[发明专利]一种基于无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法

说明书

一种基于无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法，所述方法包括：通过传感器采集各种传感数据；将传感数据通过无线的方式发送给汇聚节点；对所获得数据进行数据分类处理；选择对应的数据储存模型进行存储；汇聚节点以低能耗的方式管理传感器节点或设备。该方法可以减少不必要的数据数据存储，降低在传输过程中能量消耗，不但可以减少数据冗余，而且可以延长电池寿命，还可以提高传感器节点数据处理过程中的反应速度，是一种有效的无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法。

技术领域

本发明涉及一种体域网、无线传感器、无线传感器网络、传感数据处理技术领域，尤其涉及一种基于无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法。

背景技术

体域网(wireless body sensor network , WBSN或BSN)是基于无线传感器网络(WSN)的,是人体上的生理参数收集传感器或移植到人体内的生物传感器共同形成的一个无线网络。无线传感器网络一般包括传感器节点、汇聚节点（数据处理终端）和基站。这些传感器节点能够采集身体重要的生理信号(如温度、 血糖,血压和心电信号等)、人体活动、动作信号以及人体所在环境信息,然后传递给汇聚节点（数据处理终端），汇聚节点对数据进行基本的处理，并将各种传感器收集上来的数据存储到存储器里。汇聚节点以低能耗的方式管理各个传感器节点或设备,接收和分析感知数据以及执行规定的用户程序，然后采用无线方式发送给附近的基站。附近的本地基站，一是负责收集由这些由节点发送的信息,并与路由器和外部网络进行连接，将数据传输给能够提供各种应用服务的远程服务器；二是负责判断设备是否工作正常；三是对相关监测数据进行处理，并作出相应决策。

无线传感器网络，不仅是一种新的普适医疗保健、疾病监控和预防的解决方案 ,还是物联网的重要感知及组成部分，它已成为普适健康医疗监控系统的重要组成部分。

众多的传感器，用于对生理、人体活动、动作信号以及人体所在环境的各种信息进行采集，采集到的数据发送到汇聚节点之后，储存方式主要采用“时间序列模型”（TimeSeries Model）进行存储。时间序列模型一般由一个集合构成，集合内包含各种内嵌文档。但是，内嵌文档的内嵌层次及每个层次子文档的个数由数据的时间粒度决定的。这种“时间序列”模型支持高性能写操作，即每个文档对应一个时间的自然单元，这样会使数据的管理和获取变得更为自然。

然而，在无线传感网络中，有一类传感器，是由事件触发，通常不会按照特定的频率发生，产生的数据是稀疏数据。如果继续以时间序列文档模型进行存储，这就意味着文档的特定区域将永远不会被访问，这显然是对磁盘空间的极大浪费。如果仍坚持使用时间序列文档模型，那么将不得不定时检查传感器提交的数据，并将上次传感器提交的数据更新到数据库的对应槽中，这样会引入大量的冗余数据到数据库或者存储器中。

在无线传感网络中，传感器和汇聚节点（数据处理终端）都必须低功耗运行，减少不必要的数据流量，降低在传输过程中能量消耗，这是保持器件小型化和延长电池寿命的关键，也是无线传感网络保持持久耐用所必不可少的一个特性。因此，对传感器数据选择有效的存储方式，是减少数据冗余的重要方法，不但可以减少数据冗余，而且可以延长电池寿命，还可以提高传感器节点数据处理过程中的反应速度。

发明内容

本发明解决的问题是在当前无线传感网络中汇聚节点在存储传感器数据时，产生大量的数据冗余，导致降低电池寿命和数据处理速度等一系列问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种基于无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法。汇聚节点对获得传感器数据类型分类，利用“时间序列文档模型”和“桶式文档模型”分别对时间序列数据流和事件驱动或触发类型数据进行存储，保存传感器数据，从而减少数据冗余，延长电池寿命，提高传感器节点数据处理过程中的反应速度。

一、体系结构

在无线传感网络中，基于无线传感网络中数据存储减少数据冗余的方法主要包括5个部分：时间序列传感器、事件触发传感器、汇聚节点、存储器、基站。如图1所示：