Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ＵＷＳＮ

为解决无人值守传感器网络的数据存储可靠性问题,提出了一种具有低通信成本和低访问成本的分布式存储算法.算法采用步数为cn的并行定向随机游走机制,将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到网络中所有的n个节点,在每个节点形成一个存储数据包.理论分析和实验结果表明,基于该算法的存储过程完成之后,即使有部分传感器节点损坏,Sink节点只要随机收集到k+ε,ε大于等于11个存储数据包,就能成功地计算出原来的k个源数据包.与具有代表性的基于LT码的算法相比,文中算法将存储每个源数据包的通信次数从约3nlnn降至约3n;将读取源数据包的节点访问次数从大于k+100降至约k+11.Ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｕｎａｔｔｅｎｄｅｄ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ　ｏｆ　ｎ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｏｄｅｓ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｎｅｗ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｓｔｏｒａｇｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｐａｒａｌｌｅｌ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ　ｒａｎｄｏｍ　ｗａｌｋ　ｗｉｔｈ　ｌｅｎｇｔｈｃｎ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｅｓ　ｅａｃｈ　ｏｆ　ｋｓｏｕｒｃｅ　ｄａｔａ　ｐａｃｋｅｔｓ ｉｎ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ａ　ｇｉｖｅｎ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｆｏｒｍｅｓ　ａ　ｓｔｏｒｅｄ　ｄａｔａ　ｐａｃｋｅｔ　ｉｎ　ｅｖｅｒｙ　ｎｏｄｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ，ａｆｔｅｒ　ｔｈｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ，ｅｖｅｎ　ｉｆ　ｓｏｍｅ ｓｔｏｒｅｄ　ｄａｔａ　ｐａｃｋｅｔｓ　ａｒｅ　ｍｉｓｓｉｎｇ，ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｃｏｌｌｅｃｔｏｒ　ｎｏｄｅ　ｃａｎ　ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ　ｒｅｃｏｖｅｒ　ｔｈｅ　ｋｓｏｕｒｃｅ　ｄａｔａ　ｐａｃｋｅｔｓ ｆｒｏｍ　ａｎｙ　ｓｕｒｖｉｖａｌ　ｋ＋ε，ε≥１１ｓｔｏｒｅｄ　ｄａｔａ　ｐａｃｋｅｔｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ＬＴ　ｃｏｄｅｓ　ｂａｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｒｅｄｕｃｅｓ　Ｓｉｎｋ　ｎｏｄｅｓ　ｑｕｅｒｙ　ｃｏｓｔ　ｆｒｏｍ　ｋ＋１００ｔｏ　ｋ＋１１ａｎｄ　ｒｅｄｕｃｅｓ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｃｏｓｔ　ｆｒｏｍ　３ｎｌｎｎｔｏ　３ｎ

Low Computational Optimization Method in the Binary Vandermonde Coded Storage Systems

针对二进制范德蒙码的编码存储与译码重构过程,提出了一种降低相关编译码过程计算量的优化方法。该方法根据二进制编译码矩阵行向量中"1"的分布以及各向量之间"1"的相互位置关系,最终确定出二进制编译码矩阵所对应的各个校验块的计算次序,从而实现降低整个编码过程或译码过程计算量的目的。实验表明,该方法可以降低30%左右的相关计算量,同时,该优化方法可以推广应用到其他二进制编码存储系统中