曾利军

(湖南工学院 计算机与信息科学学院，湖南 衡阳421002)

0 引言

Top-k查询大量运用在数据库领域，可以从大量数据库中提取到K个数据集或者数据点。目前面临两方面的挑战，许多研究通过数据融合来完成数据查询处理，来减少传送能耗、增长传感器生命期。数据融合技术中，传感器网络最基础的应用为 top-k。 Silberstein.et.al[1-2]提出了一种线性top-k查询方法，设计了数据查询器。Zeinalipont et.al[3]提出了一种阀值数据查询算法，需查询的各个属性区域设置了一些不同的阀值来减小对基站所传送的无用数据。Wu et.al[4-5]在节点中设置了滤波器来滤除无用的数据。上面的几种算法一定程度上改善了传感器网络数据查询的效率，降低了能耗，关注的却是传感器一维数据集。而传感器网络高维数据的查询在理论研究及实际应用中，同样有着非常重要的意义，如海洋的检测研究，生物学家关注的是光照度、水温等，地质学家却关注水流速度、酸碱度等。需要设计的系统可根据用户的需求及偏好采用多属性的查询方式。而无线传感器网络多维数据查询研究较少。设计传感器的节点能量高效及多用户需求与偏好的连续高维数据的top-k查询为当前要解决的首要问题。

1 问题描述

无线传感器网络中，假设数据集为D＝{d1，d2.....dn}，di则为 m-维数据点即表示为(m+2)个数据元组：di＝（di.x1，di.x2，.......，di.xm，di.id，di.t），di.xi表示为数据，di.id表示为数据类ID号，di.t表示所需要的时间。用户需求的查询函数则可以定义[4]为：表示数据在 j维的权重。用户需求top-k查询指的是在数据D中来查询F的函数值最大K个点。……