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时间:2019-02-21
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1、中图分类号:TP392学科分类号:085212论文编号:102871613-SZ024硕士学位论文无线传感器网络中top—k查询处理算法的研究与实现研究生姓名张慧专业类别专业领域指导教师工程硕士软件工程郑吉平副教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二0一二年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputeScienceandTechnologyResearchandImplementationofTop—kQueryP
2、rocessingAlgorithmsinWirelessSensorNetworksAThesisinSoftwareEngineeringbyIZhangHuiAdvisedbyAssociateProfessorZhengJipingSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2012承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论
3、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:2噬:日期:型堡:查:』Z南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文摘要无线传感器网络广泛应用于众多领域,它是一个以数据为中心的网络,人们通过对数据的获取和处理从而满足不同的应用需求,因此,涉及大数据交互的top—k查询在该领域中具有重要意义。但是由
4、于传感器网络呈分布式结构,节点能量受限,产生的数据量大且具有不确定性等特点,传统的top-k数据查询技术不能直接应用于此。论文主要研究可能世界语义模型下的不确定传感器数据t叩.k查询和基于时间序列预测模型的传感器数据top—k查询,研究具有重要的理论意义和应用价值。论文的主要工作与创新点如下:(1)针对传感器数据的不确定性,在已有研究的基础上提出可能世界语义模型下基于二叉树的不确定数据top-k查询处理算法BTreeU.Topk。为了提高算法执行效率,对二叉树进行修剪操作进而提出BTreeOPTU.To.pk和BTreePU.Topk算法。
5、实验结果表明论文所提出的算法在不同数据分布以及k值增长时均优于U.Topk算法。(2)针对传感器网络环境分布式及能量受限的特点,提出了过滤窗口机制下的top.k查询处理算法FAPU。当基站所维护的各节点的过滤窗口与新产生的过滤窗口不一致时,算法FAPU根据历史数据采用ARIMA时间序列预测模型对按F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,进一步减小了查询处理过程中所消耗的能量。(3)针对分位数过滤法处理top.k查询时分位数的获得与安装产生太大能量消耗的不足,提出了基于预测方法获得过滤阈
6、值的top.k查询处理算法QFBP。QFBP采J{j历史分位数基于时间序列模型预测的方法得到阈值,而不依赖于父节点与子节点的频繁交互,进一步减少了维护分位数产生的开销,节约了能量。关键词:不确定数据,top·k,BTreeU-Topk,FAPu,分位数过滤器,QrBPABSTRACTWirelesssensornetworksaredata-centricnetworkswhichhavebeenappliedtomanyfields.Tosatisfydifferentrequirementsofrealapplications,peop
7、leneedtoacquireandhandlethesesensordata.Top-kquerieswhichinvolvetheinteractionofmassivesensordataareveryimportantinthisareaHowever,duetothedistributedstructureofsensornetworks,limitedenergyofsensornodes,andthelargevolumeanduncertaintyofsensordata,traditionaltop-ktechniques
8、cannotbedirectlyappliedtowirelesssensornetworks.Inthisthesis,weanswertop-kqueriesonuncert
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