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时间:2019-02-03
《WSN中基于几何学的分布式轮廓查询方法研究-毕业论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文中文题目:WSN中基于几何学的分布式轮廓查询方法研究ResearchontheGeometry-BasedDistributedSkyline英文题目:QueryMethodinWSN论文作者:指导教师:专业:计算机软件与理论完成时间:摘要摘要近年来,环境污染、空气质量问题得到日益关注,结合实际情况,实现无线传感器网络的价值越来越得到人们的关注。基于无线传感器网络的轮廓查询策略已经得到广泛应用,尤其在环境检测等领域的查询,而这些应用领域多数涉及到空间距离问题。由于空间位置的多维性,给一般的轮廓查询策略在属性计算方面带来巨大的计算代价。为提高传感器能量的高效利用,对基
2、于空间距离上的轮廓查询需要新的解决策略,为此本文提出一种基于几何学的分布式轮廓查询方法(GDSky)。本文首先采用几何学的方法将整个查询区域划分,以便在各个子区域之间可以进行区域间支配关系的判定,本文采用基于凸包顶点的轮廓区域削减方法,可以快速查找到与特定查询区域相关的空间轮廓数据,减少了节点间比较次数。提出了基于三角剖分法的区域划分策略,该方法是将用户指定的查询区域划分为若干个子区域,使得查询在各个子区域间可以进行分布式进行。设计了一种子区域内分簇的策略,对一个子区域内的数据分簇,以进行轮廓的并行查询,节省时间。为了遍历到所有相邻的传感器检测地点,削减掉在空间距离上被支配的节
3、点,本文提出了基于数据节点树的分布式查询策略,并利用非空间的轮廓查询方法,对已获得空间轮廓的非空间属性进行一般轮廓查询,与此同时,对剩余的未找到的空间轮廓数据进行空间轮廓查询,从而实现并行执行。最后,本文还提出了子区域间削减策略,可以削减掉被支配的一个子区域内所有节点,以及子区域内部削减策略,可以削减掉一个子区域内某些被支配的节点,减少网络中数据的传输消耗。大量仿真实验的结果表明,本文提出的GDSky方法可以较快速的查询到距离查询地点较近且污染力较大的地点,可以高效减少数据间支配比较次数,降低传感器节点的能量消耗,提高查询效率。关键词:无线传感器网络,环境监测,分布式轮廓查询,
4、凸包,削减IAbstractABSTRACTInrecentyears,environmentalpollutionandthequalityproblemoftheairgettheincreasingattention.Accordingtotheactualsituation,torealizethevalueofthewirelesssensornetworkgetsmoreandmoreconcern.Theskylinequerystrategiesinwirelesssensornetworkshavebeenwidelyusedinthefieldofenvir
5、onmentaldetection,andtheseareasmostlyarerelatedtothespatialdistanceproblem.Sincethemulti-dimensionalofthespatialposition,itbringstheenormouscomputationalcostforthegeneralskylinequerystrategywiththeaspectoftheattributecalculation.Inordertoimprovetheefficientuseofsensorenergy,itneedsanewquerys
6、trategytosolvetheskylinequeryonthespatialdistance.Thispaperproposesamethodofthegeometry-baseddistributedskylinequery(GDSky).Thespecificworkisasfollows.Thispaperusesthemethodofthegeometry-basedregionpartitiontodividethewholequeryregionintoseveralsub-regions,sothatitcandeterminethedominancerel
7、ationshipbetweensub-regions.Thispaperproposesamethodofcutoftheskylineareabasedontheconvexhullvertices,whichcanquicklyfindthespatialskylinedatawithrespectofaspecificqueryarea,andreducethecomparisontimesbetweennodes.Thispaperadoptstheregionalpartitio
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