CN104053207A - 一种无线传感器网络空间查询方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络空间查询方法，该算法首先依据节点剩余能量及节点之间的连通性，选择有效的查询路线，然后根据最大剩余能量选择次查询节点分担信息收集与处理任务，以进一步降低查询路线上节点的能耗；最后利用位置路由协议，绕过节点之间的空白区域，将查询消息发送下去，保持查询路线的连通性，提高查询的成功率。通过提出的改进的EIWQE与IWQE算法进行仿真对比得知，查询成功率、查询遍及率和节点能耗的均匀度方面有了很大的提高。

Description

一种无线传感器网络空间查询方法

技术领域

本发明属计算机网络应用技术领域，具体涉及一种基于改进算法的无线传感器网络空间的查询方法。

背景技术

无线传感器网络由若干节点组成，这些节点可用于感应、存储和传递环境数据。所谓无线传感器网络的空间查询技术即是按照某种策略，查询处理一片区域内的环境信息。在森林、战场等环境下，受条件制约，很难补充节点能量，加之一些因素造成的某些节点能耗过大，节约与均衡节点能耗就成了空间查询技术需解决的问题。

目前，人们提出了一种基于树的时空聚集查询处理算法(Chen B，LiangW，Zhou R，et al.Energy-efficient top-k query processing in wireless sensor networks[C]//Proceedings of the19thACM international conference on Information and knowledge management.[S.I.]：ACM Press，2010：329-338)，它依赖于树形拓扑结构，当网络拓扑频繁变化时，维护树形拓扑的能耗较大。另外一种基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE(Itinerary-based Window QueryExecution)(Xu Y，Lee W C，Xu J，et al.Processing Window Queries in Wireless SensorNetworks[C]//Data Engineering，2006.[S.I.]：IEEE，2006：70)，其核心思想是沿一条或多条查询路线遍历查询区域的所有节点从而计算出最终的查询结果，查询路线根据网络拓扑动态生成，因而能有效地克服网络拓扑变化对查询处理的影响。但是该方法在特殊情况下也存在两个问题：(1)若查询路线上节点剩余能量过低，会导致节点失效，查询结果丢失；(2)消息传递时，相邻节点相距偏远，会导致通信传输中断。为了更好的使用IWQE进行无线传感器网络的数据查询功能，需要在实际应用中解决以上两个问题。

发明内容

本发明的目的是提供了一种解决现有技术所存在的查询路线上节点选择不当(节点剩余能量过低或查询节点相距偏远)而导致通信传输中断、查询结果丢失的EIWQE算法(增强型IWQE空间查询算法)，从而使得查询数据更加准确、可靠。

本发明的技术方案为：一种无线传感器网络空间查询方法，包括如下步骤：

步骤1，初始化无线传感器网络，确定查询区域，根据查询区域的形状，设定收集数据路线，使收集数据路线尽可能大的覆盖查询区域；

步骤2，从所述收集数据路线的起点开始，比较靠近收集数据路线相邻节点的剩余能量，选择剩余能量最高的节点作为最佳节点，并将所述最佳节点作为查询节点Q-node；

步骤3，所述查询节点Q-node对相邻节点进行广播查询，通过次查询节点DQ-node收集相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果，经过处理后将部分查询区域中的查询结果发送给所述查询节点Q-node；

步骤4，所述查询节点Q-node将处理后的部分查询区域中的查询结果发送到查询路线上的下一个查询节点，然后下一个查询节点再往下依次传递数据信息，直到路线结束，将所有的信息收集整理后，返回综合查询结果。

进一步，所述步骤3的具体工作步骤为：

a.查询节点Q-node将查询消息(包含查询区域、路线、查询字段等信息)广播至其相邻节点；

b.在查询节点Q-node周围节点中选择一个剩余能量最高的节点作为次查询节点DQ-node，然后次查询节点DQ-node接收相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果；

c.次查询节点DQ-node接收到相邻节点发送来的部分查询区域中的查询结果后，将所接收到的数据信息进行压缩处理；

d.次查询节点DQ-node将压缩简化后的数据信息发送给查询节点Q-node，在此过程中查询节点Q-node只进行了数据的传递，而不需要进行数据的处理。

进一步，所述步骤4中当出现查询节点之间的距离超过通信距离致使线路中断的时候，则通过位置路由协议GPSR增加中继节点来绕过中断区域，通过增加中继节点使查询节点的压缩信息经由其他节点传递到下一个查询节点。

除了上述4个步骤外，还包括将基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE和与增强型IWQE空间查询算法EIWQE进行对比验证的环节。

进一步，所述对比验证环节中通过失效节点数与查询区域大小两个方面的影响，分别对基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE与增强型IWQE空间查询算法EIWQE的查询准确率、查询遍及率和和节点剩余能量的标准差进行对比验证。

本发明的有益效果是：通过提出的改进的EIWQE与IWQE算法进行仿真对比得知，查询成功率、查询遍及率和节点能耗的均匀度方面有了很大的提高，具体体现为：

(1)以剩余能量为查询路线上节点选择基础。由于无线传感器网络节点的通信能耗最大，随着时间的运行，部分节点的能耗已经所剩无几。如果查询路线上选择这些节点，会耗尽节点能量，导致节点失效，查询结果中断。将节点的剩余能量作为查询路线上节点选择的衡量指标，将会降低节点失效的概率，增加查询成功率。

(2)通过增加中继节点，保证查询路线的连通性。当某个区域相邻节点间距超过通信距离时，利用位置路由协议(Greedy Perimeter Stateless Routing)，通过增加中继节点绕过该区域。通过增加中继节点，使节点的查询消息能够经由其他节点达到节点，可以保持查询路线的连通性。

(3)选择相邻节点分摊查询能耗，即在查询路线上节点的周围选择一个次查询节点，次查询节点负责接收查询路线上节点周围节点的消息，并进行数据的压缩处理；次查询节点接收周围节点发送来得数据，并将所接收到的数据进行压缩，将简化后的数据发送给查询路线上节点，在此过程只需要进行数据的传递，而不需要进行数据的处理，且减少了节点的信息传递能耗。

附图说明

图1IWQE算法示意图；

图2查询路线上节点的选择示意图；

图3IWQE算法中节点距离偏远导致通信中断示意图；

图4EIWQE算法增加中继节点保持路线连通性示意图；

图5IWQE算法中信息收集与处理任务由查询路线的节点承担示意图；

图6EIWQE算法中信息收集与处理任务由次查询节点承担示意图；

图7EIWQE算法流程图；

图8失效节点数对算法查询成功率的影响对比图；

图9失效节点数对算法查询遍及率的影响对比图；

图10失效节点对算法节点能耗的均匀度的影响对比图；

图11查询区域大小对算法查询成功率的影响对比图；

图12查询区域大小对算法查询遍及率的影响对比图；

图13查询区域大小对算法节点能耗的均匀度的影响对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的描述：

1、IWQE算法简介

对于空间范围查询，基于路线数据收集的空间查询算法IWQE算法首先利用位置路由协议将查询消息发送至查询区域内的一个节点，然后该节点沿着一条根据网络拓扑动态生成的路线收集查询区域内节点的数据。路线上的节点(查询节点)首先将查询消息(包含查询区域、路线、聚集函数和查询字段等信息)广播至其相邻节点(数据节点)；紧接着，数据节点收到查询消息后将其感知数据发送给查询节点，最后查询节点对本地的感知数据、从上一个查询节点接收到的部分查询结果和数据节点的感知数据进行聚集运算，生成新的部分查询结果，并将其发送给下一个查询节点，如此继续直到收集到查询区域内所有节点的感知数据。对查询区域内节点的感知数据进行聚集运算，计算出最终查询，最后利用位置路由协议将其返回至其查询节点。

如图1所示，节点S为查询消息发起的节点，这个节点接收到用户发送来的查询报文。节点S沿着节点R₁、R₂将查询消息发送到兴趣区域。在兴趣区域内，查询路线经过节点P₁～P₁₃，并将查询消息与查询结果向下传递。在查询消息在兴趣区域传递过程中，查询节点发送查询广播给其邻居节点。邻居节点按照收到的查询信息，收集需要查询的数据，并将数据返回给这些查询节点。最后节点P₁₃将查询消息与查询结果经由节点R₃和R₄返回给查询节点S。

IWQE空间查询算法，沿着一条或者多条路线遍历查询区域的所有节点有效克服了网络拓扑变化对查询处理的影响。但仍然存在以下几个不足的地方：

(1)查询节点的能耗过大。IWQE空间查询算法，路线的选择根据基于两点，一是最接近理想查询路线的点，二是延时最小的节点。由于无线传感器网络节点通信的能耗最大，随着时间的运行，有些节点的剩余能耗已经很小。并且由于查询节点需要进行信息的查询、收集和传递，节点能耗过大。因此对节点造成大量的能耗。如果还选择这些节点作为下一条查询节点，将造成整个系统能耗发生倾斜，影响整个无线传感器网络的生命周期。同时如果查询节点失效，查询结果将会丢失导致查询处理过程无法继续进行。

(2)当查询区域存在相邻节点间距超过通信距离时，无法得到正确的查询结果。在无线传感器网络中，由于传感节点的部署或是节点失效等问题，导致相邻两个有效节点之间的距离超过了他们的通信半径，这样节点信息就无法继续传递下去，最终查询消息失败。

2、本发明提出的优化算法EIWQE

该算法首先依据节点剩余能量及节点之间的连通性，选择有效的查询路线，然后根据最大剩余能量选择次查询节点分担信息收集与处理任务，以进一步降低查询路线上节点的能耗；最后利用位置路由协议，绕过节点之间的空白区域，将查询消息发送下去，保持查询路线的连通性，提高查询的成功率。

本方法根据无线传感器仿真工具OMNET++模拟无线传感器环境得出数据，并使用MATLAB对所得数据进行作图对比分析，本发明的具体步骤如下：

本发明的技术方案为：一种无线传感器网络空间查询方法，包括如下步骤：

步骤1，初始化无线传感器网络，确定查询区域，根据查询区域的形状，设定收集数据路线，使收集数据路线尽可能大的覆盖查询区域；

步骤2，从所述收集数据路线的起点开始，比较靠近收集数据路线相邻节点的剩余能量，选择剩余能量最高的节点作为最佳节点，并将所述最佳节点作为查询节点Q-node；

步骤3，所述查询节点Q-node对相邻节点进行广播查询，通过次查询节点DQ-node收集相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果，经过处理后将部分查询区域中的查询结果发送给所述查询节点Q-node；

步骤4，所述查询节点Q-node将处理后的部分查询区域中的查询结果发送到查询路线上的下一个查询节点，然后下一个查询节点再往下依次传递数据信息，直到路线结束，将所有的信息收集整理后，返回综合查询结果。

进一步，所述步骤3的具体工作步骤为：

a.查询节点Q-node将查询消息(包含查询区域、路线、查询字段等信息)广播至其相邻节点；

b.在查询节点Q-node周围节点中选择一个剩余能量最高的节点作为次查询节点DQ-node，然后次查询节点DQ-node接收相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果；

c.次查询节点DQ-node接收到相邻节点发送来的部分查询区域中的查询结果后，将所接收到的数据信息进行压缩处理；

d.次查询节点DQ-node将压缩简化后的数据信息发送给查询节点Q-node，在此过程中查询节点Q-node只进行了数据的传递，而不需要进行数据的处理。

进一步，所述步骤4中当出现查询节点之间的距离超过通信距离致使线路中断的时候，则通过位置路由协议GPSR增加中继节点来绕过中断区域，通过增加中继节点使查询节点的压缩信息经由其他节点传递到下一个查询节点。

除了上述4个步骤外，还包括将基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE和与增强型IWQE空间查询算法EIWQE进行对比验证的环节。

进一步，所述对比验证环节中通过失效节点数与查询区域大小两个方面的影响，分别对基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE与增强型IWQE空间查询算法EIWQE的查询准确率、查询遍及率和和节点剩余能量的标准差进行对比验证。

下面进一步就上述4个步骤的具体情况进行详细介绍。

为了实现更长的网络寿命，提高查询的成功率和查询遍及率，将节点的综合性能进行考虑，实现节点能耗的均匀分配，改进后的EIWQE算法的具体思路和特点如下：

(1)以剩余能量为查询路线上节点选择的基础。由于无线传感器网络查询路线上节点的通信能耗最大，随着时间的运行，部分节点的能耗已经所剩无几。如果查询路线上选择这些节点，会耗尽节点能量，导致节点失效，查询结果中断。将节点的剩余能量作为查询路线上节点选择的衡量指标，将会降低节点失效的概率，增加查询成功率。

如图2所示，节点c收到节点a、b、e发送的信息，将信息压缩处理之后发送到下一个查询节点Q-node。选择Q-node时，节点e、d、h和f都是备选节点。首先节点c先将剩余能量低于平均能耗节点的节点d去掉。然后按照查询路线与节点的时延，节点c选择节点性能更好的节点h作为Q-node，最后的查询路线为e-h-j-m-p。这样保护了能耗低的节点d，防止低能量的节点过早用完能量，增加节点的使用寿命。同时能降低传输路线由于节点能量耗尽至节点失效，最终导致传输路线断开，提升了网络的鲁棒性。

(2)通过增加中继节点，保证查询路线的连通性。当某个区域相邻节点间距超过通信距离导致线路中断时，利用位置路由协议(Greedy Perimeter Stateless Routing)绕过该区域，通过增加中继节点，使节点的查询消息能够经由其他节点达到查询节点，可以保持查询路线的连通性。如图3所示，查询路线由节点c传递到节点j时，节点j发送查询消息给相邻节点。可是节点j在查询路线上的相邻节点失效，且最近的下一个节点s距离节点j超过了传感器节点的通信范围，导致查询线路中断，查询消息不能正常返回。

若能够增加中继节点，使节点j的查询消息能够经由其他节点达到节点s，则可以保持查询路线的连通性。如图4所示，当节点j需要发送给下一个查询节点时，发现路线上没有可以传输的节点，路线上的节点s超过了节点j的通信范围。按照GPSR协议，由节点组成的多变型(如图4中的阴影部分)，节点将按照这个图形的轮廓传递信息。节点j将查询消息经由这个多边形的边界传递到节点s处。节点s收到查询消息，将查询消息经查询路线传递给下一个查询节点。图4中的查询路线改变，保持了查询路线上节点能够将查询消息传递给下一个查询节点，增加了查询的成功率。

(3)选择次查询节点分摊查询能耗。在查询节点周围，选择一个次查询节点DQ-node。如图5所示，查询路线上的节点c需要发送查询信息给周围节点，周围节点a、b与e收到查询信息后，这些节点感应周围需要采集的信息。节点c接收来自周围节点的信息，将信息压缩、处理后，将信息发送到下一个Q-node。对于节点c，发送查询信息能耗3*E_PT，接收数据能耗3*E_PT，压缩处理数据能耗E_d，以及将消息传递给下一个节点h的能耗E_PT。节点c所需消耗的总能耗为7*E_PT+E_d。传输路线上的节点能耗压力太大，容易造成节点c的失效。

如图6所示，在查询路线上节点c的周围选择一个次查询节点b，节点b负责接收节点c周围节点的消息，并进行数据的压缩处理。节点b接收节点a、e、c发送来的数据，节点b将所接收到的数据进行压缩，将简化后的数据发送给c。节点c，只需要进行数据的传递，而不需要进行数据的处理，且减少了节点c的信息传递能耗。节点c的能耗为3*E_PT。

EIWQE算法流程图如图7所示。初始化无线传感器网络，确定查询区域，根据查询区域的形状，设定收集数据路线，使收集数据路线尽可能大的覆盖查询区域；从所述收集数据路线的起点开始，比较靠近收集数据路线相邻节点的剩余能量，选择剩余能量最高的节点作为最佳节点，并将所述最佳节点作为查询节点Q-node；此后查询节点Q-node进行广播查询，收集其周围相邻节点的数据信息；通过比较相邻节点的剩余能量，选择剩余能量最高的节点作为次查询节点DQ-node；此时，次查询节点DQ-node进行信息的收集压缩处理，然后返回部分查询区域中的查询结果，将部分查询区域中的查询结果发送给查询节点Q-node；对处理后的结果连同查询消息发往下一个查询节点，直至完成全部路线。在选择路线时，若路线中断，则可以通过GPSR协议增加中继节点，保持查询路线的正常进行；路线选择结束返回的查询结果为综合查询结果，综合查询结果为全部查询区域中节点的查询数据统计结果。

下面给出仿真实验所依据的能耗计算公式：

假设E_TX为每个报文传输的能耗，且为常数。E_RE为接收每个报文的能耗。假设无线通信模块发送和接收1字节数据的能量消耗公式为E_TX＝α+γ×l^λ，E_RX＝β，其中γ＝10pJ/(bit·m²)，α＝45nJ/bit，β＝135nJ/bit，λ＝2，l为传输距离。我们假设一个节点传输报文时，并不是需要接收的节点才接收报文，所有在传递范围内的节点都接收报文数据。这部分占用了无线传感器网络中的大部分能耗。这样传递一个报文的能耗E_PT为：

$E_{\left(\mathrm{ij}\right)\mathrm{PT}}=E_{\left(i\right)\mathrm{TR}}+{\mathrm{\Σ}}_{x=1}^n{E}_{\left(x\right)\mathrm{RE}}---\left(1\right)$

上面E_(ij)PT是一个报文从节点i传递到节点j的能量消耗。E_(i)TR是节点i传递一个报文所消耗的能量，是节点i的所有相邻节点接收节点i所发送报文消耗的能量综合。这一阶段的能耗可以使用公式(1)算出。转发阶段的能量消耗E_INJ可以表示为：

E_INJ＝(I-1)*NP*E_(ij)PT     (2)

字母I表示的是从sink节点到目标节点之间的节点数量。NP表示一条查询消息在相邻两个节点之间所需要发送的报文的数量。在兴趣区域内泛洪消息给D个节点，需要NP*D次的传递。这样在传播阶段的能耗E_DIS为：

E_DIS＝NP*D*E_(ij)PT      (3)

在无线传感器网络中需要节点将信息收集，在聚合阶段需要D次传递才能将信息收集。每个节点将传递一次消息。报文中存在两个值，一个是从其他节点接收的消息的总和，还有一个是收到消息的个数。这样在聚合阶段的能耗E_AGR为：

E_AGR＝D*E_(ij)PT       (4)

在sink节点与目标节点之间有I个节点，返回阶段的能耗E_RES为：

E_RES＝(I-1)*E_(ij)PT     (5)

感应阶段的能耗不去计算，这样在无线传感器中处理一个空间查询所需要的能耗E_REQ为：

E_REQ＝E_INJ+E_DIS+E_AGR+E_RES     (6)

本发明使用无线传感器仿真工具OMNET++模拟无线传感器环境得出数据，根据所得数据使用MATLAB作图并分析。实验从带宽与节点数目两个方面的影响，分别对比了IWQE与EIWQE的查询准确率、查询遍及率和和节点剩余能量的标准差。参数如表1所示。

表1仿真参数设计

实验结果分析如下：

在实际环境如战场、森林等环境中，由于环境的恶劣，致使无线传感器网路中存在失效节点，这些节点影响着查询路线的正常进行。另一方面，用户关心的查询区域的大小随着用户的改变而改变。在不同的情况下，用户所关心的查询区域的大小不同，通过失效节点数与查询区域大小两个方面的影响，分别对IWQE与EIWQE的查询准确率、查询遍及率和和节点剩余能量的标准差进行对比验证。

A、失效节点数对算法的影响对比

本组实验对比IWQE与EIWQE算法在不同的失效节点下的查询成功率，查询遍及率与节点能耗的标准差。采用表1中的实验参数，实验结果如下。

(1)查询成功率

查询成功率定义为cs＝ct/zc，zc表示发送查询的总次数，ct表示能够返回的查询的次数。

由图8可知，IWQE与EIWQE的查询成功率都随着失效节点的数目的增加而降低。IWQE任意一个查询节点失效会导致查询结果的全部丢失且无法返回查询结果。所以IWQE算法的查询成功率随着节点失效数目的增多而急剧下降。而EIWQE算法降低了查询节点的发送与接收的工作，减少了查询节点的能耗，使查询节点更加稳定。且GPSR协议也能降低查询处理过程中断的概率，因而其查询成功率随着失效节点数目的增大较缓慢的下降。

(2)查询遍及率

查询遍及率的定义为zl＝cj/zj，其中cj表示查询区域内且被算法遍历到的节点数目，zj表示查询区域内的节点数目。

由图9可知，IWQE与EIWQE的查询遍及率都随着失效节点的数目的增加而降低。IWQE算法由于失效节点数目增加，造成相邻通信节点之间的的距离增大，节点之间不能通信，查询路线上错过一些有效节点。而EIWQE算法将GPSR算法加入其中，当失效节点增加时，EIWQE算法也能够借助边缘节点，达到距离偏远的节点，能够收集到数据。

(3)节点剩余能量的标准差

节点剩余能量的标准差定义为其中E_i表示每个节点的剩余能量，表示节点的剩余平均能量。该参数反映了节点能耗的均匀度，影响网络的寿命。

由图10可知，EIWQE算法的标准差明显低于IWQE的值。因为EIWQE将查询过程中节点需要消耗的能量分配给了其他节点，让其他节点处理查询节点本应该处理的过程，减小了查询节点的能耗。并且EIWQE算法在选择查询节点时也先以剩余能量为监测条件，增加了网络寿命。IWQE算法在查询过程中大量消耗了查询节点的能量，且没有考虑查询节点当前能量值，导致节点的能量耗尽较快。

B、查询区域大小对算法影响的对比

本组实验对比IWQE与EIWQE算法在不同的查询区域大小下的查询成功率，查询遍及率与节点能耗的标准差。采用表1中的实验参数，实验结果如下。

(1)查询成功率

由图11可知，IWQE与EIWQE算法的查询成功率随着查询区域大小的降低。且IWQE算法下降剧烈，EIWQE下降缓慢。这是因为随着查询区域的增大，算法执行过程中遇到的失效节点的概率增加。导致查询成功率下降。IWQE算法中，任意查询节点失效都会导致查询中止，而EIWQE算法降低了查询节点失效的概率，且有GPSR路由协议的参与，查询成功率大大增加。

(2)查询遍及率

由图12可知，EIWQE的查询结果质量平均要好于IWQE。因为EIWQE使用了GPSR路由协议，所以它的查询的范围相对优于IWQE。当查询区域小的时候查询区域内节点空间小，遇到间隔较远的节点的概率低。随着查询面积的增大，查询区域中会出现更多的距离超过通信距离的节点。这时EIWQE算法使用GPSR协议能绕过这些空白区域，将比较远的节点数据收集起来，提高了查询结果质量。

(3)节点剩余能量的标准差

由图13可知，EIWQE算法中节点能耗均分分配给了各个节点。将节点的剩余能量作为选择节点的衡量标准，大大降低了EIWQE节点的剩余能量的标准差。而IWEQ算法中查询节点能耗过大，导致网络能耗不均与，网络寿命减少。

本发明的主要贡献在于研究了无线传感器空间查询算法，在基于路线的IWQE算法的基础上提出了EIWQE算法。改进的EIWQE算法既对查询线路上的节点提出了一种更为合理的选择方式，又对查询节点的能耗进行了分担，使得无线传感器网络在同样的情况下获得了更高的查询成功率以及更长的网络寿命；此外，本发明还基于OMNET++平台对改进后的算法进行了仿真，并且对该算法与IWQE算法在查询成功率、查询遍及率和节点能耗的均匀度三个方面进行了对比分析。对比仿真结果表明，本发明提出的EIWQE算法在查询成功率，延长网络寿命方面较已有的查询算法均有明显的改进。

应理解上述实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种无线传感器网络空间查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，初始化无线传感器网络，确定查询区域，根据查询区域的形状，设定收集数据路线，使收集数据路线尽可能大的覆盖查询区域；

步骤2，从所述收集数据路线的起点开始，比较靠近收集数据路线相邻节点的剩余能量，选择剩余能量最高的节点作为最佳节点，并将所述最佳节点作为查询节点Q-node；

步骤3，所述查询节点Q-node对相邻节点进行广播查询，通过次查询节点DQ-node收集相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果，经过处理后将部分查询区域中的查询结果发送给所述查询节点Q-node；

步骤4，所述查询节点Q-node将处理后的部分查询区域中的查询结果发送到查询路线上的下一个查询节点，然后下一个查询节点再往下依次传递数据信息，直到路线结束，将所有的信息收集整理后，返回综合查询结果。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络空间查询方法，其特征在于，所述步骤3的具体工作步骤为：

a.查询节点Q-node将查询消息(包含查询区域、路线、查询字段等信息)广播至其相邻节点；

b.在查询节点Q-node周围节点中选择一个剩余能量最高的节点作为次查询节点DQ-node，然后次查询节点DQ-node接收相邻节点所返回的部分查询区域中的查询结果；

c.次查询节点DQ-node接收到相邻节点发送来的部分查询区域中的查询结果后，将所接收到的数据信息进行压缩处理；

d.次查询节点DQ-node将压缩简化后的数据信息发送给查询节点Q-node，在此过程中查询节点Q-node只进行了数据的传递，而不需要进行数据的处理。

3.根据权利要求1所述的无线传感器网络空间查询方法，其特征在于，所述步骤4中当出现查询节点之间的距离超过通信距离致使线路中断的时候，则通过位置路由协议GPSR增加中继节点来绕过中断区域，通过增加中继节点使查询节点的压缩信息经由其他节点传递到下一个查询节点。

4.根据权利要求1所述的无线传感器网络空间查询方法，其特征在于，还包括将基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE和与增强型IWQE空间查询算法EIWQE进行对比验证的环节。

5.根据权利要求4所述的无线传感器网络空间查询方法，其特征在于，所述对比验证环节中通过失效节点数与查询区域大小两个方面的影响，分别对基于路线的空间范围聚集查询处理算法IWQE与增强型IWQE空间查询算法EIWQE的查询准确率、查询遍及率和和节点剩余能量的标准差进行对比验证。