I många sensornätverk namnges data eller händelser av attribut. Många av dessa attribut har skalära värden, så ett naturligt sätt att fråga händelser av intresse är att använda en flerdimensionell område fråga. Ett exempel är: "Lista alla händelser vars temperatur ligger mellan 50 • och 60 • Och vars ljusnivåer ligger mellan 10 och 15." Sådana frågor är användbara för att korrelera händelser som inträffar inom nätverket. I detta dokument beskriver vi utformningen av ett distribuerat index som skalbart stöder flerdimensionella avstånd frågor. Vårt distribuerade index för flerdimensionella data (eller DIM) använder en ny geografisk inbäddning av en klassisk indexdatastruktur, och är byggt på GPSR geografiska routing algoritm. Vår analys visar att, under rimliga antaganden om frågefördelningar, DIMs skala ganska bra med nätverksstorlek (både insättning och frågekostnad skala som O ( ⁄ N ) ). I detaljerade simuleringar visar vi att i praktiken är insättnings- och frågekostnader för andra alternativ ibland en storleksordning som är större än kostnaderna för DIM, även för måttligt stora nät. Slutligen, försök på en småskalig testbädd validerar genomförbarheten av DIMs.
I REF föreslogs ett DIM-index, som är ett distribuerat index för flerdimensionella data.
Multi-dimensional range queries in sensor networks
{'venue': "SenSys '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}