传感器网络数据管理汇总

物联网中的传感器数据采集与处理方法物联网（Internet of Things）已经成为连接物体的重要技术，传感器作为物联网的核心组成部分，负责采集环境中的各种数据。

传感器数据的采集和处理是物联网系统中至关重要的环节，它涉及到数据的收集、存储、分析和应用等方面。

本文将重点讨论物联网中的传感器数据采集与处理方法。

一、传感器数据采集方法1. 有线连接采集：传感器通过有线连接（如串口、以太网）与物联网网关或数据采集设备进行连接，数据通过网络传输到云平台或中心服务器。

这种方法具有可靠性高、传输稳定等优点，适合于传感器数量较少、分布范围小的场景。

2. 无线连接采集：无线传感器网络（WSN）是一种常用的无线连接采集方法。

传感器节点通过无线网络互连，形成一个分布式网络，将采集的数据传输到基站或网关进行处理。

无线连接采集方法具有布线简单、成本低等优点，适用于传感器节点数量较多、分布范围较广的场景。

3. 边缘计算采集：边缘计算是一种将计算处理放在物理设备（如网关、路由器）上的方法，可以实现传感器数据的即时采集和处理。

边缘计算提供了低延迟、高带宽的数据处理能力，可以减轻云端服务器压力，并提供更快速的响应。

边缘计算采集方法适合对实时性要求较高、数据处理量大的场景。

二、传感器数据处理方法1. 数据预处理：原始的传感器数据中可能包含异常值、噪声等，需要进行数据清洗和预处理。

常用的预处理方法包括平滑、滤波、去噪等，旨在提高数据的可靠性和准确性。

2. 数据压缩：传感器数据量通常较大，需要对数据进行压缩，以减小存储和传输的开销。

常用的数据压缩方法包括无损压缩和有损压缩，根据具体应用场景选择合适的压缩算法。

3. 数据聚合：在物联网中，往往会有大量的传感器节点同时采集数据，数据聚合是将多个传感器节点采集到的数据进行合并和处理的过程。

常用的数据聚合方法包括求平均、求和、最大值、最小值等。

4. 数据分析：数据分析是物联网中非常重要的一环，通过对采集到的数据进行统计、分析和挖掘，可以得到对应用具有价值的信息。

电路中的传感器网络多个传感器的数据采集与处理传感器是电路中重要的组成部分，其主要功能是将检测到的物理量信息转化为电信号，并通过传感器网络进行数据采集与处理。

本文将探讨电路中多个传感器的数据采集与处理方法，以解决传感器网络中的相关问题。

一、传感器网络的基本原理传感器网络由多个传感器节点组成，每个节点都具有数据采集和处理的能力。

传感器节点通过互联网络进行通信，并将采集到的数据传输到目标设备或系统中进行处理和分析。

传感器网络的基本原理是通过节点之间的协同工作，实现对环境信息的全面感知和监测。

二、数据采集与传输1. 传感器选择与布置在构建传感器网络前，需要根据实际需求选择合适的传感器类型，并考虑其布置位置。

不同的传感器类型适用于不同的物理量检测，如温度、湿度、光照等。

合理的传感器布置可以提高数据采集的准确性和可靠性。

2. 信号调理与放大传感器采集到的信号往往非常微弱，需要经过信号调理与放大才能得到可用的信号。

信号调理包括滤波、增益控制等处理方法，旨在提高信号质量和稳定性。

3. 数据转换与数字化传感器输出的信号通常是模拟信号，需要经过模数转换器（ADC）转换为数字信号以便于后续处理。

ADC的选择和配置要与传感器输出信号的特性相匹配，确保准确地将模拟信号转换为数字形式。

4. 数据传输与通信传感器节点通过通信技术将采集到的数据传输到目标设备或系统中。

常见的通信方式包括有线通信和无线通信。

有线通信可选择串口、以太网等方式，而无线通信可采用蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等无线协议。

三、数据处理与分析1. 数据存储与管理传感器网络产生的数据量庞大，需要进行合理的存储与管理。

可以选择使用数据库等方式，建立存储系统，实现对数据的高效管理和快速访问。

2. 数据预处理传感器数据中常常包含噪声和干扰，需要进行数据预处理以去除干扰并提高数据质量。

常见的数据预处理方法包括滤波、去噪、补偿等。

3. 数据分析与应用传感器网络采集的数据可以通过数据分析得到有价值的信息。

传感器网络中的数据管理与维护近年来，传感器网络在工业、城市管理、农业、医疗等多个领域得到广泛应用，它可以实现对环境、物体、人体等的实时监测和精准控制。

传感器网络的应用需要大量数据的支撑，而数据管理与维护是传感器网络成功应用的关键因素之一。

一、传感器网络数据采集传感器是传感器网络的核心设备，可以收集物理参数、化学参数、电子参数等，将这些参数转换为数字信号，并传输到中心节点。

传感器网络的数据采集需要考虑数据稳定性、精度、传输量等多方面因素。

数据采集的稳定性是指传感器的数据采集能力是否稳定可靠，数据采集的精度是指传感器数据是否准确，传输量是指传感器数据的数量。

在传感器网络应用的过程中，数据采集过程的质量直接影响到后续数据处理的质量，因此传感器网络数据采集不仅需要采用稳定可靠的传感器，还需要对数据采集过程进行精细化控制，避免因为人为干扰等因素对数据采集造成影响。

二、传感器网络数据处理传感器网络数据处理包括数据清洗、数据融合、数据分析、数据挖掘等环节。

其中，数据清洗是传感器网络数据处理的第一步，用于剔除采集异常值、重复值、错误值等无用数据，保留有效数据。

数据清洗实现过程需要充分理解传感器网络的原理和数据采集过程，避免误把有效数据清洗掉的情况。

数据融合是指将采集的传感器数据进行集成处理，以形成对环境、物体、人体等的全方位、多维度的描述。

数据融合最终目的是解决多传感器数据协调和转换问题，从而实现高度覆盖的数据面。

数据分析和挖掘是传感器数据处理的重要环节。

数据分析的目的是提取数据的特征和规律，从而为后续的应用和决策提供依据。

数据挖掘则是采用各种算法和工具来发掘，挖掘出隐藏在海量数据背后的关联规律、潜在知识和信息。

数据处理需要考虑数据准确性、处理速度、安全性、可持续性等多个方面的因素，尤其是在大数据环境下，处理速度和准确性成为影响数据处理效率和效果的重要因素。

三、传感器网络数据存储与传输传感器网络的数据存储与传输是实现传感器网络应用的另一个关键方面。

无线传感器网络中的群智感知数据采集与管理无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式节点组成的网络系统，用于监测和收集环境中的物理参数和数据。

群智感知（Crowdsensing）是一种集众包、感知和信息处理于一体的技术，能够通过智能手机等移动设备实时采集、共享和处理大规模的感知数据。

在无线传感器网络中，群智感知数据采集与管理是一个非常重要的环节。

本篇文章将就该主题展开讨论，探讨无线传感器网络中的群智感知数据采集与管理的相关问题。

首先，群智感知数据的采集是通过移动设备上的感知应用来实现的。

这些应用程序可以利用移动设备上的各种传感器，如摄像头、麦克风、加速度计等，采集环境中的不同类型的数据。

这些数据包括但不限于环境温度、湿度、噪音、照片和视频等。

移动设备的普及和功能的不断提升，为群智感知数据的采集提供了更大的便利性和灵活性。

其次，群智感知数据的管理包括数据的上传、存储和分发等过程。

数据上传通常通过网络连接将采集到的数据传输到数据中心或云平台。

数据中心或云平台负责存储和管理大规模的群智感知数据。

为了提高数据的可用性和处理效率，数据可以进行合理的切分和分区，并采用分布式存储和处理技术。

同时，数据上传和存储的过程需要考虑数据的隐私和安全性，采取相应的加密和权限控制措施。

此外，群智感知数据的分发也是数据管理的一部分。

分发的目的是将采集到的数据传递给需要使用该数据的用户或应用程序。

群智感知数据可以通过数据中心或云平台提供的API接口访问，也可以通过订阅/发布机制实现数据的实时推送。

数据的分发过程需要考虑到数据的及时性和准确性，以及网络带宽和资源的限制。

在无线传感器网络中，群智感知数据采集与管理还面临一些挑战和问题。

首先，网络中的节点数量庞大，节点之间的通信和协调需要考虑能量和带宽的限制。

为了延长网络的寿命，需要设计能量高效的数据采集和管理机制。

其次，群智感知数据的质量问题也需要关注。

Multi-Sink传感器网络数据管理关键技术研究与实现的开题报告一、选题背景传感器网络在现代物联网应用中扮演着重要的角色，其应用涵盖了农业、环境监测、工业自动化控制、安防等多个领域。

而Multi-Sink传感器网络最大的特点是多Sink的存在，可以极大地降低单Sink传感器网络中Sink节点过载的问题，增加了网络的生命期和稳定性。

Multi-Sink传感器网络中有多个Sink节点，因此需要对其数据进行管理，对于不同的应用场景，数据管理的需求也不同。

因此，开展Multi-Sink传感器网络数据管理关键技术研究与实现对于推进传感器网络应用具有重要的意义。

二、研究内容本项研究主要对Multi-Sink传感器网络数据管理关键技术进行分析和研究，研究内容包括：1. 多Sink节点数据采集：由于Multi-Sink传感器网络中存在多个Sink节点，需要对其数据进行采集和处理。

需要研究如何均衡地采集多个Sink节点的数据，保证数据的准确性和完整性。

2. 数据存储和查询：在Multi-Sink传感器网络中，数据的存储和查询需要考虑多个Sink节点的数据管理，需要研究如何实现数据的高效存储和快速查询。

3. 数据传输和协议设计：Multi-Sink传感器网络中数据传输需要研究如何均衡地传输多个Sink节点的数据，并且保证传输的可靠性和效率。

协议设计需要考虑多Sink节点之间的数据协作和通信，需要研究如何设计协议实现数据的高效传输和管理。

4. 数据处理和分析：Multi-Sink传感器网络中的数据处理和分析需要考虑多个Sink节点的数据合并和处理，需要研究如何实现多个Sink节点之间的数据交互和协作，以实现数据的高效处理和分析。

三、研究意义本项研究的主要意义在于：1. 推进传感器网络技术的应用：本项研究的成果将为Multi-Sink传感器网络的应用提供有效的数据管理解决方案，推进传感器网络技术的应用。

2. 提高Multi-Sink传感器网络的性能：本项研究将研究Multi-Sink传感器网络的关键技术，提高网络的性能，同时减少Sink节点过载的问题。

无线传感器网络知识点归纳一、无线传感器网络的概述1、无线传感器网络定义，无线传感器网络三要素，无线传感器网络的任务，无线传感器网络的体系结构示意图，组成部分（P1-2）定义：无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）是由部署在监测区域内大量的成本很低、微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一种多跳自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖范围内感知对象的信息，并发送给观察者或者用户另一种定义：无线传感器网络(WSN)是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户三要素：传感器，感知对象和观察者任务：利用传感器节点来监测节点周围的环境，收集相关的数据，然后通过无线收发装置采用多跳路由的方式将数据发送给汇聚节点，再通过汇聚节点将数据传送到用户端，从而达到对目标区域的监测体系结构示意图：组成部分：传感器节点、汇聚节点、网关节点和基站2、无线传感器网络的特点（P2-4）（1）大规模性且具有自适应性（2）无中心和自组织（3）网络动态性强（4）以数据为中心的网络（5）应用相关性3、无线传感器网络节点的硬件组成结构（P4-6）无线传感器节点的硬件部分一般由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块4部分组成。

4、常见的无线传感器节点产品，几种Crossbow公司的Mica系列节点（Mica2、Telosb）的硬件组成（P6）5、无线传感器网络的协议栈体系结构（P7）1.各层协议的功能应用层：主要任务是获取数据并进行初步处理，包括一系列基于监测任务的应用层软件传输层：负责数据流的传输控制网络层：主要负责路由生成与路由选择数据链路层：负责数据成帧，帧检测，媒体访问和差错控制物理层：实现信道的选择、无线信号的监测、信号的发送与接收等功能2.管理平台的功能（1）能量管理平台管理传感器节点如何使用能源。

1000-9825/2003/14(10)1717©2003 Journal of Software 软件学报Vol.14, No.10 传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展∗李建中1,2+, 李金宝1,2, 石胜飞11(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001)2(黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江哈尔滨 150080)Concepts, Issues and Advance of Sensor Networks and Data Management of Sensor NetworksLI Jian-Zhong1,2+, LI Jin-Bao1,2, SHI Sheng-Fei11(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)2(School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China)+ Corresponding author: Phn: 86-451-86415827, Fax: 86-451-86415827, E-mail: lijzh@Received 2003-01-26; Accepted 2003-03-06Li JZ, Li JB, Shi SF. Concepts, issues and advance of sensor networks and data management of sensor networks. Journal of Software, 2003,14(10):1717~1727./1000-9825/14/1717.htmAbstract: Sensor networks are integration of sensor techniques, nested computation techniques, distributed computation techniques and wireless communication techniques. They can be used for testing, sensing, collecting and processing information of monitored objects and transferring the processed information to users. Sensor network is a new research area of computer science and technology and has a wide application future. Both academia and industries are very interested in it. The concepts and characteristics of the sensor networks and the data in the networks are introduced, and the issues of the sensor networks and the data management of sensor networks are discussed. The advance of the research on sensor networks and the data management of sensor networks are also presented.Key words: sensor; sensor network; data in sensor network; data management of sensor network摘 要: 传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.关键词: 传感器;传感器网络;传感器网络数据;传感器网络数据管理中图法分类号: TP393 文献标识码: A∗第一作者简介: 李建中(1950－),男,黑龙江哈尔滨人,教授,博士生导师,主要研究领域为数据库,并行计算.1718 Journal of Software软件学报 2003,14(10)随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟,具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始在世界范围内出现.由这些微型传感器构成的传感器网络引起了人们的极大关注.这种传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得详尽而准确的信息,传送到需要这些信息的用户.例如,传感器网络可以向正在准备进行登陆作战的部队指挥官报告敌方岸滩的详实特征信息,如丛林地带的地面坚硬度、干湿度等,为制定作战方案提供可靠的信息.传感器网络可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实而可靠的信息.因此,这种网络系统可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域.传感器网络是信息感知和采集的一场革命.传感器网络作为一个全新的研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题.由于传感器网络的巨大应用价值,它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的极大关注.美国自然科学基金委员会2003年制定了传感器网络研究计划,投资34 000 000美元,支持相关基础理论的研究.美国国防部和各军事部门都对传感器网络给予了高度重视,在C4ISR的基础上提出了C4KISR计划,强调战场情报的感知能力、信息的综合能力和信息的利用能力,把传感器网络作为一个重要研究领域,设立了一系列的军事传感器网络研究项目.美国英特尔公司、美国微软公司等信息工业界巨头也开始了传感器网络方面的工作,纷纷设立或启动相应的行动计划.日本、英国、意大利、巴西等国家也对传感器网络表现出了极大的兴趣,纷纷展开了该领域的研究工作.传感器网络的研究起步于20世纪90年代末期.从2000年起,国际上开始出现一些有关传感器网络研究结果的报道.但是,这些研究成果处于起步阶段,距离实际需求还相差甚远.我国在传感器网络方面的研究工作还很少.目前,哈尔滨工业大学和黑龙江大学已经开始了该领域的研究工作.一言以蔽之,传感器网络的研究任重而道远.本文将分别介绍传感器网络及其数据管理的概念和特点、需要研究的问题以及目前的研究进展情况.1 传感器网络1.1 传感器网络的概念我们可以如下定义传感器网络:传感器网络是由一组传感器以Ad Hoc方式构成的有线或无线网络,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息,并发布给观察者[1].从上述定义可以看到,传感器、感知对象和观察者是传感器网络的3个基本要素;有线或无线网络是传感器之间、传感器与观察者之间的通信方式,用于在传感器与观察者之间建立通信路径;协作地感知、采集、处理、发布感知信息是传感器网络的基本功能.一组功能有限的传感器协作地完成大的感知任务是传感器网络的重要特点.传感器网络中的部分或全部节点可以移动.传感器网络的拓扑结构也会随着节点的移动而不断地动态变化.节点间以Ad Hoc方式进行通信,每个节点都可以充当路由器的角色,并且每个节点都具备动态搜索、定位和恢复连接的能力.下面,我们详细地来讨论传感器、感知对象和观察者.传感器由电源、感知部件、嵌入式处理器、存储器、通信部件和软件这几部分构成,如图1所示[2].电源为传感器提供正常工作所必需的能源.感知部件用于感知、获取外界的信息,并将其转换为数字信号.处理部件负责协调节点各部分的工作,如对感知部件获取的信息进行必要的处理、保存,控制感知部件和电源的工作模式等.通信部件负责与其他传感器或观察者的通信.软件则为传感器提供必要的软件支持,如嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统等.　观察者是传感器网络的用户,是感知信息的接受和应用者.观察者可以是人,也可以是计算机或其他设备.例如,军队指挥官可以是传感器网络的观察者;一个由飞机携带的移动计算机也可以是传感器网络的观察者.一个传感器网络可以有多个观察者.一个观察者也可以是多个传感器网络的用户.观察者可以主动地查询或收集传感器网络的感知信息,也可以被动地接收传感器网络发布的信息.观察者将对感知信息进行观察、分析、挖李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展1719掘、制定决策,或对感知对象采取相应的行动.感知对象是观察者感兴趣的监测目标,也是传感器网络的感知对象,如坦克、军队、动物、有害气体等.感知对象一般通过表示物理现象、化学现象或其他现象的数字量来表征,如温度、湿度等.一个传感器网络可以感知网络分布区域内的多个对象.一个对象也可以被多个传感器网络所感知.图2给出了一个典型的传感器网络的结构.这个网络由传感器节点、接收发送器(sink)、Internet或通信卫星、任务管理节点等部分构成[2].传感器节点散布在指定的感知区域内,每个节点都可以收集数据,并通过“多跳”路由方式把数据传送到Sink.Sink也可以用同样的方式将信息发送给各节点.Sink直接与Internet或通信卫星相连,通过Internet或通信卫星实现任务管理节点(即观察者)与传感器之间的通信.图3给出了另一种传感器网络的结构[3].在这种传感器网络中,数据通过基站转送到有线网络.网络节点分为3类:基站节点(base station nodes)、固定节点(fixed node)和应用节点(application node).基站节点担任无线传感器网络和有线网络的网关.固定节点通过多跳路由方式与基站进行数据通信.应用节点是可移动或者固定的节点.1.2 传感器网络的特点与挑战传感器网络除了具有Ad Hoc网络的移动性、断接性、电源能力局限等共同特征以外,还具有很多其他鲜明的特点.这些特点向我们提出了一系列挑战性问题:(1) 通信能力有限.传感器网络的传感器的通信带宽窄而且经常变化,通信覆盖范围只有几十到几百米.传感器之间的通信断接频繁,经常导致通信失败.由于传感器网络更多地受到高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响,传感器可能会长时间脱离网络,离线工作.如何在有限通信能力的条件下高质量地完成感知信息的处理与传输,是我们面临的挑战之一.(2) 电源能量有限.传感器的电源能量极其有限.网络中的传感器由于电源能量的原因经常失效或废弃.电1720 Journal of Software软件学报 2003,14(10)源能量约束是阻碍传感器网络应用的严重问题.商品化的无线发送接收器电源远远不能满足传感器网络的需要.传感器传输信息要比执行计算更消耗电能.传感器传输1位信息所需要的电能足以执行3 000条计算指令.如何在网络工作过程中节省能源,最大化网络的生命周期,是我们面临的第2个挑战.(3) 计算能力有限.传感器网络中的传感器都具有嵌入式处理器和存储器.这些传感器都具有计算能力,可以完成一些信息处理工作.但是,由于嵌入式处理器和存储器的能力和容量有限,传感器的计算能力十分有限.如何使用大量具有有限计算能力的传感器进行协作分布式信息处理,是我们面临的第3个挑战.(4) 传感器数量大、分布范围广.传感器网络中传感器节点密集,数量巨大,可能达到几百、几千万,甚至更多.此外,传感器网络可以分布在很广泛的地理区域.传感器的数量与用户数量比通常也非常大.传感器数量大、分布广的特点使得网络的维护十分困难甚至不可维护,传感器网络的软、硬件必须具有高强壮性和容错性.这是我们面临的第4个挑战.(5) 网络动态性强.传感器网络具有很强的动态性.网络中的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性,并且经常有新节点加入或已有节点失效.因此,网络的拓扑结构动态变化,传感器、感知对象和观察者三者之间的路径也随之变化.传感器网络必须具有可重构和自调整性.这是我们面临的第5个挑战.(6) 大规模分布式触发器.很多传感器网络需要对感知对象进行控制,如温度控制.这样,很多传感器具有回控装置和控制软件.我们称回控装置和控制软件为触发器.成千上万的动态触发器的管理是我们面临的第6个挑战.(7) 感知数据流巨大.传感器网络中的每个传感器通常都产生较大的流式数据,并具有实时性.每个传感器仅仅具有有限的计算资源,难以处理巨大的实时数据流.我们需要研究强有力的分布式数据流管理、查询、分析和挖掘方法.这是我们面临的第7个挑战.1.3 传感器网络的性能评价传感器网络的性能直接影响其可用性,至关重要.如何评价一个传感器网络的性能是一个需要深入研究的问题.下面,我们讨论几个评价传感器网络性能的标准.这些标准还没有达到实用的程度,需要进一步地模型化和量化.(1) 能源有效性.传感器网络的能源有效性是指该网络在有限的能源条件下能够处理的请求数量.能源有效性是传感器网络的重要性能指标.到目前为止,传感器网络的能源有效性还没有被模型化和量化,还不具有有被普遍接受的标准,需要进行深入研究.(2) 生命周期.传感器网络的生命周期是指从网络启动到不能为观察者提供需要的信息为止所持续的时间.影响传感器网络生命周期的因素很多,既包括硬件因素也包括软件因素,需要进行深入研究.在设计传感器网络的软、硬件时,我们必须充分考虑能源有效性,最大化网络的生命周期.(3) 时间延迟.传感器网络的延迟时间是指当观察者发出请求到其接收到回答信息所需要的时间.影响传感器网络时间延迟的因素也有很多.时间延迟与应用密切相关,直接影响传感器网络的可用性和应用范围.目前的相关研究还很少,需要进行深入研究.(4) 感知精度.传感器网络的感知精度是指观察者接收到的感知信息的精度.传感器的精度、信息处理方法、网络通信协议等都对感知精度有所影响.感知精度、时间延迟和能量消耗之间具有密切的关系.在传感器网络设计中,我们需要权衡三者的得失,使系统能在最小能源开销条件下最大限度地提高感知精度、降低时间延迟.(5) 可扩展性.传感器网络可扩展性表现在传感器数量、网络覆盖区域、生命周期、时间延迟、感知精度等方面的可扩展极限.给定可扩展性级别,传感器网络必须提供支持该可扩展性级别的机制和方法.目前不存在可扩展性的精确描述和标准,还需要进一步的深入研究.(6) 容错性.传感器网络中的传感器经常会由于周围环境或电源耗尽等原因而失效.由于环境或其他原因,物理地维护或替换失效传感器常常是十分困难或不可能的.这样,传感器网络的软、硬件必须具有很强的容错性,以保证系统具有高强壮性.当网络的软、硬件出现故障时,系统能够通过自动调整或自动重构纠正错误,保证李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展1721网络正常工作.传感器网络容错性需要进一步地模型化和定量化.容错性和能源有效性之间存在着密切关系.我们在设计传感器网络时,需要权衡两者的利弊.上述6个传感器网络的性能指标不仅是评价传感器网络的标准,也是传感器网络设计的优化目标.为了达到这些目标的优化,我们有大量的研究工作需要完成.1.4 数据管理与处理是传感器网络的核心技术基于传感器网络的任何应用系统都离不开感知数据的管理和处理技术.不言而喻,感知网数据管理和处理技术是确定感知网可用性和有效性的关键技术,关系到感知网的成败.对于观察者来说,传感器网络的核心是感知数据,而不是网络硬件.观察者感兴趣的是传感器产生的数据,而不是传感器本身.观察者不会提出这样的查询:“从A节点到B节点的连接是如何实现的?”,他们经常会提出如下的查询:“网络覆盖区域中哪些地区出现毒气?”.在传感器网络中,传感器节点不需要地址之类的标识.观察者不会提出查询:“地址为27的传感器的温度是多少?”,他们感兴趣的查询是,“某个地理位置的温度是多少?”.综上所述,传感器网络是一种以数据为中心的网络.以数据为中心的传感器网络的基本思想是,把传感器视为感知数据流或感知数据源,把传感器网络视为感知数据空间或感知数据库,把数据管理和处理作为网络的应用目标.传感器网络以数据为中心的特点使得其设计方法不同于其他计算机网络(包括Internet).传感器网络的设计必须以感知数据管理和处理为中心,把数据库技术和网络技术紧密结合,从逻辑概念和软、硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心的网络系统,为用户或观察者提供一个有效的感知数据空间或感知数据库管理和处理系统,使用户如同使用通常的数据库管理系统和数据处理系统一样自如地在传感器网络上进行感知数据的管理和处理.感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的传感器网络的核心技术.感知数据管理与处理技术包括感知网数据的存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论和技术.传感器网络的各种实现技术必须与这些技术密切结合,融为一体,而不是像目前其他网络设计那样分而治之.只有这样,我们才能够设计实现高效率的以数据为中心的传感器网络系统.显然,感知数据管理和处理技术的研究是一项实现高效率传感器网络的重要和关键的任务.遗憾的是,到目前为止,感知数据管理和处理技术的研究还不多,还有大量的问题需要解决.感知数据管理与处理技术的研究是数据库界面临的新任务和新挑战,也为数据库界提供了新机遇.2 传感器网络的研究问题在讨论传感器网络的研究问题之前,我们需要介绍一下传感器网络的功能结构.由于传感器网络的设计一般都面向应用,我们很难在比较详细的级别上给出它的功能结构.在此,我们在一个比较抽象的级别上讨论传感器网络的功能结构,如图4所示.基础层以传感器集合为核心,包括每个传感器的软、硬件资源,如感知器件、嵌入式处理器与存储器、通信器件、嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统等.基础层的功能包括监测感知对象、采集感知对象的信息、传输发布感知信息以及初步的信息处理.网络层以通信网络为核心,实现传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信,支持多传感器协作完成大型感知任务.网络层包括通信网络、支持网络通信的各种协议和软、硬件资源.数据管理与处理层以传感器数据管理与处理软件为核心,包括支持感知数据的采集、存储、查询、分析、挖掘等各种数据管理和分析处理软件系统,有效地支持感知数据的存储、查询、分析和挖掘,为用户决策提供有效的支持.1722 Journal of Software软件学报 2003,14(10)应用开发环境层为用户能够在基础层、网络层和数据管理与处理层的基础上开发各种传感器网络应用软件提供有效的软件开发环境和软件工具.应用层由各种传感器网络应用软件系统构成.下面,我们以如图4所示的传感器网络功能结构为主线,讨论有关传感器网络的研究问题.　2.1 基础层研究问题基础层研究问题的核心是传感器软、硬件技术的研究,主要包括:新传感器概念、理论和技术的研究;新型传感器材料和新型传感器装置的研究,如化学物质感知材料和装置、生物物质感知材料和装置等;恶劣环境下可操作的传感器技术的研究;把多个传感器、计算部件、行为部件集成为一个单集成电路片的微型传感器技术的研究;增强传感器计算能力、感知能力和感知精度的研究;提高传感器强壮性和容错性的研究;缩小传感器体积和重量的研究;传感器电源技术的研究;模拟技术和工具的研究;传感器自校准和自测试技术的研究;传感器制造和封装技术的研究;适应于传感器的嵌入式容错操作系统、嵌入式容错信号处理、嵌入式容错数据库等嵌入式软件系统的研究.2.2 网络层研究问题网络层主要研究传感器网络通信协议和各种传感器网络技术.传感器通信网络协议第1方面的研究是通过分析模拟,研究现有通信协议的性能,确定各种现有协议对于传感器网络的可用性及其优缺点.传感器通信网络协议第2方面的研究是以数据为中心的新的通信协议的研究,包括通用能源有效性路由算法的研究、面向应用的能源有效性路由算法的研究、动态传感器网络的路径重构技术的研究.除了上述两个方面的研究问题,网络层还有很多其他方面的研究问题,如可扩展的强壮传感器网络结构的研究、传感器节点的自适应管理和自适应控制技术的研究、资源受限的传感器网络设计策略和性能优化技术的研究、具有局部信息管理能力的能源极低的传感器节点的设计与管理技术的研究、感知数据处理策略的研究、异构传感器网络技术的研究、传感器网络的安全与认证机制的研究、嵌入与组合系统技术的研究、能源有效的介质存取、错误控制和流量管理技术的研究、移动传感器网络技术的研究、传感器网络的自扩展、自适应和自重构技术的研究、传感器网络中传感器节点协作和分组管理技术的研究、传感器网络中传感器节点能源管理技术的研究、传感器网络拓扑结构管理技术的研究、传感器网络中的时间同步技术的研究、数据分发、融合和信息处理技术的研究、仿真技术与仿真系统的研究等.　2.3 数据管理与处理层研究问题数据管理与处理层提供支持感知数据存储、存取、查询、分析和挖掘的软件工具.因此,该层的研究内容主要包括感知数据管理技术的研究、感知数据查询处理技术的研究、感知数据分析技术的研究、感知数据挖掘技术的研究以及感知数据管理系统的研究.感知数据管理技术的研究主要包括传感器网络和感知数据的模型的研究、感知数据存储技术的研究、感知数据存取方法与索引的研究、元数据管理技术的研究、传感器数据处理策略的研究、面向应用的感知数据管理技术的研究.感知数据查询技术的研究主要包括感知数据查询语言的研究、感知数据操作算法的研究、感知数据查询优化技术的研究、感知数据查询的分布式处理技术的研究.感知数据分析技术的研究主要包括OLAP分析处理技术的研究、统计分析技术的研究以及其他复杂分析技术的研究.感知数据挖掘技术的研究主要包括相关规则等传统类型知识的挖掘、与感知数据相关的新知识模型及其挖掘技术的研究、感知数据的分布式挖掘技术的研究.感知数据管理系统的研究主要包括感知数据管理系统的体系结构和感知数据管理系统的实现技术的研究.李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展17232.4 应用开发环境层研究问题应用开发环境层旨在为各种传感器网络应用系统的开发提供有效的软件开发环境和软件工具,需要研究的问题包括:传感器网络程序设计语言的研究;传感器网络程序设计方法学的研究;传感器网络软件开发环境和工具的研究;传感器网络软件测试工具的研究;面向应用的网络和系统服务的研究,如基于属性的编址方法、位置管理和服务发现等;基于感知数据的理解、决策和举动的理论和技术,如智能应用感知数据的决策理论、监测报警的监测和识别技术、基于感知数据的反馈理论、适用于传感器网络应用的新统计算法、抽样理论和监控系统、监控大规模传感器阵列的数学组合系统工具、适用于传感器网络的模式识别和状态估计理论与技术.2.5 应用层研究问题应用层由各种面向应用的软件系统构成.应用层的研究主要是各种传感器网络应用系统的开发,如作战环境侦查与监控系统、军事侦查系统、情报获取系统、战场监测与指挥系统、环境监测系统、交通管理系统、灾难预防系统、危险区域监测系统、有灭绝危险或珍贵动物的跟踪监护系统、民用和工程设施的安全性监测系统、生物医学监测、诊断或治疗系统等.3 传感器网络的研究进展3.1 军事领域的研究进展情况美国陆军2001年提出了“灵巧传感器网络通信”计划,已被批准为2001财政年度的一项科学技术研究计划,并在2001～2005财政年度期间实施.灵巧传感器网络通信的目标是建设一个通用通信基础设施,支援前方部署,将无人值守式弹药、传感器和未来战斗系统所用的机器人系统连成网络,成倍地提高单一传感器的能力,使作战指挥员能更好、更快地作出决策,从而改进未来战斗系统的生存能力.美国陆军近期又确立了“无人值守地面传感器群”项目,其主要目标是使基层部队指挥员具有在他们所希望部署传感器的任何地方灵活地部署传感器的能力.该项目是支持陆军“更广阔视野”的3个项目之一.美国陆军最近还确立了“战场环境侦察与监视系统”项目.该系统是一个智能化传感器网络,可以更为详尽、准确地探测到精确信息,如一些特殊地形地域的特种信息(登陆作战中敌方岸滩的翔实地理特征信息,丛林地带的地面坚硬度、干湿度)等,为更准确地制定战斗行动方案提供情报依据.它通过“数字化路标”作为传输工具,为各作战平台与单位提供“各取所需”的情报服务,使情报侦察与获取能力产生质的飞跃.该系统组由撒布型微传感器网络系统、机载和车载型侦察与探测设备等构成.美国海军最近也确立了“传感器组网系统”研究项目.传感器组网系统的核心是一套实时数据库管理系统.该系统可以利用现有的通信机制对从战术级到战略级的传感器信息进行管理,而管理工作只需通过一台专用的商用便携机即可,不需要其他专用设备.该系统以现有的带宽进行通信,并可协调来自地面和空中监视传感器以及太空监视设备的信息.该系统可以部署到各级指挥单位.2002年5月,美国Sandia国家实验室与美国能源部合作,共同研究能够尽早发现以地铁、车站等场所为目标的生化武器袭击,并及时采取防范对策的系统.该研究属于美国能源部恐怖对策项目的重要一环.该系统融检测有毒气体的化学传感器和网络技术于一体.安装在车站的传感器一旦检测到某种有害物质,就会自动向管理中心通报,自动进行引导旅客避难的广播,并封锁有关入口等.该系统除了能够在专用管理中心进行监视之外,还可以通过WWW进行远程监视.美国海军最近开展的网状传感器系统CEC(cooperative engagement capability)是一项革命性的技术.CEC 是一个无线网络,其感知数据是原始的雷达数据.该系统适用于舰船或飞机战斗群携带的电脑进行感知数据的处理.每艘战船不但依赖于自己的雷达,还依靠其他战船或者装载CEC的战机来获取感知数据.例如,一艘战船除了从自己的雷达获取数据以外,还从舰船战斗群的20个以上的雷达中获取数据,也可以从鸟瞰战场的战机上获取数据.空中的传感器负责侦察更大范围的低空目标,这些传感器也是网络中重要的一部分.利用这些数据合成图片具有很高的精度.由于CEC可以从多方面探测目标,极大地提高了测量精度.利用CEC数据可以准确地。

掌握无线传感器网络的组网和数据处理无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在空间中的传感器节点组成的网络系统，广泛应用于环境监测、农业、物流、智能交通等领域。

要想充分发挥无线传感器网络的作用，掌握组网和数据处理是至关重要的。

本文将详细介绍无线传感器网络的组网和数据处理的步骤和技术。

一、无线传感器网络的组网步骤：1. 确定网络拓扑结构：根据实际应用需求和场景特点，确定无线传感器网络的拓扑结构，如星型、网状、树状等。

其中，星型结构适用于中心控制的应用，网状结构适用于分散式控制的应用，而树状结构适用于级联传输的应用。

2. 节点选择与部署：根据实际应用需求，选择合适的传感器节点，并合理地部署在监测区域内。

节点的部署需要考虑到节点之间的通信距离、覆盖范围、电源供应等因素，以保证整个网络的覆盖效果和可靠性。

3. 网络连接与设置：通过适当的网络连接方式（如无线、有线等），将传感器节点连接到网络主节点或网关节点上。

在网络设置方面，需要为传感器节点分配合适的网络地址，并配置节点之间的通信协议，确保数据的可靠传输。

4. 网络通信协议的选择与配置：根据实际应用需求和拓扑结构，选择适用的网络通信协议，如IEEE 802.15.4、ZigBee等。

然后，根据协议的要求进行节点的配置，包括节点的数据传输速率、射频功率、射频通道等参数的设置。

5. 网络性能测试与调优：在完成网络搭建后，需要进行性能测试与调优，包括信号强度测试、传输距离测试、网络拓扑可靠性测试等。

通过测试结果，及时调整节点的位置、参数设置等，以提高网络的性能和可靠性。

二、无线传感器网络的数据处理步骤：1. 传感器数据采集：无线传感器网络通过传感器节点实时采集环境中的各种数据，如温度、湿度、光照等。

传感器节点将采集到的数据转化为数字信号，并通过网络传输到数据处理节点。

2. 数据预处理：在接收到传感器数据后，首先进行数据预处理，包括数据去噪、数据插补、数据滤波等操作。

传感器管理及方法综述摘要：为了避免无序竞争和使用有限的多传感器资源，多传感器系统通常在一定的约束条件下工作。

传感器管理是控制传感器系统的自由度，满足实际约束条件，实现既定的任务目标，它广泛应用于如区域目标监视、空中交通管制等军用和民用领域。

本文详细分析了传感器的管理方法。

关键词：数据融合；传感器；管理传感器管理通过建立一定的优化指标，对整个融合过程实时监控和评价，从而实现传感器资源的优化配置，以满足特定任务目标的要求，在有限的资源条件下使整个系统的性能达到最大化。

传感器管理的目的是充分利用有限的传感器资源，尽可能扫描整个目标空间，对多个目标进行监视，获得最佳的目标探测性能，并根据这一最优准则合理、科学地分配传感器管理。

也即是说，传感器管理的核心问题是根据一定的优化准则确定目标选择的传感器类型，以及其工作模式和参数。

传感器管理是信息融合理论中一个极其重要和复杂的问题，研究传感器管理方法具有重要的理论意义和应用价值。

一、传感器概述传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。

它是实现自动检测和自动控制的首要环节。

一般由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成。

其中，敏感元件直接感受被测量，并输出与被测量有确定关系的物理量信号；转换元件将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号；变换电路负责对转换元件输出的电信号进行放大调制；转换元件和变换电路一般还需辅助电源供电。

二、传感器管理与数据融合的关系1、数据融合的定义。

数据融合最早用于军事领域，美国国防部JDL从军事应用的角度将数据融合定义为这样的一个过程，即把来自许多传感器和信息源的数据进行联合、相关、组合和估值的处理，以达到准确的位置估计与身份估计，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行及时的完整评价。

各类传感器网络在环境监测中的实时数据采集与处理随着科技的快速发展，传感器网络在环境监测中起着至关重要的作用。

各类传感器网络的实时数据采集与处理能够为环境监测提供准确、及时的数据支持，为环境保护和资源管理提供有力的科学依据。

在环境监测中，各类传感器网络的实时数据采集是最基础的环节之一。

传感器网络通过在地面、水面或空中布设各类传感器节点，可以实时感知环境中的温度、湿度、气体浓度、光照强度等各类参数。

这些传感器节点通过无线通信技术将采集到的数据传输到数据中心或监测平台，从而实现对环境的长期、连续的监测。

传感器网络中的各类传感器节点通常具有较小的尺寸和低功耗的特点，可以灵活部署在各种环境中。

比如，在森林火灾监测中，可以通过布设多个温度传感器节点来实时监测森林中不同区域的温度变化；在水质监测中，可以通过布设pH传感器节点来连续监测河流或湖泊的水质变化。

这些传感器节点可以实时采集各类环境参数的数据，为环境监测提供全面的信息。

传感器网络中的实时数据采集不仅可以提供大量的数据，还能够在发现异常情况时及时报警。

比如，在地震监测中，通过布设地震传感器节点可以实时监测地壳的振动情况。

一旦传感器节点采集到异常的振动数据，可以立即发送报警信息，为地震预警和救援提供有力的支持。

除了实时数据采集，各类传感器网络还需要进行数据处理，以提取有效的信息。

环境监测中的数据通常具有海量和复杂的特点，需要通过数据处理算法进行分析和提取。

常见的数据处理算法包括数据滤波、数据融合、特征提取等。

数据滤波算法可以去除数据中的噪声，提高数据的准确性。

在环境监测中，数据通常会受到传感器本身的噪声、电磁干扰等影响，通过滤波算法可以实现对数据的平滑处理，提高数据的可靠性。

数据融合算法可以将来自不同传感器节点的数据进行合并，得到更全面、准确的信息。

比如，在气象监测中，可以通过融合来自多个气象传感器节点的数据，得到更准确的温度、湿度、气压等气象参数，为天气预报和气候研究提供可靠的数据。

无线传感器网络中的数据采集与存储技术随着物联网的迅速发展，无线传感器网络被越来越广泛地应用到人们的生活中。

然而，如何高效地采集和存储传感器数据，成为了无线传感器网络技术的重要问题。

因此，本文将针对这个问题，探讨无线传感器网络中的数据采集与存储技术。

一、数据采集技术数据采集技术是无线传感器网络中的重点环节，它直接影响数据的质量和传输效率。

数据采集技术分为两类：主动采集和被动采集。

主动采集指的是传感器在需要采集数据时，主动对感兴趣的物理量进行测量，并将数据进行处理。

这种采集方式与传统的测量方式相同，其中传感器节点能够将采集到的数据作为实时信息响应到网络中。

被动采集则是指，传感器节点定时采集数据或被外部触发时采集数据。

这种方式在一些需要获取特定环境下物理参数的科研项目中得到了广泛应用。

例如，长期监测地震活动、环境反应等实验，需要长期的数据积累，因此需要使用被动采集方法。

数据采集技术的细节因应用和场景而异。

无论采用何种方法，其关键是对数据的精密处理和采集。

因此，在选择采集技术时，需要考虑网络节点所需的功耗、通信距离、采集周期和数据的精度等方面，以便选取最适合的采集方式。

二、数据存储技术数据存储技术对于无线传感器网络中数据管理和数据安全至关重要。

传感器节点天然地配置有存储功能，数据即时存储在本地。

数据存储任意于重要的范畴划分和数据管理。

在现代无线传感器网络中，数据存储通常分为以下几个方面：局部存储、园区存储和后台存储。

局部存储是指将采集到的数据存储在节点本地。

这种存储方式具有防范数据丢失和暴露的优势，尤其在网络较小和数据采集速度相对较慢的情况下，能够保证数据的完整性和安全性。

园区存储则是指在走出园区或采集数据速度快时，数据及时上传至更加集中的存储设备。

这种存储技术通常是在大规模无线传感器网络中使用，可以支持更多的节点将采集到的数据及时上传到节点中心，进一步提高数据管理的效率。

后台存储是指数据传输至云端等后台存储设备。

如何进行传感网中数据的聚集与汇总随着物联网技术的发展，传感网已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

传感网通过各种传感器收集大量的数据，这些数据对于实时监测、决策支持以及智能化管理都起着至关重要的作用。

但是，如何进行传感网中数据的聚集与汇总却是一个不容忽视的问题。

本文将从数据聚集的方法、数据汇总的技术以及数据处理的挑战等方面来探讨这个问题。

一、数据聚集的方法数据聚集是指将传感网中分散的数据进行收集和整合，以便于后续的处理和分析。

在传感网中，数据聚集可以通过以下几种方法实现。

1. 本地聚集：传感器节点将数据发送给附近的聚集节点，聚集节点负责将数据聚集并发送给上级节点。

这种方法适用于传感器节点分布较为密集的情况，可以减少数据传输的距离和延迟。

2. 层级聚集：传感器节点按照一定的层级结构进行数据聚集，每个层级的节点负责将下级节点的数据聚集并发送给上级节点。

这种方法适用于传感器节点分布较为分散的情况，可以减少数据传输的跳数和能量消耗。

3. 基于群集的聚集：传感器节点按照一定的规则自组织成群集，每个群集中的节点负责将本群集的数据聚集并发送给群集的头节点。

这种方法适用于传感器节点分布较为随机的情况，可以提高数据聚集的效率和可靠性。

二、数据汇总的技术数据汇总是指将聚集的数据从传感网中的各个节点收集到一个中心节点或者服务器上，以便于进一步的处理和分析。

在传感网中，数据汇总可以通过以下几种技术实现。

1. 集中式汇总：所有的传感器节点将数据发送给一个中心节点或者服务器，中心节点负责将所有的数据进行汇总和存储。

这种技术适用于传感器节点数量较少、数据传输量较小的情况，可以简化数据汇总的过程。

2. 分布式汇总：传感器节点按照一定的规则自组织成汇总网络，每个节点负责将本节点和邻居节点的数据进行汇总并发送给上级节点。

这种技术适用于传感器节点数量较多、数据传输量较大的情况，可以提高数据汇总的效率和可扩展性。

3. 边缘计算汇总：在传感网中的边缘节点上进行数据汇总和处理，减少数据传输和存储的开销。

无线传感器网络中数据汇聚技术研究在当今社会中，传感器技术已经在数字化和智能化的进程中发挥了重要作用。

尤其是无线传感器网络，其在物联网、远程监测、智能家居等领域有着广泛的应用。

数据是无线传感器网络的核心，如何对传感器采集的数据进行汇聚处理并输出有价值的信息，是实现其应用的关键。

本文将对无线传感器网络中的数据汇聚技术进行探讨。

一、无线传感器网络简介无线传感器网络是由大量的组网传感器节点组成，可在一定范围内自组织成网络。

每个节点都可以通过传感器采集环境信息，并通过无线传输方式将数据传递给相邻的节点，最终将数据汇聚到基站，进行处理和应用。

无线传感器网络的优点包括拓扑灵活、可扩展性强、能承受环境动态变化等特点，使其在很多领域都得到了广泛应用。

二、无线传感器网络中的数据汇聚数据汇聚即将传感器节点采集到的数据，通过网络传输等方式集中到一个节点或处理中心，并进行有意义的处理以得到最终结果的过程。

在无线传感器网络中，数据汇聚是非常重要的一步，因为在实际应用中，一个传感器节点所采集到的数据量相对较小，而网络中节点数量及其分布比较复杂，因此需要通过对数据进行汇聚、压缩、过滤等处理，减少数据的传输量，提高传输效率。

数据汇聚的方法常见的包括基于区域、基于路径和基于密钥的方法。

1、基于区域的数据汇聚基于区域的数据汇聚是一种常见的汇聚方法。

该方法通常将网络分为若干个区域，每个区域有一个汇聚节点，汇聚节点通过网络传输方式将自己所在区域的数据进行汇聚并传输给后续处理中心。

区域的划分通常可以采用传统的Voronoi图算法、贪心算法、遗传算法等方法进行实现。

由于基于区域的汇聚方法可以将数据分散处理，且能够减少不必要的数据传输，因此在很多需要大规模传感器部署的场景中得到了广泛应用。

2、基于路径的数据汇聚基于路径的数据汇聚方法根据传感器节点之间的距离来构造一条路径，从而将数据传输给处理中心。

路径构建通常采用最小生成树、最短路径等经典算法来实现，并且可以利用数据流动不对称性等特点进行优化。

无线传感器网络中的数据库处理与查询算法无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是由许多分散部署的无线传感器节点组成的网络，这些节点能够通过无线通信与彼此进行数据交换和协同工作。

在WSN中，大量的传感器节点同时收集和生成大量数据，这就需要高效的数据库处理和查询算法来管理和检索这些数据。

在无线传感器网络中进行数据库处理和查询算法时，有几个重要的因素需要考虑：资源受限、有损信道、传感器特性和安全性要求。

首先，由于传感器节点的资源受限，包括有限的计算能力、存储容量和能源，所以在设计数据库处理和查询算法时，要考虑如何最大程度地节约资源。

一种常见的方法是使用轻量级的数据库管理系统，这样可以减少节点的计算开销和存储需求。

此外，还可以采用数据汇聚和压缩技术，将相似的数据合并并以更高级的方式进行存储，从而减少存储需求。

其次，有损信道是无线传感器网络中常见的问题之一。

由于无线信号可能受到障碍物、干扰和衰减的影响，传感器节点之间的通信可能会受到噪声和丢包的干扰。

在数据库处理和查询算法中，需要设计相应的冗余检测和纠错机制，以保证数据的完整性和准确性。

此外，还可以利用数据插值和预测技术来补偿丢失的数据，从而提高查询结果的准确性。

第三，传感器节点之间可能存在不同的特性。

例如，某些节点可能具有更高的传感器分辨率，而其他节点可能具有更高的运算能力。

在设计数据库处理和查询算法时，需要考虑如何有效地利用这些不同节点的特性，以提高整个网络的性能。

一种常见的方法是将任务分解成多个子任务，并通过优化算法将不同的子任务分配给具有相应特性的节点。

这样可以最大程度地利用网络中各个节点的优势，提高系统的效率和性能。

最后，由于无线传感器网络通常应用于一些敏感的环境和领域，例如军事、环境监测和医疗保健等，所以在数据库处理和查询算法中需要考虑安全性的要求。

传感器数据可能包含敏感信息，例如位置信息、个人健康信息等。

在设计算法时，需要采取安全措施，如数据加密、身份验证和访问控制，以保护传感器数据的机密性和完整性。

8第章无线传感器网络数据管理技术225①数据获取技术主要涉及传感器网络和感知数据模型技术、元数据管理技术、传感器数据处理策略、面向应用的感知数据管理技术等。

②数据存储技术主要涉及数据存储策略、存取方法和索引技术等。

③数据查询技术主要包括面向无线传感器网络的查询语言、数据融合方法、分布式查询优化处理技术等。

④数据分析挖掘技术主要包括OLAP分析处理技术、统计分析技术、相关规则等传统类型知识挖掘、与感知数据相关的新知识模型及其挖掘技术、数据分布式挖掘技术等。

⑤数据管理系统主要包括数据管理系统的体系结构和实现技术。

此外，对于传感器网络数据管理系统的可重用性、可扩展性、系统的动态部署等问题，都是无线传感器网络数据管理的应用难题，也是影响传感器网络技术快速推广和应用的关键问题。

8.2 无线传感器网络数据管理的关键技术8.2.1 无线传感器网络数据存储结构无线传感器网络的数据存储结构是决定数据管理系统的整体结构的重要因素。

根据数据存储的位置差异，可以将已经实现的无线传感器网络数据存储结构分为网外集中式存储方案、网内分层存储方案、网内本地存储方案、以数据为中心的网内存储方案4种类型，下面分别进行阐述。

1．网外集中式存储方案网外集中式存储方案是将所有数据完全传送到基站端存储，其网内处理简单，将查询工作的重心放到了网外。

感知数据从数据普通节点通过无线多跳传送到网关节点，再通过网关传送到网外的基站节点，由基站保存到感知数据库中。

由于基站能源充足、存储和计算能力强，因此可在基站上对这些已存数据实现复杂的查询处理，并可利用传统的本地数据库查询技术。

无线传感器网络集中式存储方案结构如图8-2所示。

图8-2 无线传感器网络集中式存储方案。