黄 月

(沈阳理工大学 自动化与电气工程学院，沈阳 110159)

数据查询是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)研究的重要内容之一。由于传感器网络分布在较大的监测区域内，因此会产生大量的分布式数据，且节点资源非常有限，查询过程将消耗大量的能量，因此研究高效的数据查询方法将会提高网络的生存时间[1-3]。

K近邻(K-Nearest Neighbor)查询即查询距离给定查询点最近的K个对象，在WSN中K近邻查询的查询结果不仅取决于单个节点的数据，而且还与其他节点的数据有关联，因此，K近邻查询属于传感器网络中的复杂查询问题[4]。传感器网络的数据查询可以分为基于位置的查询(location-based query)和基于数值的查询(value-based query)。基于位置查询的目标是查询相关空间位置上及其周围节点的信息；基于数值查询的目标是查询某一数据及其周围数据的信息。基于位置的查询获得较多研究成果：Yingqi Xu等[5]提出GRT算法，利用节点的空间信息建立全局树结构进行查询。J.Winter等[6]提出KPT算法，该算法利用节点之间互相通信建立近邻信息，然后通过广播通知通信半径内的节点上传k-1个信息，该算法不需要建立检索结构，算法适用性较强。Yingqi Xu等[7]提出IWQE算法，该算法采用地理路由协议，首先在查询范围内选择查询节点，查询节点负责广播查询请求，当查询节点收到采集信息后，将信息与查询请求发送至下一跳的查询节点。由于传感器网络的数据分散且数据相关性较大，基于数值的查询大都集中在Top-k[8]研究，因此研究基于数值的KNN查询具有较高的实际和理论意义。……