CN101316278A - 一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法 - Google Patents

Abstract

基于状态机的数据管理系统是一种无线多媒体网络数据查询管理方案，主要用于解决无线多媒体网络中数据采集以及数据处理问题。实现开发一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理系统，它应具有如下特征：查询任务由各种参数的组合封装而成，不同的查询应用对应于不同的参数组合；网络节点的功能由状态机控制，节点的功能决策依赖于当前所处的状态；一次查询任务由处于各个状态的多个节点协作的完成；整个网络在其生存周期内存在各个状态的节点，同一节点在特定时刻只能处于一个状态，节点的状态可以随着自身条件的变化而发生改变，从一种状态迁移到另一状态；各个状态的节点可以灵活的根据查询任务的时效性要求及精度要求做出路由选择策略。

Description

一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法

技术领域

本发明涉及一种无线多媒体传感器网络中的数据管理方案，主要用于解决无线多媒体传感器网络中数据采集以及数据处理问题，属于无线传感器网络应用及软件开发领域。

背景技术

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始在世界范围内出现。由这些微型传感器构成的传感器网络引起了人们的极大关注。这种传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知、采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽、准确的信息，传送到需要这些信息的用户。然而，随着监测环境的日趋复杂多变，普通无线传感器网络所获取的简单数据(如温度、湿度和光强)愈加不能满足人们对环境监测的全面需求，迫切需要将信息量丰富的图像、音频、视频等媒体引入到以传感器网络为基础的环境监测活动中来，实现细粒度、精准信息的环境监测。因而，近年来，对多媒体传感器网络技术的研究已引起了科研人员的密切关注。

无线传感器网络具有可快速部署、可自组织和容错性高的特点，它具有如下显著的特征。第一，数据中心：无线传感器网络感兴趣的是采集具有某种属性的数据，而不关心数据具体来源于哪个传感器节点；任何传感器节点既是数据源，又是转发节点。第二，数据的相似性：相邻传感器节点往往是对同一事件的监测，获得的数据具有相似性，可以进行数据的融合。第三，应用相关：中间节点针对具体应用的特点，对数据进行特定的融合、缓存和转发操作。第四，能量受限：传感器网络与传统的无线网络如Ad Hoc、蜂窝等有着显著的区别，传统无线网络考虑的首要目标是提供良好的服务质量和高效利用带宽，而传感器网络设计的首要目标是能量的高效使用，在完成任务的前提下尽量延长整个网络系统的生存期。多媒体传感器网络作为传感器网络的一种，除了具有这些特点以外，还具有显著的个性特点.具体表现为以下几个方面：(1)网络能力增强。由于大数据量音频、视频、图像等媒体的引入，多媒体传感器节点及网络能力(采集、处理、存储、收发、能量供应等方面)都有显著增强。(2)感知媒体丰富。音频、视频、图像、数值、文本以及控制信号在内的多种类型数据共存于多媒体传感器网络中。(3)处理任务复杂。传统传感器网络采集的数据格式单一、信息量少，因而处理简单，只需经过加、减、乘、除、求和、求平均值等运算，人们通过这些数值结果很难对监测环境形成全面认知，而多媒体传感器网络采集的音频、视频、图像信息丰富且格式复杂，我们可利用压缩、识别、融合等多种处理以满足多样化应用需求。

无线多媒体传感器网络查询处理一般可分为两个步骤：(1)将查询请求发布到查询任务所指定的目标区域中去；(2)从数据源节点上收集和处理信息。目前对无线多媒体传感器网络的数据查询的研究主要集中在对采集到的数据的处理上，最常用的信息处理技术包括压缩编码、过滤以及数据融合。考虑到多媒体传感器网络能量有限的显著特点，利用分布式网络中各级节点的不同处理能力，通过“在网计算”完成媒体信息压缩编码、特征提取、目标识别以及冗余信息融合等处理，将数据量小、信息量足的处理结果逐级上传。采用这些技术主要优化的是查询过程的第二个步骤，这在一定程度上减低节点传输负载，节约网络的能量，提高了网络处理和响应速度。但是因为没有有效的结合第一步骤对网络进行优化处理，在查询处理中不可避免的具有一些局限性。如网络节点能量消耗不均匀，负责运算处理的节点能量消耗较快，虽然整个网络总体能量得到了降低，但个别节点的耗能反而增加。同时，因为对于数据进行了融合处理，这必然要求牺牲一定的数据精度，并不适用于对数据精度要求较高的查询。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法，用于解决当前无线多媒体传感器网络数据查询中面临的传感数据量大，网络能量受限，节点存储空间有限等问题，并降低了无线多媒体传感器网络数据管理系统的开发和部署成本。

技术方案：本发明的一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法可以应用于现有的无线多媒体传感器网络。通过将状态机引入到无线多媒体传感器网络数据管理系统的开发中，其目标是通过节点在不同状态下的各自特点完成最适宜自己状态的相应功能，通过节点间的协作、各个功能的组合完成不同的查询任务。从而达到满足多种查询应用，充分发挥各节点的功能，节省网络整体能量，提高网络生存周期的目的。

实现一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法，它应具有如下特征：整个网络在其生存周期内存在各个状态的节点，同一节点在特定时刻只能处于一个状态，节点的功能决策依赖于当前自身所处的状态；节点的状态可以随着自身条件的变化而发生改变，从一种状态迁移到另一状态；各个状态的节点可以灵活的根据查询任务的时效性要求及精度要求做出路由选择策略。

本方案采用层次式的网络拓扑结构，每个区域存在一个簇头节点负责和基站通信，各区域内节点状态的划分依据于当前节点具有的能量和存储空间，网络中节点存在有以下四种类型的状态：

初始态：整个网络中节点的初始状态，也是节点的默认状态。

执行态：此种状态的节点负责执行查询任务，利用自身的传感器模块采集数据，直接的获取查询结果，并将结果传送至处于计算态或存储态的节点。

计算态：处于此种状态的节点负责对执行态节点传送过来的数据采用现有的压缩，融合算法进行处理，并负责将处理后的数据传送到簇头节点。因为需要进行大量的运算，因而此类节点需具有较高的剩余能量，节点数目依赖于区域节点总数目以及节点的剩余能量状况而有所不同，一般为区域内节点数目的10％至20％。

存储态：此种状态的节点每个区域中存在一个，负责存储本区域内各个节点的查询结果，因而处于该态的节点要求具有较大的存储空间，一般由该区域内具有最大剩余存储空间的节点担任。

整个无线多媒体传感器网络由处于这四种状态的节点加上簇头节点以及基站节点组成。本发明的实现基于现有的操作系统，如TinyOS，MantisOS等，主要有三个设计要点：簇内节点状态的划分、查询任务的发布以及查询结果的处理及返回。节点的状态划分采用时间片轮转的方式确定，在每个时间片内分别选举簇内处于计算态和存储态的节点，其余的节点则处于执行态，节点根据自身的剩余能量以及剩余存储空间的变化在四种状态中迁移，任意时刻任意节点只能处于其中一种状态，节点的状态迁移如图1所示。查询任务由服务器端通过基站以数据包的形式下发到目的节点，查询任务中明确了查询内容，查询的时效性要求以及需返回的查询精度等，目标节点根据查询任务的不同选择不同的路由策略，对查询精度要求较高的任务需求，目标节点将采集到的数据直接传送到簇头节点，并通过基站返回到终端显示出来，对于查询精度要求不是太高的任务则将采集到的数据传送到处于计算态的节点进行融合后再传送到簇头节点，对于时效性要求不高的查询任务则首先从处于存储态的节点中查询是否有符合要求的数据，有则将符合查询要求且时间最近的历史数据返回，没有再通过执行态的节点执行查询任务采集即时数据。

按照这种设计方案，无线多媒体传感器网络簇的划分要求以一跳距离为限，即处于同一簇内的节点均应满足一跳可达的条件，每个簇均有一个簇头节点负责本簇与基站的通信，簇内所有节点的查询结果均需通过簇头节点发送到基站。查询处理任务根据查询内容分为视频信息查询、音频信息查询等。根据目标节点的不同又可分为指定节点查询及区域查询，区域查询的任务通过簇内节点的协作完成，各个节点将采集到数据统一发送到计算态节点进行压缩、融合处理。查询处理任务根据查询的时效性要求分为当前信息查询和历史信息查询，对于即时信息查询，查询任务以数据包的形式发布到指定节点或指定区域(簇)内执行，执行态的节点采集到数据后首先根据精度要求决定是否需要发送到计算态节点，如果发送到计算态节点则将计算态节点融合处理后的数据发送到存储态节点，否则执行态节点直接将采集到的数据发送到存储态节点，存储态节点对收到的数据进行备份后将其发送到簇头节点，最后簇头节点将数据发送到基站通过终端显示出来。查询任务根据查询精度的要求分为精确查询和模糊查询，对于精确查询，执行态节点在采集到数据后直接将结果传送到簇头节点进行转发，对于模糊查询，执行态节点将采集到的数据传送到计算态节点进行压缩、融合处理，处理后的数据发送到簇头节点进行转发。

方法流程：

一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法所包含的步骤为：

步骤1).部署无线多媒体传感器网络，对网络进行分簇，每个簇选举出簇头节点负责和基站通信，置其余节点为初始态；

步骤2).簇头节点记录本簇内节点的地址信息；

步骤3).分别在各个簇内除簇头节点以外依据一定的策略选举出存储态节点存储查询结果，选举计算态节点计算处理数据，剩余节点作为执行态节点直接执行查询任务采集数据；

步骤4).处于各个状态的节点建立邻居列表，保存本簇内簇头节点、计算态节点、存储态节点地址信息；

步骤5).在步骤1)至步骤4)所部署好的网络中，设置时间间隔；

步骤6).按照时间片轮转原则，每隔一个时间片对整个网络进行维护，时间片到，转步骤3)执行，否则继续执行步骤7)；

步骤7).服务器终端接收用户输入的查询参数；

步骤8).对查询请求的参数进行分析，确定查询任务的时效性要求、精确性要求以及对查询结果表现形式的要求；

步骤9).按照查询请求的目标参数确定查询范围是单个节点查询还是区域查询，如果是单个查询，基站负责将查询任务发布到指定节点，否则将查询任务发布到指定的簇执行；

步骤10).按照查询请求中对数据精确性的要求将查询任务分为高精度查询和低精度查询；

步骤11).按照查询请求的时效性要求将查询任务分成即时信息查询及历史数据查询，此步骤是与步骤9)、步骤10)并行执行的，如果是历史数据查询转步骤13)，否则继续执行步骤12)；

步骤12).处于执行态的节点收到查询任务后进行数据采集，对于高精度查询，执行态节点将采集到的数据直接传送到簇头节点，转步骤18)，对于低精度查询，执行态节点将采集到的数据传送到本簇中的计算态节点，转步骤15)；

步骤13).处于存储态的节点收到查询任务后，在本节点的存储空间中查找符合查询要求的数据；

步骤14).在步骤13)中如果没有查询到符合条件的数据，则将查询任务发布到执行态节点进行即时信息查询，并转步骤12)执行，如果查询到符合条件的数据，则根据查询的精度要求，对于高精度查询将查询结果发送到簇头节点，并转步骤18)执行，对于低精度查询则将查询结果发送到计算态节点进行融合处理，继续执行步骤15)；

步骤15).处于计算态的节点收到查询结果后依据一定的压缩、融合算法对查询结果进行处理；

步骤16).对于步骤15)中处理后的数据，一份发往簇头节点作为查询结果返回给用户，转步骤18)，另一份发送到本簇的存储态节点进行备份，继续执行步骤17)；

步骤17).存储态节点收到处理后数据后，判断存储空间大小，如果有空闲空间，则直接将数据存储，如果空间不够，则按照先进先出原则对存储空间中的数据进行替换；

步骤18).簇头节点收到查询结果后，将数据发送到基站返回给用户；

步骤19).重复执行步骤7)至步骤18)执行新的查询任务。

体系结构：

图3给出了典型的按基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理方案设计出的查询处理系统体系结构，该体系结构分为两个部分：服务端器部分和节点端部分。服务器端部分包括查询参数解析模块和用户交互接口、查询任务发布接口。节点端部分包括查询结果返回接口以及执行态功能模块、计算态功能模块、存储态功能模块，这三个模块由状态控制模块统一控制。

下面给出这几个模块的具体说明：

查询参数解析模块：对由用户交互接口传入的查询参数进行解析，将查询需求封装成查询任务的数据包，通过查询任务发布接口发布到节点上。

执行态功能模块：对从查询任务发布接口传送过来的任务进行解析，根据查询的内容属性进行执行，将执行结果按照查询需求传送到计算态功能模块或查询结果返回接口。

计算态功能模块：对从执行态功能模块传送的过来的数据进行一系列的压缩、融合处理，将处理后的数据传送到存储态功能模块和查询结果返回接口。

存储态功能模块：对从查询任务发布接口传送过来的任务进行解析，根据查询条件执行查询功能，将查询结果按照查询需求传送到计算态功能模块或查询结果返回接口；对从计算态功能模块传送过来的数据进行存储备份处理。

状态控制模块：对执行态功能模块、计算态功能模块、存储态功能模块这三个模块进行协调，控制节点在这三个状态间转移。

有益效果：本发明方法提出了基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理系统的新型开发方法，以及使用该方法开发出的数据管理系统的体系结构。本发明使用状态控制节点的功能，具有如下一些显著优点，是目前其它无线传感器网络数据管理方案所不具备或不如的：

(1)实现功能的细分和提高查询效率：将查询任务分成数据采集、计算、存储等多个步骤，分布到多个节点协作的进行，摆脱了以往单个节点执行单个查询任务的模式。采用状态机的方法，将网络节点分成不同的状态，各状态的节点功能具有严格的分工，每个节点所执行的查询任务中的步骤均是最适应当前节点自身剩余能量和存储状况的部分，避免了资源的浪费和重复性工作，因而提高了查询效率。

(2)管理系统具有高度的灵活性和满足多种应用：查询任务采用参数组合的方式，封装成统一格式的数据包发布到节点。既可以提供实时性信息查询，又可以提供历史数据查询，既可以满足用户对数据精度要求高但时延要求不严格查询的需求，又可以满足用户对查询时延要求高但对数据精度要求不严格查询的需求，用户可灵活的根据自己的需要设置查询参数。

(3)降低了网络节点的耗能和延长了网络生命周期：节点自身的剩余能量是决定其状态的一个重要因素，而节点所执行的功能则是依赖于当前自身所处的状态的。当节点能量降低时，其状态会变迁到需要耗能较少功能的状态，因而，从整个生存周期看，整个网络各节点的能量是一个同步平均消耗的过程，不会因为某一个或某一部分节点能量的过分消耗而导致整个网络的失效，这一点是不同于其他的查询系统的。

(4)降低开发难度和提高部署效率：整个数据管理系统基于现有的操作系统，无需额外的软硬件支持，一次烧制到节点后，当应用发生改变时，无需重新烧制节点。由于避免了频繁地为所有传感器节点编译和烧制嵌入式机器码的过程，从而大大提高系统的开发和部署效率，减少了系统开发和部署的难度和费用。

附图说明

图1是数据管理系统的状态变迁示意图。表示节点各个状态之间的相互关系以及发生状态变迁的条件。

图2是数据管理系统应用部署示意图。表示使用本发明方法在应用部署时包括的组件示例。

图3是数据管理系统的结构示意图。表示本发明方法中一种典型的基于状态机的无线多媒体网络数据管理系统的体系结构。

具体实施方式

基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理系统开发过程具体如下：

步骤一：进行需求分析确定用户接口参数和查询任务定义。首先要根据需要完成任务需求，明确查询的输入接口形式及参数。查询的输入接口采用图形化界面提供给用户，提供给用户输入查询的参数，包括查询的目标节点或目标区域、查询的内容属性(视频、音频等)，查询的精确度(高精度、低精度)、查询的时效性(即时信息查询、历史信息查询)等；其次，确定查询任务的发布方式，查询任务通过基于不同的操作系统采用不同的数据包格式下发到目标节点或目标区域执行，如采用TinyOS操作系统部署无线多媒体传感器网络，则采用TinyOS数据包格式对查询的各项参数进行封装，再通过串口传送到基站，继而发布到执行节点；最后，确定查询结果的返回方式，查询结果仍然采用数据包对查询数据进行封装，通过基站返回到终端，终端对数据包进行解析后以图形化界面的形式显示给用户。

步骤二：建立网络拓扑及对各节点状态初始化。网络采用层次式分簇结构，采用现有的分簇算法，如LEACH、GAF算法等将整个网络分成若干簇，每个簇有一个簇头节点负责和基站通信，簇内的节点之间可以相互通信。簇头节点保存自己簇内节点的信息，簇内节点保存各自邻居节点的信息。初始时整个网络节点置为初始态。

步骤三：设计节点的状态设置及控制算法。这步是本方案的关键，节点所执行的功能依赖于当前其所处的状态，在网络的生存周期内按照时间序列划分成若干个时间片，在第一个时间片内按照一定的策略在每个簇内选举出计算态节点负责融合计算数据，存储态节点负责存储备份数据，执行态节点负责执行查询任务。状态选择策略如下：首先在网络初始化后，在每个分簇内除簇头节点外选举出剩余能量最高的一部分节点置为计算态，处于计算态的节点数量大约占整个簇内节点数量的10％至20％，然后在当前状态为初始态的节点中选择本簇内剩余存储空间最大的一个节点置为存储态，最后将剩余的初始态节点全部设置为执行态。完成对节点状态的设置后，按照状态控制算法对节点的状态进行维护，节点根据自身剩余的能量及剩余存储空间在各个状态间转换。算法如下：当轮转时间片到，簇内各状态节点重新选举出剩余存储空间最高的设为存储态，剩余能量最高的一定数量节点设为计算态，其余设为执行态，当节点由存储态跳转到计算态或执行态时，将清空自身存储空间的数据，当节点的能量过低无法工作时，将自动发送数据包通知用户补充能量。

步骤四：设计各状态节点的功能。节点的功能紧密依赖于当前节点所处的状态，各个状态执行的功能各不相同，通过各个状态节点的协作完成查询任务。首先设计执行态节点的功能，执行态节点收到查询任务后，根据查询的内容属性采集数据，采集后的数据根据查询精度属性的不同，将高精度查询数据直接发往簇头节点，将低精度数据发往计算态节点。其次设计存储态节点功能，存储态节点根据接收到数据包类型不同执行两种不同类型的任务，一类是数据备份任务，将接收到的数据存储到存储空间中，当存储空间不足时，采取先进先出的替换策略将最早存储的数据替换掉。另一类是数据查询任务，根据查询的内容属性在节点的存储空间中检索数据，检索到数据则根据查询精度要求将数据直接发往簇头节点或发往计算态节点进行数据处理，检索不到符合条件的数据则将查询任务转发给执行态节点采集即时数据。最后设计计算态节点功能，计算态节点收到采集的数据后，采取一定的数据压缩、融合算法对原始数据进行处理，这里的算法可采用现有的一些音频压缩编码，图片压缩算法，处理后的数据一份发往存储态节点进行保存，另一份发往簇头节点，以便传送给用户。

步骤五：在网络中部署基于状态机的无线多媒体网络数据管理系统应用的基础设施。如图2所示，一个典型的该类应用通常需要下面几个部件：

(1)服务器终端：提供图形化的操作界面供用户输入查询任务的各项参数；对查询任务的各项参数进行组合，封装成数据包并通过串口发往基站节点；对由串口传来的查询结果数据包进行解析，将用户需求的数据显示给用户，并将结果自动本存到本地的数据库中。

(2)带有多媒体传感模块的无线传感器节点：是无线传感器网络的网络站点，具有独立的计算、存储能力，而且可以与周围的其他传感器节点通过无线信道和无线协议进行无线广播通信，并带有多媒体传感器模块可以采集视频、音频信息。

(3)无线多媒体传感器网络管理基站：一个特殊的无线传感器网络节点，具有持续的电力供应，提供了与服务器之间的有线通信软硬件接口。

部署完基础设施之后还需加载无线传感器网络操作系统，如TinyOS、MantisOS等。在部署完硬件基础设施及软件系统后，就可以将按本发明方案所设计的基于状态机的无线多媒体传感器网络数据管理系统部署到服务端及节点上，开始其应用。

为了方便描述，我们假定有如下应用实例：开发一个用于楼宇视频监控的无线多媒体传感器网络数据管理系统，该应用的基本需求是提供给用户图形化的操作界面，供用户选择各种组合的查询请求参数，系统将其封装成查询任务发布到分布在各个房间、楼道的多媒体传感器节点，并将拍摄到的信息传到服务器终端显示给用户，从而实现对楼宇的监控。

具体实施方案为：

(1)部署网络，将多媒体传感器节点部署到楼宇中，节点配置有TinyOS操作系统，每个房间中的节点构成一个独立分簇，各有一个簇头节点负责和基站节点通信；

(2)对节点进行初始化，将数据管理应用系统节点端代码烧制到多媒体节点上，并运行服务器端代码，启动操作界面；

(3)节点端代码开始运行，在每个分簇中选取存储空间最大的节点设置为存储态，设置每个簇内能量最高的10％节点为计算态，将簇内其他节点置为执行态。

(4)对节点状态进行维护，在每个时间片内重新设置节点的状态。

(5)用户通过服务器端操作界面输入查询的各项参数，服务器端对参数进行分析，决定将查询任务发往某个房间的所有节点或某个房间的某个节点。

(6)对于历史查询请求，存储态节点查询本地存储的数据，有符合要求的数据则发往计算态节点进行融合处理(低精度查询)或直接发往簇头节点(高精度查询)，没有符合要求的数据，将查询任务转发到执行态节点进行即时视频信息采集；

(7)对于即时信息查询，执行态节点启动视频传感器模块采集信息，并将采集到的数据发往计算态节点(低精度查询)或簇头节点(高精度查询)；

(8)计算态节点收到各执行态或存储态节点传送过来的查询结果数据，对数据进行压缩、过滤及融合处理，将处理后的数据发往存储态节点进行备份，并同时发往簇头节点；

(9)簇头节点收到查询结果数据，将数据发往基站返回给终端；

(10)服务器端收到基站通过串口传回的数据，通过用户操作界面显示给用户，并同时保存到本地数据库中；

(11)用户对数据进行分析处理，并发送下次查询命令。

Claims (1)

1.一种基于状态机的无线多媒体传感器网络数据查询方法，其特征在于数据查询方法所包含的步骤为：

步骤1).部署无线多媒体传感器网络，对网络进行分簇，每个簇选举出簇头节点负责和基站通信，置其余节点为初始态；

步骤2).簇头节点记录本簇内节点的地址信息；

步骤3).分别在各个簇内除簇头节点以外选举出存储态节点存储查询结果，选举计算态节点计算处理数据，剩余节点作为执行态节点直接执行查询任务采集数据；

步骤4).处于各个状态的节点建立邻居列表，保存本簇内簇头节点、计算态节点、存储态节点地址信息；

步骤5).在步骤1)至步骤4)所部署好的网络中，设置时间间隔；

步骤6).按照时间片轮转原则，每隔一个时间片对整个网络进行维护，时间片到，转步骤3)执行，否则继续执行步骤7)；

步骤7).服务器终端接收用户输入的查询参数；

步骤8).对查询请求的参数进行分析，确定查询任务的时效性要求、精确性要求以及对查询结果表现形式的要求；

步骤9).按照查询请求的目标参数确定查询范围是单个节点查询还是区域查询，如果是单个查询，基站负责将查询任务发布到指定节点，否则将查询任务发布到指定的簇执行；

步骤10).按照查询请求中对数据精确性的要求将查询任务分为高精度查询和低精度查询；

步骤11).按照查询请求的时效性要求将查询任务分成即时信息查询及历史数据查询，此步骤是与步骤9)、步骤10)并行执行的，如果是历史数据查询转步骤13)，否则继续执行步骤12)；

步骤12).处于执行态的节点收到查询任务后进行数据采集，对于高精度查询，执行态节点将采集到的数据直接传送到簇头节点，转步骤18)，对于低精度查询，执行态节点将采集到的数据传送到本簇中的计算态节点，转步骤15)；

步骤13).处于存储态的节点收到查询任务后，在本节点的存储空间中查找符合查询要求的数据；

步骤14).在步骤13)中如果没有查询到符合条件的数据，则将查询任务发布到执行态节点进行即时信息查询，并转步骤12)执行，如果查询到符合条件的数据，则根据查询的精度要求，对于高精度查询将查询结果发送到簇头节点，并转步骤18)执行，对于低精度查询则将查询结果发送到计算态节点进行融合处理，继续执行步骤15)；

步骤15).处于计算态的节点收到查询结果后依据压缩、融合算法对查询结果进行处理；

步骤16).对于步骤15)中处理后的数据，一份发往簇头节点作为查询结果返回给用户，转步骤18)，另一份发送到本簇的存储态节点进行备份，继续执行步骤17)；

步骤17).存储态节点收到处理后数据后，判断存储空间大小，如果有空闲空间，则直接将数据存储，如果空间不够，则按照先进先出原则对存储空间中的数据进行替换；

步骤18).簇头节点收到查询结果后，将数据发送到基站返回给用户；

步骤19).重复执行步骤7)至步骤18)执行新的查询任务。

Images