移动k-支配最近邻查询验证研究

现有的基于位置服务(Location-Based Services,LBS)查询结果都是直接基于LBS服务商返回的结果.但LBS服务提供商是易被勾结的和不受信任的,所以给用户提供一种可信查询服务是非常必要的.因此,研究可信环境下的空间数据库查询具有重要意义.该文关注在移动过程中的k-支配最近邻查询和验证,该查询本质上是k-最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)和轮廓(Skyline)查询的结合.其目标是对于一个给定的查询q,返回在空间属性和非空间属性上不受支配的且距离最接近查询点q的k个点.为了有效解决移动k-支配最近邻查询验证问题,该文提出了一种新的安全区域(Safe Region,SR)和验证数据结构(Authenticated Data Structure,ADS)Merkle Verifiable Voronoi R-tree(MV2 R-tree)用于产生查询结果和验证对象(Verification Object,VO).在此基础上,该文基于比较分析提出了Rectangle-based验证策略用于验证查询结果和安全区域.最后,通过大量的实验验证了提出的方法的有效性.

无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据;由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题;文中提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阀值的拟合模型集合;理论分析和实验结果表明,文章提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果.

一种无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据。由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高了监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题。本文提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阈值的拟合模型集合。理论分析和实验结果表明,本文提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果。