層簇式無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢(xún)方案的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了低功耗無(wú)線(xiàn)電通信技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、微型傳感器技術(shù)及集成電路技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)，成為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，在軍事和民用諸多領(lǐng)域的具有十分廣闊的應(yīng)用前景。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)有區(qū)別于其他傳統(tǒng)無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)中心、應(yīng)用相關(guān)、資源嚴(yán)格受限等。這些特點(diǎn)也對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)技術(shù)研究提出新的課題。
　　 在傳感器節(jié)點(diǎn)受到能量和帶寬嚴(yán)重制約的情況下，如何合理、有效的利用有限的資源在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行高效數(shù)

2、據(jù)查詢(xún)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文首先在基于層次型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用排隊(duì)論對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了建模與分析，同時(shí)結(jié)合能耗這一指標(biāo)，給出了最優(yōu)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)數(shù)量的計(jì)算方法。其次，在分析了大量WSNs(Wireless Sensor Networks)感知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用時(shí)間序列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模處理，得出了適合WSNs的數(shù)據(jù)處理模型ARMA(Autoregressive Moving Average)，同時(shí)利用基于移動(dòng)Agent的中間件技術(shù)

3、，提出了基于ARMA的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)可信數(shù)據(jù)采集方法，然后本文提出了一種基于過(guò)濾器的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)Top-K查詢(xún)優(yōu)化算法，采用層次化的方法實(shí)現(xiàn)分布式的Top-K查詢(xún)，將結(jié)果的合并和排序分散到網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)上，充分利用了網(wǎng)絡(luò)中的資源。過(guò)濾器是設(shè)置在節(jié)點(diǎn)端的取值分布區(qū)間，用來(lái)屏蔽節(jié)點(diǎn)發(fā)送屬于區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，從而節(jié)省節(jié)點(diǎn)能耗。同時(shí)簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)利用ARMA模型來(lái)預(yù)測(cè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)端過(guò)濾器的取值區(qū)間，節(jié)約了能量，提高了查詢(xún)的效率。理論和實(shí)驗(yàn)