传感器网络中过滤机制下高效top-k查询处理技术

被引：2

作者：

张慧 ^{[1
]}

郑吉平 ^{[1
,2
]}

韩秋廷 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学计算机科学与技术学院

[2] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

小型微型计算机系统 | 2014年 / 35卷 / 01期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

无线传感器网络; top-k; Filter-based Monitoring Approach(FILA); 时间序列; AutoRegressive Integrated Moving Average(ARIMA);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212.91 [];

学科分类号：

摘要：

如何能量高效的进行top-k查询处理是无线传感器网络领域中的一个重要课题.节点设置过滤窗口可以避免与top-k查询无关的数据上传到汇聚节点或者基站,因而大大减少传感器网络的通信量,节省传感器节点能量.然而,已有算法如FILA、DAFM,基站到传感器节点的过滤窗口更新中仍然存在很大开销.提出一种基于预测信息更新窗口的top-k查询算法FAPU,该算法根据历史数据采用ARIMA时间序列预测模型对接下来s个时刻的传感器数据进行预测,根据预测信息进行多步窗口更新的代价评估,避免不必要的窗口更新,从而减小窗口更新的能量消耗.实验结果表明在确保top-k查询准确性的同时,本文所提出的FAPU算法与已有算法相比更加能量有效.

引用

页码：44 / 49

页数：6

共 6 条

[1]

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