[發明專利]一種基于傳感器網絡事件檢測的kNN查詢方法

有效

• 申請號: 201410125872.0
• 申請日: 2014-03-31
• 公開（公告）號: CN103874091B
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發明（設計）人: 陳紅;李英龍;李翠平;朱建祥
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: H04W24/00
• 分類號: H04W24/00
• 代理公司: 北京汲智翼成知識產權代理事務所(普通合伙) 11381
• 代理人: 陳曦

本發明公開了一種基于傳感器網絡事件檢測的kNN查詢方法，包括如下步驟：配置基于潛在事件的kNN查詢問題；將感知區域進行網格劃分并選取網格管理節點；確定值得關注的感知數據，濾除不值得關注的感知數據；計算事件距離并離散化；將值得關注的事件信息異地存儲到相應網格；匯聚節點依次向網格管理節點發送查詢消息，網格管理節點反饋查詢結果。利用本發明，能夠以少量的數據傳輸量得到較為精確的潛在事件查詢結果，并且查詢響應時間快，很適合基于傳感器網絡的實時事件監控系統。

技術領域

本發明涉及一種kNN查詢方法，尤其涉及一種基于傳感器網絡事件檢測的kNN查詢方法，屬于傳感網技術領域。

背景技術

在新興的無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，簡稱WSN）應用中，一個關鍵性的挑戰是設計可靠和節能的數據處理方法，從分布式的感知數據中獲取有用的信息，如已經或即將發生的事件。無線傳感器網絡可以看成是能量受限的分布式數據庫系統，每個分布式節點通過無線通信連接。無線傳感器網絡的任務包括：檢測物理環境值，處理感知數據，傳輸處理結果到基站（或匯聚節點）。由于在無線傳感器網絡中，數據傳輸需要消耗大部分的能量，因此無線傳感器網絡應用的一個核心挑戰是設計節能而可靠的數據處理算法，減少數據傳輸量，從而提高網絡生命周期。此外，減少數據傳輸量還可以提高處理響應速度，降低無線通信過程中的信號干擾。

kNN查詢是無線傳感器網絡應用中的一個常見任務，例如事件檢測和目標追蹤等。kNN是K最鄰近結點算法（k-Nearest Neighboralgorithm）的縮寫，是電子信息分類器算法的一種。在無線傳感器網絡應用中，主要有兩種類型的kNN查詢：一是基于地理位置的kNN查詢，即給定一個地理位置坐標，查找k（K為正整數）個離該位置最近且滿足一定條件的節點；另一種是基于值的kNN查詢，這需要用戶指定一個值，查詢k個距離給定值最近的節點。

無論是哪種類型的kNN查詢，現有的kNN查詢方法大都是基于原始感知數據的，處理這些原始數據會導致非常大的數據傳輸量，以及很慢的查詢響應速度。然而在大部分無線傳感器網絡應用中，用戶并不關注這些原始感知數據，也不關心網內處理時的數據格式，他們只是想要得到監控對象的狀態信息，例如（潛在）事件節點的位置等。在現有技術中，傳統的kNN查詢方法要么基于以數據為中心的存儲方式，要么基于傳感器節點本地存儲的方式，前者往往需要大規模的數據移動，從而造成很大的數據傳輸量；后者需要基站廣播查詢消息至整個網絡，既耗能又耗時。

發明內容

針對現有技術所存在的不足，本發明所要解決的技術問題在于提供一種基于傳感器網絡事件檢測的kNN查詢方法。

為實現上述的發明目的，本發明采用下述的技術方案：

一種基于傳感器網絡事件檢測的kNN查詢方法，包括如下步驟：

配置基于潛在事件的kNN查詢問題；

將感知區域進行網格劃分并選取網格管理節點；

確定值得關注的感知數據，濾除不值得關注的感知數據；

計算事件距離并離散化；

將值得關注的事件信息異地存儲到相應網格；

匯聚節點依次向所述網格管理節點發送查詢消息，所述網格管理節點反饋查詢結果。

其中較優地，所述將感知區域進行網格劃分并選取網格管理節點的步驟進一步包括：

按照事件距離等級的數目對感知區域進行網格劃分；

根據感知區域的大小和網格的數目確定網格大小；

每個節點根據全局信息和自身的地理坐標計算得到它所屬的網格號；

選取離網格中心坐標最近的節點作為所述網格管理節點。