传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

发布时间：2018-07-25 10:19

【摘要】：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-based probabilistic Skyline query processing algorithm in WSN,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.
[Abstract]:The processing and optimization techniques of probabilistic Skyline queries in wireless sensor networks (WSN) are studied aiming at the inherent uncertainty of perceptual data. Firstly, the properties of probabilistic Skyline query are analyzed, and the indecomposability of probabilistic Skyline query is proved. Furthermore, a filter based probabilistic Skyline query processing algorithm (filter-based probabilistic Skyline query processing algorithm in WSNN FPSP). FPSP is proposed to divide perceptual data into candidate data, related data and independent data. The probabilistic Skyline query results can be obtained only by candidate data and related data, which can filter irrelevant data in sensor nodes to avoid a large amount of data transmission. The simulation results show that the FPSP algorithm can effectively reduce the data transmission of sensor nodes and greatly prolong the service life of wireless sensor networks.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;中国人民解放军后勤工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100022) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N110404009)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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