دانلود مقاله Datalink Streaming in Wireless Sensor Networks

Raghu K. Ganti, Praveen Jayachandran ∗,
Haiyun Luo, and Tarek F. Abdelzaher

Abstract
Datalink layer framing in wireless sensor networks usually
faces a trade-off between large frame sizes for high
channel bandwidth utilization and small frame sizes for effective
error recovery. Given the high error rates of intermote
communications, TinyOS opts in favor of small frame
sizes at the cost of extremely low channel bandwidth utilization.
In this paper, we describe Seda: a streaming datalink
layer that resolves the above dilemma by decoupling framing
from error recovery. Seda treats the packets from the upper
layer as a continuous stream of bytes. It breaks the data
stream into blocks, and retransmits erroneous blocks only
(as opposed to the entire erroneous frame). Consequently,
the frame-error-rate (FER), the main factor that bounds the
frame size in the current design, becomes irrelevant to error
recovery. A frame can therefore be sufficiently large in
great favor of high utilization of the wireless channel bandwidth,
without compromising the effectiveness of error recovery.
Meanwhile, the size of each block is configured according
to the error characteristics of the wireless channel to
optimize the performance of error recovery. Seda has been
implemented as a new datalink layer in the TinyOS, and evaluated
through both simulations and experiments in a testbed
of 48 MicaZ motes. Our results show that, by increasing the
TinyOS frame size from the default 29 bytes to 100 bytes
(limited by the buffer space at MicaZ firmware), Seda improves
the throughput around 25% under typical wireless
channel conditions. Seda also reduces the retransmission
traffic volume by more than 50%, compared to a frame-based
retransmission scheme. Our analysis also exposes that future
sensor motes should be equipped with radios with more
packet buffer space on the radio firmware to achieve optimal
utilization of the channel capacity.
∗First two authors equally contributed to this work

Keywords
Throughput optimization, datalink layer, reliable communication,
sensor networks, wireless networks

پایان نامه روش های دسته بندی جریان داده

چکیده

 حجم بزرگ داده ها به تنهایی به مدیران سازمان ها در تصمیم سازی و تصمیم گیری هیچ کمکی نمی کند، بلکه باعث سردرگمی مدیران سازمان ها نیز می شود.بنابراین مدیریت داده های خام و تبدیل داده های خارجی و داخلی سازمان به اطلاعات و دانش با استفاده از تکنیک های گوناگون،نقش اساسی و محوری دارد.از تکنیک های معروف در این زمینه داده کاوی است،که می تواند بر روی بانک اطلاعاتی انجام شود و دانش مورد نیاز را بدست آورد.در فصل اول به بررسی این مفهوم پرداختیم. کاوش خوشه ها نیز یکی از تکنیک های حائز اهمیت در زمینه رو به رشد،معروف به داده کاوی اکتشافی می باشد که در رشته های گوناگون مهندسی و علمی از قبیل زیست شناسی،روان شناسی،پزشکی،بازاریابی،کامپیوتر و نقشه برداری ماهواره ای به کار گرفته شده است. این مفهوم در فصل های سوم و چهارم دنبال شده است.در فصل سوم به یکی از الگوریتم های خوشه بندی به نام CStree پرداخته شده و نقاط ضعف این الگوریتم نیز مطرح شده است .تحلیل خوشه ها،اطلاعات را بوسیله یک ساختار اساسی مختصر بدو شکل گروه بندی تنها یا گروه بندی سلسله مراتبی سازماندهی می نماید.خوشه بندی ،ابزاری برای اکتشاف ساختارهایی از درون داده هاست که نیاز به هیچ فرضی از آنها نیست.این روش در هوش مصنوعی و شناسایی الگو،یادگیری بدون ناظر نامیده می شود.الگوریتم های خوشه بندی گوناگونی برای استخراج دانش از درون مجموعه اطلاعات مختلف وجود دارد.اما عموما این الگوریتم ها حساس به داده های مورد آزمایش و برخی پارامترهای اولیه می باشند،لذا نتایج حاصل از آنها وابسته به ساختار داده ها می باشد.تاکنون الگوریتمی ارائه نشده است که بتواند هر گونه ساختار داده ای را استخراج نماید. یکی دیگر از پدیده های نوظهور در دنیای اطلاعات،داده های جریانی می باشند.این پدیده که در فصل چهارم مطرح شده است،اشاره به حجم وسیعی از اطلاعات انباشته شده دارد که محدودیت های فراوانی برای پردازش ایجاد کرده اند.اندازه این داده ها بیش از حافظه اصلی،یکی از این موانع می باشد.لذا می بایست الگوریتم های جدیدی برای برخورد با این گونه داده ها توسعه یابند

پنهان سازی چیست؟

پنهان سازی معادل فارسی واژه ی استگانوگرافی است که در اصل کلمه‌ای یونانی بوده و از دو کلمه Steganos به معنای "پنهان کردن" و Graphy به معنای" نوشتن" تشکیل شده است. ترجمه کلمه به کلمه این لغت "نوشته مخفی" است که البته برداشت این معنی از استگانوگرافی چندان متداول نیست و بیشتر به مفهوم پنهان سازی اطلاعات در یک رسانه به عنوان پوشش بکار می رود؛ به گونه ای که توسط اشخاص غیرمجاز قابل تشخیص نباشد.

به طور کلی موضوعاتی که پنهان سازی اطلاعات دربرگیرنده انها می باشد عبارتند از:

1-    موارد مربوط به حق مالکیت تولیدات نرم افزاری والکترونیکی شامل واترمارکینگ و اثر انگشت که جنبه تجاری از این علم هستند .

2-    استفاده از پنهان سازی در ارسال و دریافت پیام به صورت غیر محسوس]احمد 83[.

توجه به پنهان سازی اطلاعات از هر دو جنبه بالا دارای اهمیت است. چرا که با فراهم شدن زمینه های فناوری اطلاعات در کشور، لزوم استفاده از قانون حق تکثیر و حفظ حقوق مربوط به مالکیت محصولات نرم افزاری و تولیدات الکترونیکی اعم از موسیقی، اثار هنری ، کتاب های الکترونیکی وغیره، شناخت و استفاده از این علم را ایجاب می کند. همچنین پنهان سازی در ترکیب با رمزنگاری قدرت بسیار بالایی را درمقابل حملات مختلف پدید می اورد .شناخت پنهان سازی از جنبه های کنترلی برای پلیس اینترنتی جهت جلوگیری و شناخت معبری برای ارتباطات غیرمجاز و مشکوک نیز دارای اهمیت است

تعداد صفحات 112 word

فهرست مطالب

تقدیم به: 3

تقدیر و تشکر. 4

فصل اول مقدمه ای بر داده کاوی. 1

1-1 مقدمه 2

1-2عامل مسبب پیدایش داده کاوی. 2

1-3داده کاوی و مفهوم اکتشاف دانش (K.D.D) 3

1-3-1 تعریف داده کاوی. 5

2-3-1 فرایند داده‌کاوی. 6

1-3-3 قابلیتهای داده کاوی. 7

4-3-1 چه نوع داده‌هایی مورد کاوش قرار می گیرند؟ 8

4-1 وظایف داده کاوی. 9

1-4-1 کلاس بندی. 10

2-4-1 مراحل یک الگوریتم کلاس‌بندی. 11

3-4-1 انواع روش‌های کلاس‌بندی. 11

1-3-4-1 درخت تصمیم. 12

1-1-3-4-1 کشف تقسیمات.. 13

2-1-3-4-1 دسته بندی با درخت تصمیم. 15

3-1-3-4-1 انواع درخت‌های تصمیم. 17

4-1-3-4-1 نحوه‌ی هرس کردن درخت.. 17

2-3-4-1 بیزی. 18

1-2-3-4-1 تئوری بیز. 20

2-2-3-4-1 دسته بندی ساده بیزی. 22

4-4-1 ارزیابی روش‌های کلاس‌بندی. 28

4-1-6 انواع روش‌های پیش بینی. 29

1-4-6-1 رگرسیون. 29

1-4-6-1-1 رگرسیون خطی. 29

1-4-6-1-2 رگرسیون منطقی. 31

1-4-7 تخمین. 32

فصل دوم خوشه بندی. 34

2 1-تعریف فرایند خوشه‌بندی. 35

2-2 روش ها و الگوریتم‌های خوشه‌بندی. 36

2-3 روش و الگوریتم سلسله مراتبی. 37

2 3-1-روش های سلسله‌مراتبی. 37

2 3-2-الگوریتم های سلسله مراتبی. 38

2-3-3- الگوریتم خوشه بندی single-linkage. 39

2 3-4-الگوریتم‌های تفکیک... 45

3-5-2روش‌های متکی برچگالی. 46

3-7-2 روش‌‌های متکی بر مدل. 47

فصل سوم خوشه بندی CS tree. 48

3-1مقدمه 49

3-2 مروری بر روش های خوشه بندی جریان داده 50

3-3 خوشه بندی توری جریان داده 52

3-1-3 مروری بر روش خوشه بندی توری CS tree. 53

3-2- 3 بررسی نقاط ضعف الگوریتم CS tree. 56

3-4 الگوریتم پیشنهادی. 60

3-1-4 بازتعریف مفهوم همسایگی و رفع مشکل تقسیم بی معنی خوشه ها 63

3-5 اصلاح روند بروز رسانی خوشه ها 66

3-6 اصلاح ساختار نمایش خوشه ها 67

فصل چهارم جریان داده و مدل های ان. 69

4-1 مقدمه 70

4-2 کاربردهای داده های جریانی. 71

4-2-1 شبکه های حسگر. 71

4-2-2 تحلیل ترافیک شبکه 72

4-2-3 محرک های مالی. 73

4-2-4 تحلیل تراکنش ها 73

4-3 مدل داده های جریانی. 74

4-4 زیربنای نظری. 75

4-4-1 تکنیک های مبتنی بر داده 76

4-4-1-1 نمونه برداری. 76

4-4-1-2 پراکنده ساختن بار 77

4-4-1-3 طراحی اولیه 77

4-4-1-4 ساختمان داده خلاصه 78

4-4-1-5 انبوه سازی. 78

4-4-2 تکنیک های مبتنی بر وظیفه 78

4-4-2-1 الگوریتم های تخمین. 79

4-4-2-2 الگوریتم های مبتنی بر پنجره 79

4-4-2-3 الگوریتم های دانه دانه سازی نتایج. 80

4-5 خوشه بندی داده های جریانی. 80

4-5-1 بهبود روش های سنتی. 81

4-5-1-1 الگوریتم CLARANS. 82

4-5-1-2 الگوریتم BIRCH.. 84

4-5-2 ظهور تکنیک های جدید. 87

4-5-2-1 الگوریتم مبتنی بر چگالی DBSCAN.. 87

4-5-2-2 الگوریتم مبتنی بر گریدSTING.. 90

4-6 بحث در مورد الگوریتم ها 93

4-6-1 ایا توسعه روش های سنتی درست است؟ 93

4-6-2 روش های جدید چه پیشنهاداتی دارند؟ 94

منابع. 96

فهرست اشکال

شکل 1-1 فرآینده داده کاوی.. 7

شکل1-2 نمونه یک درخت تصمیم.. 13

شکل 1-3 یک تقسیم بندی خوب ، درجه خلوص را برای فرزندان افزایش می دهد. 15

 شکل 3-1 تقسیم خوشه های با معنی به زیر خوشه های بی معنی.. 58

 شکل3-2 خطاهای روش Cs tree در ترکیب خوشه های یک بعدی و ایجاد خوشه های چند بعدی- قسمت A خطا در تعداد خوشه ها ، قسمت B خطا در شکل خوشه ها، قسمت C خطا در مرز خوشه ها 59

 شکل3 -3  روی هم افتادگی خوشه ها در بروز رسانی به روش Cs tree. 60

شکل 4-2  الگوریتم خوشه بندی CLARA.. 82

شکل 4-3  الگوریتم خوشه بندی CLARANS . 84

شکل 4-4  الگوریتم خوشه بندی BIRCH.. 86

  شکل 4-6 الگوریتم خوشه بندی.STING.. 92