人们对传感器网络数据查询的研究核心是数据的优化处理
发布时间:2016/2/7 15:50:56 访问次数:534
人们对传感器网络数据查询的研究核心是数据的优化处理,主要处理两类查询方式:AD574AJDZ持续查询方式,即在用户指定的时间范围内持续不断地监测传感器网络的状态;快照查询方式,用于查询传感器网络当前的状态。一些研究将传感器网络看成一个分布式数据库系统,将感知的数据视为分布多个节点上的关系,其中以美国加州大学伯克利分校的TinyDB系统和康奈尔大学的Cougar系统为代表。
由于传感器节点数量大且随机分布,相邻的传感器对同一事件进行监测所获得的数据具有相似性。无线传感器网络节点的能量、存储空间与计算能力有限,因此,冗余数据的传送在一定程度上将消耗过多的能量,缩短整个网络的生存时间。为避免上述问题,无线传感器网络在收集数据过程中需要使用数据融合技术。数据融合是将来自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理,得出更为准确完整的信息,这与传统的多传感器数据融合技术有所不同。传统的多传感器数据融合是对不同的知识源和传感器采篥的数据进行融合,以实现对观测现象更好的理解;而无线传感器网内数据融合主要是为了减少网络内的数据传输量,达到减少能源消耗、延长网络生命期的目的。
人们对传感器网络数据查询的研究核心是数据的优化处理,主要处理两类查询方式:AD574AJDZ持续查询方式,即在用户指定的时间范围内持续不断地监测传感器网络的状态;快照查询方式,用于查询传感器网络当前的状态。一些研究将传感器网络看成一个分布式数据库系统,将感知的数据视为分布多个节点上的关系,其中以美国加州大学伯克利分校的TinyDB系统和康奈尔大学的Cougar系统为代表。
由于传感器节点数量大且随机分布,相邻的传感器对同一事件进行监测所获得的数据具有相似性。无线传感器网络节点的能量、存储空间与计算能力有限,因此,冗余数据的传送在一定程度上将消耗过多的能量,缩短整个网络的生存时间。为避免上述问题,无线传感器网络在收集数据过程中需要使用数据融合技术。数据融合是将来自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理,得出更为准确完整的信息,这与传统的多传感器数据融合技术有所不同。传统的多传感器数据融合是对不同的知识源和传感器采篥的数据进行融合,以实现对观测现象更好的理解;而无线传感器网内数据融合主要是为了减少网络内的数据传输量,达到减少能源消耗、延长网络生命期的目的。
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