文档介绍：中国科学技术大学
硕士学位论文
无线传感网络中有效数据收集技术研究
姓名:仇雷杰
申请学位级别:硕士
专业:计算机软件与理论
指导教师:黄刘生
2011-04-25
摘要
摘要
无线传感网络是 21 世纪最具有发展前景的技术之一,它已被广泛地应用于
军事监控、医疗卫生、环境监测、紧急救援等领域。数据收集是无线传感网络
中最基本的功能之一。根据不同的应用需求,数据收集主要可分为有融合和无
融合两种不同的模式,有融合的数据收集即数据聚集。例如,在一些应用中(如
图像信息采集等),需要将每个节点的信息都传输到服务器,即无融合数据收集
模式;而在温度、湿度查询等应用中,尽管数据收集能满足这些应用的需求,
但往往会导致网络通信量过大与节点能量消耗过快,而数据聚集则可以采用数
据融合技术对传输数据进行融合处理,既能满足应用的需求,又能减少网络通
信量,从而实现节省节点能量消耗、延长网络生命周期的目的。本文的研究将
围绕上述两种不同的数据收集模式展开。
数据收集应用非常广泛,这也导致其对性能的要求也不尽相同。在持续的
目标跟踪、环境监测等应用中,节点能量有限且不易补充,因此,有效地延长
网络生命周期是数据收集的首要任务;而紧急救援、战场监控等应用需要对监
测区域进行实时监控,要求系统能够根据监测的信息做出最及时的反馈,因此
对数据收集的实时性要求较高,即低传输延迟也是数据收集追求的目标之一。
尽管目前已有不少的研究成果,但是这些研究大多侧重于某单一性能指标,而
较少关注多性能指标的折衷优化。
本文基于上述两种不同的模式,对数据收集中能量与延迟的平衡问题进行
了研究,研究内容主要包括以下几个方面:
1)已有的针对网络生命周期优化的无融合数据收集方法,往往存在着延迟
过高等问题。因此,本文首先针对无融合数据收集,研究了在保证传输延迟的
情况下,有效地延长网络生命周期的问题。我们从“加权”负载均衡的角度来
考虑该问题,提出了一个延迟受限的生命周期最大的数据收集算法—DCDR。
DCDR 算法首先构造生命周期近似最优的数据收集树,然后通过对延迟“瓶颈”
节点迭代处理来满足延迟要求,并通过剪枝优化技术来减少算法的时间复杂度。
实验结果表明,与无延迟约束的 MITT 算法相比,DCDR 算法能在保证网络传
输延迟的情况下,使其网络生命周期达到 MITT 算法的 90%左右。
2)在以往的数据聚集问题研究中,大部分都假设节点传输半径固定,然而
在实际的系统中,每个节点都有多个可利用的传输能级,由于拥有多个传输能
级,从而其传输半径是可变的。在本文中,我们首先分析了传输能级对网络生
命周期及传输延迟的影响,然后提出了一个有效的数据聚集算法(EDG)。EDG
算法首先对节点的负载变化进行估算,然后通过给每个节点分配一个权值来满
I
摘要
足延迟约束,并通过节点的路径优化与能级调整来实现能量有效性。实验结果
表明,与无延迟约束的 MLA 算法相比,EDG 算法能在不同的网络条件下,使
其网络生命周期保持在 MLA 算法的 53%以上;而与有延迟约束的 DCML 算法
相比,EDG 算法的网络生命周期提高了 10%左右。
本文的主要贡献及创新点如下:
1、在无融合数据收集方面,提出了一个延迟受限的生命周期最大化的数据
收集算法。该算法首先构造生命周期近似最优的数据收集树,然后通过对延迟
“瓶颈”节点的处理来满足延迟需求。
2、在数据聚集方面,针对实际系统中的节点模型,研究了网络生命周期与
传输延迟的平衡问题,并设计了有效的数据聚集算法。该算法通过路径优化以
及能级调整来实现能量有效性。

关键词:无线传感网络数据收集网络生命周期延迟
II
Abstract
ABSTRACT
Wireless work is one of the most promising operations in the 21st
century, and it has been widely used in military surveillance, health monitoring,
environmental monitoring, emergency rescue and other fields. Data gathering is one
of the most basic operations in wireless works. Depending on the
application requirements, data gathering can be divided into two