Quản lý thông tin khí hậu từ mạng cảm biến

I. Quản Lý Thông Tin Khí Hậu Tổng Quan Mạng Cảm Biến

Mạng cảm biến không dây đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực dân sự, bao gồm giám sát môi trường, môi trường sống, chăm sóc sức khỏe, tự động hóa nhà và điều khiển giao thông. Việc quản lý và xử lý thông tin thu thập từ mạng cảm biến là vô cùng quan trọng, đặc biệt khi dữ liệu được thu thập liên tục theo thời gian thực dưới dạng dòng dữ liệu (data stream). Dữ liệu này thường chứa nhiều nhiễu hoặc lặp lại. Do đó, cần có các biện pháp tiền xử lý để tiết kiệm tài nguyên lưu trữ và tăng tốc thời gian xử lý trước khi sử dụng lâu dài trong các ứng dụng hỗ trợ quyết định. Nghiên cứu này tập trung vào việc tìm hiểu, giới thiệu một hệ thống theo dõi thông tin về thời tiết và khảo sát các kiến trúc hệ thống ứng dụng công nghệ mạng cảm biến. Một số kỹ thuật xử lý và lưu trữ các dòng dữ liệu cảm biến theo thời gian thực sẽ được thiết kế để hỗ trợ các truy vấn liên quan đến dữ liệu biến đổi liên tục theo không gian và thời gian. Đặc biệt, nghiên cứu sẽ tìm hiểu và triển khai phương pháp xử lý dữ liệu cảm biến thu được với mục tiêu giảm dung lượng lưu trữ đồng thời vẫn đảm bảo độ chính xác về thông tin. Hiệu năng của phương pháp sẽ được đánh giá trong các truy vấn dữ liệu theo sự thay đổi về các điều kiện truy vấn liên quan tới không gian và thời gian. Sự tiến bộ của các mạng cảm biến và công nghệ phần cứng hiện đại đã mở ra tiềm năng cho các ứng dụng thế giới thực như giám sát địa vật lý, theo dõi vi khí hậu, giám sát ô nhiễm không khí, theo dõi chuyển động, theo dõi cấu trúc sức khỏe, theo dõi bệnh nhân y tế. Mạng cảm biến được tạo nên bởi một số lượng lớn các cảm biến, có khả năng thu thập và giao tiếp dữ liệu liên tục với nhau (như hình 1.1). Những cảm biến này được thiết kế để thu thập dữ liệu trong phạm vi một khu vực ứng dụng cụ thể (ví dụ: nhiệt độ, ánh sáng, âm thanh và áp suất), dữ liệu sau đó được truyền về một máy chủ bằng cách phối hợp với các trạm trung gian khác được đặt gần chúng.

1.1. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mạng Cảm Biến Khí Hậu

Trong môi trường này, dữ liệu cảm biến được định nghĩa như là siêu dữ liệu, bao gồm các thông tin không gian (địa điểm), các chi tiết kỹ thuật và các dữ liệu đo (ví dụ: dữ liệu cảm biến) cùng với thời gian [Bonn 2001, Yao 2002]. Những dữ liệu này được sử dụng để trả lời không chỉ truy vấn không gian và thời gian, mà còn cả truy vấn không gian thời gian. Để có được các kết quả của các truy vấn thì hệ thống ứng dụng thực hiện các hoạt động liên quan đến điều kiện không gian, thời gian, hoặc cả không gian thời gian. Theo đó, một giải pháp tốt cho vấn đề xử lý hiệu quả các truy vấn phức tạp liên quan đến không gian, thời gian hoặc cả không gian thời gian là cần thiết. Các loại truy vấn lịch sử chủ yếu là phân tích định kỳ hoặc thống kê các số liệu của luồng dữ liệu. Vì vậy, hiểu được các tính năng của dữ liệu trong mạng cảm biến là rất quan trọng đối với xử lý hiệu quả các truy vấn và cung cấp dịch vụ tối ưu theo các yêu cầu trong mỗi ứng dụng. Cho đến nay, nhiều công trình nghiên cứu về xử lý truy vấn dữ liệu trong mạng cảm biến và quản lý hệ thống mạng cảm biến đã được giới thiệu. Hầu hết trong số đó chủ yếu quan tâm đến các phương pháp xử lý truy vấn liên tục và quản lý dữ liệu trong mạng cảm biến theo hướng tiêu thụ năng lượng hiệu quả.

1.2. Cách Mạng Hóa Đo Lường Khí Hậu Với Dữ Liệu Thời Gian Thực

Mạng cảm biến được coi như là một cơ sở dữ liệu phân tán và cung cấp ngôn ngữ truy vấn khai báo. Để giảm tiêu thụ năng lượng trong các nút cảm biến đã có nhiều đề xuất để thực hiện như: kế hoạch truy vấn hiệu quả, giảm thiểu sử dụng tài nguyên trong hệ thống, tối ưu hóa truy vấn trung tâm, sử dụng cách tiếp cận xử lý truy vấn ước khoảng thu khi dữ liệu từ đó dữ liệu được yêu cầu tùy thuộc vào các truy vấn cụ thể. Mặt khác, một số nghiên cứu tập trung xây dựng những hệ thống tích hợp mạng cảm biến với hệ thống quản lý dữ liệu dòng (DSMS: Data Stream Management System), trong đó có xem xét hiệu quả của việc sử dụng năng lượng. Các mô hình hệ thống sử dụng kiến trúc proxy bao gồm cả thiết bị chạy bằng pin không chỉ các chức năng xử lý truy vấn trong mạng mà còn có các chức năng xử lý truy vấn lịch sử trong hệ thống quản lý dữ liệu dòng.

II. Thách Thức Quản Lý Dữ Liệu Từ Mạng Cảm Biến Khí Hậu

Trong vài năm qua, những thách thức chính trong mạng cảm biến chủ yếu là làm thế nào để dữ liệu đến từ mạng cảm biến phân tán với nguồn năng lượng hạn chế trên các nút. Trong những ứng dụng mạng cảm biến, hầu hết các truy vấn có thể được phân loại thành truy vấn trực tiếp thu dữ liệu và các truy vấn dữ liệu lịch sử đang được lưu trữ [Diao 2007]. Các truy vấn trực tiếp thu dữ liệu hữu ích cho hầu hết các ứng dụng giám sát phát hiện các sự kiện bất thường như cháy, giám sát theo dõi lở đất và giám sát môi trường sống. TinyDB và Cougar [Yao 2002] cung cấp ngôn ngữ truy vấn giống như ngôn ngữ truy vấn SQL, tập trung vào xử lý truy vấn liên tục cho các ứng dụng sử dụng trong mạng tập hợp và lọc các phương pháp với mức tiêu thụ năng lượng hiệu quả. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận này có một số hạn chế liên quan đến mặt ứng dụng như phát hiện mô hình đặc biệt và phân tích xu hướng lịch sử. Ví dụ như các ứng dụng quản lý hệ sinh thái, quản lý môi trường khí hậu, ô nhiễm không khí và quản lý nhu cầu tích lũy dữ liệu thu thập từ mạng cảm biến vào một cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu sau đó,… Trong khi đó, truy vấn dữ liệu lịch sử chủ yếu là khai thác trong một mạng cảm biến với sự hỗ trợ của các thiết bị cảm biến dựa trên flash được gọi là mạng cảm biến lưu trữ tập trung, nơi các nút cảm biến được trang bị dung lượng cao và tiết kiệm năng lượng lưu trữ flash cục bộ [Diao 2007].

2.1. Vấn Đề Năng Lượng Và Bộ Nhớ Trong Mạng Cảm Biến

Các nút cảm biến flash đều có thể duy trì một số lượng lớn dữ liệu lịch sử trong bộ nhớ của chúng. Ví dụ như xây dựng đa độ phân giải tổng hợp sử dụng sóng lăn tăn, dữ liệu sau đó được gửi proxy được chạy pin (ví dụ trạm cơ sở). Người dùng truy vấn dữ liệu đã được nén với khối lượng không gian thời gian ban đầu rất lớn mà vẫn có thể có được kết quả gần đúng từ dữ liệu tổng hợp đó. Theo [Aly 2008] trong mạng sự kiện có sử dụng lưu trữ dữ liệu tập trung có liên quan đến việc nhận diện lưu trữ tại các điểm được xác định trong mạng. Mặc dù cơ chế lưu trữ cho thao tác truy vấn lịch sử hiệu quả cao về năng lượng, nhưng liên quan đến chi phí truyền dữ liệu tổng hợp tới proxy và duy trì việc xây dựng các cấu trúc thực hiện truy vấn và phân phối các hoạt động truy vấn giữa proxy cũng như hệ thống ứng dụng vẫn đang là mối quan tâm lớn.

2.2. Bài Toán Lưu Trữ Dữ Liệu Lịch Sử Hiệu Quả

Khả năng duy trì dữ liệu thô trong bộ nhớ cục bộ của mỗi nút cảm biến sao cho chúng được sử dụng càng lâu càng tốt. Mục tiêu của nghiên cứu này là giải quyết các hạn chế của các nút cảm biến sao cho vừa tiết kiệm bộ nhớ cục bộ mà vẫn đảm bảo mức mất mát tối thiểu nhất của dữ liệu thô và hứa hẹn cung cấp đầy đủ thông tin để xử lý các truy vấn liên quan dữ liệu lịch sử. Cụ thể, nghiên cứu này được bắt đầu bởi bốn động cơ nghiên cứu như sau: Làm thế nào để quản lý dữ liệu trong bộ nhớ cục bộ của mỗi nút cảm biến có giới hạn về năng lượng một cách hiệu quả; Làm thế nào để duy trì dữ liệu lịch sử càng lâu càng tốt trong khi có thể tiết kiệm dung lượng lưu trữ của mỗi nút cảm biến; Làm thế nào để xử lý các truy vấn liên quan tới dữ liệu lịch sử trong hệ thống mạng cảm biến; Làm thế nào để phân tán các truy vấn cần phải xử lý ở trong mạng cảm biến hoặc trong hệ thống ứng dụng một cách tối ưu. Ví dụ để xử lý các truy vấn “Khu vực nào có nhiệt độ trung bình hơn 29 độ hơn 2 tuần qua?”, hoặc “Nhiệt độ trung bình mỗi ngày trong vùng A từ 01 tháng 03 năm 2014 đến 30 tháng 04 năm 2014 là gì?”

2.3. Cách Tối Ưu Truy Vấn và Phân Tích

Để giải quyết vấn đề này, với một tập các truy vấn được gửi tới hệ thống, chúng ta cần phân tích điều kiện truy vấn xem điều kiện đó có trùng lặp với các truy vấn trước đó không. Dựa trên phân tích điều kiện truy vấn này, những thao tác truy vấn nào bị lặp sẽ không phải xử lý lại nữa.

III. Giảm Dữ Liệu Ba Pha Bí Quyết Quản Lý Khí Hậu Hiệu Quả

Trong luận văn này sẽ tìm hiểu và triển khai kỹ thuật xử lý truy vấn lịch sử dựa trên kiến trúc proxy cho truy vấn phổ biến và phương pháp lưu trữ dữ liệu gần đúng tập trung đảm bảo việc tiêu thu năng lượng hiệu quả. Trong cách tiếp cận của luận văn, dữ liệu thô thu được sẽ phải trải qua một bước tiền xử lý trước khi được lưu trữ vào bộ nhớ của nút cảm biến. Cơ chế ba pha được áp dụng bằng cách tổng hợp một số bản ghi mà thông tin liên tiếp có giá trị khác biệt tương đối nhỏ trong một khoảng thời gian nào đó và thay thế chúng bằng một bản ghi có giá trị tương đối gần đúng nhất. Hoạt động này không chỉ giúp loại bỏ các bản ghi trùng lặp, mà còn giữ lại bản ghi có giá trị gần đúng trong các nút cảm biến, cung cấp đủ thông tin để có độ chính xác cao của các câu trả lời truy vấn.

3.1. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Cho Mạng Cảm Biến Tiết Kiệm

Ngoài ra, luận văn có đưa ra cách sử dụng proxy để xử lý dữ liệu và các truy vấn giữa mạng cảm biến và hệ thống ứng dụng. Proxy có nhiệm vụ phân tích những truy vấn có điều kiện truy vấn trùng lặp. Nhiệm vụ này được thực hiện với sự hỗ trợ của bảng lịch sử truy vấn trong đó có lưu siêu dữ liệu (metadata). Truy vấn nào chưa xuất hiện trước đó thì truyền vào mạng cảm biến, nếu đã xuất hiện trước đó thì hệ thống lấy kết quả từ hệ thống ứng dụng. Cơ chế hoạt động này không chỉ giải quyết việc trùng lặp trong truy vấn, mà còn cung cấp hoạt động thực hiện truy vấn trong mạng cảm biến và hệ thống ứng dụng một cách dễ dàng. Do đó, năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến sẽ được giảm.

3.2. Cơ Chế Hoạt Động Ưu Điểm Của Phương Pháp Giảm Ba Pha

Sơ lược luận văn có thể được tóm tắt như sau: Định nghĩa các khái niệm liên quan đến mạng cảm biến, lưu trữ cục bộ của một nút cảm biến và siêu dữ liệu được sử dụng trong việc xử lý các truy vấn lịch sử. Phương pháp giảm thiểu dữ liệu cảm biến được đề xuất để hỗ trợ việc quản lý các dữ liệu lịch sử trong lưu trữ cục bộ với chi phí năng lượng thấp. Nghiên cứu đề xuất thực hiện nén dữ liệu qua nhiều giai đoạn, dữ liệu gần đúng cuối cùng được lưu giữ trong các nút cảm biến dựa trên khoảng cách của các giá trị liên tục trong một số bản ghi đọc được từ cảm biến.

3.3. Tối Ưu Truy Vấn Xử Lý Trùng Lặp Hiệu Quả

Kỹ thuật xử lý truy vấn trùng lặp mang lại tính tối ưu trong việc truyền dữ liệu giữa các mạng cảm biến và hệ thống ứng dụng, tránh xử lý nhiều lần một thao tác truy vấn trùng lặp. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được đánh giá dựa trên một số yếu tố khác nhau như: độ chính xác của các dữ liệu thô được duy trì là bao nhiêu, khả năng lưu trữ là bao nhiêu bằng cách sử dụng chiến lược giảm thiểu dữ liệu và ảnh hưởng của proxy trong hệ thống mạng cảm biến như thế nào trong các xử lý truy vấn và tiêu thụ năng lượng.

IV. Tổng Quan Mạng Cảm Biến Giải Pháp Tiết Kiệm Năng Lượng

Trong mạng cảm biến, hầu hết các nghiên cứu quan trọng đều quan tâm đến nguồn tài nguyên hạn chế như tuổi thọ pin, dung lượng bộ nhớ và không gian lưu trữ của các nút cảm biến trong mạng. Vì vậy, xử lý các nút trong mạng như thế nào để việc sử dụng năng lượng được hiệu quả. Trong chương này sẽ tổng quan và phân tích các nghiên cứu trước đây trong mạng cảm biến với việc xem xét giảm chi phí năng lượng. Từ một điểm lưu trữ dữ liệu, mạng cảm biến có thể được định nghĩa như là một cơ sở dữ liệu phân tán, có nhiệm vụ thu thập các phép đo vật lý về môi trường, các chỉ số và phục vụ truy vấn từ người dùng và các ứng dụng khác từ bên ngoài mạng hoặc bên trong mạng [Bonn 2001, Madd 2005]. Cơ sở dữ liệu mạng cảm biến cho phép bất kỳ người dùng nào cũng có thể phát đi một truy vấn đến mạng cảm biến như một hệ thống cơ sở dữ liệu thông thường và nhận phản hồi từ truy vấn đó. Như vậy có thể coi mạng cảm biến như một hệ thống định tuyến dữ liệu trung tâm [Ratn 2003].

4.1. Cơ Sở Dữ Liệu Mạng Cảm Biến Phân Tán Hay Tập Trung

Có ít nhất hai cách tiếp cận dễ nhận thấy của một cơ sở dữ liệu mạng cảm biến như trong Hình 2.1(a) là cơ sở dữ liệu tập trung: Dữ liệu được chiết xuất từ mạng cảm biến theo cách xác định trước và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu nằm trên một máy chủ front-end duy nhất. Xử lý truy vấn trên cơ sở dữ liệu tập trung rất phù hợp cho các truy vấn được xác định trước trên dữ liệu lịch sử [Gane 2005]. Tuy nhiên, các nút gần điểm truy cập trở thành điểm nóng, là điểm trung tâm gây ra lỗi có nguy cơ cạn kiệt nguồn năng lượng rất nhanh. Để giảm tải dữ liệu truyền thông thì phương pháp này không tận dụng được lợi thế của dữ liệu tổng hợp, nhất là khi chỉ cần dữ liệu tổng hợp cho các thao tác xử lý. Bất kỳ truy vấn nào thì việc thiết lập tỷ lệ lấy mẫu ở mức cao tuy nhiên điều này lại là cản trở cho việc truyền thông trong mạng. (b) là cơ sở dữ liệu phân tán: Tiết kiệm năng lượng vì tỷ lệ truy vấn ít hơn so với tốc độ dữ liệu được tạo ra. Lưu trữ dữ liệu trong từng nút mạng và cho phép các truy vấn được lấy ra bất cứ nút nào trong mạng. Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu phân tán truyền thống không thích hợp cho mạng cảm biến quy mô lớn vì trong cơ sở dữ liệu phân tán truyền thống đã được giả thiết topo mạng được duy trì toàn cục [Madd 2003].

4.2. Cách Tiếp Cận Tiết Kiệm Năng Lượng Cho Mạng Cảm Biến

Cần thiết phải có kiến trúc để triển khai cơ sở dữ liệu mạng cảm biến. Kiến trúc này dựa trên hai tính năng: Tính năng thứ nhất: Thực hiện khai thác cơ sở dữ liệu trong mạng cảm biến khi người dùng hoặc một ứng dụng phát đi một truy vấn và truy vấn này được lưu hành trên mạng hoặc để tất cả các nút sử dụng tràn lan, hoặc là một tập các nút được hạn chế sử dụng trong một vùng địa lý. Để phản hồi lại truy vấn thì mỗi nút sẽ tạo ra bộ dữ liệu phù hợp, bộ dữ liệu này được định tuyến qua mạng và truyền tới đích đã phát truy vấn. Các công việc trong mạng xử lý dữ liệu tại mạng cảm biến là nền tảng để đạt được mục tiêu tiết kiệm năng lượng truyền thông trong mạng cảm biến. Tính năng thứ hai: Không giống như cơ sở dữ liệu truyền thống, cơ sở dữ liệu mạng cảm biến sẽ cung cấp kết quả gần đúng. Trong mạng cảm biến, tính khả dụng của dữ liệu có thể bị giảm do kết quả của sự mất mát thông tin khi có một thay đổi bất thường trong quá trình truyền thông hoặc bị lỗi nút.

4.3. Giảm Thiểu Chi Phí Truyền Thông

Liên quan đến câu trả lời của kết quả gần đúng thì đây một tính năng rất quan trọng trong mạng cảm biến được gọi là kết quả dòng, đặc biệt là sử dụng cho ứng dụng giám sát môi trường liên tục. Tính năng này sẽ cho phép hiển thị kết quả truy vấn một phần trong thời gian thực và cho phép người dùng tự động tinh chỉnh truy vấn trong mạng cảm biến. Tính năng này được gọi là tổng hợp trực tuyến và đã được đề xuất trong các tài liệu cơ sở dữ liệu lớn trên hệ thống hỗ trợ quyết định.

V. Mô Hình Lưu Trữ Dữ Liệu Khí Hậu Bí Mật Ẩn Sau Hiệu Quả

Một trong những thách thức chính trong mạng cảm biến không dây là việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu cảm biến hữu ích, được gọi là quản lý dữ liệu [Gane 2005]. Dữ liệu cảm biến hữu ích phụ thuộc vào từng ứng dụng và có ý nghĩa khác nhau trong các tình huống ứng dụng khác nhau. Ví dụ trong một ứng dụng theo dõi mục tiêu, người dùng quan tâm đến việc phát hiện và theo dõi các phương tiện di chuyển. Dữ liệu cảm biến hữu ích bao gồm phát hiện mục tiêu (nhãn thời gian và địa điểm) và theo dõi. Ví dụ trong một ứng dụng giám sát kết cấu, các nhà khoa học quan tâm đến phân tích dữ liệu thu được từ cảm biến liên quan tới không gian thời gian như độ rung đo được tại các điểm khác nhau của một tòa nhà. Để thực hiện nhiệm vụ này, dữ liệu về độ rung tương ứng với khoảng thời gian yêu cầu được thu thập và xử lý đối với phạm vi tòa nhà.

5.1. Lựa Chọn Mô Hình Lưu Trữ Phù Hợp

Có ba câu hỏi được đặt ra liên quan tới việc quản lý dữ liệu: Dữ liệu được lưu trữ ở đâu trong mạng? Nó được lưu trữ tại nút cảm biến cục bộ (lưu trữ cục bộ) hay phân tán trong hệ thống (lưu trữ phân tán) hoặc ở ngoài của mạng tại các trạm cơ sở (lưu trữ tập trung)? Làm thế nào để các truy vấn chuyển đến được lưu trữ? Có thể sử dụng các thuộc tính tìm kiếm để tăng hiệu quả như thế nào? Làm thế nào để giải quyết vấn đề về giới hạn lưu trữ tại các nút cảm biến?

5.2. Đa Dạng Phương Pháp Lưu Trữ Cho Dữ Liệu Khí Hậu

Để trả lời những câu hỏi này đã có bốn cách tiếp cận: Lữu trữ tập trung và tìm kiếm, Lưu trữ cục bộ và tìm kiếm địa lý, Lưu trữ cục bộ với chỉ mục phân tán, Phương pháp lưu trữ cục bộ với đa độ phân giải.

VI. Ưu Điểm Của Việc Quản Lý Dữ Liệu Khí Hậu Từ Mạng Cảm Biến

Về cơ bản, xử lý truy vấn trong một mạng cảm biến bao gồm cả các thuộc tính không gian và thời gian của dữ liệu cảm biến. Trong luận văn này, ngoài các truy vấn trên, những truy vấn lưu trữ có liên quan đến hai thuộc tính không gian thời gian và cả không gian thời gian cũng được xem xét. Nghiên cứu xem xét cách tiếp cận để lưu trữ và xử lý truy vấn trong cơ sở dữ liệu truyền thống, cơ sở dữ liệu cảm biến. Trong môi trường mạng cảm biến, có thể không áp dụng trực tiếp các kỹ thuật cơ sở dữ liệu hiện tại cho quản lý lưu trữ và xử lý truy vấn trong một hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống. Ngược lại với hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống, tính phức tạp của dữ liệu trong các ứng dụng mạng cảm biến như thuộc tính không gian, thời gian thay đổi trong thời gian thực, lưu trữ giới hạn tại mỗi nút cảm biến, pin thấp và hạn chế các ứng dụng khác cần phải được kiểm tra.

6.1. Tối Ưu Hóa Vị Trí Đặt Cảm Biến

Ví dụ nếu một truy vấn gửi tới mạng cảm biến có trùng lặp một phần nào đó về điều kiện truy vấn với truy vấn đã phát ra trước đó về không gian thời gian, trong trường hợp này tại các nút cảm biến không nên xử lý nhiều lần các tác vụ tương tự và đưa ra cùng một phản hồi. Chính như vậy tại nút cảm biến này sẽ phải tiêu hao năng lượng không cần thiết với những tính toán có thể tránh được. Để giải quyết các vấn đề của bộ nhớ lưu trữ cục bộ và xử lý truy vấn, ta khai thác dữ liệu tổng hợp với chương trình thích ứng để hỗ trợ truy vấn không gian, thời gian và các truy vấn có phạm vi đặc biệt về không gian thời gian một cách hiệu quả.

6.2. Sử Dụng Proxy Và Duy Trì Lịch Sử Truy Vấn

Đối với mục tiêu này, các proxy được triển khai trong hệ thống mạng cảm biến và các truy vấn lịch sử sẽ được duy trì. Để cho phép hệ thống thực hiện việc phân tán các truy vấn hợp lý nhất giữa mạng cảm biến và hệ thống ứng dụng, một số kết quả của các truy vấn được xử lý trước có thể được tái sử dụng. Proxy duy trì lịch sử truy vấn của người dùng trong cơ sở dữ liệu siêu dữ liệu. Khi một truy vấn được gửi đến, nó phân tích truy vấn theo không gian thời gian cùng với dữ liệu có sẵn để tái tạo lại truy vấn này sao cho tất cả các thao tác được đơn giản hóa và tránh các hoạt động không cần thiết.

6.3. Dữ Liệu Nhỏ Gọn Và Truyền Tải

Trong trường hợp phạm vi truy vấn của truy vấn trùng lặp với truy vấn xuất hiên trước đó thì sẽ được lấy trong hệ thống ứng dụng quản lý dữ liệu, ngược thì sẽ được gửi vào trong mạng cảm biến, như vậy xử lý truy vấn này sẽ được tối ưu hóa hơn. Đặc biệt, câu trả lời cho các truy vấn sẽ đơn giản và nhỏ gọn hơn về kích thước, làm thuận tiện và tối ưu hơn trong truyền tải dữ liệu giữa các nút trong mạng cảm biến hoặc giữa các hệ thống ứng dụng và mạng cảm biến.

Luận văn: Hệ thống quản lý thông tin khí hậu dùng mạng cảm biến

CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

CAM ĐOAN

DANH MỤC HÌNH VẼ

1. GIỚI THIỆU

1.1. Bối cảnh chung

1.2. Động cơ và định nghĩa bài toán

1.3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu

1.4. Bố cục của luận văn

2. TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN VÀ ỨNG DỤNG

2.1. Cơ sở dữ liệu mạng cảm biến

2.2. Mô hình lưu trữ dữ liệu cảm biến

2.2.1. Lữu trữ tập trung và tìm kiếm

2.2.2. Lưu trữ cục bộ và tìm kiếm địa lý

2.2.3. Lưu trữ cục bộ với chỉ mục phân tán

2.2.4. Phương pháp lưu trữ cục bộ với đa độ phân giải

2.3. Các cách tiếp cận xử lý truy vấn cho ứng dụng với mạng cảm biến

2.4. Quản lý hệ thống mạng cảm biến

2.4.1. Hệ thống xử lý tổng hợp dữ liệu bên trong mạng

2.4.2. Hệ thống dữ liệu lịch sử dài hạn

3. KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA

3.1. Bối cảnh và giả thiết

3.2. Dữ liệu cảm biến và cách lưu trữ

3.3. Phân tích các loại truy vấn trong mạng cảm biến

4. PHƯƠNG PHÁP GIẢM DỮ LIỆU BA PHA CHO MẠNG CẢM BIẾN

4.1. Loại bỏ các bản ghi trùng lặp

4.2. Khoảng cách giá trị dựa trên dữ liệu giảm

5. XỬ LÝ TRUY VẤN DỰA TRÊN PROXY

5.1. Chức năng của Proxy

5.2. Phân tích lịch sử của các truy vấn tại Proxy

5.3. Cơ sở dữ liệu siêu dữ liệu trong Proxy

6. CÁC THÍ NGHIỆM VÀ PHÂN TÍNH HIỆU SUẤT

6.1. Môi trường thí nghiệm

6.2. Hiệu quả lưu trữ thông qua cơ chế giảm dữ liệu

6.3. Độ chính xác của truy vấn

6.4. Hiệu quả của xử lý truy vấn bằng cách sử dụng Proxy và hệ thống thử nghiệm theo dõi khí hậu

TÀI LIỆU THAM KHẢO