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基于存储阈值的蛇形时隙数据存储算法
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2018-03-12
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当无线传感监测网中事件分布不均匀时，使用以数据为中心的存储算法会出现热点现象。为此，引入存储阈值与时间优先级，选择存储节点时考虑节点剩余存储空间，提出一种新的蛇形时隙数据存储算法。根据事件优先级确定事件存储位置到查询节点网格的距离，减少数据存储和查询过程中的能量消耗。通过定义节点存储阈值确定是否进入下一轮时隙分配。当网格内节点都达到存储阈值时，将数据存储于其他同一优先级的邻居网格内。当同一优先级的所有网格内节点都达到某一存储阈值时，重新分配工作时隙，以解决节点能量分布不均的问题。仿真结果表明，该算法在节点剩余能量和网络生命周期方面性能均优于基于事件优先级的蛇形时隙存储算法。
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