Sammanfattning av denna webbsida: Cyberfysiska system (CPS) känner av miljön baserad på trådlösa sensornätverk. Avkänningsdata från sådana system uppvisar egenskaper som massivitet och flerdimensionellhet. Som en av de viktigaste övervakningsmetoder som används vid säker produktionsövervakning och tidig varning vid katastrofer, används algoritmer för skylinefrågor i stor utsträckning för multiobjektiv beslutsanalys av dessa avkänningsdata. Med utbyggnaden av nätverksstorlekar ökar mängden av avkänningsdata kraftigt. Sedan, hur man kan förbättra frågeeffektiviteten i skyline fråga algoritmer och minska energiförbrukningen överföring blir brådskande och svårt att uppnå problem. Därför föreslås i detta dokument en ny energieffektiv skyline frågemetod för massivt flerdimensionella avkänningsdata. Först använder metoden en nod skär strategi för att dynamiskt generera filtrering tuples med lite beräknings omkostnader vid insamling av frågeresultat istället för att ställa frågor med filter. Det kan bedöma dominans relationen mellan olika noder, ta bort de upptäckta data uppsättningar av dominerade noder som är irrelevanta för frågan, ändra sökvägen dynamiskt, och minska datajämförelse och beräknings omkostnader. Det effektiva dynamiska filter som genereras av denna strategi använder lite icke-skyline dataöverföring i nätverket, och överföringsavståndet är mycket kort. För det andra använder vår metod också tuple-skärningen strategi inne i noden och genererar den lokala skär tuples av underträdet med noden själv som rot noden, som kommer att användas för att skära de upptäckta data inom noderna på underträdet. Därför kan det ytterligare kontrollera icke-skyline data uppladdning. Ett stort antal experimentella resultat visar att vår metod snabbt kan ge en överblick över det övervakade området och minska kommunikation overhead. Dessutom kan det förkorta svarstiden och förbättra effektiviteten i frågan.
Wang m.fl. I REF föreslås en energieffektiv Skyline Question-metod för flerdimensionella avkänningsdata.
An Energy-Efficient Skyline Query for Massively Multidimensional Sensing Data