008065传感器网络数据管理
008065传感器网络数据管理
传感器网络数据管理李建中 高 宏 石胜飞哈尔滨工业大学关键词：查询处理技术 无线传感器网络引言随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，人们研制出了各种具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器。
由这些微型传感器构成的无线传感器网络引起了人们的极大关注。
无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知、采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽准确的信息，传送到需要这些信息的用户。
由于无线传感器网络可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实可靠的信息，因此，这种网络系统可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业和反恐抗灾等领域。
传感器网络是信息感知和采集领域的一场革命，在新一代网络中具有关键作用。
美国《商业周刊》认为，传感器网络是全球未来四大高技术产业之一，是21世纪世界最具有影响力的21项技术之一。
美国麻省理工学院(MIT)《新技术评论》认为，传感器网络是改变世界的十大新技术之一。
传感器网络作为一个全新的研究领域，在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题。
传感器网络的研究起步于20世纪90年代末期。
从2000年起，国际上开始出现一些有关传感器网络研究结果的报道。
然而，目前的研究结果还比较初步，主要是通过对传统技术的简单改造来初步适应无线传感网络快速发展的需要。
虽然也提出了一些新的技术，但多数还处于概念化阶段，距离实际应用还有很大距离。
因此，无线传感器网络技术对于我国是一个新机遇。
如果我国迅速开展无线传感器网络技术的研究，有希望在无线传感网络的理论、方法和技术方面达到国际先进水平，为我国在未来几年内建立无线传感网络产业打下坚实的基础，为我国信息产业的跨越式发展在核心技术方面提供支持。
传感器网络是以数据为中心的网络，其目的是感知、获取、传输感知数据，回答观察者对物理世界的查询。
安全可靠的无线传感器网络环境下数据管理研究
安全可靠的无线传感器网络环境下数据管理研究一、引言无线传感器网络作为一个在许多领域得到广泛应用的技术，其安全性和可靠性一直是人们非常关注的问题。
随着各种应用场景中数据规模的不断增大，传感器网络环境下的数据管理问题日益突出，如何实现安全可靠的数据管理成为了关键问题之一。
本文将从数据管理的角度出发，介绍无线传感器网络数据管理的相关技术和研究进展，分析其中的安全可靠性问题，并探讨未来研究方向。
二、无线传感器网络数据管理的基本概念无线传感器网络的数据管理包括数据采集、存储、查询等过程。
在数据采集方面，无线传感器网络需要采集多种类型的数据，包括温度、湿度、压力、光强等多种物理量以及视频、音频等多媒体数据。
采集的数据需要存储到传感器网络中，并进行管理和查询，以满足用户对数据的需求。
在无线传感器网络中，数据存储可以采用多种形式，例如本地存储、云存储、分布式存储等。
当前，分布式存储已经成为无线传感器网络中的主流方案，这种存储方式可以提高系统的可扩展性和可靠性。
此外，为了实现对大规模数据的高效查询，无线传感器网络中还涉及到数据索引、数据压缩等技术。
三、安全可靠性问题3.1 数据安全性在无线传感器网络中，数据安全性一直是一个重要的问题。
由于数据采集和传输过程中存在各种威胁，如窃听、篡改、伪造等，因此需要采取多种措施来保护数据的安全性。
其中，数据加密、认证、访问控制等技术是常用的安全保护手段。
数据加密是指通过对数据进行加密处理，使得未经授权的用户无法读取和解密数据。
常用的加密技术包括对称加密和非对称加密。
在无线传感器网络中，由于节点资源有限，通常采用轻量级加密算法来保护数据的安全性。
数据认证是指验证数据的来源和完整性，以确保数据不被篡改和伪造。
常用的认证技术包括数字签名、消息认证码等。
在传感器网络中，为了提高认证效率，通常采用哈希函数构造消息认证码，并采用公钥密码体制来实现数字签名。
数据访问控制是指控制用户对数据的访问权限，防止未经授权用户访问敏感数据。
传感器网络中的数据管理与维护
传感器网络中的数据管理与维护近年来，传感器网络在工业、城市管理、农业、医疗等多个领域得到广泛应用，它可以实现对环境、物体、人体等的实时监测和精准控制。
传感器网络的应用需要大量数据的支撑，而数据管理与维护是传感器网络成功应用的关键因素之一。
一、传感器网络数据采集传感器是传感器网络的核心设备，可以收集物理参数、化学参数、电子参数等，将这些参数转换为数字信号，并传输到中心节点。
传感器网络的数据采集需要考虑数据稳定性、精度、传输量等多方面因素。
数据采集的稳定性是指传感器的数据采集能力是否稳定可靠，数据采集的精度是指传感器数据是否准确，传输量是指传感器数据的数量。
在传感器网络应用的过程中，数据采集过程的质量直接影响到后续数据处理的质量，因此传感器网络数据采集不仅需要采用稳定可靠的传感器，还需要对数据采集过程进行精细化控制，避免因为人为干扰等因素对数据采集造成影响。
二、传感器网络数据处理传感器网络数据处理包括数据清洗、数据融合、数据分析、数据挖掘等环节。
其中，数据清洗是传感器网络数据处理的第一步，用于剔除采集异常值、重复值、错误值等无用数据，保留有效数据。
数据清洗实现过程需要充分理解传感器网络的原理和数据采集过程，避免误把有效数据清洗掉的情况。
数据融合是指将采集的传感器数据进行集成处理，以形成对环境、物体、人体等的全方位、多维度的描述。
数据融合最终目的是解决多传感器数据协调和转换问题，从而实现高度覆盖的数据面。
数据分析和挖掘是传感器数据处理的重要环节。
数据分析的目的是提取数据的特征和规律，从而为后续的应用和决策提供依据。
数据挖掘则是采用各种算法和工具来发掘，挖掘出隐藏在海量数据背后的关联规律、潜在知识和信息。
数据处理需要考虑数据准确性、处理速度、安全性、可持续性等多个方面的因素，尤其是在大数据环境下，处理速度和准确性成为影响数据处理效率和效果的重要因素。
三、传感器网络数据存储与传输传感器网络的数据存储与传输是实现传感器网络应用的另一个关键方面。
传感器网络中的数据分析和处理技术研究
传感器网络中的数据分析和处理技术研究近年来，随着物联网和人工智能等技术的快速发展，传感器网络成为了一个备受关注的热门话题。
传感器网络可以应用于环境监测、智能交通、智能建筑等领域，大量的传感器设备就会产生海量的数据，如何对这些数据进行准确的分析和处理，成为了传感器网络中的研究重点。
一、数据采集和传输在传感器网络中，首先需要完成的就是数据采集和传输。
传感器可以感知物理环境的状态变化，将这些数据通过无线通讯技术传输到中心节点，再由中心节点汇总进行分析和处理。
传输技术的选择，对于传感器网络中数据传输的效率和准确性具有重要的影响。
目前常用的传输技术包括无线传输和有线传输，无线传输通常采用蓝牙、Zigbee、Wi-Fi等技术，有线传输则采用以太网等技术。
二、数据预处理传感器网络中产生的数据量庞大，而且由于传感器的误差和干扰等原因，获取到的数据不可避免存在一定的噪声。
因此，在进行数据分析和处理之前，需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据去噪、数据采样和数据归一化等操作。
数据预处理的目的是提高数据质量，减少误差对后续处理的影响，同时也可以提高数据分析的准确性。
三、数据挖掘在数据预处理完毕后，数据挖掘成为了传感器网络中的核心研究内容。
数据挖掘主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等技术。
分类是指将数据按照某种特定规则或属性划分到不同的类别中，可以用来进行事件预测和分类推荐等。
聚类则是指将数据按照相似性进行分类，可以用来进行异常检测和突发事件的感知等。
关联规则挖掘是从大规模数据中发现变量之间的关联关系，可以用来进行数据规则的发现和改进。
四、分布式协同处理由于传感器网络中存在大量的节点和海量的数据，因此数据分析和处理往往需要运用分布式协同处理的技术。
分布式协同处理简单来说，就是将整个任务分配到多个处理节点上，并通过网络进行协同工作，以提高数据处理的效率和准确性。
在分布式协同处理中，通常需要考虑负载均衡、数据安全等问题，同时还需要维护协同处理的一致性和可靠性，在实际应用中存在较大的挑战。
传感器网络数据处理与应用
传感器网络数据处理与应用第一章传感器网络概述传感器是一种能够转换环境信号为电信号输出的装置，在无线传感器网络中，传感器被分散放置，通过无线通信连接起来，形成一个自组织、分布式的传感器网络。
由于传感器节点具有低功耗、小尺寸、低成本等特点，因此其在物联网、智能交通、环境监测等领域有着广泛的应用。
传感器网络数据处理与应用也成为该领域一个重要的研究方向。
第二章传感器网络数据处理传感器网络中的节点会不断地产生数据，如何有效地处理这些数据是传感器网络中的一项重要挑战。
传统的数据处理方法通过将数据集中到一个中心节点进行处理，但这样会导致网络拥塞，数据丢失等问题。
因此，研究者提出了分布式的数据处理方法，主要包括以下两种方法。
1. 分布式数据处理方法分布式数据处理方法将数据处理分散到传感器节点中进行处理。
这种方法可以减少网络拥塞，增加数据处理速度，降低能耗。
但由于传感器网络中节点具有不确定性和随机性，因此分布式数据处理算法的设计非常复杂。
2. 压缩数据处理方法压缩数据处理方法将数据在传输过程中进行压缩处理，降低数据量。
这种方法可以有效地减小网络负载，提高网络吞吐量。
但在传感器网络中，节点会定期产生数据，因此压缩算法的实时性、精度也非常重要。
第三章传感器网络数据应用传感器网络通过采集环境信号，可以为很多领域提供实时的数据支持。
以下是一些传感器网络数据应用的例子。
1. 智能交通在城市交通管理中，通过在交通路口、公交车、车牌识别器等位置上部署传感器，可以实时监测路况，提高公交车调度效率，降低交通事故率。
2. 环境监测通过在环境中部署传感器，可以实时监测气体、水质、温度等环境因素，帮助环保部门掌握环境状况。
3. 物联网通过将传感器网络与物联网相结合，可以实现人与物、物与物之间的实时互联，提高生产效率，降低物流成本。
4. 医疗保健通过在医院内部、老年人家中等场所部署传感器，可以实时监测患者的健康状况，提前预警，以减少疾病的发生。
传感器网络数据的处理与分析技术
传感器网络数据的处理与分析技术现代科技的快速发展，让我们越来越依赖各种各样的传感器节点，它们采集的数据也愈加复杂。
这些数据有的时时变化，有的周期性的波动，有的稀疏密布，有的又如山涧般汇集到一个点。
如何高效的处理和分析这些数据，是近年来各领域都十分关注的问题。
在传感器网络技术的背景下，传感器网络数据的采集、处理、存储和分析成为一个重要的话题。
传感器网络是由大量具有感知、计算、通信等能力的微型节点组成的一种无线Ad-hoc 网络系统。
它的应用范围非常广泛，如环境监测、智能家居、智能交通、军事作战、灾难救援等领域。
传感器网络具有分布式、自组织、多级协作等特点，在数据采集方面可以采集到实时的海量数据。
然而，传感器网络数据的处理和分析技术也面临着诸多困难。
首先，传感器节点的分布是非常广泛且不可控的，一些传感器可能落入了人们无法到达的地方。
其次，节点的计算、存储等能力十分有限，对数据采集和分析提出了极高的要求。
最后，由于传感器网络可能工作在危险环境下，因此要对传感器节点的稳定性和安全性进行保障。
那么，如何处理传感器网络采集到的数据呢？数据处理的步骤主要有：数据清洗、数据分类、数据聚合、数据处理、数据分析。
以下我们会分别进行阐述。
1. 数据清洗数据清洗是指数据预处理中的第一步。
当数据采集到后，会带有一定噪音，如信号抖动、干扰、误码等。
而这些错误信息可能会干扰后面的数据分析，甚至可能导致分析结果的误判。
因此，数据清洗是数据处理中非常重要的一步。
数据清洗中的主要工作可以分为：异常检查、缺失值处理、异常值及重复值处理。
异常检查是指通过设置异常阈值，检查数据是否发生超范围的变化。
其中，阈值的设置需要依据不同的数据类型进行，例如温度、湿度、光强等。
缺失值处理主要是针对可能由于传感器节点宕机等原因导致数据丢失的情况。
异常值及重复值处理的目的则是过滤掉一些杂乱的信息，从而使数据更加准确。
2. 数据分类对数据进行分类后，能够对数据进行更加深入、全面的分析。
无线传感器网络的数据处理和分析方法
无线传感器网络的数据处理和分析方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
这些传感器节点能够感知环境中的各种物理量，并将采集到的数据传输给网络中的其他节点。
随着无线传感器网络的快速发展，如何高效地处理和分析这些海量的数据成为了一个重要的研究课题。
一、数据处理方法1. 数据压缩数据压缩是无线传感器网络中常用的数据处理方法之一。
由于无线传感器网络中的节点资源有限，需要尽可能地减少数据传输量，以降低网络能耗。
数据压缩技术可以通过对数据进行编码、采样和聚合等方式来减少数据量。
例如，可以使用差分编码和哈夫曼编码等算法对数据进行压缩，并在传输过程中进行解码还原。
2. 数据融合数据融合是指将来自多个传感器节点的数据进行合并和处理，得到更准确和可靠的结果。
数据融合可以通过加权平均、最大最小值选择等方式来实现。
例如，当多个节点采集到相同的数据时，可以通过计算平均值来减少数据的噪声和误差，提高数据的准确性。
3. 数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前对数据进行清洗和处理。
由于无线传感器网络中的数据可能存在噪声、异常值和缺失值等问题，需要对数据进行预处理以提高数据的质量和可用性。
数据预处理可以包括数据清洗、异常值检测和缺失值填充等步骤。
例如，可以使用滑动窗口平均法对数据进行平滑处理，去除噪声和异常值。
二、数据分析方法1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联和规律来提取有价值信息的方法。
在无线传感器网络中，可以利用数据挖掘技术来进行故障检测、事件预测和目标跟踪等任务。
例如，可以使用聚类算法对传感器节点采集到的数据进行分类，发现节点之间的相似性和差异性，从而实现故障检测和异常事件的预测。
2. 时空数据分析时空数据分析是指对传感器网络中的时序和空间数据进行分析和建模。
无线传感器网络中的节点通常具有时序和空间特性，可以通过时空数据分析来了解节点之间的时空关系和变化规律。
无线传感器网络的数据处理与分析方法介绍
无线传感器网络的数据处理与分析方法介绍无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够感知环境中的各种参数，并将数据传输到中心节点或其他节点进行处理和分析。
在实际应用中，如环境监测、智能交通、农业等领域，无线传感器网络的数据处理和分析是至关重要的环节。
一、数据采集与传输无线传感器网络中的节点通过感知环境中的物理参数，如温度、湿度、光照等，将采集到的数据进行处理和传输。
数据采集阶段需要注意节点之间的通信协议、数据格式和采样频率等问题。
通信协议可以选择无线局域网（WiFi）、蓝牙（Bluetooth）或低功耗广域网（LPWAN）等，根据实际需求选择合适的通信方式。
数据格式的设计需要考虑数据的可解析性和传输效率，通常可以采用XML、JSON等格式。
采样频率的选择需要根据实际应用场景和能源消耗的平衡来确定。
二、数据预处理无线传感器网络中的数据往往存在着噪声和异常值，需要进行预处理以提高数据的准确性和可信度。
数据预处理的方法包括滤波、插值和异常值检测等。
滤波是常用的数据预处理方法，可以通过滑动平均、中值滤波等方式去除数据中的噪声。
插值方法可以通过已知数据点之间的关系来填充缺失的数据点。
异常值检测可以通过统计学方法或机器学习算法来识别和处理异常数据。
三、数据聚合与压缩在无线传感器网络中，节点之间的数据传输是通过无线信号进行的，信号的传输距离和能量消耗是有限的。
因此，在数据处理和分析阶段，需要进行数据聚合和压缩，减少无用数据的传输和存储。
数据聚合可以通过节点之间的合作来实现，将相似的数据进行合并和汇总。
数据压缩可以通过编码和压缩算法来减少数据的存储和传输量。
四、数据存储与管理无线传感器网络中的数据量庞大，如何高效地存储和管理这些数据是一个挑战。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在着性能瓶颈，因此，可以采用分布式数据库或NoSQL数据库来存储和管理数据。
无线传感器网络中的时空数据管理和查询处理研究
无线传感器网络中的时空数据管理和查询处理研究一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式节点组成的网络，可以感知、采集、处理和传输环境中的各类数据。
随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络在环境监测、智能交通、农业、医疗等领域得到了广泛应用。
时空数据管理和查询处理是无线传感器网络中的重要问题，本文将详细介绍相关研究进展。
二、无线传感器网络中的时空数据管理1. 时空数据模型时空数据模型是对无线传感器网络中数据的组织和表示方法进行抽象和描述的数学模型。
传统的关系数据库模型无法直接适用于无线传感器网络，因此需要针对时空特性进行扩展和优化。
目前已有的时空数据模型包括区域模型、对象模型和栅格模型等。
2. 时空数据索引技术时空数据索引技术是用于加速时空查询处理的关键技术。
传统的索引结构如R树、Quadtree等不能满足无线传感器网络中大规模实时数据查询的需求。
因此，研究者们提出了一系列针对时空数据的索引结构，如STR树、时空覆盖树等。
这些索引结构能够高效地支持时空范围查询和时空相似查询等操作。
3. 时空数据压缩算法无线传感器网络中的数据量庞大，传输和存储都需要消耗大量的能量和带宽资源。
时空数据压缩算法可以通过降低无关数据的冗余度来减少数据的传输和存储开销。
目前常用的压缩算法包括差值压缩、小波压缩和时间序列压缩等。
这些算法能够有效地减少传输和存储开销，提高网络的能量利用率和传输效率。
三、无线传感器网络中的时空查询处理1. 时空查询语言时空查询语言是用户与无线传感器网络进行交互的工具，可以方便地描述和表达用户的查询需求。
时空查询语言需要支持时空范围查询、时态查询和时空相似查询等操作。
2. 时空查询优化技术为了提高时空查询的处理效率，研究者们提出了一系列的优化技术。
例如，基于索引的查询优化、基于采样的查询优化和基于聚类的查询优化等。
这些技术能够有效地减少查询的响应时间和资源开销。
传感器网络中的数据处理与分析
传感器网络中的数据处理与分析随着传感器技术的发展，传感器网络在各个行业得到了广泛应用。
在传感器网络中，数据采集是关键环节之一，一旦采集到的数据处理不当，将会浪费宝贵的资源和时间。
因此，数据处理和分析成为了传感器网络中不可或缺的一部分。
一、传感器网络的数据处理1.传感器数据采集传感器网络是由许多节点组成，这些节点能够感知周围的环境并采集数据。
传感器采集的数据种类包括温度、湿度、气压、光强、声音等等。
这些数据将会转化为数字信号，通过网络传输到数据中心。
2.数据传输数据传输是传感器网络中非常重要的一环，传感器节点通常使用无线传输技术将数据传输到数据汇聚中心。
数据传输需要考虑网络拓扑、传输速率、能耗等因素，因此需要采取合理的传输协议和优化算法，保证数据的及时传输和可靠性。
3.数据存储传感器网络产生的数据量非常庞大，因此需要建立相应的数据存储系统，对采集到的数据进行存储和管理。
数据存储需要考虑存储容量、数据读写速度、数据安全等方面的问题。
二、传感器网络的数据分析1.数据清洗在传感器网络中，采集到的数据可能包含噪声和异常值，因此需要对数据进行清洗。
数据清洗包括数据去重、数据格式化、数据筛选等操作，旨在提高数据的质量和准确性。
2.数据预处理数据预处理是数据分析的关键步骤之一，旨在提高数据的质量和适用性。
数据预处理包括采样、插值、滤波、数据归一化等操作，使得数据适应不同的数据分析算法。
3.数据分析数据分析是是传感器网络中最重要的部分之一。
传感器网络产生的数据非常多，如果不进行数据分析，很难从中发掘出有用的信息。
数据分析包括数据挖掘、机器学习、模式识别等，从中提取出规律并预测未来趋势。
4.数据可视化数据可视化是数据分析的重要输出之一。
通过数据可视化，可以将分析结果以图表、图形等形式展示出来，使得数据更加直观易懂，更容易发现其中的规律和趋势。
三、数据处理与分析在传感器网络中的应用1.环境监测传感器网络可用于环境监测，监测污染物、温度等参数，并进行数据处理和分析，为环保决策提供有力支持。
无线传感器网络中的数据管理与处理
无线传感器网络中的数据管理与处理随着科技的不断发展，无线传感器网络已经成为了许多重要应用领域的关键技术。
该技术可用于环境监测、物流管理、智能交通等诸多领域。
在这些应用领域中，大量的传感器节点被部署在环境中，这些节点以分散的方式通过一定的通信手段相互连接起来，构成一个无线传感器网络。
由于这些传感器节点具备自主采集、处理和传输数据的能力，因此，无线传感器网络对数据管理与处理提出了高要求。
一、无线传感器网络中的数据采集在无线传感器网络中，数据采集是最基本和重要的任务之一。
在数据采集过程中，即便只有一个传感器节点出现了问题，数据的准确性和完整性都会受到严重的影响。
为了解决这个问题，无线传感器节点需要采用一些高度可靠的数据处理和传输协议，包括时间同步、数据传输机制、能量管理等，以确保数据采集的准确性和完整性。
二、无线传感器网络中的数据处理在无线传感器网络中，大量的传感器节点在时刻采集着环境中各种各样的信息。
然而，在数据量极大、不一致和含有随机误差等问题存在的情况下，通过对这些数据进行可靠和有效的处理是一项非常困难的任务。
针对这个问题，无线传感器网络需要采用一些数据处理技术，包括数据压缩、数据融合、数据再生等，以减少数据传输量、优化数据质量和节约传感器节点的能量消耗。
三、无线传感器网络中的数据管理在无线传感器网络中，数据管理是确保系统可靠性和可用性的关键因素之一。
由于大量的传感器节点会产生海量数据，这些数据需要被有效存储、管理和查询。
为了实现高效的数据管理，在无线传感器网络中需要使用一些高效的数据管理技术，包括数据存储、数据索引、数据管理等，以提高数据存储和管理效率，并支持快速检索、追踪和查询。
四、无线传感器网络中的数据安全在无线传感器网络中，数据安全始终是一项重要的问题。
由于数据流量非常大、传输路径复杂，如何确保传输数据的保密性、完整性和可靠性是网络设计者需要面对的重要问题。
为了解决这个问题，无线传感器网络需要采用一些安全性强的数据传输和处理协议，包括数据加密、数据签名、访问控制等，以防止数据被篡改、泄露或者被恶意攻击。
无线传感器网络的数据处理与分析
无线传感器网络的数据处理与分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的无线传感器节点组成的，这些节点分布在监测区域内，通过无线通信进行数据传输，用于感知环境信息。
随着无线传感器网络技术的不断发展，如何进行数据处理与分析成为了研究的重要方向。
一、数据处理与分析的重要性无线传感器网络中，每个节点都能实时采集大量的环境数据，因此数据处理与分析成为了必要的工作，其重要性主要体现在以下几个方面：1. 数据预处理：由于传感器节点的分布广泛，数据质量容易受到环境干扰的影响，因此需要对数据进行预处理，去除无效数据、噪声数据等，以提高数据的可靠性和准确性。
2. 数据压缩与存储：由于无线传感器网络的资源受限，节点存储和能量都有限，因此需要对采集的数据进行压缩和存储，以降低能量消耗和减少存储空间。
3. 数据分析与挖掘：通过对采集的数据进行分析和挖掘，可以获得有用的信息，了解环境的变化趋势以及异常事件的发生，为进一步的应用提供支持。
二、无线传感器网络数据处理与分析的方法无线传感器网络的数据处理与分析方法多种多样，根据实际需求和应用场景的不同，可以采用以下几种常用的方法：1. 数据聚合：数据聚合是将多个传感器节点采集的数据进行合并，减少数据冗余，提高能量利用率。
常用的数据聚合方法包括平均聚合、最大值聚合、加权聚合等。
2. 数据融合：数据融合是将多个传感器节点采集的数据进行综合，得到更准确的环境状态。
数据融合可以通过统计方法、模型方法、机器学习等方式进行，以提高数据的准确性和可信度。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量的传感器数据中挖掘出有用的信息和知识，用于环境监测、异常检测等。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联分析等。
4. 数据可视化：数据可视化是将处理和分析后的数据以图表、图像等形式展现出来，使得用户能够直观地理解数据。
常见的数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图等。
传感网原理与技术第三章--传感网数据管理
3.2 数据管理技术
传感器网络的数据管理技术主要包括数 据查询、数据索引和网络数据聚合，本 节分别介绍这些管理技术的内容。
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3.2.1 数据查询
传感器网络数据查询可以分为两大类：查询历 史数据和查询动态数据。
从数据查询处理方法，查询语言，聚集处理技 术，连续查询处理技术和查询优化技术等方面 ，结合目前传感器网络中典型的数据管理系统 TinyDB，介绍和讲解数据查询有关的主要内 容和关键技术。
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3.2.3 网络数据聚合
数据聚合技术的优点：
➢ 耗能低降 ➢ 度信可和度准精高提 ➢ 率效集收高提
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3.2.3 网络数据聚合
传感器网络中对数据聚合的分类角度：
➢ 类分量含息信的据数后前合聚据依 ➢ 类分别级次层的作操合聚据依 ➢ 类分系关的义语据数层用应与合聚据数据依
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3.2.3 网络数据聚合
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3.2.3 网络数据聚合
决策级聚合
决策级聚合是最高层的聚合，聚合前，每种传感器的 信号处理装置已完成决策或分类任务。数据聚合只是 根据一定的准则和决策的可信度做最优决策，对监测 对象进行判别，分类，并通过简单的逻辑运算，执行 满足应用需求的决策，因此它是面对应用的聚合。
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3.2.3 网络数据聚合
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3.1 概述
（3）提供服务所采用的方式不同
在传感器网络数据管理系统中，用户对感知数据的查 询请求的处理过程与传感器网络本身是紧密结合的，需要 传感器网络中的各个节点相互配合才能够完成一次有效的 查询过程。而在传统的分布式数据库系统中，数据的管理 和查询不依赖于网络，网络仅仅是数据和查询结果的一个 传输通道。
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3.2.1 数据查询
传感器网络中的数据处理与应用研究
传感器网络中的数据处理与应用研究随着物联网技术的快速发展，越来越多的传感器被广泛应用于各个领域中，比如环境监测、交通监控、医疗卫生等。
传感器网络是由无数个具有感知、通信和处理能力的传感器节点组成的一个分布式系统，它们可以自主协调工作，采集数据，存储和处理信息，并将处理后的数据传输到目的地。
因此，在传感器网络中，数据处理与应用是非常重要的研究领域。
一、传感器网络中的数据处理1. 数据的采集传感器网络中的数据采集是最基础的环节。
多个传感器节点可以协同采集环境信息，每一个节点能够提供一种环境变量的数据，因此，传感器网络需要协调多个节点采集和传输数据。
传感器节点可以采集各种数据，包括温度、湿度、光照、声音、振动、气体浓度等。
2. 数据传输传输数据是传感器网络中非常关键的环节，数据传输涉及到传感器节点的能耗问题。
为了节约能耗，需要在传输数据时选择合适的路由方式，同时减少不必要的数据传输。
更进一步的，压缩算法和数据处理算法也可以被用于数据传输。
3. 数据处理与分析传感器网络中，大量的数据需要被处理和分析。
传感器网络可以通过基于位置、区域、事件等的数据处理算法，处理采集的数据。
这些处理算法包括能量感知数据处理、事件驱动的数据处理、数据挖掘、机器学习算法等。
如果正确选择数据处理算法，可以使数据分析更具有意义和更加具体。
二、传感器网络中的应用研究1. 环境监测在环境监测方面，传感器网络可以使用在气象、水文学、环境污染等方面。
传感器节点可以放在污染地点、基本污染源处等发生极端天气的地方，可以以实时的方式监测环境状态。
同时，通过数据处理和分析，可以获取环境变化的趋势，在研究环境污染的同时，还可以制定环境保护策略并监测实施效果。
2. 医疗卫生在医疗卫生方面，传感器网络可以用于监测患者健康状况。
例如，通过患者戴在身上感应器来判断身体各部位的运动情况，以及血压、体温等生理数据。
通过数据的传输和处理，医生可以及时进行诊断和治疗。
传感网中的数据管理与查询技术研究
传感网中的数据管理与查询技术研究随着科技的不断发展，传感器技术的应用越来越广泛，传感网也逐渐成为物联网的重要组成部分。
传感网通过大量的传感器节点采集环境数据，并将这些数据传输给中心节点进行处理和分析。
然而，传感网中的数据管理与查询技术面临着许多挑战和问题。
本文将探讨传感网中的数据管理与查询技术的研究现状和未来发展方向。
一、数据管理技术在传感网中，数据管理是一个关键的环节。
传感器节点采集到的数据量庞大，如何高效地存储和管理这些数据成为了一个重要的问题。
传感网中的数据管理技术可以分为两个方面：数据存储和数据处理。
数据存储方面，传感网中的数据通常具有时空特性，即数据随时间和空间的变化而变化。
因此，传感网中的数据存储需要考虑到时空特性，采用合适的数据结构和存储方式。
例如，可以使用时序数据库来存储传感网中的时序数据，以便高效地进行数据的插入、更新和查询操作。
数据处理方面，传感网中的数据通常需要进行实时处理和分析。
传感器节点采集到的数据可能包含噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
同时，传感网中的数据可能存在关联性，需要进行数据挖掘和关联分析。
因此，传感网中的数据处理需要结合机器学习和数据挖掘等技术，以提取有价值的信息和知识。
二、数据查询技术传感网中的数据查询是指用户通过查询语言或接口从传感网中获取所需的数据。
传感网中的数据查询技术需要考虑到以下几个方面：查询语言、查询优化和查询结果。
查询语言方面，传感网中的数据查询可以使用类似于SQL的查询语言，以便用户能够方便地进行数据查询和分析。
查询语言需要支持时空查询、范围查询和关联查询等操作，以满足不同用户的需求。
查询优化方面，传感网中的数据查询通常需要考虑到数据分布的不均匀性和传感器节点的能力限制。
传感网中的数据通常分布在不同的传感器节点上，查询优化需要考虑到数据的分布情况，以减少查询的时间和能量消耗。
同时，传感器节点的计算和存储能力有限，查询优化需要考虑到节点能力的限制，以提高查询的效率和性能。
传感器网络的应用与管理
传感器网络的应用与管理随着互联网和物联网技术的迅速发展，传感器网络的应用越来越广泛。
传感器网络是由大量节点组成的网络，每个节点都能够感知环境中的信息，并将它们传输给其他节点。
这种网络的应用涵盖了许多不同的领域，包括环境监测、交通管理、医疗保健、工业控制和安防等。
在环境监测方面，传感器网络被广泛应用于空气质量监测、水质监测和气象监测等。
例如，在城市街道上安装一些传感器，可以实时地监测空气中的颗粒物、二氧化碳和氧气含量等环境参数，以便及时采取应对措施。
类似地，水质监测传感器可以检测化学物质和微生物的存在，以确保供水系统的安全。
在气象监测方面，传感器网络可以监测气温、湿度、风速和降雨等参数，以便更好地预测天气和自然灾害。
另一个应用领域是交通管理。
在高速公路和城市道路上安装传感器节点可以有效地监测车辆的流量、速度和密度等参数，从而帮助交通管理部门更好地规划路线和优化交通流。
此外，传感器网络还可以用于货运车辆的追踪和监测货物的状态，以确保货物能够按时、安全地到达目的地。
医疗保健方面，传感器网络可以用于远程健康监测、医疗设备监控和药品管理等。
例如，患有糖尿病的病人可以佩戴传感器设备测量血糖水平，并将数据传输到医生的办公室，以帮助医生更好地了解患者的情况。
此外，传感器网络还可以监测医疗设备的使用情况和维护状态，以确保设施处于最佳运行状态。
而在药品管理方面，传感器网络可以监测药品存储的温度和湿度，以确保药品的质量和安全性。
工业控制是另一个广泛应用传感器网络的领域。
传感器网络可以用于监测工业设备的状态、传输数据和控制机器的运行。
例如，一个自动化生产线可以包含多个传感器节点，可以监测原材料的供应情况、产品的质量和工人的工作状态等信息。
传感器网络可以通过将这些数据传输到控制中心来帮助企业实现更高效、更智能的生产。
最后，传感器网络在安防领域也得到了广泛应用。
传感器网络可以用于监控建筑物的入侵状态、发生火灾的情况、安保人员的位置和其他安全问题。
无线传感器网络中的时空数据管理研究
无线传感器网络中的时空数据管理研究随着信息时代的到来，人们对于信息的需求也越来越大。
而无线传感器网络作为信息时代发展的重要组成部分，正日益受到人们的重视。
无线传感器网络是指由若干个具有自主能源、处理、通信能力的节点组成的网络。
这些节点通过物理感应方式进行通信和交互，可以感知环境中的多种参数，并将这些大量的信息传输到目标设备。
这个过程中，时空数据管理成为了无线传感器网络中极为重要的一环。
一、时空数据管理的意义在无线传感器网络中，数据量非常巨大，而且时间和空间的关系也十分复杂。
因此，对于这些数据的管理和处理非常复杂而且重要。
时空数据管理的主要目的就是优化数据的存储和处理，保证无线传感器网络的高效和有效的工作。
时空数据管理的主要意义如下：1. 实现信息的快速响应无线传感器网络需要实时感知环境中的参数，并能够通过节点间多跳通信的方式将信息传输到目标设备。
时空数据管理可以帮助网络节点快速提取有用信息，并将其在最短时间内传输出去，从而实现信息的快速响应。
2. 提高数据的存储效率在无线传感器网络中，数据量非常巨大，如何对这些数据进行管理和存储是一个十分复杂而且重要的问题。
时空数据管理可以通过提取数据中的有效信息，在保证数据准确性的基础上实现数据的压缩和存储，从而提高数据的存储效率。
3. 确保网络的高效工作时空数据管理可以通过对数据的监控和处理，保证网络的高效和有效的工作。
当网络节点发生故障或异常时，时空数据管理可以及时发现并解决问题，从而确保网络的正常运行。
二、时空数据管理的研究现状随着无线传感器网络的发展，时空数据管理也成为了无线传感器网络中的研究热点之一。
目前，时空数据管理研究主要面临以下几个挑战：1. 数据的快速存取由于无线传感器网络中的数据量非常大，如何实现数据的快速存储和检索是时空数据管理的一个重要问题。
目前，研究者们使用了很多的技术来解决这个问题，比如贝叶斯网络、数据挖掘和知识发现等。
2. 数据的精确度和可靠性在无线传感器网络中，不同节点所采集的数据由于受到环境的差异等因素的影响，其精确度和可靠性都存在一定程度上的问题。
传感器网络数据处理技术研究
传感器网络数据处理技术研究第一章：绪论1.1 研究的背景及意义近年来，随着物联网技术的快速发展，传感器节点的数量呈现出爆炸性增长的态势。
传感器网络以低成本、高可靠性为特点，在环境监测、智能交通、农业、医疗等领域得到了广泛应用。
但是，由于其节点数量过多、信道容量有限、能源资源有限等问题，传感器网络数据处理技术一直是制约其发展的瓶颈之一。
因此，如何高效地处理传感器网络数据，成为了当前必须解决的关键问题。
1.2 研究现状目前，关于传感器网络数据处理技术的研究主要集中于以下几个方面：（1）数据融合：通过多个传感器节点对同一事件或目标进行测量，将不同传感器节点获得的数据进行融合，得到更准确、更完整的数据。
（2）数据压缩：传感器节点采集到的数据存在着冗余、重复等问题，通过数据压缩技术将数据量降低，减少数据传输量，降低传输成本和能耗。
（3）数据挖掘：通过数据挖掘技术，分析传感器节点采集的数据，发现数据背后存在的规律、趋势等信息，为应用提供参考依据。
（4）基于云计算的数据处理：将传感器网络的数据上传至云端进行处理，利用云计算能力对数据进行深度分析和挖掘，提高数据处理效率和精度。
1.3 研究内容和目标本文基于传感器网络数据处理技术的研究现状，以数据融合、数据压缩、数据挖掘和基于云计算的数据处理为重点，对传感器网络数据处理技术进行深入研究，旨在提出更加有效和高效的数据处理方案，以满足传感器网络在不同应用场景下的实际需要。
第二章：数据融合技术研究2.1 数据融合方法传感器节点采集的数据往往存在不同的结果，因此需要对数据进行融合，得出最终结果。
数据融合技术主要包括硬件和软件两个方面。
硬件方面，可以通过多传感器节点对同一事件或目标同时测量，将得到的数据进行融合，得到更加准确、可靠的数据。
软件方面，可以通过数据库等软件技术将不同传感器节点获得的数据融合到一起。
2.2 数据融合方案传感器网络数据融合可以采用多种方案，如加权平均法、贝叶斯网络、熵权法等。
无线传感器网络中的时空数据管理与处理研究
无线传感器网络中的时空数据管理与处理研究随着科技的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）在许多领域中得到了广泛的应用。
无线传感器网络是由大量部署在空间中的传感器节点组成，这些节点可以自行组网，相互通信，并将所感知到的信息传输到指定的目标节点。
时空数据管理与处理是无线传感器网络中的重要研究方向之一，旨在有效地采集、存储、分析和可视化传感器数据，为用户提供准确、实时的信息。
一、时空数据采集在无线传感器网络中，传感器节点通过感知环境中的参数，并将感知到的数据传输到指定的目标节点。
时空数据采集的任务是确保传感器节点能够准确采集到所需的数据，并将其传输到目标节点。
在时空数据采集过程中，需要解决以下问题：1. 高效的数据采集算法：由于传感器节点资源有限，如能量、计算能力和存储容量等，需要设计高效的数据采集算法。
这些算法应考虑节点能量消耗、数据传输时间和网络拥塞等因素，以实现高效的数据采集。
2. 数据压缩与聚合：由于传感器网络中的节点密度较高，节点之间可能产生大量冗余的数据。
数据压缩与聚合技术可以减少数据传输量，降低能耗。
同时，通过聚合相似数据可以减少数据冗余，提高网络传输效率。
3. 数据质量保证：在数据采集过程中，节点可能受到多种因素的影响，如信号衰减、干扰等。
确保传感器数据的准确性和可靠性是时空数据采集中的关键问题。
可以利用冗余传感器、数据融合和纠错编码等方式来提高数据质量。
二、时空数据存储与管理在无线传感器网络中，传感器节点产生的大量时空数据需要进行合理的存储和管理。
时空数据存储与管理的任务是将传感器数据分布式地存储在网络中，并提供高效的查询和管理接口。
在时空数据存储与管理方面，需要解决以下问题：1. 数据分布与复制：将传感器数据分布式地存储在网络中，可以提高数据存储的可靠性和可用性。
同时，在数据存储时可以考虑数据复制技术，以保证数据的冗余备份，提高系统的容错性。
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传感器网络数据管理李建中 高 宏 石胜飞哈尔滨工业大学关键词：查询处理技术 无线传感器网络引言随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，人们研制出了各种具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器。
由这些微型传感器构成的无线传感器网络引起了人们的极大关注。
无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知、采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽准确的信息，传送到需要这些信息的用户。
由于无线传感器网络可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实可靠的信息，因此，这种网络系统可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业和反恐抗灾等领域。
传感器网络是信息感知和采集领域的一场革命，在新一代网络中具有关键作用。
美国《商业周刊》认为，传感器网络是全球未来四大高技术产业之一，是21世纪世界最具有影响力的21项技术之一。
美国麻省理工学院(MIT)《新技术评论》认为，传感器网络是改变世界的十大新技术之一。
传感器网络作为一个全新的研究领域，在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题。
传感器网络的研究起步于20世纪90年代末期。
从2000年起，国际上开始出现一些有关传感器网络研究结果的报道。
然而，目前的研究结果还比较初步，主要是通过对传统技术的简单改造来初步适应无线传感网络快速发展的需要。
虽然也提出了一些新的技术，但多数还处于概念化阶段，距离实际应用还有很大距离。
因此，无线传感器网络技术对于我国是一个新机遇。
如果我国迅速开展无线传感器网络技术的研究，有希望在无线传感网络的理论、方法和技术方面达到国际先进水平，为我国在未来几年内建立无线传感网络产业打下坚实的基础，为我国信息产业的跨越式发展在核心技术方面提供支持。
传感器网络是以数据为中心的网络，其目的是感知、获取、传输感知数据，回答观察者对物理世界的查询。
传感器网络以数据为中心的特点表现在：用户把传感器视为感知数据流，把传感器网络视为虚拟感知数据库，获取、分析、挖掘和理解感知数据，最终做出决策或制定行动方案。
以数据为中心的特点要求，传感器网络的设计必须以感知数据管理为中心，密切结合数据库技术和网络技术，从逻辑概念和软硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心的网络系统，为用户提供一个有效的传感器数据管理系统，使用户如同使用通常的数据库系统一样自如地在传感器网络上进行各种应用系统的开发。
显然，传感器网络数据管理技术是确定传感器网络可用性和有效性的关键技术，关系到传感器网络的成败。
本文集中讨论无线传感器网络数据管理的概念、问题和目前的研究进展情况。
为了容易理解，我们首先对无线传感器网络进行简单介绍。
无线传感器网络及其挑战无线传感器网络是由大量传感器节点以自组织方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域内感知对象的信息，并发布给观察者[1]。
从上述定义可以看到，传感器节点、感知对象和观察者是传感器网络的三个基本要素。
无线网络是传感器之间、传感器与观察者之间的通信方式，用于在传感器与观察者之间建立通信路径。
协作地感知、采集、处理、发布感知信息是传感器网络的基本功能。
一组功能有限的传感器节点协作地完成大的感知任务是传感器网络的重要特点。
传感器网络中的部分或全部节点可以移动。
传感器网络的拓扑结构也会随着节点的移动而不断动态变化。
节点之间以自组织方式进行通信。
每个节点都可以充当路由器的角色，并且每个节点都具备动态搜索、定位和恢复连接的能力。
下边，详细讨论传感器节点和传感器网络的概念。
传感器节点由电源、感知部件、嵌入式处理器、存储器、通信部件和软件等几部分构成，如图1所示[2]。
电源为传感器节点提供正常工作所必需的能源。
感知部件用于感知和获取外界的信息，并将其转换为数字信号。
处理部件负责协调节点各部分的工作，如对感知部件获取的信息进行必要的处理和保存，控制感知部件和电源的工作模式等。
通信部件负责与其他传感器或观察者的通信。
软件则为传感器提供必要的支持，如嵌入式操作系统等。
图2给出了一个典型的传感器网络的结构。
这个网络由传感器节点、集中器（Sink）、互联网或通信卫星、任务管理节点等部分构成[2]。
传感器节点散布在指定的感知区域内，每个节点都可以收集数据，并通过“多跳”路由方式把数据传送到集中器。
集中器也可以用同样的方式将把信息发送给各节点。
集中器直接与互联网或通信卫星相连，通过互联网或通信卫星实现任务管理节点（即观察者）与传感器之间的通信。
传感器网络具有如下鲜明特点。
这些特点向我们提出了一系列挑战性问题。
（1）通信能力有限（2）电源能量有限（3）计算能力有限（4）传感器数量大、分布范围广（5）网络动态性强（6）大规模分布式触发器（7）感知数据流巨大其中，感知数据流巨大是指传感器网络中的每个传感器通常都产生无限的流式数据，并具有实时性。
由于每个传感器仅仅具有有限的计算资源，难以处理无限的实时数据流，因此我们需要研究强有力的分布式数据流管理、查图2 一种传感器网络的结构图1 传感器示意图询、分析和挖掘方法。
这是我们面临的第七个挑战。
传感器网络数据管理的概念和问题数据管理是传感器网络的核心技术任何传感器网络应用都离不开感知数据的管理技术。
对于观察者或传感器网络的用户来说，传感器网络的核心是感知数据，而不是网络和传感器节点的软硬件细节。
观察者感兴趣的是传感器产生的数据而不是传感器网络的基础设施或传感器节点的ID（标识）等实现细节。
观察者不会提出这样的查询：“从A节点到B节点的连接是如何实现的？”观察者经常会提出如下的查询：“网络覆盖区域中哪些地区出现毒气？”用户希望在传感器网络和传感器节点的软硬件实现细节对他们是透明的，只希望看到感兴趣的数据。
例如，观察者不会提出“地址为27的传感器的温度是多少？”的查询。
观察者感兴趣的查询是“地理位置（x, y）的温度是多少？”如我们在引言所述，传感器网络是一种以数据为中心网络。
在所有传感器网络应用中，应用程序员和用户把传感器节点视为感知数据流或感知数据源、把传感器网络视为感知数据空间或虚拟数据库、把数据管理作为应用开发的基础。
传感器网络以数据为中心的特点使之设计方法不同于其他计算机网络。
传感器网络的设计必须以感知数据的获取、传输、存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据的决策和行为等数据管理任务为中心，把数据库技术和传感器网络技术密切结合，融为一体，而不是如同目前的其他网络设计那样分而治之，从逻辑概念和软硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心网络系统，为应用程序员和用户提供一个有效的感知数据库管理中间系统，为应用开发提供一个有效的开发平台，使用户如同使用通常的数据库系统一样自如地在传感器网络上进行各种应用软件的开发。
显然，感知数据管理技术的研究是实现高效传感器网络的关键。
遗憾的是，到目前为止，感知数据管理和处理技术的研究还不多，大量的问题还有待解决。
传感器网络数据管理的研究问题传感器网络数据管理的关键问题是传感器网络数据的感知、获取、传输、存储、存取、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据的决策和行为等。
因此，传感器网络数据管理的主要研究可以概括为如下几个方面。
1．模型和语言研究，包括实时传感器数据模型研究、历史传感器数据的模型研究、实时传感器数据操纵语言的研究和历史传感器数据操纵语言等研究2．传感器网络数据存储技术的研究，包括实时感知数据存取方法与索引技术的研究、历史感知数据存取方法与索引技术的研究、各种元数据的存储技术的研究、面向应用的传感器网络数据存储技术的研究等。
3．传感器数据查询技术的研究，主要包括传感器网络数据操作算法的研究和传感器网络数据查询优化技术的研究，特别是以网内处理为中心的传感器网络数据操作和查询处理的分布式算法的研究。
4．传感器网络数据分析技术的研究，主要包括实时传感器网络数据联机分析处理技术、统计分析技术、其他复杂分析技术的研究以及历史传感器网络数据分析处理技术、统计分析技术和其他复杂分析技术的研究。
5．传感器网络数据挖掘技术的研究，主要包括相关规则等传统类型知识的挖掘算法、与传感器网络数据相关的新知识模型及其挖掘技术的研究、以网内处理为中心的传感器网络数据的分布式挖掘算法的研究等。
6．面向传感器网络数据管理的通信协议研究，包括支持数据查询的MAC1协议、路由协议等通信协议的研究、支持数据挖掘的MAC协议、路由协议等通信协议的研究、支持联机分析处理的MAC协议、路由协议等通信协议的研究。
7．传感器数据管理系统的研究，主要包括传感器网络数据管理系统的体系结构和系统的实现技术的研究。
传感器网络数据管理的研究进展传感器网络以数据为中心的特点使得传感器网络与数据库系统具有相似之处。
于是，很多研究者开始采用数据库系统的研究方法来研究传感器网络。
他们把传感器网络抽象为虚拟数据库系统，把传感器网络的物理实现与应用分离，使应用程序员如同使用通常的数据库管理系统一样自如地编写传感器网络应用程序。
目前传感器网络数据管理技术的研究集中在传感器网络数据管理系统的结构、数据模型和查询语言、传感器网络数据的存储与索引技术、传感器网络数据操作算法、传感器网络数据查询处理技术。
管理系统的结构目前主要存在四种传感器网络数据管理系统结构：集中式、半分布式、分布式和层次式。
在集中式结构中[3]，感知数据的查询和传感器网络的访问是相对独立的。
整个处理过程分为两步：首先，感知数据按照事先指定的方式从传感器网络传输到中心服务器；然后，中心服务器进行查询处理。
这种方法很简单，但是由于所有传感器的数据都要求传送到中心服务器，因而通信开销很大，适用范围较小。
在半分布式结构中[3]，传感器节点对感知数据进行一定的处理，如对数据执行聚集操作，然后将中间结果传输到中心处理节点进行最后的查询处理。
美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的Fjord系统[4]和康奈尔大学（Cornell）的Cougar系统[5]都采用了半分布式结构。
目前的半分布式结构并没有真正实现查询的网内处理，只在网内处理了查询中的聚集操作。
分布式结构假设每个传感器都有一定的存储、计算和通信能力[3]。
首先，对每个传感器的事件进行采样和监测后，获得时间状态数据；然后，使用哈希（Hash）函数，按照每个状态数据的关键字，将其存储到离这个哈希函数值最近的传感器节点。
这种方法称为分布式哈希方法[6]。
处理查询的时候，使用同样的哈希函数，将查询发到离哈希值最近的节点上面，查询处理全部由传感器节点完成。
这种结构存在的问题是要求传感器节点近似具有普通计算机的能力，系统的通信开销较大，并且只适合基于事件关键字的查询。