25、无线传感器网络中高效的数据中心存储机制

无线传感器网络中高效的数据中心存储机制

1. 引言

无线传感器网络(WSNs)具有广泛的潜在应用,如环境监测、军事、智能家居和远程医疗系统等。它由一个汇聚节点和大量相互通信的传感器节点组成,传感器节点虽小,但具备传感、数据处理、存储和通信能力,不过能量受限。汇聚节点是控制中心,通常发起收集感兴趣信息的请求。WSN 可被视为一个数据库系统,为传感器节点提供传感和数据存储功能,为汇聚节点提供查询功能。

传感器网络面临的一个关键问题是如何有效利用大量数据,为汇聚节点和传感器节点分别提供高效的数据检索和存储。以往的解决方案可分为三类:
- 本地存储(LS) :事件检测时,数据存储在传感器节点的本地内存中。由于汇聚节点不知道哪些传感器节点存储了感兴趣的数据,通常会在整个 WSN 上进行盲目泛洪,发送定义其感兴趣标准的查询包。
- 外部存储(ES) :传感器节点检测到事件后,数据存储在外部汇聚节点。虽然汇聚节点查询无成本,但可能会在向汇聚节点传输其不感兴趣的数据时浪费大量能量。
- 数据中心存储(DCS) :从 WSN 中选择一些数据中心节点负责数据的存储和检索。传感器节点检测到事件时,数据按名称存储在相应的数据中心节点。由于所有传感器节点和汇聚节点都知道数据中心节点的信息,因此在向数据中心节点发送数据或查询时不使用盲目泛洪,从而节省了 WSN 中数据存储和检索的能量。

近年来,从不同方面提出了许多数据中心机制,根据其目标和设计概念,可分为以下四类:
- 基本数据中心策略 :通常应用哈希函数将事件类型和

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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