无线传感器网络中基于数据预测的改进的多维Top-K查询处理

由于无线传感器网络的规模在扩大，并且一个节点可以感知各种数据，因此从庞大的数据流中选择用户感兴趣的数据已成为重要的话题。 随着WSN查询领域的进一步发展，正在进行广泛的研究以解决不同种类的查询问题。 Skyline是用于多准则决策的典型查询，并且已经为此开发了许多应用程序。 多维top-k查询处理的研究证明，它比传统的集中式方案效率更高。 在某些情况下，观察到的条件（例如温度和湿度）的变化与时间有关。 因此，我们使用了一种数据预测方法来建立双边界过滤器规则，这有助于过滤可能被最终结果集丢弃的数据。 双边界过滤器规则确定是否将发送接收到的数据或生成的数据。 我们分析了仿真结果，并得出结论，在存在时间相关性的情况下，双边界滤波规则可以更加节能。