基于最小生成树和拟随机矩阵的冗余数据存储算法
对于散列环境中部署的间歇连接的无线传感器网络,传感器节点可能会随时由于内部或外部原因而发生故障。 在数据收集和恢复的过程中,我们需要尽可能加快速度,以便可以通过访问尽可能少的幸存者来恢复所有感官数据。 提出了一种基于最小生成树和准随机矩阵QRNCDS的冗余数据存储算法。 QRNCDS根据最小生成树遍历机制将k个源数据包分发到网络中的n个传感器节点(n> k)。 根据准随机矩阵理论,每个节点在其存储器中仅存储一个编码数据包,这是接收到的源数据包的XOR结果。 该算法采用最小生成树遍历规则,以减少源报文遍历消息的复杂度。 为了解决随机矩阵不是全列秩的情况下某些源报文无法恢复的问题,在QRNCDS中使用了半随机网络编码方法。 每个源节点仅需要存储自己的源数据包,并且存储节点选择接收还是不接收。 在解码阶段,高斯消除和置信传播相结合,以提高数据解码的概率和效率。 结果,在没有完整列等级的半随机矩阵的情况下,可以恢复部分源数据。 仿真结果表明,QRNCDS具有较低的能耗,较高的数据收集效率,较高的解码效率,较小的数据存储冗余和较大的网络容错能力。
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