Adaptive spatial window aggregation query processing algorithm in wireless sensor networks
Adaptive spatial window aggregation query processing algorithm in wireless sensor networks
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无线传感器网络中自适应空间窗口聚合查询处理算法
DOI：
10.1504/ijsnet.2014.066823
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发表时间：
2014
影响因子：
1.1
通讯作者：
Li, Bohan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Liang;Qin, Xiaolin;Zheng, Guineng;Li, Bohan
无线传感器网络（WSNs）用户经常提交空间窗口聚合查询，以获取监测区域内局部区域的概要信息。本文提出了一种自适应空间窗口聚集查询处理算法ASWAP。它将查询区域划分为若干互不相交的子区域。在每个子区域内选举一个簇头节点，收集子区域内传感器节点的感知数据，利用收集到的数据计算出部分查询结果，并发送给下一个子区域的簇头节点。当簇头节点在上述过程中发生故障时，可以在其对应的子区域中找到恢复区域，其中任何节点都可以代替簇头节点恢复查询处理过程。实验结果表明，在大多数情况下，ASWAP优于现有的IWQE算法的能量消耗和查询成功率。
Users of wireless sensor networks (WSNs) often submit spatial window aggregation queries to obtain the summary information about a local area in the monitored region. We propose an adaptive spatial window aggregation query processing algorithm called ASWAP in this paper. It divides the query area into several disjoint sub-regions. A cluster head node is elected in each sub-region which collects the sensory data of sensor nodes in it, uses the data collected to calculate the partial query result and sends it to the cluster head node of the next sub-region. While a cluster head node fails during the above process, a recovery area can be found in its corresponding sub-region in which any node can substitute the cluster head node to resume the process of query processing. Experimental results show that in most cases ASWAP outperforms the existing IWQE algorithm in terms of energy consumption and query success rate.
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DOI：
10.1109/icde.2009.134
发表时间：
2009-03
期刊：
2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering
影响因子：
--
作者：
Navendu Jain;P. Yalagandula;M. Dahlin;Yin Zhang
通讯作者：
Navendu Jain;P. Yalagandula;M. Dahlin;Yin Zhang
影响因子：
8.9
作者：
Shan-Hung Wu;Kun-Ta Chuang;Chung-Min Chen;Ming-Syan Chen
通讯作者：
Shan-Hung Wu;Kun-Ta Chuang;Chung-Min Chen;Ming-Syan Chen
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Madden;M. Franklin;J. M. Hellerstein;W. Hong
通讯作者：
S. Madden;M. Franklin;J. M. Hellerstein;W. Hong
DOI：
10.1109/icde.2007.367891
发表时间：
2007-04
期刊：
2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering
影响因子：
--
作者：
Shan-Hung Wu;Kun-Ta Chuang;Chung-Min Chen;Ming-Syan Chen
通讯作者：
Shan-Hung Wu;Kun-Ta Chuang;Chung-Min Chen;Ming-Syan Chen
影响因子：
35.6
作者：
Rajagopalan, Ramesh;Varshney, Pramod K.
通讯作者：
Varshney, Pramod K.