无线传感器网络中skyline查询处理算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究成果 | 第14页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第14-16页 |
| 2 无线传感器网络概述 | 第16-23页 |
| 2.1 无线传感器网络的特点和挑战 | 第17-18页 |
| 2.2 无线传感器网络主要研究问题 | 第18-20页 |
| 2.3 无线传感器网络的核心技术 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 相关工作 | 第23-36页 |
| 3.1 感知数据查询处理技术 | 第23-28页 |
| 3.1.1 查询处理系统 | 第23-25页 |
| 3.1.2 连接查询 | 第25-26页 |
| 3.1.3 Top-k 和 KNN 查询 | 第26-27页 |
| 3.1.4 多查询优化 | 第27-28页 |
| 3.2 skyline 查询处理技术 | 第28-35页 |
| 3.2.1 集中式 skyline | 第28-30页 |
| 3.2.2 分布式 skyline | 第30-33页 |
| 3.2.3 k-支配 skyline 查询 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 能量高效的 KSkySensor 查询算法 | 第36-50页 |
| 4.1 基本思想与框架 | 第36-37页 |
| 4.2 预备知识 | 第37-38页 |
| 4.3 算法实现策略 | 第38-48页 |
| 4.3.1 数据预处理阶段 | 第38-44页 |
| 4.3.2 查询处理阶段 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 实验结果与分析 | 第50-60页 |
| 5.1 性能模型 | 第50页 |
| 5.2 数据插入代价 | 第50-53页 |
| 5.2.1 不同网络规模下的插入代价 | 第50-51页 |
| 5.2.2 不同数据维度下的插入代价 | 第51-53页 |
| 5.2.3 不同 K 值下的插入代价 | 第53页 |
| 5.3 查询处理代价 | 第53-56页 |
| 5.3.1 不同网络规模下的查询处理代价 | 第53-55页 |
| 5.3.2 不同数据维度下的查询代价 | 第55-56页 |
| 5.3.3 不同 K 值下的查询代价 | 第56页 |
| 5.4 总的能量消耗代价 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
