路由信息的存储和查询
在参考文献中，作者提出了在无线传感器网络中实现带有语义的路由，其具体方法是在每个节点存储了一个语义检索表，检索表的每一点对应一个区域分类。每个节点只存在有限的几个区域分类或称为“路由可能”。这样，当发生包含足够属性的语义信息的路由查询输入时，节点调用自己的规则引擎，通过计算匹配到检索表中的某一点，并从其对应的区域信息获取通往该区域的下一跳的信息。这与本没计中的这种单步路径查询的方法有相似之处。本设计中也有这样的一种规则引擎，即下文所要介绍的Bloom Filter。所不同的是，在本设计中，检索表不是一个，而是多个;检索表中的元素不再指示区域或路由的类别，而是指示输入是否在当前路由表中;而且查询输人不是抽象的语义信息，而是人名、房间号或单位名称等这样的含有明确语义的地理空间标识。
下面可以看到，采用Bloom Filter不仅可以解决路由的分类和查询问题，而且可以进一步降低资源有限的无线传感器节点中的路径信息的数据量。进而在WiME的设计中，对每一个分组使用计数型Bloom Filter实现了路由信息的动态修改。下面介绍基本的Bloom Filter和计数型Bloom Filter这两种“规则引擎”。
BIoom Filter概念
Bloom Filter的概念最早是由B.H.Bloom于1970年提山的。已知一个集合S含有n个元素，每个元素可以是人名、网址或者某个编号之类的能被计算机识别的独有的一个或一组符号。我们定义一个含有m个元素的向量表v，v中的每个元素只使用1位表示，即每个元素只能表示为0或1。初始化v的每个元素为0。假设有k个独立的hash函数H1，…，Hk，映射范围为m。对S中的每个元素，将其进行hash变换后在v中对应的位置上置1。
如果要知道一个元素a是否在集合S中，可以参照图1对其进行k个hash变换，并查询v中对应的元素是否为1。如果k个对应元素均为1，就断定a在集合S中。
举例来说，如果S表示的是一个URL查找表，每个元素平均包含50个ASCII码，则直接存储需要400n位;而采用Bloom Filter存储，需要m位(m和kn同数量级)。由于hash函数的计算需要花费一定的时间，限制k的个数不会很大，使得存储空间大大缩小，所以这是一种用时间换取空间的办法。
最优情况下Bloom Filter的正向误检概率
从上面可以看到，集合元素个数n、hash函数个数k和向量表长度m是Bloom Filter的3个关键参数。BloomFilter中存在着这样一种情况，即虽然一个元素不属于集合S，由于hash函数的随机性，有可能k个hash变换在v中的对应元素均为1，从而该元素被误认为属于集合S。这种情况称为“正向误检(false positive)”。从概率上看，正向误检总是不可避免的。
将n个元素插入Bloom Filter表中后，每一位元素仍然为0的概率是(如无声明，下面均认为hash函数是均匀映射的)：
计数型Bloom Filter
在生成Bloom Filter表的过程中，不可避免地会出现映射到v的同一位置的情况，这在存在增删的情况下就会出现问题。如果一个元素从集合中删除，则其对应的Bloom Filter表中的元素都要从1变为0。那么，其他映射到该位置的元素在查询自身是否属于集合时，就不会得到正确结果，这称为“反向误检(false negative)”。计数型Bloom Filter可以解决这个问题，它将向量表中每个位置从1位表示改为多位表示。这样，添加操作中每映射到某一位置1次，该位置就计数加1;删除操作中时，该位置减1。计数位数决定了所能计数的最大值。
Bloom Filter的其他改进
除了计数型Bloom Filter，还有许多在尝试提出改进的Bloom Filter数据结构。探讨了非最优情况下m、n和k之间的相互关系;针对无线传感器网络中洪泛查询的特点提出了随空间域衰减的方式，其Bloom Filter向量表中置1的位会随着空间域的变化以一定概率清0，则Bloom Filer解码时就变成了统计k个hash函数对应位置上1的个数(个数越大可能性越大);参考文献[8]提出的拆分型Bloom Filter，针对反复增删最终导致最初设计的Bloom Filter表不可用的情况，提出将总表分割成多个子表来设计。
综合考虑，笔者仍然认为计数型Bloom Filter是简单、易用的，而且具有较好的性能。建议使用4位计数，但经过对计数位数的理论分析和实验验证，笔者最终采用了2位计数。这已经可以将进行反复增删可能造成的反向误检的概率降低到1.85×10-4。反复增删5396次，才会出现1次反向误检，对1000个节点这样的规模已经是够用的了。不过，对于这一问题的讨论已经超出了本文的范围，这里不再赘述。
