傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)查詢處理技術研究.pdf

1、隨著通信技術、嵌入式計算技術和傳感器技術的飛速發(fā)展和日益成熟，具有感知能力、計算能力和通信能力的微型傳感器開始在世界范圍內(nèi)出現(xiàn)。由這些微型傳感器構成的傳感器網(wǎng)絡引起了人們的極大關注。然而，由于無線網(wǎng)絡的節(jié)點移動性、低帶寬和斷接性等為我們帶來了新的挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的傳感器網(wǎng)絡查詢處理技術功能較弱，大部分的機制和算法都存在過多的假設和較大的局限性，一些關鍵的功能還不能支持。 本文主要對傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)查詢處理技術進行了研究。本文將網(wǎng)絡中的數(shù)

2、據(jù)定義為關系模型，并采用了一種類SQL的查詢語言在該模型上進行用戶查詢。本文分別針對無連接查詢和有連接查詢提出相應的查詢計劃和優(yōu)化模型。對于無連接的查詢，本文提出了三種查詢計劃，針對查詢性質和網(wǎng)絡資源的不同采取不同的執(zhí)行計劃；對于有連接的查詢，本文主要解決了兩區(qū)域連接查詢和多區(qū)域連接查詢，提出了基于半連接和哈西連接的兩區(qū)域連接算法TRHJ(Two-RegionHashJoin)和基于Delaunay三角剖分的多區(qū)域連接算法MRJ(Mul

3、ti-RigionJoin)。實驗證明TRHJ算法通過采用半連接技術和哈西連接方法有效地節(jié)省了網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳數(shù)量，同時也降低了節(jié)點的負載和計算量，節(jié)省了網(wǎng)絡中的能量；MRJ算法通過采用時間復雜度低的Delaunay三角剖分方法，解決了多區(qū)域連接查詢優(yōu)化問題，實驗結果比較證明該方法要明顯好于通過聚類實現(xiàn)的多區(qū)域連接優(yōu)化算法。 本文還針對單節(jié)點上的查詢優(yōu)化進行了一系列的研究。提出了基于精確度查詢的PEINSIS(Power-Effi

4、cientIn-NetworkProcessinginSensorInformationSystem)算法，該算法巧妙地將查詢執(zhí)行順序進行了調整，定義了兩個節(jié)點狀態(tài)，進一步節(jié)省了節(jié)點處理能量；本文還提出了多查詢合并的算法，減少了多查詢的冗余能量消耗，尤其是采樣能量的消耗。本文還針對現(xiàn)有的查詢處理系統(tǒng)中的節(jié)點移動，提出了簡潔的節(jié)點移動處理算法。最后，本文基于以上算法，實現(xiàn)了一個傳感器網(wǎng)絡插敘處理的原型系統(tǒng)，并分別對PEINSIS和TiNA