传感器网络数据不确定性管理与数据仓库生命周期设计

# 传感器网络数据不确定性管理与数据仓库生命周期设计 ## 1. 传感器网络数据不确定性管理 ### 1.1 基础概念 传感器数据的不确定性通常源于数据采集精度的固有局限，或是效率、电池寿命等因素的限制。以下是一些常见的导致不确定性的情况： - **测量仪器限制**：以使用 GPS 设备确定人员位置的移动对象应用为例，尽管 GPS 精度有了显著提高，但传感器报告的位置实际上只是一个近似值，实际位置可能围绕报告位置呈高斯概率分布。 - **电池功耗优化**：大多数传感器由电池供电，为了节省电量，数据通常以一定的合理速率进行采样，而非连续测量和传输。在采样间隔期间，应用只能根据早期样本估计数值，这就引入了不确定性。 - **传感器故障或数据处理误差**：如果怀疑某个传感器有故障或被破坏，应用可能只能部分信任该传感器提供的数据；此外，传感器输入经过处理（如视频数据的人脸检测）后，也可能产生不确定性。 传感器数据的不确定性可分为离散不确定性和连续不确定性两类： | 不确定性类型 | 描述 | | --- | --- | | 离散不确定性 | 数据项可以从一组替代值中选取一个，每个值可能与一个表示其为实际值可能性的概率相关联。 | | 连续不确定性 | 数据项可以在一个区间内取任意值，并且可能有一个相关的概率密度函数（pdf）来表示该区间内的概率分布。 | ### 1.2 处理模型 文献中提出了几种基于关系数据模型处理概率数据的模型，大多数模型只能处理离散数据，而 Orion 模型专门设计用于处理连续不确定性。在 Orion 模型中，不确定属性可以表示为带有相关 pdf 的区间或离散集合，通过将概率符号化为 pdf 而非枚举每个替代值，该模型能够处理连续分布。 ### 1.3 查询处理 数据的不精确性会直接影响查询结果的性质。在处理不确定数据的查询时，有以下几种方法： - **Future Temporal Logic (FTL)**：用于处理基于位置的查询，查询中可以使用 MUST 或 MAY 关键字。使用 MUST 关键字时，即使有很小概率不满足查询条件的对象也不会被包含在结果中；使用 MAY 关键字时，所有有哪怕极微小概率满足查询条件的对象都会被包含。 - **概率查询**：通过使用概率分布，可以对不确定数据的查询进行更定量的处理。查询可以增加一个概率阈值，只有满足查询条件的概率大于该阈值的对象才会被报告。 大多数研究人员采用了可能世界语义（PWS）来定义不确定数据查询的语义。在 PWS 下，一个包含不确定（概率）数据的数据库由众多概率事件组成，根据这些事件的结果，实际数据库是指数级数量的可能世界之一。执行查询时，概念上分为三个步骤： 1. 为给定数据生成所有可能的世界及其相关概率。 2. 在每个世界上执行查询（每个世界没有不确定性）。 3. 合并所有可能世界的结果，以获得原始查询的不确定结果。 ### 1.4 实现与索引 为了支持 PWS 处理不确定数据，系统需要定义数据库操作符的概率版本，并处理派生数据之间的依赖关系。不同的系统采用不同的方法来跟踪这些依赖关系，例如 Trio 系统的 Lineage、Orion 模型的 History 和 MauveDB 模型的因子表。 在索引方面，传统的索引结构（如 B + - 树和哈希索引）不适用于不确定数据。可以使用空间索引（如 R - 树或区间索引）对不确定属性进行索引，但这些索引结构不考虑概率信息。近年来，一些考虑数据概率分布的索引结构被提出，例如 Probability Threshold Index (PTI)，它通过引入 x - bounds 来实现更高效的剪枝。 ### 1.5 关键应用 传感器数据的不确定性几乎存在于所有传感器应用中。对于一些应用，忽略不确定性并将给定值视为传感器读数的合理近似是可以接受的；但对于另一些应用，如基于位置的服务和需要提供一定隐私程度的应用，必须处理数据的不确定性以提供正确的答案。 ## 2. 数据