导读:本文包含了传感器网络查询论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,数据融合,负载均衡,数据完整性
传感器网络查询论文文献综述
王炎[1]（2019）在《无线传感器网络中面向多数据查询的安全数据融合算法》一文中研究指出安全数据融合方案在分布式应用程序中得到了广泛的应用,例如无线传感器网络,来降低通信成本,延长网络生命周期并提供安全等。然而,大多数安全数据融合方案仅适用于单一类型的统计数据(例如:基于求和或基于比较的统计数据),并且不适用于获得多个统计结果。提出了一种基于同态加密的多函数安全数据融合方案(HMDA),本方案在映射阶段和编码阶段提供数据保护和顺序保护,以及满足任意统计数据查询。该算法能够预防多种类型的攻击,保证网络负载均衡,且不存在明显的瓶颈。理论分析和实验结果表明,HMDA高的精确度,同时减少网络流量。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年07期）
王敏[2]（2018）在《面向无线传感器网络的安全MAX/MIN查询技术》一文中研究指出随着无线传感器网络的不断发展,其应用价值已经越来越广泛,其中的数据查询安全问题更是越来越受关注。在传统多跳WSNs中,由于所有感知节点不仅要存储感知数据还要参与基站发起的查询处理过程,因此防范任一感知节点被俘获而导致的数据泄露和完整性验证问题是研究的关键;而在两层WSNs中,存储节点负责存储着所在区域内所有感知节点采集的数据和响应基站的查询指令,导致存储节点成为网络结构中的关键节点,因此防范存储节点泄露数据私密性和破坏完整性是两层WSNs安全问题研究的关键。本文以无线传感器网络中的数据安全保护问题为研究背景,针对不同的网络模型,分别研究了面向传统多跳WSNs和两层WSNs的安全MAX/MIN查询方法,并设计了仿真系统对查询处理方法的性能进行有效的评估。具体工作如下:(1)阅读分析了大量现有的WSNs安全查询技术,从网络结构和查询类型出发,先后介绍了传统多跳WSNs和两层WSNs中的安全MAX/MIN查询方法,分析总结了各种查询方法的安全技术以及查询效果。最后,简单介绍了范围查询和TOP-k查询相关的安全查询技术。(2)提出了面向WSNs租用服务的隐私保护MAX/MIN查询处理方法,旨在保护查询过程中的数据隐私安全,并不关心查询结果的隐私安全。该方法提出了一种安全多方编码模型,利用该编码模型,即使存在多个被俘获节点共谋攻击,也可以确保网络中任何被俘获的节点都不能窥探其他节点的隐私信息。(3)提出了两层WSNs中具有完整性验证的安全MAX/MIN查询处理方法。该方法采用0-1编码和Hash身份验证机制实现数据隐私保护,利用ID校验集实现查询结果的完整性验证。为了降低通信代价,该方案还引入了随机安全码选择和位映射机制,使得该方法在通信代价消耗上具有更良好的性能表现。(4)设计并实现了WSNs数据查询仿真系统,该仿真系统不仅能够根据指定条件模拟网络的动态构造过程,并且能够模拟查询过程中的数据传输,实现多种查询方法之间的通信代价对比,本文第叁、四章提出的查询方法都是利用该仿真系统实现的通信代价对比实验。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
李馥娟,王群,周倩[3]（2018）在《链路质量感知无线传感器网络K近邻查询处理算法》一文中研究指出针对现有传感器网络K近邻(KNN)查询处理算法没有考虑通信链路的质量,导致大量数据包需要重新传输从而产生高额能耗的问题,该文通过感知链路质量,提出了一种基于链路感知数据收集协议的K近邻查询处理算法(LAC-KNN)。算法通过链路感知的地理路由协议发送查询消息到离查询点最近的节点,并使用链路感知数据收集(LAC)协议沿着一条或多条路线收集查询结果。LAC可对从查询点到多个子区域的最近节点包含K近邻节点的查询区域进行动态分区,并在每个子区域中选择合适的簇头。仿真结果表明,LAC-KNN算法能耗高效,数据重传次数比现有方法大大减少。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2018年05期）
胡又农,徐程程,赵锦红,朱小明[4]（2018）在《无线传感器网络通信中用户数据优化查询仿真》一文中研究指出针对当前用户数据查询方法采用多跳传输,数据查询能量消耗大,查询速度慢等缺点,提出基于蚁群优化的无线传感器网络通信中用户数据优化查询方法。通过对网络节点进行分簇来减少用户查询数据的传输跳数;在各个簇首节点设定过滤器值对用户数据过滤,减少冗余数据传输;当所有过滤后的数据查询消息和查询结果都在相同链路上进行时,通信能耗过大,采用蚁群算法来优化通信能耗,通过对链路上的信息素进行调整,使用户数据查询分散到不同的路径上,实现均衡通信能耗的用户数据查询优化。实验结果表明,与当前数据查询方法相比,所提方法可有效降低通信能耗,提高查询速度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年10期）
田铁刚[5]（2018）在《一种改进的高效无线传感器网络查询方法》一文中研究指出文章以无线传感器网络中查询路由表产生大量数据冗余,所要消耗较多的能量为出发点,通过提出的改进方法,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,通过仿真实验结果表明,所提出的改进查询方法优于原来的方法,降低了能量消耗,提高了查询的准确性。(本文来源于《品牌研究》期刊2018年02期）
叶庆群[6]（2017）在《两层传感器网络安全范围查询技术研究》一文中研究指出近年来,无线传感网络技术已经得到了广泛的应用。作为一种特殊的无线传感网络,两层无线传感网络也得到了广泛的关注。通过引入存储节点作为中间层的两层无线传感网络相对于传统的无线传感网络,其网络拓扑更简单、也更易于扩展。然而由于存储节点在网络中位置的特殊性,使得两层无线传感网络中的数据安全性问题较之于传统无线传感网络显得更为突出。本文以两层无线传感网络中的数据安全保护问题为研究背景,针对范围查询过程中所面临的数据隐私威胁和查询结果不一致性问题,从存储节点不可信的角度出发,研究了两种安全范围查询处理方法,设计了仿真系统以验证查询处理方法的有效性,并进行通信代价的评估。具体工作如下:(1)提出了基于桶划分技术的安全范围查询处理方法VP2RQ。该方法利用桶划分技术,并通过引入校验码融合机制实现范围查询过程中的数据隐私保护和查询结果完整性验证。VP2RQ通过对感知数据和查询范围进行桶划分并标记相应桶标签,使存储节点可根据桶标签完成非明文数据的比较,从而保护数据的隐私性;在数据上传阶段产生校验码经存储节点上传至基站,使基站可根据校验码判断查询结果的完整性;并通过校验码融合机制对校验码进行融合,以降低查询过程中的通信代价。(2)提出了基于加密约束链机制的安全范围查询处理方法CSRQ。该方法采用0-1编码和Hash身份验证机制,对感知数据和查询范围进行编码,实现存储节点在无需明文数据参与下的数据比较;并提出一种新的加密约束链机制,通过在约束链中嵌入数据关系信息,使基站可通过该关系信息对查询结果进行完整性验证。通过理论和实验分析表明,CSRQ在通信代价消耗上比现有安全查询方法具有更良好的性能表现。(3)设计并实现了传感器网络数据查询仿真系统,用户可通过该仿真系统实现对两层传感网络数据查询过程中数据采集阶段的模拟,并可计算数据上传过程中通信代价,同时可以将多个查询算法进行对比,形成对比折线图,便于清晰地比较不同查询算法数据采集阶段感知节点的通信代价。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
李青,肖迎元,王晓晔,李玉坤[7]（2017）在《无线传感器网络中基于聚簇结构的Skyline查询方法》一文中研究指出现有的基于单服务器的Skyline查询算法已经不能很好地应用于无线传感器网络这类分布式多跳自组织网络中。基于聚簇结构的Skyline查询算法就是针对这类特定的网络结构而提出的。该算法采用基于聚簇的路由结构,为了减少Skyline查询处理过程中传感器节点的通信开销,挑选具有最大支配力的数据元组作为全局过滤元组来过滤不满足Skyline条件的数据。同时,在Skyline查询处理过程中引入滑动窗口机制,该机制也能有效地降低通信开销。大量的仿真实验结果显示,所提Skyline查询算法在确保能耗的基础上仍然具有很好的性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2017年10期）
王涛春,崔壮壮,刘盈[8]（2017）在《两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询算法》一文中研究指出隐私保护已经成为拓展无线传感器网络(WSN)应用的关键因素,是当前的研究热点。针对传感器网络中感知数据的安全性问题,提出了两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询(PEIAQ)算法。首先,将传感器节点编号及其采集的数据等信息隐藏在随机向量中;然后,基站根据接收到的向量信息构造线性方程组,从而得到包含全局统计信息的直方图;最后,根据直方图完成近似查询。此外,PEIAQ利用数据扰动技术和传感器节点与基站共享密钥的方式来对感知数据进行加密,保证了感知数据的隐私性。仿真实验显示,PEIAQ的通信量在查询阶段明显低于隐私保护通用近似查询(PGAQ)的通信量,约节省60%,因此,该PEIAQ具有低能耗、高效率等特点。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年09期）
王涛春,汪淑萍[9]（2018）在《两层传感器网络中基于位表的隐私保护top-k查询算法》一文中研究指出两层传感器网络中的top-k查询是当前无线传感器网络领域的研究热点,且无线传感器网络面临严重的隐私泄露问题。基于此,提出了一种两层传感器网络中基于位表的隐私保护top-k查询算法BTTQ。BTTQ利用保序函数将原始数据分布P映射到目标分布T,并通过取模运算对目标分布T的范围进行扰动,从而保证了感知数据的隐私性;同时,BTTQ应用位表来表示扰动后的数据,所以算法在查询过程中只需传输位表信息,从而能够有效地降低传感器网络的通信代价,节省了能耗。理论分析和实验结果表明,与现有top-k查询算法相比,在不泄露感知数据隐私信息的情况下,BTTQ具有能量高效、安全和精确性高等特点。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年07期）
程文静[10]（2017）在《传感器网络中的多查询优化技术研究》一文中研究指出对查询技术的研究是传感器网络中的一个重要方面,而查询优化又是提高查询效率的重要途径之一。当前对查询优化的研究主要集中在单个查询应用上,对多查询优化的研究并不太多。本文介绍并对比了叁种不同的多查询优化技术CACQ、TTMQO,它们各有特点,并适用于不同的应用情境。(本文来源于《电子世界》期刊2017年14期）
传感器网络查询论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着无线传感器网络的不断发展,其应用价值已经越来越广泛,其中的数据查询安全问题更是越来越受关注。在传统多跳WSNs中,由于所有感知节点不仅要存储感知数据还要参与基站发起的查询处理过程,因此防范任一感知节点被俘获而导致的数据泄露和完整性验证问题是研究的关键;而在两层WSNs中,存储节点负责存储着所在区域内所有感知节点采集的数据和响应基站的查询指令,导致存储节点成为网络结构中的关键节点,因此防范存储节点泄露数据私密性和破坏完整性是两层WSNs安全问题研究的关键。本文以无线传感器网络中的数据安全保护问题为研究背景,针对不同的网络模型,分别研究了面向传统多跳WSNs和两层WSNs的安全MAX/MIN查询方法,并设计了仿真系统对查询处理方法的性能进行有效的评估。具体工作如下:(1)阅读分析了大量现有的WSNs安全查询技术,从网络结构和查询类型出发,先后介绍了传统多跳WSNs和两层WSNs中的安全MAX/MIN查询方法,分析总结了各种查询方法的安全技术以及查询效果。最后,简单介绍了范围查询和TOP-k查询相关的安全查询技术。(2)提出了面向WSNs租用服务的隐私保护MAX/MIN查询处理方法,旨在保护查询过程中的数据隐私安全,并不关心查询结果的隐私安全。该方法提出了一种安全多方编码模型,利用该编码模型,即使存在多个被俘获节点共谋攻击,也可以确保网络中任何被俘获的节点都不能窥探其他节点的隐私信息。(3)提出了两层WSNs中具有完整性验证的安全MAX/MIN查询处理方法。该方法采用0-1编码和Hash身份验证机制实现数据隐私保护,利用ID校验集实现查询结果的完整性验证。为了降低通信代价,该方案还引入了随机安全码选择和位映射机制,使得该方法在通信代价消耗上具有更良好的性能表现。(4)设计并实现了WSNs数据查询仿真系统,该仿真系统不仅能够根据指定条件模拟网络的动态构造过程,并且能够模拟查询过程中的数据传输,实现多种查询方法之间的通信代价对比,本文第叁、四章提出的查询方法都是利用该仿真系统实现的通信代价对比实验。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
传感器网络查询论文参考文献
[1].王炎.无线传感器网络中面向多数据查询的安全数据融合算法[J].电子设计工程.2019
[2].王敏.面向无线传感器网络的安全MAX/MIN查询技术[D].南京邮电大学.2018
[3].李馥娟,王群,周倩.链路质量感知无线传感器网络K近邻查询处理算法[J].南京理工大学学报.2018
[4].胡又农,徐程程,赵锦红,朱小明.无线传感器网络通信中用户数据优化查询仿真[J].计算机仿真.2018
[5].田铁刚.一种改进的高效无线传感器网络查询方法[J].品牌研究.2018
[6].叶庆群.两层传感器网络安全范围查询技术研究[D].南京邮电大学.2017
[7].李青,肖迎元,王晓晔,李玉坤.无线传感器网络中基于聚簇结构的Skyline查询方法[J].计算机科学.2017
[8].王涛春,崔壮壮,刘盈.两层传感器网络中隐私保护的等区间近似查询算法[J].计算机应用.2017
[9].王涛春,汪淑萍.两层传感器网络中基于位表的隐私保护top-k查询算法[J].计算机应用研究.2018
[10].程文静.传感器网络中的多查询优化技术研究[J].电子世界.2017