作者：张慧 郑吉平 韩秋廷无线传感器网络monitoring时间序列autoregressiveintegratedmovingaverage
摘要：如何能量高效的进行top-k查询处理是无线传感器网络领域中的一个重要课题．节点设置过滤窗口可以避免与top-k查询无关的数据上传到汇聚节点或者基站，因而大大减少传感器网络的通信量，节省传感器节点能量．然而，已有算法如FILA、DAFM，基站到传感器节点的过滤窗口更新中仍然存在很大开销．提出一种基于预测信息更新窗口的top-k查询算法FAPU，该算法根据历史数据采用ARIMA时间序列预测模型对接下来S个时刻的传感器数据进行预测，根据预测信息进行多步窗口更新的代价评估，避免不必要的窗口更新，从而减小窗口更新的能量消耗．实验结果表明在确保top-k查询准确性的同时，本文所提出的FAPU算法与已有算法相比更加能量有效．
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
