自组织网络中基于动态路由树的网内数据聚集算法

数据聚集是自组织网络(Ad-hoc network)中的一个重要的数据操作。一些用于无线传感器网络的数据聚集系统,通常在网络节点中构建一个路由树结构,用于传感器感知的数据向基站节点的路由和数据在网内节点上的处理。路由树结构是一种用于网内数据聚集的简单通用的算法,但这些数据聚集系统中的路由树结构并没有为数据聚集作优化。提出一种基于动态路由树的网内数据聚集算法,通过对路由数据的动态重构和维护,解决自组织网络的节点动态变动问题,和树结构为数据聚集操作优化的问题。性能分析表明,动态路由树的创建和维护只需多项式级别的节点间的消息传递,为自组织网络中的网内数据聚集实现执行路径的优化。

基于动态分簇路由的网内数据聚集

数据聚集是无线传感器网络中的基本操作,聚集感测到的数据并发送到Sink节点。传感器网络存在能量约束,网内数据聚集技术可以减少传输的数据量,有效地节省能量。然而大部分的网内数据聚集都采用先发性(proactive)的路由协议,不能根据事件动态建立数据聚集结构。为解决这个问题,提出一种基于动态分簇路由的网内数据聚集算法(In-network Data Aggregation based on Dynamic-Clustering Routing,IDADCR)。该算法考虑节点与Sink节点距离、节点密度和节点剩余能量三个因素,进行簇头选择,实现簇内数据聚集。引入聚集距离的概念,提出了改进的最短路径树,实现簇间数据聚集。实验结果表明,该算法在动态网络环境中有效地降低了数据传输量,实现了网内数据聚集。