به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

data aggregation

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه data aggregation در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه data aggregation در مقالات مجلات علمی
  • Afshin Karampour *, Maede Ashouri-Talouki, Behrouz Tork Ladani
    Smart grids using information technology (IT) and communication networks control smart home appliances to reduce costs and increase reliability and transparency. Preserving the privacy of the user data is one of the biggest challenges in smart grid research; by disclosing user-related data, an internal or external adversary can understand the habits and behavior of the users. A solution to address this challenge is, however, a data aggregation mechanism in which the aggregated data of all of the users in a residential area. The security and efficiency of the data aggregation approach are important. The drawback of the previous works is leaking fine-grained user data or the high computation and communication overhead. In this paper, we present an efficient privacy-preserving data-aggregation protocol, called PPDA, based on the Elliptic Curve Cryptography (ECC) and Anonymous Veto network protocol. The PPDA protocol aggregates metering data efficiently and securely so that it becomes applicable for resource-constraint metering devices. We also present an improved multi-cycle proposal of PPDA, called MC-PPDA. In the improved approach, the system initialization step runs only at the first cycle of the protocol which increases the efficiency of the protocol. Evaluation results show that the proposed approaches preserve the privacy of the fine-grained user data against an internal and external adversary; the improved multi-cycle approach is also secure against collusion. Compared to the previous approaches, the proposed approaches incur less computation and communication overhead.
    Keywords: smart grid, Smart Meter, data aggregation, Privacy-Preserving, Elliptic Curve Cryptography, AV-Net Mask
  • غلامرضا ایمانیان، محمدعلی پورمینا*، احمد صلاحی

    در این مقاله مروری، هدف ما توصیف پیشرفت های اخیر تکنیک جمع آوری داده مبتنی بر سنجش فشرده در شبکه های حسگر بی سیم شامل تلاشهای صورت گرفته در تحقیقات جاری، چالش ها و روندهای تحقیقاتی است. سیگنالهای تنک و قابل فشرده شدن در بسیاری از زمینه های کاربردی شبکه های حسگر مانند نظارت محیطی و مراقبت از وسایل نقلیه حضور دارند. سنجش فشرده واجد ویژگیهای فراوانی از قبیل سادگی عملیات سنجش و فشرده سازی، عمومیت در سیگنالهای جمع آوری شده و افت قابل قبول در کیفیت بازسازی سیگنال می باشد که آن را برای استفاده در شبکه های حسگر جذاب می سازد. ازدست رفتن بسته ها نیز تقریبا به اندازه پروتکل های دیگر به شبکه آسیب نمی رساند و فقط برای هر اندازه گیری که به چاهک نرسیده است باعث کمی افت در کیفیت بازسازی سیگنال خواهد شد. بحث را با مقدمه ای مختصر بر نظریه سنجش فشرده آغاز می کنیم و سپس استفاده از این تکنیک را در شبکه های حسگر بیسیم شرح می دهیم. در نهایت، مسایل و چالش های تحقیقاتی پیش رو مورد بحث قرار می گیرد تا چشم اندازی جهت تحقیقات آینده فراهم شود

    کلید واژگان: شبکه های حسگر بیسیم، تجمیع داده، سنجش فشرده، فشرده سازی داده ها
    GHOLAMREZA IMANIAN, MohammadAli Pourmina *, AHMAD SALAHI

    In this review article, we aim to describe recent advances in compressive sensing-based data aggregation techniques in wireless sensor networks, including current research efforts, challenges, and research trends. Sparse and compressible signals are present in many applications of sensor networks, such as environmental monitoring and vehicle surveillance. Compressive sensing has many properties such as simplicity of sensing and compression operations, universality, and an acceptable decrease in the quality of signal reconstruction, which makes it attractive for use in sensor networks. Packet drops do not damage the network as much as other protocols, and only for each measurement that does not reach the sink will cause a slight decrease in the quality of signal reconstruction. We begin the discussion with a brief introduction to compressive sensing theory and then describe the use of this technique in wireless sensor networks. Finally, the research issues and challenges ahead are discussed to provide a perspective for future research

    Keywords: Wireless Sensor Networks, Data aggregation, Compressive Sensing, data compression
  • غلامرضا ایمانیان، محمدعلی پورمینا*، احمد صلاحی
    در دهه اخیر با هدف کاهش هزینه های نظارت محیطی، فرایند تجمیع داده مبتنی بر روش مشترک سنجش فشرده و یادگیری لغت نامه در شبکه های حسگر بی سیم مورد توجه قرار گرفته است. در این مقاله یک طرح نمونه برداری قطعی و غیرتصادفی برای استفاده در این روش تجمیع داده ارایه شده است. این طرح مبتنی بر برآورد کمیت اطلاعات متقابل داده حسگرها است که با نمونه برداری از تمام آنها در بخش کوتاهی از دوره جمع آوری داده به نام مرحله آموزش به دست می آید. در مرحله بعدی و اصلی دوره جمع آوری داده گره هایی نمونه برداری می شوند که بیشترین اطلاعات را درباره گره های نمونه برداری نشده در اختیار بگذارند. نتایج شبیه سازی ها با سیگنال های واقعی نشان می دهد که حتی زمانی که تعداد حسگرهای نمونه بردار تنها شامل 25 درصد از کل گره های شبکه است می توان به طور متوسط به بیش از 12 درصد صرفه جویی در مصرف انرژی نسبت به روش نمونه برداری مرجع دست یافت.
    کلید واژگان: شبکه حسگر بی سیم، سنجش فشرده، جمع آوری داده، نظارت محیطی، یادگیری لغت نامه
    Gholamreza Imanian, Mohammad Ali Pourmina *, Ahmad Salahi
    In the last decade, to reduce the costs of environmental monitoring, the data aggregation based on the joint dictionary learning and compressive sensing technique in wireless sensor networks has been considered. In this article, a deterministic and non-random sampling design for use in this data aggregation method is presented. This method is based on estimating the amount of mutual information of sensor data and is obtained by sampling all of them in a short part of the data collection round named the training phase. In the next and main stage of the data collection period, only the nodes that provide the most information about the non-sampled nodes are scheduled to sample. Simulation results for real signals show that when the number of sampling sensors comprises still about 25% of the total network nodes, average energy savings of more than 12% can be achieved over a reference sampling method.
    Keywords: Compressive Sensing, Data aggregation, dictionary learning, Environmental Monitoring, Wireless Sensor Network
  • جاوید توکلی، ندا مقیم *
    شبکه حسگر بی سیم زیر آب (UWSN) نوعی خاص از شبکه های حسگر می باشد که در دهه های گذشته، حوزه عملیاتی آن به نقاط زیر آبی نیز توسعه یافته است اما این نوع از شبکه ها به دلیل عدم حضور GPS (سیستم مکان یابی سراسری) چالش های بسیاری دارند. این شبکه ها با محدودیت هایی از قبیل تاخیر انتشار زیاد، پهنای باند کم، نرخ خطای بیتی بالا، جابه جایی، حافظه و باتری محدود، محققان را با چالش های فراوانی روبه رو ساخته اند. در مقایسه با شبکه های حسگر زمینی، حسگرها در شبکه های بی سیم زیر آب به سبب استفاده از تکنولوژی صوتی در ارتباطات، انرژی بیشتری مصرف می کنند. انگیزه این پژوهش پیشنهاد یک الگوریتم مسیریابی برای محیط های سیستمی زیر آبی با انرژی محدود می باشد. گره های حسگر واقع شده در بستر دریا نمی توانند به طور مستقیم با گره های نزدیک سطح ارتباط برقرار کنند، بنابراین نیازمند ارتباطات چندگامی مهیاشده با طرح مسیریابی مناسب می باشند. در شبکه های حسگر بی سیم، خوشه بندی گره روشی رایج برای سازماندهی ترافیک داده و کاهش ارتباطات درون شبکه ای همراه با بهبود قابلیت مقیاس پذیری و بهبود توازن بار به همراه کمینه کردن مصرف انرژی کلی سیستم می باشد. بنابراین در این مقاله یک پروتکل مسیریابی خوشه بندی فازی همراه با تکنیک تجمیع داده با مصرف انرژی متعادل برای UWSNها پیشنهاد می شود. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که در پروتکل پیشنهادی توزیع مصرف انرژی در شبکه به طور یکنواخت بوده، از متوسط مصرف انرژی و تعداد بسته های مسیریابی کاسته شده و در نهایت باعث بهبود در نرخ تحویل بسته و گذردهی نسبت به الگوریتم های DABC و IDACB شده است.
    کلید واژگان: تجمیع داده، خوشه بندی، شبکه های حسگر بی سیم زیر آب، فازی، مسیریابی ترکیبی کارا
    J. Tavakoli, N. Moghim *
    Underwater Wireless Sensor Network (UWSN) is a kind of sensor networks that their operational fields have been developed under water in recent decades, although these networks deal with lots of challenges due to lack of the GPS1. These networks encounter researchers with many challenges by some limitations like high propagation delay, low bandwidth, high bit error rate, movement, limited battery and memory. In comparison with terrestrial sensor networks, sensors in the UWSN consume energy more because they use acoustic technology to communicate. Motivation of this research is proposing a routing protocol for underwater systematic settings with a limited energy. The settled sensor nodes in underwater cannot communicate directly with nodes near surface, so they need prepared multi hop communications with a proper routing plan. In wireless sensor networks, node clustering is a common way to organize data traffic and to decrease intra-network communications along with scalability and load balance improvement plus reducing of overall energy consumption of system. Therefore, in this article a fuzzy clustering routing protocol with data aggregation and balanced energy consumption for UWSNs is proposed. Simulation results show that in the proposed protocol, energy consumption becomes more uniformly distributed in the network and average of the node's energy usage and number of routing packets decreases and finally, packet delivery ratio and throughput are improved in the network in comparison with DABC3 and IDACB4 algorithms.
    Keywords: Efficient hybrid routing, data aggregation, fuzzy, underwater wireless sensor networks
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال