In 2network Data Aggregation in W ireless Sensor Network
ZHENG Yong, YANG Zhi2yi, L I Zhi2gang, L I L ing
( College of Com pu ter S cience, N orthw estern Polytechnica l U niversity, X i’ an S hanxi 710072, Ch ina)
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计算机应用研究
2006 年
可能对环境进行感知或作为对其他节点产生的数据进行转发 的中继节点 。这些节点产生的数据有可能使网络发生拥塞 。 然而 ,传感器网络大规模密集部署的特点导致这些数据中的大 部分是无效的 ,因此可以在传送过程中处理数据 , 减少无效数 据 ,从而出现了网内数据融合的概念 。网内数据融合的主要思 想是 : 删除冗余 、 无效和可信度较差的数据 ,同时将来自不同节 点的信息结合起来进行融合处理 ,达到减少网络数据传输的数 据数量的目的 。这与传统的多传感器数据融合技术有所不同 。 传统的多传感器数据融合是对不同的知识源和传感器采集的 数据进行融合 ,以实现对观测现象更好的理解 。而无线传感器 网内数据融合主要是为了减少网络内的数据传输量 ,达到减少 能源的消耗 ,延长网络生命期的目的 。
量可以有效减少传感器网络的能源消耗 。本文主要介绍了如 何通过网内数据融合技术来减少网络通信量 , 提高能源有效 性 ,以达到增加网络生命期的目的 。
1 无线传感器网络中网内数据融合的概念
无线传感器网络的特点是传感器节点的电源能量有限 、 通 信能力有限 、 计算能力有限 、 与物理世界紧密耦合 、 大规模密集 部署 、 网络动态性强 。为了准确 、 及时地获取信息 ,必须依靠节 点间的协作 ,大量的 M EM S传感器节点只有通过低功耗无线 电通信技术连成网络才能够发挥其整体和综合作用 ,所以传感 器网络作为一个自治系统 , 涉及到定位及时间同步 、 协同信号 处理 、 通信模式及协议 、 网络容量 、 寿命 、 任务分配协调控制 、 自 适应性 、 中间件等诸多问题 。 无线传感器网络的某些应用 (如森林火灾监测 ) , 要求系 统生命期必须达到数月 , 甚至数年的级别 , 而传感器节点一般 由电池驱动 ,能源有限 (再生能源技术又不成熟 ,成本高 ,目前 还无法应用于微型传感器节点 ) , 且对于大规模与物理环境紧 密耦合的系统而言 ,更换电池补充能源的方式是不现实的 , 这 使得能源消耗成为确定系统生命期的最重要因素 。图 1 所示 为传感器节点在各种状态下的能量消耗情况 [ 1 ] 。由此可见 , 通信是能源的主要消耗者 。在 Berkeley Mote中 , 1bit数据传输 的能源消耗可以执行 800 条指令 [ 2 ] ,因此减少传感器网络的通 信量是延长网络生命期的主要手段之一 。 在传感器网络中主要有两种通信量 : 从用户到网络的查询 和从传感器节点到用户的感知数据 。每一个传感器节点都有
EADAT 算法是 M in D ing等人在 2003 年提出的基于剩
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能源使用起杠杆作用 ,其中拓扑相邻的节点有时会用多变性来 代替 。这种方法用于对不精确的节点能源的节省使用 。 应用级上融合操作是用整个网络作为对数据信息进行处 理的计算平台 [ 4 ] ,数据信息能够在将数据传送给用户萃取分 析前在网络内进行预处理 。例如接收节点对感知数据的最大 值有兴趣 ,那么若一个节点同时收到了两个感知数据的包 , 则 只需传送包含最大值的数据包 。 无线传感器网络中网内数据融合面临的挑战主要有 : ① 节 点能源有限 ; ② 多数据流的同步 ; ③ 数据的时间敏感特性 ; ④ 网 络带宽的限制 ; ⑤无线通信的不可靠性 ; ⑥ 网络的动态特性 。 因此 ,需要合适的数据分发策略来进行有效的网内数据融合 。
显得非常困难 。而且 ,无线传感器网络的动态特性导致节点状 态经常改变 。这就使建立合适的数据分发策略显得尤为重要 。

是 Chalermek Intanagonwiw at 等 人 在
2000 年提出的数据分发策略 。它是传感器网络基于属性命名
的数据分发策略 。 D irected D iffusion 在 Source 节点与 Sink 节 点之间根据启发式的分布式算法建立有效的通信路径 ,数据通 过这些路径向 Sink 节点汇聚 , 从不同 Source 节点产生的数据 在建立共享路径的中间节点上进行数据融合 。 尽管 D irected D iffusion是能源自适应的数据发送策略 , 但 是它只能在所选路径上进行随机的数据融合 ,显然这并不是最 优的方案 。因为一般来说 ,越早进行数据融合就越能更多地减 少网络内的数据通信量 [ 6 ] 。而在 D irected D iffusion 中 ,不同的
第 4期
郑 勇等 : 基于无线传感器网络的网内数据融合
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基于无线传感器网络的网内数据融合
郑 勇 , 杨志义 , 李志刚 , 李 凌
(西北工业大学 计算机学院 , 陕西 西安 710072 )
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摘 要 : 由于电池能量的限制 ,无线传感器网络设计的一个主要目标就是最大化网络生命期 。在传感器网络 中 ,网内数据融合是减少能源消耗的有效途径 。首先基于传感器网络的特点 , 描述了网内数据融合的概念和网 内数据融合的两个层次 ,重点阐述了在无线传感器网络中网内数据融合的几种数据分发策略 , 并分析了数据的 最大延迟时间 T 在各个融合节点上的分配对网内数据融合的影响 。 关键词 : 无线传感器网络 ; 网内数据融合 ; 生命期 中图法分类号 : TP393 文献标识码 : A 文章编号 : 1001 23695 ( 2006 ) 04 20243 203
无线传感器网络 (W ireless Sensor Network ) 是众多具有通 信、 计算能力和感知能力的传感器通过无线方式连接 , 相互协 作 ,同物理世界进行交互 ,共同完成特定的应用任务 。随着传 感技术 、 通信技术和计算机技术的飞速发展 , M EM S技术的日 益成熟与完善 ,以及它在科学 、 医疗 、 商业 ,国防等领域所具有 广泛的应用前景 ,使无线传感器网络作为一项新型的信息技术 日益受到国内外的高度重视 。 与 Internet技术相似 ,无线传感器网络最初也是由美国军 方提出来的 ,在战场监测等领域具有非常重要的应用 (如友军 兵力 、 装备 、 弹药调配监视 ; 战区监控 ; 敌方军力的侦察 ; 目标追 踪 ;战争损伤评估 ; 核 、 生物和化学攻击的探测与侦察等 ) 。目 前 ,无线传感器网络的应用已由军事领域扩展到其他许多非军 事领域 。在环境监测领域 ,传感器网络可以用于森林火灾的监 测、 环境的生物复杂性映射 、 洪水监测 、 精密农业等 ; 在医疗卫 生中 ,可以实现人体生理指标的远程监测 、 医院内医生和患者 的跟踪 、 药物管理等 ; 此外在家居自动化 、 车辆跟踪与控制 、 库 存管理控制 、 特定场景 (如博物馆 ) 智能化等诸多方面也具有 广泛的应用前景 。 无线传感器网络可能包含成千上万个感知节点 ,通过随机 散布的方式部署在感知环境区域 。传感器节点由电池驱动 ,能 源非常有限 ,而应用又需要较长的系统生命期 。因此 ,如何延 长无线传感器网络的生命期是目前的一个研究热点 。在无线 传感器网络中 ,无线通信是能源的主要消耗者 , 减少网络通信 收稿日期 : 2005 203 201; 修返日期 : 2005 204 228 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 60273086 )
GIT 算法是建立一棵融合树作为数据的传输路径 ,并在
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非叶子节点上进行数据融合 。首先 , 在第一个 Source 节点与 接收节点之间建立一条最短路径 , 然后其他的 Source 点逐个 连接到这个已经存在的树上的节点 , 并成为这棵树的一部分 。 非叶子节点在一段时间内接收到多个数据并延迟一段时间 ,然 后将这些收到的数据融合后发送 。由于网络的动态性 ,很可能 有多条路径能够被用来选择 。所以 ,就需要修剪掉不必要的或 效率较低的路径 。在这个分发策略中路径修剪的规则是 ,在相 应的事件或时间窗口内 ,被动地去除没有进行能源有效的数据 融合的邻居节点 。 这个算法与 D irected D iffusion 中的随机的数据融合相比 , 在网络中节点分布密度较小的情况下 ,达到的能源节省基本没 有太大的差别 ,但在节点密度较大的情况下可以节省更多的能 源 ,在理想的实验条件下甚至可以节省 45%的能源 。这样就 大大地延长了网络的生命期 。
Abstract: A p rim ary goal in the design of w ireless sensor networks is lifeti m e maxi m ization, constrained by the energy capaci2 ty of batteries . O ne effective method to reduce energy consump tion in such networks is in 2netwo rk data aggregation. This paper expatiates the concep t of in 2network data aggregation and t wo aggregation levels based on the characteristics of the w ireless sen2 so r network firstly . Then show s several data dissem ination schemes related to the in 2network data aggregation, and analyzeit how maxim um delay T fo r data delivery affect the result of the in2net work data aggregation when it is allocated to each aggrega2 tion node. Key words: W ireless Sensor N etwork; In 2network D ata A ggregation; L ifeti me