小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2014年
1期
44-49
,共6页
无线传感器网络%top-k%Filter-based Monitoring Approach(FILA)%时间序列%AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
無線傳感器網絡%top-k%Filter-based Monitoring Approach(FILA)%時間序列%AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
무선전감기망락%top-k%Filter-based Monitoring Approach(FILA)%시간서렬%AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA)
wireless sensor networks%top-k%FILA%time series%ARIMA
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.
如何能量高效的進行top-k查詢處理是無線傳感器網絡領域中的一箇重要課題.節點設置過濾窗口可以避免與top-k查詢無關的數據上傳到彙聚節點或者基站,因而大大減少傳感器網絡的通信量,節省傳感器節點能量.然而,已有算法如FILA、DAFM,基站到傳感器節點的過濾窗口更新中仍然存在很大開銷.提齣一種基于預測信息更新窗口的top-k查詢算法FAPU,該算法根據歷史數據採用ARIMA時間序列預測模型對接下來s箇時刻的傳感器數據進行預測,根據預測信息進行多步窗口更新的代價評估,避免不必要的窗口更新,從而減小窗口更新的能量消耗.實驗結果錶明在確保top-k查詢準確性的同時,本文所提齣的FAPU算法與已有算法相比更加能量有效.
여하능량고효적진행top-k사순처리시무선전감기망락영역중적일개중요과제.절점설치과려창구가이피면여top-k사순무관적수거상전도회취절점혹자기참,인이대대감소전감기망락적통신량,절성전감기절점능량.연이,이유산법여FILA、DAFM,기참도전감기절점적과려창구경신중잉연존재흔대개소.제출일충기우예측신식경신창구적top-k사순산법FAPU,해산법근거역사수거채용ARIMA시간서렬예측모형대접하래s개시각적전감기수거진행예측,근거예측신식진행다보창구경신적대개평고,피면불필요적창구경신,종이감소창구경신적능량소모.실험결과표명재학보top-k사순준학성적동시,본문소제출적FAPU산법여이유산법상비경가능량유효.
