[发明专利]一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法

说明书

本发明涉及一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法，针对无线传感网络中传感节点之间相互传输的高维数据，设计采用低维的局部敏感哈希指纹，有效降低了传感节点的传输能耗，增加了网络生命周期；而且本发明整个设计的分布式相似性查询方法，有效克服了传统数据查询过程中，向量计算量随维度增加呈现指数倍增的问题，解决了原始局部敏感哈希表数量需求过大的问题，提高了空间利用率；且相似性权重机制的引入，有效地剔除了非相似性数据，使验证过程中需要验证的数据量变少，大大提高了算法的效率，并有效地提高了相似性查询的效率。

技术领域

本发明涉及一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法，属于无线传感网络下的相似查询技术领域。

背景技术

无线传感网络(Wireless Sensor Network，WSN)是当前在国际上备受关注、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域，被认为是21世纪最重要的技术之一。WSN系统通常包括传感器节点、汇聚节点和管理节点，大量传感器节点随机部署在监测区域，通过自组织的方式形成网络，负责收集监测区域的数据；汇聚节点收集传感节点的数据，经过数据整合，提交给管理节点；用户可以通过管理节点对传感器网络进行配置管理、发布监测任务以及收集监测数据。WSN将逻辑上的信息世界和客观上的物理世界融合在一起，它在工业、农业、交通、军事、安全、医疗、空间探测等众多领域都有着广泛的应用。

由于WSN的传感节点通常由电池供电，可用能量有限，因此能耗是WSN的一个重要问题，特别是在相似数据查询时，匹配所有节点的数据将消耗大量能量，缩短网络的生命周期。

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)是最近非常流行的一种相似性搜索算法，因其不错的搜索效率以及较强的高维适应性而被广泛应用于各个领域。其基本思想是通过一组特殊的哈希函数，对数据进行哈希，使距离近的点冲突的概率远大于距离远的点冲突的概率；在查询时，使用相同的函数，将查询点哈希到桶中，选取桶中数据作为候选点进行距离判断，最终确定相似数据。

传统LSH技术的主要问题是为了保证足够的召回率和精确率通常需要数以百计的哈希表，这就给索引的存储带来很大的压力，庞大的哈希表占用过多的内存，在海量文件系统中，LSH的应用遇到瓶颈。

发明内容

针对上述技术问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法，解决了无线传感网络的能耗问题，以及数据相似性查询的效率问题。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法，针对无线传感网络中各个数据项进行L组K维局部敏感哈希映射，构建各个数据项分别所映射的L组K维局部敏感哈希指纹值，即一个数据项对应L组局部敏感哈希指纹值集合，各组局部敏感哈希指纹值集合分别包括K维局部敏感哈希指纹值，L和K为预设整数值；所述分布式相似性查询方法包括如下步骤：

步骤001.针对查询数据项V_查询，获得其进行L组K维局部敏感哈希映射时，各组各维按预设切割宽度W进行分割取整前的映射值进入步骤002；其中，l＝1、…、L，k＝1、…、K，A_l,k和B_l,k为无线传感网络中各数据项进行L组K维局部敏感哈希映射时，各组各维所对应的随即参数，且无线传感网络中各个数据项之间所对应各组各维的A_l,k和B_l,k彼此对应相同，A_l,k为查询数据项V_查询对应第l组第k维局部敏感哈希映射时，与查询数据项V_查询维数相同，且每一维服从P稳态分布的随机高维向量；B_l,k为查询数据项V_查询对应第l组第k维局部敏感哈希映射时，属于[0,W]之间的随机数；