1、傳感器節(jié)點因體積小成本低得到了廣泛的應用，然而傳感器數(shù)據(jù)的不確定性無處不在，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對這類數(shù)據(jù)的查詢處理受到局限，因而研究針對不確定數(shù)據(jù)的查詢系統(tǒng)顯得極為重要。同時，傳感器節(jié)點通常由電池供電，能量有限，只有工作數(shù)月甚至上年的傳感器網絡才真正有意義。論文針對如何能量高效地管理具有不確定性的傳感器數(shù)據(jù)，延長傳感器網絡生命周期這個關鍵問題，提出在不確定傳感器數(shù)據(jù)基礎上，利用傳感器節(jié)點的時空關聯(lián)性建立概率模型，分別采用粒子濾波技術以及改

2、進的粒子濾波技術使用基于模型的方法進行概率推理從而達到節(jié)省能量的目的，具體創(chuàng)新點如下：
　　1.提出基于模型的方法利用粒子濾波技術處理不確定數(shù)據(jù)。根據(jù)同一傳感器節(jié)點不同屬性之間具有時空關聯(lián)性，對時空關聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)建立概率模型。另外，由于同一傳感器節(jié)點采樣不同屬性所需能量相差懸殊，采用粒子濾波技術對關聯(lián)的屬性進行概率推理，利用采樣代價低的屬性推理采樣代價高的屬性，從而達到節(jié)約能量的目的。
　　2.提出基于模型的方法利用改進的

3、粒子濾波技術處理不確定數(shù)據(jù)。根據(jù)同一區(qū)域不同節(jié)點的空間關聯(lián)性，將節(jié)點劃分簇，空間相關的節(jié)點劃分在同一簇中，并對簇中節(jié)點建立多元高斯模型。另外，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)滿足高斯分布的特征，分別采用高斯粒子濾波技術、高斯和粒子濾波技術通過采樣節(jié)點的數(shù)據(jù)在模型上推理非采樣節(jié)點的數(shù)據(jù)，從而達到節(jié)約能量的目的。
　　3.在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)PostgreSQL中實現(xiàn)粒子濾波技術對傳感器數(shù)據(jù)的查詢。利用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫本身提供的函數(shù)、過程語言和輔