Citera denna artikel som: S. Wan, et al., Multidimensionell dataindexering och range frågebehandling via voronoi diagram för sakernas internet, Future Generation Computer Systems (2018), https://doi. I en typisk Internet of Things (IoT) utbyggnad såsom smarta städer och Industri 4.0, är mängden sensoriska data som samlas in från den fysiska världen betydande och omfattande. Bearbetning av stora mängder realtidsdata från de olika * Motsvarande författare effektivare routing med mindre latency. Simuleringsresultat visar att den Voronoi-diagrambaserade algoritmen minimerar den genomsnittliga energiförbrukningen och frågesvarstiden. Nyckelord: Range query processing, multi-dimensionell data indexering, Voronoi diagram, IoT energieffektivitet Internet of Things (IoT) har många tillämpningar i vårt samhälle, vilket inte är förvånande med tanke på förmågan att underlätta insamling och analys av ett brett spektrum av information i vår fysiska miljö (t.ex. Smarta städer, smarta fordon och smarta fabriker). Till exempel, multi-attribute sensorer samarbeta 5 och regelbundet samla in data från deras respektive miljö, och sådana data är i allmänhet flerdimensionella. Mångfalden och den ständigt ökande volymen av data från IoT-tillämpningar gör det dock svårare att bearbeta och förstå sådana flerdimensionella data. Till exempel, hur designar vi en energieffektiv rumslig indexstruktur för att söka i multiattributsensorerna 10 i vårt ständigt föränderliga tekniska landskap? Range fråga är en genomförbar lösning, som har använts i ett antal ämnen, såsom område platser, storlekar och aggregerade uppgifter om områden (min, max, genomsnitt,...), särskilt i mobila applikationer. Range frågor representerar en typisk databas operation genom vilken man kan re-15 trieve lagrade data som uppfyller en specifik uppsättning av intervall-baserade begränsningar, såsom temperatur (t.ex. mellan t 1 och t 2 ), luftfuktighet (t.ex. mellan h 1 och h 2 ) och ljusförhållanden (t.ex. mellan l 1 och l 2 ). Dessa begränsningar kan särskilt avse datavärden som är av särskilt intresse, eller i samband med rumslig-query-behandling, datans lokaliseringsbundna. Spatial-query processing är särskilt relevant i en stor trådlös sensor nätverk (WSN) miljö, eftersom regionen av intresse kanske inte spänner över hela WSN geografisk täckning. Som ett exempel kan en typisk spännvidd fråga anges på följande sätt: "Hämta platserna för noderna, där temperaturen är redaktionen för International Journal of High Performance Computing and Networking (IJHPCN). Hans forskningsintressen är bland annat nanokommunikation, RF-design och radioutbredning, biomedicinska tillämpningar av millimeter- och terahertzkommunikation, bärbara och flexibla sensorer, kompakt antenndesign, antenninteraktion med människokroppen, implantat, kroppscentrerad trådlös kommunikation, trådlösa kroppssensornätverk, icke-invasiva vårdlösningar, fysisk lagersäkerhet för bärbar/implantatkommunikation och multi-input-multiple-output-system.
Wan och Zhao et al. Ref presenterade ett energi- och tidseffektivt flerdimensionellt dataindexeringssystem, som är utformat för att svara på avståndsfråga.
Multi-dimensional data indexing and range query processing via Voronoi diagram for internet of things
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}