无线传感器网络中Top-k查询处理技术的研究

论文摘要

随着传感技术、通信技术和计算机技术的飞速发展以及微型机电系统的日益成熟与完善,无线传感器网络已广泛应用到许多领域。然而,大多数无线传感器的应用受到能量有限性的限制。Top-k查询是无线传感器网络中一种典型的查询方法,要求返回指定地理区域内传感器节点中特定k个对象的感知数据。将传感器网络节点中所有对象的感知数据进行传递需要消耗大量的能量。基于此,重点研究了传感器网络中Top-k查询技术，提出了基于差值的Top-k查询方法。回顾了无线传感器网络中已有的Top-k查询技术,分析了无线传感器网络中Top-k连续监控查询和一次快照查询的特点。对于一次快照查询,提出了Difference-Base Algorithm（DBA）,一种有效的在传感器网络中进行Top-k查询（例如,找到k个最大的聚集值）的方法。处理过程分为三个阶段：首先通过详细地定义网络中消息的类型及格式,基站获取一部分对象的部分和及其最大值生成候选对象,然后对候选对象集合中的对象进行差值划分并进行阈值设置,最后根据收到的消息来完成最终的Top-k查询。通过差值划分来设置对象的阈值可以抑制网络中消息和数据的传输,从而减少了网络传输代价,延长了网络的生命周期。实验和分析证明,基于差值的Top-k查询方法DBA在完成Top-k查询的同时,能够尽可能地减少无线传感器网络中数据的传输,从而减少了节点的能量消耗,延长网络的生命周期。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题的提出
• 1.3 本文工作
• 1.4 组织结构
• 第二章 相关工作
• 2.1 无线传感器网络中能量有效的查询处理技术
• 2.1.1 树结构的查询处理技术
• 2.1.2 多路径的查询处理技术
• 2.1.3 近似查询处理技术
• 2.1.4 快照窗口查询处理技术
• 2.2 Top-k查询处理技术
• 2.2.1 一次快照Top-k查询处理技术
• 2.2.2 连续监控Top-k查询处理技术
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于差值的Top-k查询技术
• 3.1 问题定义
• 3.1.1 传感器网络的体系结构
• 3.1.2 Top-k查询定义
• 3.2 差值的定义
• 3.3 基于差值的Top-k查询的基本思想
• 3.4 消息类型的定义及格式
• 3.4.1 Query消息的格式
• 3.4.2 Trigger消息的格式
• 3.4.3 Threshold消息的格式
• 3.4.4 Reply消息的格式
• 3.5 差值划分的方式
• 3.5.1 相关定义
• 3.5.2 均匀性划分
• 3.5.3 适应性划分
• 3.6 基于差值的Top-k查询算法
• 3.6.1 算法流程图
• 3.6.2 首次聚集阶段
• 3.6.3 阈值设置阶段
• 3.6.4 再次聚集阶段
• 3.7 本章小结
• 第四章 非叶子节点的消息响应
• 4.1 非叶子节点对Query消息的响应
• 4.2 非叶子节点对Trigger消息的响应
• 4.3 非叶子节点对Threshold消息的响应
• 4.4 非叶子节点对Reply消息的响应
• 4.5 本章小结
• 第五章 实验与分析
• 5.1 测试平台与实验数据集
• 5.1.1 测试平台
• 5.1.2 实验数据集
• 5.2 实验结果与分析
• 5.2.1 实验衡量标准
• 5.2.2 数据等级排列的影响
• 5.2.3 差值划分方式的影响
• 5.2.4 第二区域长度k'的影响
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻硕期间参加的项目及发表的论文