无线传感器网络的具体表现
发布时间:2012/4/8 15:03:10 访问次数:512
无线传感器网络的数据管理系统MP1542DK-LF-Z与分布式数据库系统存在明显的差异，具体表现在以下几个方面。
1．两者需要提供的服务方式存在差异
在支撑传感器网络数据管理系统的传感器网络环境中，传感器节点随时都有可能失效，网络层只能提供非常有限的服务质量保证，每个传感器节点在存储容量、计算能力和电池能量方面存在有限性。因此，在传感器网络数据管理系统中，感知数据的查询处理必须与传感器网络紧密结合，进行有效的资源管理，尤其是节能管理，以提高传感器网络的生命周期和运作效率。在普通的分布式数据库系统中，数据的管理和查询处理只是计算机网络系统的应用，不必关心网络的细节。
2．两者管理的数据具有不同的特征
传统的分布式数据库系统管理的数据通常是确定、间断有限的，且数据分布的统计特征已知；传感器网络数据管理泵统管理的数据是大量的分布式无限数据流。无限的数据无法使用传统的数据库技术来管理和处理。传感器网络数据管理系统需要新的数据查询和分析处理技术，利用具有有限存储、计算、能量资源的大量传感器节点，协作完成大量分布式无限数据流上的查询和分析处理。
3．两者管理的数据具有不同的误差特点
传感器节点产生的测量值多数具有误差，这种误差通常可以用一定的连续概率分布函数来描述，如高斯分布等州。目前传感器网络中描述数据的误差所采用的都是离散概率分布函数。传感器网络数据管理系统必须具有处理感知数据误差的机制，为用户提供尽量可靠的观测数据。
4．两者数据管理的目标不同
传感器网络数据管理系统需要尽量减少能量消耗，以延长传感器网络的生命周期。由于通信的能量消耗远远大于计算的能量消耗，所以应该尽可能减少传输的数据量。例如，用来测量汽车流量的传感器可以通过测量压力值来计算通过汽车的数量，这样每个传感器首先将测量到的压力值转换为流量值，然后再传送，在传送过程中还可以进行聚集计算。该方法比直接传送测量到的压力值通信量要小得多。传感器网络数据的查询会随着时间、地点和用户需求的变化而变化。例如，在一个交通高峰时期关心交通情况的路沉监督管理人员可能会对于某一段街道的查询比较集中，而对于其他地区的关注比较少。因此，另一种减少通信代价的方法是智能控制传感器节点的采样率和传输率。
5．两者数据管理处理查询方式存在差异
传感器网络数据管理主要处理两类查询。第一类查询是持续查询，这种查询在用户指 定的时间范围内持续不断地检测传感器网络的状况。而传统数据库系统不具有处理持续查询的能力。第二类查询称为快照( snapshot)查询，主要用于查询传感器网络当前的状态。由于传感器网络资源的有限性，系统需要在查询结果的精度和查询所消耗的资源这两方面做出权衡。例如，假设在一个地区配置Ⅳ个测量温度的传感器，为了精确地计算该地区的平均温度，需要获得Ⅳ个传感器的数据并进行聚集运算，这将消耗大量的资源。可以通过随机抽样的办法，在满足用户精度要求的前提下，只计算M(M<Ⅳ)个传感器的数据的平
均值。这样，可以大大减少对资源的消耗。这种方法类似于传统数据库系统中的随机抽样算法。
1．两者需要提供的服务方式存在差异
在支撑传感器网络数据管理系统的传感器网络环境中，传感器节点随时都有可能失效，网络层只能提供非常有限的服务质量保证，每个传感器节点在存储容量、计算能力和电池能量方面存在有限性。因此，在传感器网络数据管理系统中，感知数据的查询处理必须与传感器网络紧密结合，进行有效的资源管理，尤其是节能管理，以提高传感器网络的生命周期和运作效率。在普通的分布式数据库系统中，数据的管理和查询处理只是计算机网络系统的应用，不必关心网络的细节。
2．两者管理的数据具有不同的特征
传统的分布式数据库系统管理的数据通常是确定、间断有限的，且数据分布的统计特征已知；传感器网络数据管理泵统管理的数据是大量的分布式无限数据流。无限的数据无法使用传统的数据库技术来管理和处理。传感器网络数据管理系统需要新的数据查询和分析处理技术，利用具有有限存储、计算、能量资源的大量传感器节点，协作完成大量分布式无限数据流上的查询和分析处理。
3．两者管理的数据具有不同的误差特点
传感器节点产生的测量值多数具有误差，这种误差通常可以用一定的连续概率分布函数来描述，如高斯分布等州。目前传感器网络中描述数据的误差所采用的都是离散概率分布函数。传感器网络数据管理系统必须具有处理感知数据误差的机制，为用户提供尽量可靠的观测数据。
4．两者数据管理的目标不同
传感器网络数据管理系统需要尽量减少能量消耗，以延长传感器网络的生命周期。由于通信的能量消耗远远大于计算的能量消耗，所以应该尽可能减少传输的数据量。例如，用来测量汽车流量的传感器可以通过测量压力值来计算通过汽车的数量，这样每个传感器首先将测量到的压力值转换为流量值，然后再传送，在传送过程中还可以进行聚集计算。该方法比直接传送测量到的压力值通信量要小得多。传感器网络数据的查询会随着时间、地点和用户需求的变化而变化。例如，在一个交通高峰时期关心交通情况的路沉监督管理人员可能会对于某一段街道的查询比较集中，而对于其他地区的关注比较少。因此，另一种减少通信代价的方法是智能控制传感器节点的采样率和传输率。
5．两者数据管理处理查询方式存在差异
传感器网络数据管理主要处理两类查询。第一类查询是持续查询，这种查询在用户指 定的时间范围内持续不断地检测传感器网络的状况。而传统数据库系统不具有处理持续查询的能力。第二类查询称为快照( snapshot)查询，主要用于查询传感器网络当前的状态。由于传感器网络资源的有限性，系统需要在查询结果的精度和查询所消耗的资源这两方面做出权衡。例如，假设在一个地区配置Ⅳ个测量温度的传感器，为了精确地计算该地区的平均温度，需要获得Ⅳ个传感器的数据并进行聚集运算，这将消耗大量的资源。可以通过随机抽样的办法，在满足用户精度要求的前提下，只计算M(M<Ⅳ)个传感器的数据的平
均值。这样，可以大大减少对资源的消耗。这种方法类似于传统数据库系统中的随机抽样算法。
无线传感器网络的数据管理系统MP1542DK-LF-Z与分布式数据库系统存在明显的差异，具体表现在以下几个方面。
1．两者需要提供的服务方式存在差异
在支撑传感器网络数据管理系统的传感器网络环境中，传感器节点随时都有可能失效，网络层只能提供非常有限的服务质量保证，每个传感器节点在存储容量、计算能力和电池能量方面存在有限性。因此，在传感器网络数据管理系统中，感知数据的查询处理必须与传感器网络紧密结合，进行有效的资源管理，尤其是节能管理，以提高传感器网络的生命周期和运作效率。在普通的分布式数据库系统中，数据的管理和查询处理只是计算机网络系统的应用，不必关心网络的细节。
2．两者管理的数据具有不同的特征
传统的分布式数据库系统管理的数据通常是确定、间断有限的，且数据分布的统计特征已知；传感器网络数据管理泵统管理的数据是大量的分布式无限数据流。无限的数据无法使用传统的数据库技术来管理和处理。传感器网络数据管理系统需要新的数据查询和分析处理技术，利用具有有限存储、计算、能量资源的大量传感器节点，协作完成大量分布式无限数据流上的查询和分析处理。
3．两者管理的数据具有不同的误差特点
传感器节点产生的测量值多数具有误差，这种误差通常可以用一定的连续概率分布函数来描述，如高斯分布等州。目前传感器网络中描述数据的误差所采用的都是离散概率分布函数。传感器网络数据管理系统必须具有处理感知数据误差的机制，为用户提供尽量可靠的观测数据。
4．两者数据管理的目标不同
传感器网络数据管理系统需要尽量减少能量消耗，以延长传感器网络的生命周期。由于通信的能量消耗远远大于计算的能量消耗，所以应该尽可能减少传输的数据量。例如，用来测量汽车流量的传感器可以通过测量压力值来计算通过汽车的数量，这样每个传感器首先将测量到的压力值转换为流量值，然后再传送，在传送过程中还可以进行聚集计算。该方法比直接传送测量到的压力值通信量要小得多。传感器网络数据的查询会随着时间、地点和用户需求的变化而变化。例如，在一个交通高峰时期关心交通情况的路沉监督管理人员可能会对于某一段街道的查询比较集中，而对于其他地区的关注比较少。因此，另一种减少通信代价的方法是智能控制传感器节点的采样率和传输率。
5．两者数据管理处理查询方式存在差异
传感器网络数据管理主要处理两类查询。第一类查询是持续查询，这种查询在用户指 定的时间范围内持续不断地检测传感器网络的状况。而传统数据库系统不具有处理持续查询的能力。第二类查询称为快照( snapshot)查询，主要用于查询传感器网络当前的状态。由于传感器网络资源的有限性，系统需要在查询结果的精度和查询所消耗的资源这两方面做出权衡。例如，假设在一个地区配置Ⅳ个测量温度的传感器，为了精确地计算该地区的平均温度，需要获得Ⅳ个传感器的数据并进行聚集运算，这将消耗大量的资源。可以通过随机抽样的办法，在满足用户精度要求的前提下，只计算M(M<Ⅳ)个传感器的数据的平
均值。这样，可以大大减少对资源的消耗。这种方法类似于传统数据库系统中的随机抽样算法。
1．两者需要提供的服务方式存在差异
在支撑传感器网络数据管理系统的传感器网络环境中，传感器节点随时都有可能失效，网络层只能提供非常有限的服务质量保证，每个传感器节点在存储容量、计算能力和电池能量方面存在有限性。因此，在传感器网络数据管理系统中，感知数据的查询处理必须与传感器网络紧密结合，进行有效的资源管理，尤其是节能管理，以提高传感器网络的生命周期和运作效率。在普通的分布式数据库系统中，数据的管理和查询处理只是计算机网络系统的应用，不必关心网络的细节。
2．两者管理的数据具有不同的特征
传统的分布式数据库系统管理的数据通常是确定、间断有限的，且数据分布的统计特征已知；传感器网络数据管理泵统管理的数据是大量的分布式无限数据流。无限的数据无法使用传统的数据库技术来管理和处理。传感器网络数据管理系统需要新的数据查询和分析处理技术，利用具有有限存储、计算、能量资源的大量传感器节点，协作完成大量分布式无限数据流上的查询和分析处理。
3．两者管理的数据具有不同的误差特点
传感器节点产生的测量值多数具有误差，这种误差通常可以用一定的连续概率分布函数来描述，如高斯分布等州。目前传感器网络中描述数据的误差所采用的都是离散概率分布函数。传感器网络数据管理系统必须具有处理感知数据误差的机制，为用户提供尽量可靠的观测数据。
4．两者数据管理的目标不同
传感器网络数据管理系统需要尽量减少能量消耗，以延长传感器网络的生命周期。由于通信的能量消耗远远大于计算的能量消耗，所以应该尽可能减少传输的数据量。例如，用来测量汽车流量的传感器可以通过测量压力值来计算通过汽车的数量，这样每个传感器首先将测量到的压力值转换为流量值，然后再传送，在传送过程中还可以进行聚集计算。该方法比直接传送测量到的压力值通信量要小得多。传感器网络数据的查询会随着时间、地点和用户需求的变化而变化。例如，在一个交通高峰时期关心交通情况的路沉监督管理人员可能会对于某一段街道的查询比较集中，而对于其他地区的关注比较少。因此，另一种减少通信代价的方法是智能控制传感器节点的采样率和传输率。
5．两者数据管理处理查询方式存在差异
传感器网络数据管理主要处理两类查询。第一类查询是持续查询，这种查询在用户指 定的时间范围内持续不断地检测传感器网络的状况。而传统数据库系统不具有处理持续查询的能力。第二类查询称为快照( snapshot)查询，主要用于查询传感器网络当前的状态。由于传感器网络资源的有限性，系统需要在查询结果的精度和查询所消耗的资源这两方面做出权衡。例如，假设在一个地区配置Ⅳ个测量温度的传感器，为了精确地计算该地区的平均温度，需要获得Ⅳ个传感器的数据并进行聚集运算，这将消耗大量的资源。可以通过随机抽样的办法，在满足用户精度要求的前提下，只计算M(M<Ⅳ)个传感器的数据的平
均值。这样，可以大大减少对资源的消耗。这种方法类似于传统数据库系统中的随机抽样算法。
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