无线传感器网络中的数据汇聚问题研究

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3、线传錶器网络中的教据汇聚巧颖研究》，是本人在导师指导下，在曲阜师范大学攻读博±口／硕±回学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除注明部分外不包含他人己经发表或撰写的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确的方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名；王＿吏曰期：作巧５曲阜师范大学研究生学位＂论文使用授权书□＂＂Ｖ＂）（根据学位论文类型相应地在划±《无线倍威器网络中的数据汇聚向颗研究》系本人在曲皇师范大学巧捷博口／硕±囚学位

4、期间，在导师指导下完成的博±口／硕古囚学位论文。本论文的研巧成果归曲阜师范大学所有，本论文的研究内容不得Ｗ其他单位的名义发表。本人完全了解曲阜师范大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权曲阜师范大学，可采用影印或其他复制手段保存论文，可公开发表论文的全部或部分内容。作者签名：曰期；次１＾年＞８＞曰导师签名日期：半别如０疫．Ｍ摘要摘要无线传感器网络（WSN）通常由大量体型微小、能量有限的传感器

5、组成，这些传感器部署比较密集。因而，同一区域可能被若干个传感器监测，从而网络会收集到许多重复的数据。另外，对同一区域的数据进行多次数据收集也会消耗不必要的节点能量。在这样的背景下，数据汇聚技术应运而生。数据汇聚技术可以解决许多问题，如汇聚函数、节点能量、延迟、数据的准确性等。本文重点研究最小化数据汇聚延迟问题，即在保证传感器发送的数据可以被接收者正确接收的前提下，尽可能的将网络中传输数据所用的时隙最小，从而保证传输数据的时效性。本文根据无线传感器网络中的两种干扰模型（协议干扰模型和物理干扰模型），分别对两

6、种模型下的延迟最小化数据汇聚问题进行了分析、研究。协议干扰模型是一种计算较简单的模型，在该模型下的数据汇聚问题研究已比较成熟。本文分析了协议干扰模型下的延迟最小化数据汇聚算法，并对该模型中存在的不足进行了讨论。物理干扰模型克服了协议干扰模型的缺点，它将网络中所有同时进行数据传输的节点造成的干扰都计算进来，使其得到的结果更加精确。因而对物理干扰模型下的研究也更有意义。针对物理干扰模型中的延迟最小化数据汇聚问题，我们提出了一个Hexagon-AS算法。我们的算法首先用六边形单元格把传感器节点所在的网络覆盖。其

7、次，划分网络，根据六边形单元格的位置将网络划分成层和段。然后，染色，将网络中的六边形单元格染成不同的颜色。最后，对拥有同一颜色的六边形单元格进行并发调度。通过上述方式，我们得到了一棵数据汇聚树和一个链路调度集合。网络中的传感器可以根据构造的数据汇聚树和链路调度集合进行数据的传输和汇聚。通过分析发现，该算法得到的延迟上界为O(m)，其中m为覆盖无线传感器网络的六边形的层数。为验证算法的有效性，我们做了仿真实验。该仿真的运行平台是matlab7.0，我们采用C语言进行编写。在该实验中，我们设定网络中传感器节点

8、的个数在100至1000之间，对不同参数下的汇聚延迟分别进行了实验比较。我们根据不同阶段数据传输距离的不同，给节点分配了不同的功率，既节省了节点的能量，又能保证数据的成功传输。通过理论分析和仿真比较发现，本文所提出的Hexagon-AS算法比现有的Cell-AS算法具有更小的延迟。关键词：无线传感器网络，数据汇聚，协议干扰模型，物理干扰模型，延迟最小化IAbstractAbstractWirelesssensornetwork