重要挑战。能量有效性可以通过分簇算法、能量有效的路由方法、改进的数据聚合方案和能量有效的无线传感器网络MAC协议来实现。
2021-05-21 cs.NI
A Secure Aggregation Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSN）的目的是为用户提供从空间分布的传感器收集的数据中获取感兴趣的信息。一般来说，用户只需要这种分布式数据的某些聚合函数。为此目的，在端到端信息流范例下通过将所有相关数据传送到中央收集器节点来计算该聚合数据是非常低效的解决方案。另一个建议是执行网络内计算。然而，这提出了一些问题，例如：从存储在不同节点中的一组统计相关值计算聚合函数的最佳方式是什么;这种聚合的安全性是什么，因为网络中受损或故障节点发送的结果可能会对计算结果的准确性产生不利影响。在本文中，我们提出了一种能量有效的聚合算法的无线传感器网络，是安全的和强大的恶意内部攻击的任何妥协或故障节点在网络中。与传统的无线传感器网络中的快照聚合方法相比，该算法中的节点不是将其感知信息单播到其父结点，而是将其估计广播到其所有邻居。这使得系统更具有容错性，并增加了网络中的信息可用性。对所提出的算法进行了仿真，结果表明其有效性。
2010-12-12 cs.CR cs.NI
Centralized Lifetime Maximizing Tree For Wireless Sensor Networks
为了实现无线传感器网络中事件源之间的数据聚合并降低通信成本，需要在任何给定的事件区域内建立覆盖的树结构，以允许数据报告在传输到网络之前在单个处理点处被聚合。在本文中，我们提出了一种新的技术来创建一个这样的树，最大限度地提高了生命周期的事件源，而他们不断传输的数据聚合。我们使用术语集中式生命周期最大化树（CLMT）来表示这种树。CLMT的特点是在给定的一组节点中识别瓶颈节点。该节点通过具有最高分支能量的路由从每个其他节点收集数据，条件环路未被创建。通过这种方式构建树，协议能够减少树重构的频率，最小化延迟，并通过最小化树重构所涉及的额外能量来最大化源节点的功能寿命。
2013-01-19 cs.NI
Over-the-Air Computing for Wireless Data Aggregation in Massive IoT
无线数据聚合（wireless data aggregation，WDA），指的是聚合分布在设备（例如，传感器和智能手机），是5G及以后机器类型通信中的常见操作，以支持物联网（IoT），这为分布式传感，学习和控制等多样化应用奠定了基础。传统的WDA技术是基于通信和计算分离的原理设计的，在有限的无线资源和新兴应用（例如，自动驾驶）施加的严格延迟约束下，难以适应大规模接入。为了解决这个问题，空中计算（AirComp）正在开发作为一种新的WDA解决方案，通过无缝集成计算和通信。通过利用多路访问信道的波形叠加特性，AirComp将空气变成计算机，用于在许多设备上计算和传输分布式数据的功能，从而允许在大规模设备上进行低延迟WDA。鉴于人们对AirComp的兴趣日益增长，本文通过介绍基本原理，讨论先进技术和应用，并确定有前途的研究机会，及时概述了该技术。
2020-11-14 cs.IT cs.NI eess.SP
Minimal Sleep Delay Driven Aggregation Tree Construction in IoT Sensor Networks
数据融合是无线传感器网络中的一项基本技术，它通过网络内计算，使用最大值、平均值或和函数，将中间结点收集的传感数据进行融合。由于传感器依靠电池运行，因此节能是一个关键问题。占空比是无线传感器网络中一种著名的节能机制，但它会导致数据聚合延迟增加。因此，多通道技术的使用允许更多的传感器节点同时发送数据，减少数据聚合延迟。本文研究了多通道负载循环物联网传感器网络中的最小延迟聚合调度问题。我们提出了一种调度方案，首先构建一个聚合树的基础上传感器节点的睡眠延迟，然后提高并行传输调度所有合格的节点在构建的聚合树，以提高数据聚合。基于广泛的仿真实验，我们提出的方法降低了聚合延迟最多61%相比，一种新的方法。
2023-03-12 cs.NI
Quality-Driven Energy-Efficient Big Data Aggregation in WBANs
School of Computing, University of Utah（犹他大学计算机学院）；FPT University（富国大学）
在物联网（IoT）时代，无线体域网（WBAN）的发展及其在大数据基础设施中的应用得到了医学研究界的广泛关注。由于传感器节点是需要异构服务质量（QoS）的低功耗设备，因此管理大量医疗数据在WBAN中至关重要。因此，有效地聚合大量的医疗数据是重要的。在这种情况下，我们提出了一个质量驱动和节能的大数据聚合方法，云辅助WBAN。对于BAN内（阶段I）和BAN间（阶段II）通信，聚合方法是成本有效的。大量的仿真结果表明，所提出的方法DEBA大大提高了网络效率的聚合延迟和成本相比，现有的计划。
2022-06-12 cs.DC cs.NI
The Dynamic Spectrum Aggregation Strategy for Cognitive Networks Based on Markov Model
为了在有限的无线频谱资源下满足移动终端对更高数据率的需求，认知无线电和频谱聚合技术因其在提高频谱利用率方面的优势而受到广泛关注。本文结合认知中继和频谱聚合技术，提出了一种基于频谱状态马尔可夫预测的动态频谱聚合策略，用于多用户多中继协作中继网络中，以保证用户信道容量和最大化网络吞吐量为目标。频谱聚合策略通过两个步骤来执行。首先，通过马尔可夫预测来预测频谱的状态。基于频谱状态预测结果，提出了一种频谱聚合策略。仿真结果表明，频谱预测过程可以显著降低中断率，频谱聚合策略可以大大提高网络吞吐量。
2016-12-09 cs.NI
BRVST: Efficient and Content-Expressive Information Matching Overlay in Wireless Networks
随着智能设备的普及和基于社交网络的应用的增长，通过无线网络进行有效和灵活的信息匹配变得越来越重要和具有挑战性。一些为有线网络设计的现有方法由于其压倒性的控制开销而不适用于无线网络。在本文中，我们提出了一个可靠的和可扩展的二进制范围向量摘要树（BRVST）的基础设施，灵活的信息表达支持，有效的内容匹配和及时的信息传播的动态无线网络。引入了一种新的属性范围向量结构以实现高效准确的内容表示，并引入了一种汇总树结构以便于信息聚合。为了在动态无线网络上进行稳健和可扩展的操作，所提出的覆盖系统利用了虚拟分层地理管理框架。大量的模拟表明，BRVST有一个显着更快的事件匹配速度，而招致非常低的存储和流量开销，与测试的对等方案相比。
2014-10-02 cs.NI
Nearly Optimal Bounds for Distributed Wireless Scheduling in the SINR Model
研究了SINR模型下的无线调度问题。更具体地，给定一组$n$链路，每个链路是发送器-接收器对，我们希望将链路划分（或\emph{schedule}）为最小数量的时隙，每个时隙满足允许同时传输的干扰约束。在基本问题中，所有的发射机都以相同的均匀功率发射。我们给出了一个分布式的$O(\log n)$ -近似算法的调度问题，匹配的最佳比例已知的集中式算法。它在任意度量空间中对任意长度单调次线性幂分配都成立。它是基于一个算法的Kesselheim和Vöcking，其分析，我们提高了对数因子。我们发现，每个分布式算法使用$Ω(\log n)$插槽调度某些情况下，只需要两个插槽，这意味着最好的绝对性能保证是对数。
2014-04-30 cs.DS cs.NI
Optimized Federated Multitask Learning in Mobile Edge Networks: A Hybrid Client Selection and Model Aggregation Approach
针对移动边缘网络中客户端非独立同分布数据及分层网络的收敛慢、模型分配错配问题，提出带两阶段客户端选择与双层聚合的聚类联邦多任务学习方法，提升收敛速度、降低训练时间与最高60%能耗，保障模型适配性与公平性。
2024-07-12 cs.NI
HiFiNet: Hierarchical Fault Identification in Wireless Sensor Networks via Edge-Based Classification and Graph Aggregation
HiFiNet通过边缘分类和图聚合技术，提升无线传感器网络中故障识别的准确性和效率，有效平衡精度与能耗。
2026-08-25 cs.AI cs.NI
An Approach for Controlling Faults in Wireless Sensor Networks Using Clustering
无线传感器网络由于能量、带宽和计算复杂性的限制，其容错控制是一个具有挑战性的问题。这些资源严重受限的节点在面临众多威胁的同时，负责数据汇集、数据处理、定位、时间同步聚合和数据转发等任务。控制和容忍这些威胁的有效方法之一是通过集群。提出了一种基于分簇和簇头选择的无线传感器网络故障控制新方法--高效故障控制机制。仿真结果表明，有效的故障控制机制具有更好的性能比国家的最先进的方法。
2014-07-07 cs.NI
MEECDA: Multihop Energy Efficient Clustering and Data Aggregation Protocol for HWSN
无线传感器网络由大量廉价的微型传感器组成，通过低功耗的无线通信连接在一起。大多数无线传感器网络的路由和数据分发协议假设一个同构的网络架构，其中所有的传感器具有相同的能力，在电池供电，通信，传感，存储和处理。然而，处理器小型化和低功耗通信的持续进步使得各种各样的节点的发展成为可能。当一个无线传感器网络中集成了多种类型的节点时，称为异构。由于无线传感器网络中节点的密集分布，短距离多跳通信是降低网络能耗的重要手段。本文提出并分析了M-EECDA（Multihop Energy Efficient Clustering & Data Aggregation Protocol for Heterogeneous WSN）协议。该协议结合了多跳通信和集群的思想，以实现网络寿命和能耗方面的最佳性能。M-EECDA协议引入了休眠状态和三层结构，部分簇头节点采用休眠模式，以节省网络能量。M-EECDA由三种类型的传感器节点组成：普通，高级和超级。普通节点采用基于剩余能量的簇头机制来成为簇头节点。高级节点和超级节点进一步充当中继节点，以减少普通节点簇头在一轮中不是簇头时的传输负载。
2014-08-13 cs.NI
Decentralized Lifetime Maximizing Tree with Clustering for Data Delivery in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络具有广泛的应用领域，每天都在扩大，他们已经部署了有关其应用领域。一个独立的应用程序的方法是尚未来与正在进行的开发无线传感器网络的条款。在本文中，我们提出了一个分散的生命周期最大化树的应用程序无关的数据聚合方案，使用的数据传输在无线传感器网络的聚类。所提出的树将最大限度地减少能源消耗，这一直是一个阻力因素，在无线传感器网络的顺利工作，以及最小化的子汇的控制下，进一步通信和传输数据到汇节点的通信节点之间的距离。
2012-01-24 cs.NI
Enabling Large-Scale Federated Learning over Wireless Edge Networks
大规模联邦学习（FL）网络的主要瓶颈是通信和计算的高成本。这是由于大多数当前FL框架仅考虑星形网络拓扑的事实，其中所有本地训练模型都聚集在单个服务器（例如，云服务器）。当用户数量很大并且本地模型的大小很大时，这会在服务器上造成很大的开销。本文提出了一种新的边缘网络架构，该架构将模型聚合过程分散在服务器上，从而显著降低了整个网络的聚合延迟。在这个架构中，我们提出了一个高效的网络计算协议，由两个组件。首先，设计了一个网络内聚合过程，以便大部分聚合计算可以从云服务器卸载到边缘节点。其次，一个联合路由和资源分配优化问题，制定在每个学习轮，以最大限度地减少整个系统的聚合延迟。该问题是NP-难的，因此我们提出了一个多项式时间路由算法，它可以达到接近最优的性能与理论界。数值结果表明，我们提出的框架可以显着减少网络延迟，高达4.6倍。此外，与传统基线相比，该框架可以将云的流量和计算开销显着降低K/M倍，其中K是用户数量，M是边缘节点数量。
2021-09-22 cs.IT cs.NI math.IT
EDAP: An Efficient Data-Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks
Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)（阿米尔卡比尔理工大学（德黑兰理工大学））
针对定向扩散协议存在的延迟聚合和独立ED洪泛问题，提出EDAP协议，利用虚拟汇聚节点构建多路径，实现负载均衡，显著节省能量并延长网络寿命（比DD提升75%）。
2026-10-07 cs.NI
Skin-Health Monitoring system using a Wireless Body Area Network
一类新的传感范例被称为lab-onskin，其中可拉伸和灵活的智能传感器设备被集成到皮肤中，为身体提供直接的监测和诊断接口。分布式皮肤实验室无线传感器具有提供皮肤健康的连续长期评估的能力。提出了一种基于无线体域网的分布式皮肤健康监测系统。该系统响应于皮肤健康的动态变化，并远程报告皮肤健康的动态变化。所提出的算法检测异常皮肤，并创建一个能量有效的数据聚合树，覆盖受影响的区域，同时把不必要的传感器进入睡眠方式。该算法通过动态地使监测树的大小和形状适应于异常皮肤区域的大小和形状来响应皮肤的变化条件，从而提供全面的监测。仿真结果表明，该算法的应用和效用，改变伤口的形状和大小。
2021-04-15 cs.NI
Efficient Data Compression with Error Bound Guarantee in Wireless Sensor Networks
我们提出了一个数据压缩和降维方案的数据融合和聚合应用，以防止数据拥塞，减少能源消耗在网络连接点，如簇头和网关。我们的网络方法可以很容易地调整，分析数据的时间或空间相关性，使用无监督的神经网络计划，即自动编码器。特别是，我们的算法从以前收集的历史样本中提取固有的数据特征，将原始数据转换为低维表示。此外，所提出的框架提供了一个错误约束保证机制。我们评估所提出的解决方案，使用真实世界的数据集，并将其与传统的方法进行时间和空间的数据压缩。实验结果表明，该方法在压缩效率和信号重构方面优于现有的几种无线传感器网络的数据压缩方法。
2014-08-13 cs.NI
Towards Green Connectivity: An AI-Driven Mesh Architecture for Sustainable and Scalable Wireless Networks
Stanford University（斯坦福大学）；University of Mississippi（密西西比大学）；National University of Sciences and Technology（国立科学与技术大学）
本文提出了一种由AI驱动的网状架构，通过低功耗节点部署、空间频率重用和预测网络智能，实现无线网络的可持续和可扩展性，提升能源效率并减少部署成本。
2026-02-21 cs.NI
Design of modular wireless sensor
Inst. for Inform. Transmission Problems, Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院信息传输问题研究所）；NetCracker Technology（NetCracker技术公司）
提出一种组合方法，通过多准则排序、层次形态多准则设计（HMMD）和聚合，实现模块化无线传感器的组件选择与解决方案集成。
2012-03-09 cs.NI cs.SE cs.SY
Dual-Level Compressed Aggregation: Recovering Fields of Physical Quantities from Incomplete Sensory Data
虽然无线传感器网络（WSNs）是强大的监测物理事件，从无线传感器网络收集的数据几乎总是不完整的，如果所调查的物理事件分布在一个广阔的区域。这种不完整性的原因有两个：i）网络覆盖不足和ii）用于节能的数据聚合。而现有的恢复方案只解决第二个方面，我们开发了双水平压缩聚合（DECA）作为一个新的框架，以解决这两个方面。具体而言，DECA允许高保真恢复的广泛的事件，的情况下，无线传感器网络只稀疏覆盖的事件区域，并在网络中的数据聚合应用于流量减少。DECA利用现实世界事件的低秩性质和传感数据的冗余性，将矩阵补全与微调压缩传感技术相结合，进行双层重建过程。我们证明，DECA可以恢复一个广泛的事件与不到5%的数据，相对于事件的尺寸，被收集。基于合成和真实数据集的性能评估证实了我们的DECA框架的恢复保真度和能源效率。
2011-07-30 cs.NI
On the Construction of Maximum-Quality Aggregation Trees in Deadline-Constrained WSNs
在有期限约束的无线传感器网络数据聚合中，由于Sink节点的期限约束和干扰约束，使得所有传感器节点都不能参与数据聚合。因此，利用群体范例的智慧，数据聚合中的参与节点的总数确定聚合的质量（$QoA$）。虽然以前的研究已经提出了最优算法，最大化$QoA$在一个强加的截止日期和一个给定的聚合树，有没有工作在这种情况下构建最优树。在本文中，我们投下一个优化问题，以解决最佳的树构建的最后期限约束的数据聚合在无线传感器网络。我们证明，最佳和最差的聚合树的最大可实现的$QoA$之间的比率是一样大的$O(2^D)$，其中$D$是汇的最后期限，从而使设计有效的解决方案的问题的最重要的价值的问题。然而，问题是具有挑战性的解决，因为我们证明了它是NP-难的。我们应用最近提出的马尔可夫近似框架，设计两个分布式算法具有不同的计算开销，收敛到一个有界邻域的最优解。大量的模拟在一组代表性的随机生成的情况下表明，所提出的算法显着提高$QoA$的%101和%93，平均相比，最好的，据我们所知，现有的替代方法。
2014-07-31 cs.NI
Determining the network throughput and flow rate using GSR And AAL2R
在多射频无线网状网络中，一个节点有资格通过多个信道同时向不同的目的节点发送分组。多射频无线网状网络的这一特性使得网络的吞吐量高，并增加了多路径路由的机会。这是因为传输的多信道可用性降低了称为干扰问题的最优雅的问题的概率，该问题是流间和流内类型的。为了避免干扰等问题，保持网络性能不变或提高性能，WMN需要考虑分组聚合和分组转发。数据包聚合是收集多个准备传输的数据包并通过信道发送给目标接收者的过程，而数据包转发则是逐跳路由。但在这两种情况下，在不同的可用多路径中选择正确的路径是路由算法最重要的因素。因此，最具挑战性的因素是确定转发策略，该策略将为每个节点提供用于在信道内传输的调度。在这项研究工作中，我们试图实现两个转发策略的多路径多无线电WMN作为上述问题的近似解决方案。我们已经实现了全局状态路由（GSR），它将考虑数据包转发的概念和聚合感知第2层路由（AAL2R），它考虑这两个概念，即数据包转发和数据包聚合。在成功实施后，网络性能已经通过模拟研究进行了测量。
2015-08-07 cs.NI
Packet Loss Recovery in Broadcast for Real-Time Applications in Dense Wireless Networks
无线广播中的分组丢失恢复是一个挑战，特别是对于实时的【形】应用，有严格的和短的交付期限。为了在短时间内恢复最大数量的丢失分组，现有的分组恢复解决方案通常依赖于即时可解码网络编码（IDNC）。其中一些解决方案可以恢复几乎最大数量的丢失数据包，但代价是收集所有（或大部分）用户的反馈。这在密集网络中是不切实际的。此外，它们的运行时间随着用户数量的增长而增长，由于实时的【形】应用程序的紧急交付期限，这是不可取的。在这项工作中，我们介绍RIDNC，IDNC的随机编码方法。我们提出RACE，一个轻RIDNC编码器，可以恢复几乎尽可能多的丢失数据包的最佳RIDNC编码器。我们比较RACE与CrowdWiFi编码器，一个高性能的数据包丢失恢复解决方案，用于在密集网络中直播视频的商业系统CrowdWiFi。我们表明，RACE比CrowdWiFi编码器快两个数量级，并在实践中恢复更多丢失的数据包，其中没有足够的时间收集来自许多用户的反馈。
2019-11-19 cs.NI
MQTT+: Enhanced Syntax and Broker Functionalities for Data Filtering, Processing and Aggregation
在过去的几年中，消息传输遥测传输（MQTT）发布/订阅协议成为IoT、M2M和无线传感器网络应用的事实标准通信协议。这种流行主要是由于客户端协议的极端简单性，适用于低成本和资源受限的边缘设备。其他优秀的特性包括非常低的协议开销，非常适合有限带宽的情况，支持不同的服务质量（QoS）和许多其他特性。然而，当边缘设备有兴趣对多个客户端发布的数据执行处理操作时，MQTT的使用可能导致终端设备的高网络带宽使用和高能耗，这在资源受限的场景中是不可接受的。为了克服这些问题，我们在本文中提出了MQTT+，它提供了一个增强的协议语法和丰富的发布/订阅代理与数据过滤，处理和聚合功能。MQTT+从开源MQTT代理开始实施，并在不同的应用场景中进行评估。
2018-10-01 cs.NI
Proportional Fair RAT Aggregation in HetNets
无线网络体系结构中的异构（即，3G、LTE、5G、WiFi等共存）已经成为当前和未来一代蜂窝网络的关键组件。跨多个这样的无线电接入技术（RAT）/基站（BS）同时聚合每个客户端的业务可以显著增加系统吞吐量，并且已经成为关于多RAT集成的蜂窝标准的重要特征。因此，能够实现这种聚合的全部潜力的分布式算法对运营商来说非常重要。在本文中，我们研究的问题，资源分配多RAT业务聚合在HetNet（异构网络）。我们的目标是确保在每个BS的资源分配，使每个客户端实现跨其RAT的总吞吐量满足比例公平性（PF）的标准。特别地，我们提供了一种用于在每个BS处的资源分配的简单分布式算法，其扩展了用于单个BS的PF分配算法。尽管它的简单性和缺乏协调的BS，我们表明，我们的算法收敛到所需的PF解决方案，并提供（紧）其收敛速度的界限。我们还研究了最优解的特征，并利用其性质来证明我们的算法的结果的最优性。
2019-06-01 cs.NI
Modeling and Analysis of MPTCP Proxy-based LTE-WLAN Path Aggregation
基于多路径传输控制协议（MPTCP）的长期演进（LTE）-无线局域网（WLAN）路径聚合（LWPA）已经处于标准化过程中，作为提高下行链路（DL）数据率并处理快速增长的数据业务的有前景且有成本效益的解决方案。本文旨在借助随机几何的工具，为大规模LWPA网络的下行链路性能评估提供一种易于处理的分析方法。我们考虑一个简单而实用的模型，以确定在何种条件下，本地WLAN接入点（AP）将在LWPA模式下工作，以帮助提高接收的数据率。使用随机空间模型的WLAN AP和LTE基站（BS）的分布，我们分析了在所考虑的网络模型中的活动LWPA模式的WiFi AP的密度，这进一步导致上的DL数据率和区域频谱效率（ASE）的改进的封闭形式的表达式。我们的数值结果说明了不同的网络参数对LWPA网络性能的影响，这可以是有用的，进一步的性能优化。
2018-05-08 cs.NI
Network Lifetime Maximization in Wireless Mesh Networks for Machine-to-Machine Communication
在本文中，我们提出了新的优化配方，以最大限度地提高网络寿命的无线网状网络进行数据聚合和传播的机器对机器的通信在物联网。我们专注于异构网络中，多个应用程序共存，节点可能会采取不同的角色，为不同的应用程序。此外，我们解决网络重构作为一种手段，以增加网络的生命周期，在保持与当前的趋势，软件定义的网络和网络功能虚拟化。为了测试我们的优化公式，我们使用随机生成的10到30个节点的网状网络进行了数值研究，结果表明，使用网络重新配置，网络寿命可以比单个最小能量配置增加75%。此外，我们的解决方案在实际场景中实现是可行的：仅需要很少的配置，因此对于独立网络需要很少的存储，并且切换配置所需的同步和信令相对于每个配置的操作时间是低的。
2019-08-14 cs.NI
An Overview of Machine Learning Approaches in Wireless Mesh Networks
近二十年来，无线网状网络（WMN）作为未来高带宽、高覆盖无线网络的最有前途的候选网络之一，已经得到了广泛的研究。然而，消费者对这种网络的需求最近才赶上，使得优化WMN以支持高容量并提供高QoS的努力比以往任何时候都更加重要，同时具有安全性和容错性。为此，最近的趋势是应用机器学习（ML）来解决与WMN相关的各种设计和管理任务。在这项工作中，我们讨论了关键的ML技术，并分析了过去的努力如何将它们应用于WMN，同时注意到一些现有的问题并提出了潜在的解决方案。我们还提供了ML如何推进未来研究的方向，并研究了该领域的最新发展。
2018-06-27 cs.NI
Scheduling Mechanisms in Wireless Sensor-Actuator Networks for Multi-rate Periodic Control in Industry 4.0
针对工业4.0中多速率控制系统的实时调度问题，提出一种包含两阶段调度、LLF-RC算法、机会聚合和重复调度四种策略的框架，以提高可靠性、可调度性并降低通信和存储成本。
2026-05-28 cs.DC cs.ET cs.NI
In-network Computation for Large-scale Federated Learning over Wireless Edge Networks
大多数传统的联邦学习（FL）模型使用星形网络拓扑，其中所有用户在单个服务器处聚合他们的本地模型（例如，云服务器）。这在服务器的通信和计算方面都造成了显著的开销，延迟了训练过程，特别是对于具有离散节点的大规模FL系统。本文提出了一种新的边缘网络架构，可以在服务器上分散模型聚合过程，从而显着降低整个FL网络的训练延迟。具体而言，我们设计了一个高效的网络计算协议（INC）组成的用户调度机制，网络聚合过程（INA），这是专为原始和原始对偶方法在分布式机器学习问题，和一个网络路由算法。在建议的INA，我们然后制定一个联合路由和资源优化问题，旨在最大限度地减少聚合延迟。该问题是NP-难的，因此我们提出了一个多项式时间路由算法，可以达到接近最优性能的理论界。仿真结果表明，所提出的INC框架不仅可以帮助减少FL训练延迟，高达5.6倍，而且还显着减少云的流量和计算开销。这可以实现大规模FL。
2022-06-28 cs.IT cs.NI math.IT
A Novel Framework for Intelligent Information Retrieval in Wireless Sensor Networks
近年来，随着低成本、高能效嵌入式设备的发展，以及对智能空间和军事监视系统等新的信息处理模式的支持需求不断增长，人们对小型、无线、低功耗、无人值守的传感器和执行器组成的大规模、高度分布式传感器网络进行了积极的研究。随着应用的不断多样化，传感器网络中的信息检索需要一种高效的网络结构。以前的解决方案设计为传统的网络作为很好的参考，但是，由于以前的范例和传感器网络的需求之间的巨大差异，需要一个框架来收集和传递所需的信息，为了实现这一目标，在本文中，我们提出了一个框架，智能信息检索和传播到所需的目的节点。该框架将无线传感器网络中的数据聚合、信息检索和数据传播三个主要关注领域结合在一起。在所提出的框架中，数据聚合负责合并来自所有节点的信息并删除冗余数据。信息检索对处理后的数据进行过滤，以获得被称为智能数据的最终信息，该智能数据将被传播到所需的目的地节点。
2015-03-02 cs.IR cs.NI
Efficient and Robust Secure Aggregation for Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）依赖于网络内聚合来提高效率，然而，这是有代价的：单个对手可以通过贡献任意的部分聚合值来严重影响结果。安全的网内聚合可以检测到这种操纵。但只要这些故障持续存在，就无法获得聚合结果。相比之下，单个传感器节点值的收集是鲁棒的，并且解决了可用性的问题，但以低效的方式。我们的工作旨在弥合这一差距，在安全的数据汇集：我们提出了一个系统，提高了可用性与效率接近的网络聚合。为了实现这一点，我们的计划依赖于昂贵的操作本地化和排除节点，操纵聚合，但\emph{only}当检测到故障。聚合中断的检测和故障节点的移除提供了鲁棒性。同时，在删除故障节点后，无线传感器网络可以享受低成本（安全）的聚合。因此，高排除成本被摊销，并且效率提高。
2008-08-20 cs.CR cs.NI
