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Alternative Tuples Based Probabilistic Skyline Query Processing in Wireless Sensor Networks

机译：无线传感器网络中基于替代元组的概率天际线查询处理

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As uncertainty is the inherent character of sensing data, the processing and optimization techniques for Probabilistic Skyline (PS) in wireless sensor networks (WSNs) are investigated. It can be proved that PS is not decomposable after analyzing its properties, so in-network aggregation techniques cannot be used directly to improve the performance. In this paper, an efficient algorithm, called Distributed Processing of Probabilistic Skyline (DPPS) query in WSNs, is proposed. The algorithm divides the sensing data into candidate data (CD), irrelevant data (ID), and relevant data (RD). The ID in each sensor node can be filtered directly to reduce data transmissions cost, since, only according to both CD and RD, PS result can be correctly obtained on the base station. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce data transmissions by filtering the unnecessary data and greatly prolong the lifetime of WSNs.
机译：由于不确定性是传感数据的固有特性，因此研究了无线传感器网络（WSN）中概率天际线（PS）的处理和优化技术。通过分析PS的性能可以证明PS是不可分解的，因此不能直接使用网络聚合技术来提高性能。本文提出了一种有效的算法，称为无线传感器网络中概率天际线的分布式处理（DPPS）查询。该算法将传感数据分为候选数据（CD），无关数据（ID）和相关数据（RD）。可以直接过滤每个传感器节点中的ID，以减少数据传输成本，因为仅根据CD和RD才能在基站上正确获得PS结果。实验结果表明，该算法通过过滤不必要的数据可以有效减少数据传输，大大延长了无线传感器网络的寿命。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第25期|813507.1-813507.10|共10页
  • 作者

    Wang Zhiqiong; Xin Junchang; Wang Pei;

  • 作者单位

    Northeastern Univ, Sinodutch Biomed & Informat Engn Sch, Shenyang 110169, Peoples R China;

    Northeastern Univ, Sch Comp Sci & Engn, Shenyang 110819, Peoples R China;

    Northeastern Univ, Sch Comp Sci & Engn, Shenyang 110819, Peoples R China;

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