无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法

2020-07-31 07:01谭松鹤
现代电子技术 2020年15期
关键词:覆盖面积重复性传感

谭松鹤,覃 琪

(河池学院 计算机与信息工程学院,广西 河池 546300)

0 引 言

无线传感器网络是一种标准的分布式应用网络,其末梢组织由多个探查传感器组成,可对网络环境以外的传输介质进行感知检查。WSN 是无线传感器网络中最常见的传输通信方式,可灵活调节网络通路中的IP 及地址设置情况,并对其进行定向性修改[1⁃2]。局域式的传感器网络可与广域互联网进行无线连接,并通过缩短通信连接的物理干预方式,在无线传感器网络、广域互联网之间形成具备多跳自组织能力的覆盖型网络通路。

数据重复性冗余是一种不合理的网络占用问题,随着网络通路占用时间的不断延长,这一物理行为有可能诱发严重的网络数据异常分类现象。为避免上述情况的发生,现有技术手段利用HLSA 算法对分类数据节点进行移动汇聚处理,再根据锚节点处的字节步长条件,确定后续数据覆盖协议操作过程中的最佳路径。这种方法虽然最大程度上对数据节点进行了分类利用,但并不能解决现有的密集部署问题,仍会造成较为严重的数据冗余现象。为解决上述问题,本文引入无线传感网络的应用坐标系,通过计算协议点覆盖面积、分类数据初始化等处理步骤,建立一种新型的无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法,并在后续对比实验环节突出证明该方法的实效性所在。

1 无线传感网络的重复性应用数据处理

无线传感网络重复性应用数据处理是新型覆盖协议方法建立的基础环节,在坐标系建立、处理环节完善、节点选择3 个物理步骤的支持下,其具体搭建方法如下。

1.1 无线传感网络应用坐标系建立

无线传感网络应用坐标系是获取数据覆盖协议节点的重要物理依据,可有效规定重复性分类操作的上、下限参考边界,并以此实现分配网络内部边缘权限的目的。随着分类数据总量的不断增加,无线传感网络环境会出现一定量的盲点区域,且为避免覆盖协议存在条件受限,网络自身会根据一定的调节机制规避协议覆盖范围与盲点区域的有机融合[3⁃4]。从实用性角度来看,虽然数据覆盖协议方法的有效性得到了保障,但过度的重合校正工作易造成网络数据自身的重复性不断提升,进而引发一定的覆盖失衡问题。为避免上述情况的发生,无线传感网络应用坐标系以定义原点横坐标Ox,以定义原点纵坐标Oy,在初代传感系数的促进下,可将无线传感网络的应用坐标系{ O }表示为:

式中:W 代表无线传感网络的横向应用限定系数;E 代表无线传感网络的纵向应用限定系数。

1.2 应用处理环境完善

应用处理环境完善是在无线传感网络应用坐标系的基础上,对所有数据覆盖协议节点进行的初级规划布置,可为后续重复性数据节点选择操作提供一定的物理依据,以保证最终建立的覆盖协议方法能够具有较强的数据应用能力。从数学角度来看,无线传感网络应用坐标系的横向参量直接限定了数据节点的重复性迭代水平,纵向参量则在该水平能力的基础上,规定了数据覆盖协议的总体跨度条件,并以此作为初始化分类数据的唯一标准[5⁃6]。简单来说,应用处理环境完善的初始环节分为横向坐标分析、纵向坐标分析两个部分,并在确保重复性迭代系数拥有节点连接能力的基础上,分配网络数据节点的基本分类覆盖能力。具体的应用处理环境完善流程如图1 所示。

1.3 重复性数据节点选择

重复性数据节点选择既是对无线传感网络应用坐标系的深度应用协调,也是对已完善应用处理环境进行的基础调试检测。为避免网络节点密集部署情况的出现,所有满足数据覆盖协议方法调配的节点位置都必须严格遵循随机部署原则,可在良好组织无线传感网络分类数据的基础上,缩短相邻覆盖点之间的物理距离,并以此达到选择性安排网络内部重复性数据节点的目的。作为分类数据覆盖协议方法构建的重要物理依据,重复性数据节点选择需要兼顾无线传感网络数据生成位置信息、覆盖位移等多项物理条件,并根据网络内部重复性字节组织的最大数量条件,选择最为适宜的数据节点覆盖位置[7⁃8]。

图1 无线传感网络应用处理环境的完善流程图

设uα代表网络数据的生成位置信息参量,α 代表获得该项取值时网络信道承受的数据负载量,pα代表无线传感网络内部的覆盖位移条件,Qmax代表重复性字节组织的最大数量条件,联立式(1)可将重复性数据字节的选择结果表示为:

式中:t 代表重复性网络数据的覆盖传输时间差;δ 代表无线传感网络承载的基础迭代系数;r 代表数据参量的分类重复依据系数。

整合上述步骤,实现无线传感网络的重复性应用数据处理,完成新型分类数据覆盖协议方法的搭建准备操作。

2 基于无线传感网络的分类数据覆盖协议方法构建

以无线传感网络重复性应用数据处理结果为依据,在协议点覆盖面积计算、分类数据初始化等物理步骤的支持下,完成新型分类数据覆盖协议方法的构建。

2.1 协议点覆盖面积计算

协议点覆盖面积是牵制无线传感网络分布范围的重要物理因素,可以重复性数据节点选择结果为依据,确定分类协议分子在传输过程中的上、下限趋近边界量。从对应性角度来看,上限趋近边界量直接等同于协议点覆盖面积的顶端位置,下限趋近边界量直接等同于协议点覆盖面积的底端位置[9⁃10]。在无线传感数据保持重复性分类连接的条件下,协议点覆盖面积顶端位置与数据衰减系数̇保持正相关影响关系,协议点覆盖面积底端位置与阈值参量̇保持正相关影响关系。所谓数据衰减系数是无线传感网络环境中,与重复性分类数据直接相关的物理覆盖条件,不随协议连接时间的增加而发生改变。而阈值参量则是对覆盖面积下沉可能性进行的严格限定,仅与传感网络的数据参量j 保持属性关联影响关系。在式(2)的基础上,联立可将协议点覆盖面积FI{O}表示为:

2.2 分类数据初始化

分类数据初始化是对覆盖协议方法使用对象的集中规划限制,需要在全面协调协议点覆盖面积的基础上,借助无线传感网络的数据连通子集,建立完善的唤醒协议条件,并以此为标准[11]。实施后续的数据协议连接操作。简单来说,唤醒协议条件可以作为数据覆盖协议唤醒连接的物理基础,既准确标注了无线传感网络中分类数据节点的必经连接位置,也对方法自身包含的协议覆盖面积进行了严格的规划说明。从处理流程角度来看,分类数据初始化以获取重复性数据节点作为起始步骤,在不断计算合理协议点覆盖面积的基础上,确定最终唤醒连接操作所需的一切物理基础,继而建立符合应用需求的覆盖协议方法[12⁃13]。完整的分类数据初始化操作原理如图2 所示。

2.3 数据覆盖协议的唤醒连接

数据覆盖协议唤醒连接是新型覆盖协议方法建立的末尾环节,可根据无线传感网络中重复性分类数据的集中走向情况,确定协议覆盖区域连接、未连接部分所占比重,进而实现对数据冗余现象的有效控制。在协议点覆盖面积中,唤醒连接是一种真实存在于节点之间的定向促进操作,可在满足无线传感网络重复性分类数据物理属性的基础上,对完成初始化处理的权限节点进行按需分配,并以此作为条件,迫使分类数据协议形成一种覆盖性趋势,最终形成一种网络负载平衡的物理局面[14⁃15]。

图2 分类数据初始化操作原理解析图

式中:c 代表无线传感网络中数据节点的平均物理量;v代表网络数据节点的负载偏导量;b 代表协议覆盖协调分子。

至此,完成覆盖协议操作的前期准备工作,将满足要求的物理参量代入上述物理计算式,实现无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法的顺利应用。

3 实验结果与检测

为突出说明无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法的实效性,设计如下对比实验。在相同物理检测背景中,配置相同的网络计算机,在其他影响因素不变的前提下,分别记录应用新型数据覆盖协议方法、HLSA算法后,相关实验数据的变化情况,其中,前者作为实验组,后者作为对照组。

3.1 实验参数准备

为突出实验结果的真实性,可按照表1 对相关实验参数进行设置调试。

表1 实验参数准备

出于公平性考虑,实验组、对照组除所采用协议方法不同外,其他实验参数始终保持一致。

3.2 网络节点部署密集程度对比

节点存在系数为0.61 时,以60 min 作为实验时间,分别记录在该段时间内,应用实验组、对照组覆盖协议方法后,网络节点部署密集程度的变化情况。实验详情如图3 所示。

图3 网络节点部署密集程度对比图

分析图3 可知,实验组网络节点部署密集程度呈现明显的下降趋势,虽然下降幅度逐渐缩小,但整体趋势保持不变,初始值即为最大值,仅达到62.31%,远低于理想值85%;对照组网络节点部署密集程度前期上升,后期下降,中间阶段保持不变,期间最大值结果达到90.18%,超过理想极值85%,更远超实验组最大值。综上可知,在节点存在系数为0.61 的条件下,应用无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法,确实能够达到降低网络节点部署密集程度的目的。

3.3 平均数据冗余值对比

在数据分配参数为0.48 的条件下,以60 min 作为实验时间,分别记录在该段时间内,应用实验组、对照组覆盖协议方法后,平均数据冗余值的变化情况。实验详情如表2 所示。

表2 平均数据冗余值对比

对比表1,表2 可知:在整个实验过程中,实验组平均数据冗余值的基本水平仅达到6.7 KB,远低于理想值8.6 KB;对照组平均数据冗余值的基本水平达到8.3 KB,虽然也低于理想值8.6 KB,但该组数值的最大水平达到9.0 KB,与理想值8.6 KB 相比,上升了0.4 KB。综上可知,在数据分配参数为0.48 的条件下,应用无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法,确实可以使平均数据冗余值的上升趋势得到有效抑制。

4 结 语

无线传感网络重复性分类数据覆盖协议方法从应用坐标系入手,选择所有满足要求的数据节点,并按照一定的初始化需求对其进行唤醒连接,不仅从根本上解决由网络节点密集部署造成的数据冗余问题,也对平均数据冗余值进行了有效控制,从实效性角度来看具备较强的应用推广价值。

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