1 、 Feedback Control of Data Aggregation in Sensor Networks 传感器网络中数据融合的反馈控制

1. 1、Feedback Control of Data Aggregation in Sensor Networks 传感器网络中数据融合的反馈控制

2. Abstract • This paper describes fundamental performance trade-offs in sensor networks and the utility of simple feedback control mechanisms for distributed performance optimization. A data communication and aggregation framework is presented that manipulates the degree of data aggregation to maintain specified acceptable latency bounds on data delivery while attempting to minimize energy consumption. An analytic model is constructed to describe the relationships between timeliness, energy, and the degree of aggregation, as well as to quantify constraints that stem from real-time requirements. Feedback control is used to adapt the degree of data aggregation dynamically in response to network load conditions while meeting application deadlines. The results illustrate the usefulness of feedbackcontrol in the sensor network domain. • 摘要： • 本文描述了在传感器网络中的基本性能表现和对分布式应用中的简单反馈控制机制进行性能优化。数据的通信和融合的框架提出了图像处理融合的度和在数据传输过程中能同时减少能量损耗和保持可连接的延时。一个分析模型被构造成描述实时性、能量和融合的程度的关系，并且源于实时要求的限制。当到了应用的最大限度时，反馈控制可以动态地适应数据融合以响应网络负荷状态。结果说明反馈控制在传感器网络领域是有效的。

3. 本文从反馈控制方面介绍了AD HOC无线传感器网络提出的研究。反馈控制在本文的目的不将控制一个外部环境的动力学，更多的是控制网络的性能。在更高一个层次上来说，传感器网络的表现可以被观看作为在一个三维空间的点。 这些维度是(i)实时性， (ii)能源消耗和 (iii)信息输出。当维护实时性时，欲使能源消耗减到最小和最大化信息输出。这些要求是相互有矛盾的，因为传达更多信息将要花费更多的时间和耗更多能量。

4. 我们来考虑实时的传感器网络，感知数据在一定的时间内传输到目的地。数据分为多种类型，每种类型与传输时间有密切的联系。例如，运动motion的节点在3秒内应该把数据传出去。相反，如果是温度的话可以在30秒以内。传输所有数据的要求是当满足时间限制的情况下减少能量的损失，既然环境是动态的，数据融合的数据是不定的，不可预知的。当其它的节点有效时，我们假设一些节点在任何时间都报告它们的参数信息。这些节点是静态的，既然网络负载是动态的，负载会造成明显的通信延时增加，可能导致不能及时地传送数据。这就需要一种控制网络延时的反馈机制。我们来考虑实时的传感器网络，感知数据在一定的时间内传输到目的地。数据分为多种类型，每种类型与传输时间有密切的联系。例如，运动motion的节点在3秒内应该把数据传出去。相反，如果是温度的话可以在30秒以内。传输所有数据的要求是当满足时间限制的情况下减少能量的损失，既然环境是动态的，数据融合的数据是不定的，不可预知的。当其它的节点有效时，我们假设一些节点在任何时间都报告它们的参数信息。这些节点是静态的，既然网络负载是动态的，负载会造成明显的通信延时增加，可能导致不能及时地传送数据。这就需要一种控制网络延时的反馈机制。

5. EXPERIMENTAL EVALUATION仿真实验 • 本文对有损融合、无损融合和没有融合进行比较。在仿真中，文章在一定的范围内放置一定参数的节点，10个源节点没着一条路由路径在4---6跳的范围内发出连续的比特（CBR）。为了对数据融合的有效性进行研究，本文增加了节点的发送频率，第个数据流从1.5到3.7包/秒。仿真重复30遍。到达端对端的1 S延时是理想的。

7. 如图1所示，在网络繁忙的时候，比不进行融合相比，无损融合和有损融合都可以显著地减少平均的延时。由于融合技术可以控制信息传递的数量。注意，有损失的融合在保留延迟的区域之下总是成功的，而无损融合仅是点上的成功，在之后系统变得过载。如图1所示，在网络繁忙的时候，比不进行融合相比，无损融合和有损融合都可以显著地减少平均的延时。由于融合技术可以控制信息传递的数量。注意，有损失的融合在保留延迟的区域之下总是成功的，而无损融合仅是点上的成功，在之后系统变得过载。 • 另外，如图3所示，在拥塞出现之前，无损(lossless)融合和有损(lossy)融合可以通过减少控制消息的数量和传播的数量达到能源的节约。

9. 2、Mobile Agent Based TDMA Slot Assignment Algorithm for Wireless Sensor Networks • 以TDMA槽孔任务算法为基础的移动代理应用于无线传感器网络

10. 摘要： • 本文在移动代理帮助下我们提出无线传感器网络的一种网上TDMA槽孔任务算法或图表着色算法。众所周知图表着色问题是属于计算复杂度完全类 ( NP-Complete)问题，并且有几种启发法已经被开发出来了。很多是集中化算法并且采取网络的全局性想法。我们开发了一个以槽孔任务(MASA) 算法为基础的移动代理，移动代理从一个节点移动到另一个节点并且使用两次反射邻里信息分配槽孔到各个节点。MASA 接近基于最低界面(d + 1)的程度。它根据拓扑结构要求有d +1种或者稍微更多种颜色，这里d是图表的最大交点程度。

11. WSN的高效节源的MAC协议的设计和发展是在学术界是热门研究题目。MAC协议根据不同的原理可以分为不同的种类，集中与分布，单通道与多通道和基于竞争的协议对基于预约或保留的协议。在基于竞争的协议中，用户在机率协调中满意传送和竞争。 在这些协议之下可能发生错误的传输，典型的例子是CSMA/CA， CSMA/CD和分槽ALOHA系统。 除了载波监听机制准备好对送或清楚对送(RTS/CTS)，同步交换机制被引进来避免暗藏的或被暴露的终端问题。 基于竞争的协议浪费能源在串音、侦听和分组冲突上，那些都不适用于无线传感器网络。 时分多址接入(TDMA)，频分多址接入(FDMA)和码分多址联接(CDMA)是用于不同的通信系统的基于MAC协议的预留机制。节点在不同的次级渠道分界中根据时刻、频率或者任意正交代码被预定，从而避免干涉和使方案碰撞自由。 因为CDMA要求特别的硬件并且会消耗许多能量在编码或解码上，所以它在传感器网络中更不受欢迎。 如果今后传感器微粒用多个频率开发， FDMA将可以使用在传感器网络中。到现在，TDMA，改善后的TDMA，改良混合式的TDMA似乎是无线传感器网络的选择。

12. 在多跳传感器网络的TDMA广播预定的问题可以被视为一个在图论中的n着色问题.在广播预定中目标是生成最小长度的主要和次要的无冲突静态调度，每个节点都给了一个机会(在TDMA的一个时隙)传送它的小包。 在图论上， TDMA广播预定的问题可以由距离图2图表着色自然地被塑造，McCormick [1]表明距离图D着色问题在所有固定的 D≥ 2一般图表中属于计算复杂度完全类 ( NP-Complete)问题。着色问题在单位圆图中依然是NP-Complete问题。在无线分组网络的广播预定问题已经被广泛地在[2]，[3]和[4]中被学习了。但是，所有这些是离线着色算法都假设知识在拓扑结构中或在图表未来着色端点中。关于图表的形状的任何假定都不可能制作出来。 并且，以分布的方式实施槽孔任务战略应该是可能的。这些限制驱使开发无线特别传感器网络的一种网上coloring /TDMA槽孔任务算法。

13. 少量网上着色算法被提议，如一般图表[5]和单位盘图表[6]。FPRP [7]，是同时进行通道访问和TDMA广播槽孔预留的一种分布的和网上TDMA槽孔任务算法。 我们开发了并且实施了一种使用一个移动代理的网上贪婪算法(与二个战略)。我们将它的表现与总配线架(MDF) 离线算法和FPRP着色协议比较。 在第3部分，我们模拟问题并且提到下面的假定。在第4部分我们谈论到与二个战略的算法。在第5部分我们给出了模仿结果，并且在最后的第6.部分我们对本文进行了总结。

14. 算法 我们在一个移动代理帮下对单位圆图助表的端点着色提出了用二个战略的一种分布式网上算法MASA。 移动代理在节与节之间移动从而上色整体网络。在所有节中，当对节和它的颜色维护可变物M， MA1分配最小的可能的整数 到目前为止，最大整数应用于网络上色。每个结询问双跳邻近信息，流动代理用双跳邻近的信息在[1， M]中分配最小的可能整数，[1， M]没有用于结的邻里双跳。如果所有从1到M的整数用于已经双跳邻里，它使M增加1并且分配新的颜色到这个节。如果线性地，安排三个节M的原始价值是3，最小值的三个颜色要求避免次要冲突。在我们的算法， MA任意地选择其中一个当前色的节的邻居上色，并且，如果所有邻居已经上色， MA回溯直到它遇到一个没着色的附近节。

15. 移动代理 移动代理可以规定为三个属性个体： 识别、数据空间和方法。 •识别：唯一地识别一个流动代理。在我们的算法不需要识别，因为在网络中只有一个流动代理。 •数据空间：代理的数据缓冲区，用于运载数据结构 •方法:处理任务或执行由代理运载的代码。

16. 计算步骤 • 1) 首先:创始着色过程 • 2) 节点着色:选择节点的颜色并且存储先前的节的身份。 进入步骤3。 • 3) 决定下个节点: 选择下个要上色的邻节点。回到步骤2。没有没上色的邻节点，进入步骤4。 • 4) 回溯: Move back to the previous node whose id is stored in current node. Go to step 3. 移动回到身份在当前节被存放的之前的结。 进入步骤3。 • 5) 停止:如果网络上的节点都已上色。

17. I. 有颜色信息的移动代理 • II. 没有颜色信息的移动代理

18. 在我们的模拟中，我们比较了FPRP需要的颜色数量、 MDF算法和MASA。 在这些实验中，我们在20X 20网格任意地安置节生成网络，结的数量变化在100， 200和300之间。我们逐渐增加结的范围得到最大的交点程度d 14， 15和16。有10次对节点的最大的节点程度和数子的每个组合的试验造成共计90次试验。 在结的最大的交点程度和数字的每个组合，我们测量了所有三种算法平均表现。模仿结果在表3， 4和5.被提出。 在许多试验中， MASA达到了程度最低界面d + 1。 它的平均表现与离线MDF算法接近也比得上FPRP。

19. Conclusion结论 • 据我们所知，MASA是第一种使用一个移动代理去试图解决最小的槽孔分配问题。 这种算法更适用于静态或低移动网络。在拓扑结构的动态变动中，从移动代理开始找到预定将是非常昂贵的。 我们的工作导致一个有趣的问题。 通过给更多智能给移动代理或使用多个移动代理达到颜色的最佳数目是否是可能的？在我们的未来工作中，我们将设法提出那个问题。 我们也将合并对获取双跳邻节信息竞争协议的分析，这对节点选择颜色有帮助。

20. 3、Mobile Agent Architecture Integration for a Wireless Sensor Medical Application • 移动代理的融合模型在医学无线传感器的应用

21. 摘要： • 无线传感器网络结点经常被用于监测病人的必要信息等医学上的应用，为了保证病人拥有合适的治疗，实时病人的相关数据必须被正确地采集。数据管理系统(DMS)是一种基于代理的算法，它能够在无线病人传感器网络(WPSN)提供可融合的，有效的数据管理。DMS 以成熟的JADE代理为平台，JADE在资源充足的平台上运行，例如服务器，个人计算机， PDA和高档的移动电话。而轻量级的Agilla代理平台能够在资源有限的传感器节点运行。

22. Abstract • Wireless sensor nodes are used to monitor patient vital signs in a medical application. To ensure proper patient care is provided, real-time patient data must be managed correctly in the context of relevant patient information and medical knowledge. The Data Management System (DMS) is an agent-based architecture that aims to provide flexible, effective data management within a Wireless Patient Sensor Network (WPSN). The DMS is built primarily on the sophisticated JADE agent platform. JADE runs on resource-rich platforms such as servers, PCs, PDAs and high-end mobile phones. The lightweight Agilla agent platform can run on resource constrained sensor nodes.

23. 现在和未来的医疗环境也许会造成病人数据的庞大。 DMS [1]处理静态数据(例如病人纪录在数据库中)和动态数据的大容量(包括病人重要标志读入)。 软件代理在DMS之内被雇用处理和关联静态和动态耐心数据集多条输入-输出小河。 软件代理媒件理想地说适合处理这样代理的数据由于固有自治权和流动性。 • DMS结构主要在JADE[2]，在相对地资源丰富的设备被设计执行的FIPA (IEEE标准)服从的代理框架被建立。 无线传感器结由严厉资源局限和不可靠的网络连通性压抑。 所以，如果代理环境将使用在一个无线传感器结它将需要起作用非常有限的资金。 Agilla [3]， [4]代理平台是这样平台的例子。

24. Hardware platform 硬件平台 • 无线病人传感器结点被建立在Tyndall25 [5个]硬件平台。 这是一个可堆叠的系统，包括也许被结合即插即用时尚的25mm x 25mm层数。 病人传感器结包括三层： 力量; 通信和处理; 并且传感器接口。 传感器接口层数也许被连接到三个ECG补丁、一血压和一个脉搏率传感器。

25. DMS Architecture DMS结构 • DMS结构在医疗领域之内的有许多内容来应付数据融合，静态和动态耐心数据集和提出适当的数据数据交互作用对终端用户。 重要组分包括： 搜集数据; 数据集成; 数据分析; 并且数据表达。 • 数据采集 • 数据采集介入收集数据例如： 从病人传感器读出数据; 由职员的数据输入通过他们的PDAs和个人计算机; 患者纪录在服务器上举行了。 • 数据融合 • DMS必须动态地处理和集成静态和动态医疗数据以上下文和情况明白的方式。 • 数据分析 • DMS引起根据数据和这数据的意思的增值信息关于它的早先和当前上下文。 使用Protégé，本体论模型被建立。 专家系统规则是应用的(使用Jess [8])处理上下文可变物。 这个组分的目标将聪明分析很多应用数据。 这为被改进的诊断提供依据在耐心问题的关心。

28. Conclusion结论 • 代理(和特别是移动代理)基于软件结构也许改进病人医疗数据的管理在一个的无线病人传感器网络之内的，并且也许因而造成更好的病人护理。 问题是分布式环境包含资源丰富和资源拘束的计算的平台。 更加轻量级的Agilla环境被端起了对Tyndall25无线结，并且支持在一个更加老练，而是更加重量级的代理环境的无线病人节点的代理(such as JADE)不会支持。 更加强有力的计算的结也许支持充分的JADE代理环境。 要最大化通用JADE和专业Agilla代理平台的好处，有效的综合化达到。