34、智能数据处理与控制技术：KNN查询与PHEV系统优化

智能数据处理与控制技术：KNN查询与PHEV系统优化

在当今科技飞速发展的时代，智能数据处理和高效能源利用成为了关键的研究领域。本文将深入探讨两个重要的技术方向：一是利用移动数据收集器进行K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）查询的智能处理；二是基于复合主导有向图的Petri网控制器在插电式混合动力汽车（PHEV）可旋转太阳能板系统中的应用。

1. K近邻查询的智能处理

在三维传感器网络中，KNN查询是一项重要的任务。为了实现成本高效的KNN查询，研究人员提出了一种利用智能移动数据收集器的方法。

1.1 模拟参数

在进行相关研究时，设定了一系列模拟参数，具体如下表所示：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 节点数量 (N) | 20 到 200 |
| 地形大小 (AT) | 1000 x 1000 和 2000 x 2000 |
| 无线电发射功率 | 15 dBm |
| k | 最近节点的数量 |
| c | 2.5 |

这里的地形是一个建筑物，节点分布在三维地形中。传感器在运行时进行邻居发现，但这不是处理KNN查询的必要条件，因为也可以在预路由阶段确定。传感器节点假设为静态，而移动数据收集器在平面上移动，X、Y坐标变化，Z坐标恒定。

1.2 边界估计算法评估

移动数据收集器将KNN查询传播到传感器网络中，并根据样本大小k计算边界区域。评估边界估计算法非常重要，因为计算出的边界区域需要至少覆盖k个传感器节点。评估结果表明，对于给定的样本大小k，估计的边界至少覆盖k个传感器节点，并