基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法

减少网络中的数据传输量是传感器网络节约能量、延长网络生命的重要方法.提出一种基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法STCAQ.在STCAQ中,首先通过基于时间相关的预测算法对网络中节点采样数据进行汇聚;然后依据节点采样数据汇聚结果,通过基于空间相关判定算法查询空间相关区域信息.仿真结果表明,STCAQ在能量消耗、查询质量和网络数据量等方面优于ESA算法.     

链路质量感知无线传感器网络K近邻查询处理算法

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。     

基于位置感知的无线传感器网络聚类算法

针对以能量有效的方式收集传感器网络空间相关性数据的问题,本文提出了一种新的基于位置感知的无线传感器网络聚类算法.算法根据用户查询误差门限和基于位置信息的节点感知数据相异度矩阵,进行无监督数据挖掘,将监测区域划分成信息等价域.每个等价域选取域内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,从而减少了传输数据量,有效节省了网络能量.     

基于压缩感知理论的无线传感器网络数据融合算法

针对传感器节点部署稠密, 节点覆盖重叠区域较大, 导致采集数据冗余度大的问题, 利用节点收集数据的时间和空间相关性, 提出一种基于压缩感知理论的无线传感器网络(WSN)数据融合算法, 并通过仿真实验分析了其性能. 实验结果表明, 该算法不仅可以减少簇首的数据传输量, 减少了节点的平均能量消耗, 延长网络的生存时间, 而且性能明显优于对比算法.     

传感器网络中半径环模式的节能数据发布方法

为解决数据发布时一些传感器节点会形成能量消耗热点的问题,提出一种基于半径环模式RRS(radius-ring scheme)的数据发布方法.将感知数据存储在指向圆心的存储半径上,对于移动sink提出的查询请求,在位于查询环内的节点上进行匹配计算,匹配成功后回传感知数据,否则将继续转发查询.首先介绍传感器网络数据发布模型...     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

基于元素区间编码的GML数据索引方法

根据GML数据查询的需要,在分析XML文档编码和空间索引技术的基础上,提出一种基于扩展的元素区间编码的GML索引方法.首先通过扩展的区间编码方法对GML文档中的元素、属性、文本、几何体等要素进行编码;其次依据元素编码算法并将非空间节点、空间节点、元素节点从GML文档树中分离,产生元素编码序列;在此基础上根据节点类型的不同对属性和文本节点建立B+树索引以实现值查询,对几何体节点建立R树索引以实现空间数据的分析操作,并在查询处理时通过查询优化算法避免不必要的节点的遍历,进一步提高查询效率.实验结果表明,基于元素区间编码的GML数据索引方法是可行的、高效的.     

无线传感器网络中基于划分的二维轮廓监控算法

针对传统数据库领域的轮廓查询算法无法直接移植到无线传感器网络领域问题,提出了一种基于划分的二维轮廓监控算法(P2S).P2S算法利用轮廓查询的特点将二维平面进行划分,为每个传感器节点分配一个矩形区域作为过滤器来减少网络中的数据传输,达到降低节点的能量消耗的目的.实验结果表明,P2S算法可以过滤传感器节点的大量不必要的数据,有效地减少了节点向基站发送的消息数量,使得节点有限的电能得到更加合理的利用,从而极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.     

基于B^＋树的复杂生态信息存储结构模型

针对复杂生态信息的存储与管理问题,提出一种基于B 树的多维层次聚集立方体存储结构模型。通过将d维数据空间构建成多维层次式B 树,并节点进行压缩的二进制维层次编码,在此基础上实现了模型的快速查询、数据更新与模式更新算法。与传统的Data Cube相比,MH-Cube具有较好的查询与更新功能。生态数值实验表明,模型可为复杂生态信息的存储与管理提供较好的解决方案。