1、無線傳感網(wǎng)作為連接物理世界和數(shù)字世界的橋梁引起了人們的廣泛關(guān)注，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。無線傳感網(wǎng)由具有傳感、數(shù)據(jù)處理和短距離無線通信功能的微型傳感節(jié)點(diǎn)組成。這些傳感節(jié)點(diǎn)能量有限，處理能力弱，存儲(chǔ)空間有限。如何在無線傳感網(wǎng)工作過程中減少能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命，是無線傳感網(wǎng)領(lǐng)域要研究解決的重要問題。 無線傳感網(wǎng)的主要功能是實(shí)現(xiàn)信息收集并發(fā)布，觀察者往往通過查詢的方式獲取無線傳感網(wǎng)中的傳感數(shù)據(jù)。如何有效地完成查詢，并且減少全網(wǎng)能量消

2、耗，是無線傳感網(wǎng)的主要研究方向之一。本文的主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下： 1．提出了基于語義的傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)查詢架構(gòu)，為從不同層面上研究傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)查詢提供了新的方法。傳感網(wǎng)收集信息為觀察者服務(wù)，觀察者往往對(duì)原始的傳感數(shù)據(jù)并不關(guān)心，而是關(guān)心由這些傳感數(shù)據(jù)聚合后產(chǎn)生的內(nèi)容。從觀察者開始查詢到傳感網(wǎng)返回結(jié)果數(shù)據(jù)，其中過程包括查詢語義分解、網(wǎng)內(nèi)執(zhí)行和結(jié)果數(shù)據(jù)聚集。本文從語義的角度對(duì)傳感網(wǎng)查詢執(zhí)行過程進(jìn)行了描述。設(shè)計(jì)了描述傳感數(shù)據(jù)的語義標(biāo)簽。在語義

3、查詢過程中，語義標(biāo)簽?zāi)軌虮粍?dòng)態(tài)地加到傳感數(shù)據(jù)中，通過語義信息能夠有效、系統(tǒng)地監(jiān)控環(huán)境的變化，提供用戶需要的服務(wù)。附加語義標(biāo)簽的結(jié)果數(shù)據(jù)被聚集后，會(huì)產(chǎn)生更加豐富的語義內(nèi)容，能夠滿足更復(fù)雜的查詢需求或者用以對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化。 2．提出了一種基于緩存的傳感網(wǎng)多Sink查詢優(yōu)化方法，通過復(fù)用查詢資源，節(jié)省了多Sink查詢過程中的能量消耗。當(dāng)多個(gè)Sink接入傳感網(wǎng)進(jìn)行區(qū)域數(shù)據(jù)查詢時(shí)，如果每個(gè)數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)分別響應(yīng)多個(gè)Sink的查詢，傳感網(wǎng)傳輸?shù)?/p>

4、冗余信息過多，效率低下。本文設(shè)計(jì)了查詢資源查找方法和復(fù)用算法，將多Sink查詢根據(jù)查詢區(qū)域分解成多個(gè)基查詢，每個(gè)查詢Q可以由基查詢進(jìn)行線性組合表示。查詢Q的表達(dá)式作為查詢語義描述，在執(zhí)行過程中，被緩存在查詢路由的中繼節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)另一個(gè)Sink’執(zhí)行查詢Q’時(shí)，查找查詢資源復(fù)用的接入點(diǎn)，利用接入點(diǎn)中緩存查詢Q的信息，對(duì)Q’的執(zhí)行進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明，提出的方法可以減少多Sink查詢的能量消耗。 3．提出了基于緩存數(shù)據(jù)的傳感網(wǎng)靜態(tài)數(shù)

5、據(jù)Top k查詢修剪算法，減少了Top k查詢中響應(yīng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目和能量消耗。Top k查詢可以獲取傳感網(wǎng)中傳感數(shù)據(jù)的極值分布。由于Top k查詢是一種全局性的聚集查詢，需要在所有數(shù)據(jù)集合中進(jìn)行比較并獲取結(jié)果，能量消耗巨大。本文在分析了Top k查詢語義的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于緩存數(shù)據(jù)的Top k查詢優(yōu)化算法。通過執(zhí)行低能耗的“基本查詢”獲得全網(wǎng)的傳感數(shù)據(jù)分布信息，并將產(chǎn)生的響應(yīng)數(shù)據(jù)在每個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)上緩存。執(zhí)行Top k查詢時(shí)，利用緩存數(shù)據(jù)產(chǎn)生閥

6、值，根據(jù)閥值“修剪”查詢響應(yīng)節(jié)點(diǎn)從而減少能量消耗。為了獲取更精確的閥值，本文設(shè)計(jì)了閥值廣度優(yōu)先搜索算法和閥值深度優(yōu)先搜索算法。執(zhí)行修剪算法后的傳感網(wǎng)Top k查詢響應(yīng)節(jié)點(diǎn)，是傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的子集。本文設(shè)計(jì)了根據(jù)查詢樹梯度級(jí)別的數(shù)據(jù)聚集樹重構(gòu)算法。仿真結(jié)果表明，以本文提出的算法進(jìn)行傳感網(wǎng)Top k查詢能夠節(jié)省能最消耗。 4．提出了傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化時(shí)的Top k查詢方法。根據(jù)緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢定位，從定位區(qū)域開始執(zhí)行擴(kuò)展查詢，節(jié)省了能量

7、消耗，提高了查詢結(jié)果準(zhǔn)確性。環(huán)境的變化導(dǎo)致傳感網(wǎng)的傳感數(shù)據(jù)分布隨之發(fā)生變化。本文采用基于緩存的查詢修剪算法對(duì)Top k查詢?cè)垂?jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，感知數(shù)據(jù)值大于閥值的節(jié)點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn)。提出了兩種從源節(jié)點(diǎn)開始進(jìn)行擴(kuò)展查詢的方法。最近鄰居查詢法是對(duì)源節(jié)點(diǎn)周圍最近h跳以內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查詢；閥值判據(jù)方法是從源節(jié)點(diǎn)開始，對(duì)傳感數(shù)據(jù)值大于閥值的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查詢。仿真結(jié)果表明，本文提出的Top k查詢方法，可以在傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)變化時(shí)，減少能量消耗，并且在一定程度