基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法及装置与流程

本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别涉及一种基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法及装置。

背景技术：

在无线传感器网络中，为了保证数据的准确性，大量节点密集布撒在网络中，部分区域的信息被多个传感器节点感知，从而在网络中产生冗余数据。若每个节点独立传输各自收集的数据，冗余数据会被无意义地重复传递，浪费了网络能量资源，并且缩短了网络生命周期。

在无线传感器网络的数据聚合中，相关技术中主要利用空间相关性，将节点划分成簇，一定程度上处理了冗余数据，降低了数据传输开销。但是，仅仅按地理位置划分成簇，由于簇内节点因随机分布，感知范围会相距较大，即簇内节点感知的数据相关性小，导致数据聚合质量降低。另外，相关技术中基于树形拓扑，在数据聚合方面，让中继节点作为聚合点，对收集到的所有数据进行处理，一定程度上减少了冗余数据，降低了能量开销。但是，数据从底层节点传到聚合点的过程中，大部分冗余数据并没有得到合理处理，而是被无意义地多次上传，增加了网络数据传输能耗。因此，相关技术存在一定缺陷，有待改进。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法，该方法可以降低数据传输能耗，并且提高数据聚合质量。

本发明的另一个目的在于提出一种基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法，包括以下步骤：根据无线传感器网络构建节点传输层次图；根据预设的聚集区域构建规则与感知重合率从最高层节点开始构建聚集区域；根据所述聚集区域发送无线传感器网络数据，其中，聚集点和独立点在传递数据的过程中优先选择非聚集点作为中继节点，再选择剩余能量高的节点作为所述中继节点。

本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法，在空间相关性的基础上，合理利用节点感知重合区域，选择聚集点形成聚集区域，聚集区域内节点的感知范围都存在较大的重合区域，从而使得聚集区域内的数据相关性高，聚集区域能够充分处理冗余数据，降低数据传输能耗，又因聚集区域内数据相关性高，在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量，简单便捷。

另外，根据本发明上述实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据无线传感器网络构建节点传输层次图进一步包括：初始化sink节点所在层次值为零，并且其他节点的层次值为空；由所述sink节点开始，依次发送hello消息，其中，所述hello消息包括节点的编号、位置坐标和下层节点的层数；根据收到所述hello消息的节点的层次值和所述hello消息得到每个节点的候选父节点集和邻居节点集；在所述每个节点的层次值不为空时，确定所述节点传输层次图构建完成。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述预设的聚集区域构建规则中，所述聚集点优先为所述聚集区域中的上层节点，下层节点都选择所述聚集点之后，并且所述上层节点的非聚集点优先选择候选父节点作为所述聚集点，其次将邻居节点作为所述聚集点，其中，数据只在一个聚集点压缩处理一次，处理后的数据在传向所述sink节点的路径中不以作为所述聚集点的节点为中继节点。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在收到所述hello消息之后，每个节点的层次值根据所述hello消息进行更新。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述感知重合率的计算公式为：

$OR=\frac{0.34{{\mathrm{ds}}_{ij}}^2}{R_s}-2.26{\mathrm{ds}}_{ij}+{\mathrm{\πR}}_s,$

其中，ds_ij为节点V_i和节点V_j的距离，(πR_s²)为节点的感知区域面积。

为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置，包括：第一构建模块，用于根据无线传感器网络构建节点传输层次图；第二构建模块，用于根据预设的聚集区域构建规则与感知重合率从最高层节点开始构建聚集区域；控制模块，用于根据所述聚集区域发送无线传感器网络数据，其中，聚集点和独立点在传递数据的过程中优先选择非聚集点作为中继节点，再选择剩余能量高的节点作为所述中继节点。

本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置，在空间相关性的基础上，合理利用节点感知重合区域，选择聚集点形成聚集区域，聚集区域内节点的感知范围都存在较大的重合区域，从而使得聚集区域内的数据相关性高，聚集区域能够充分处理冗余数据，降低数据传输能耗，又因聚集区域内数据相关性高，在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量，结构简单易实现。

另外，根据本发明上述实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述第一构建模块进一步用于：初始化sink节点所在层次值为零，并且其他节点的层次值为空；由所述sink节点开始，依次发送hello消息，其中，所述hello消息包括节点的编号、位置坐标和下层节点的层数；根据收到所述hello消息的节点的层次值和所述hello消息得到每个节点的候选父节点集和邻居节点集；在所述每个节点的层次值不为空时，确定所述节点传输层次图构建完成。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述预设的聚集区域构建规则中，所述聚集点优先为所述聚集区域中的上层节点，下层节点都选择所述聚集点之后，并且所述上层节点的非聚集点优先选择候选父节点作为所述聚集点，其次将邻居节点作为所述聚集点，其中，数据只在一个聚集点压缩处理一次，处理后的数据在传向所述sink节点的路径中不以作为所述聚集点的节点为中继节点。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在收到所述hello消息之后，每个节点的层次值根据所述hello消息进行更新。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述感知重合率的计算公式为：

$OR=\frac{0.34{{\mathrm{ds}}_{ij}}^2}{R_s}-2.26{\mathrm{ds}}_{ij}+{\mathrm{\πR}}_s,$

其中，ds_ij为节点V_i和节点V_j的距离，(πR_s²)为节点的感知区域面积。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的节点传输层次示意图；

图3为根据本发明一个实施例的感知覆盖区域示意图；

图4为根据本发明一个实施例的具有两个聚集区域的节点传输层次示意图；

图5为根据本发明一个实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法的流程图；

图6为根据本发明一个实施例的构建节点传输层次的流程图；

图7为根据本发明一个实施例的每层节点选择聚集点的流程图；

图8为根据本发明一个实施例的形成聚集区域的网络示意图；

图9为根据本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法及装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法。

图1是本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法的流程图。

如图1所示，该基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法包括以下步骤：

在步骤S101中，根据无线传感器网络构建节点传输层次图。

其中，在本发明的一个实施例中，根据无线传感器网络构建节点传输层次图进一步包括：初始化sink节点所在层次值为零，并且其他节点的层次值为空；由sink节点开始，依次发送hello消息，其中，hello消息包括节点的编号、位置坐标和下层节点的层数；根据收到hello消息的节点的层次值和hello消息得到每个节点的候选父节点集和邻居节点集；在每个节点的层次值不为空时，确定节点传输层次图构建完成。

具体地，首先将无线传感器网络(WSN)形象地表示为节点传输层次图，假设最底层节点的层次值最大，即层次最高，如图2所示。在本发明的实施例中，假设所有传感器节点的感知半径相同，记为R_s；通信半径相同，记为R_t，且R_t>R_s；节点感知数据大小相等，记为d；E_t表示传递单位数据消耗的能量；E_r表示接收单位数据消耗的能量。

在步骤S102中，根据预设的聚集区域构建规则与感知重合率从最高层节点开始构建聚集区域。

其中，在本发明的一个实施例中，感知重合率的计算公式为：

$OR=\frac{0.34{{\mathrm{ds}}_{ij}}^2}{R_s}-2.26{\mathrm{ds}}_{ij}+{\mathrm{\πR}}_s,$

其中，ds_ij为节点V_i和节点V_j的距离，(πR_s²)为节点的感知区域面积。

具体地，感知重合率(Overlap Rate of Sensing,OR)指两个或多个节点的重叠感知区域面积与一个节点的感知区域面积(πR_s²)的比率，可见形成重叠感知区域两个或多个节点具有相同的感知重合率。节点集{S，T}的感知重合率记为OR_{S,T}。如图3所示，A、B为具有重叠感知区域的两个节点，其所在圆为各自节点的感知区域，C所在区域为重叠感知区域，面积大小为S_C，则节点集{A，B}的感知重合率OR_{A,B}为S_c/πRs²。

节点感知重合率的详细计算过程如下：

设节点V_i和V_j的坐标分别为(x_i，y_i)和(x_j，y_j)，两节点的距离记为ds_ij，则ds_ij可表示为：

${\mathrm{ds}}_{ij}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2+{(y_i-y_j)}^2}---\left(1\right)$

另外，由可得重叠区域面积S_d可表示为：

S_d＝0.34ds_ij²-2.26R_sdsi_j+πR_s² (2)

则节点感知重合率OR可进一步表示为：

$OR=\frac{0.34{{\mathrm{ds}}_{ij}}^2}{R_s}-2.26{\mathrm{ds}}_{ij}+{\mathrm{\πR}}_s---\left(3\right)$

进一步地中，在本发明的一个实施例中，在预设的聚集区域构建规则中，聚集点优先为聚集区域中的上层节点，下层节点都选择聚集点之后，并且上层节点的非聚集点优先选择候选父节点作为聚集点，其次将邻居节点作为聚集点，其中，数据只在一个聚集点压缩处理一次，处理后的数据在传向sink节点的路径中不以作为聚集点的节点为中继节点。

另外，在本发明的一个实施例中，在收到hello消息之后，每个节点的层次值根据hello消息进行更新。

具体而言，聚集点(Gathering Node,GN)指聚集点对收集到的数据进行聚合处理，去除冗余数据。且GN一定为聚集区域(GA)的最高层节点，它属于且仅属于一个GA。聚集区域(Gathering Area，GA)包括聚集点(GN)和成员节点(SN)，SN只需将数据传到聚集点，聚集点进行压缩处理。网络内的一个传感器节点只会出现在一个聚集区域内，即候选父节点(Candidate Parent Node，CP)：某节点V_i的上层节点中能与其通信的节点均称为V_i的候选父节点，因此CP是一个节点集合。邻居节点(Neighbor Node，N)：某节点V_i的同层节点中能与其通信的节点均为V_i的邻居节点，同样，N是一个节点集合。独立点(Independent Node，IN)：与候选父节点和邻居节点的感知重合率均小于阈值OR_t的节点，称之为独立点。

举例而言，规则1.聚集点(GN)优先为聚集区域(GA)中的上层节点(候选父节点)；规则2.下层节点(L层)都选择聚集点后，上层节点(L-1层)的非聚集点优先选择候选父节点作为聚集点，然后再考虑作为聚集点的邻居节点；规则3.数据只在一个聚集点压缩处理一次，处理后的数据在传向sink的路径中尽量不以作为聚集点的节点为中继节点。

如图4所示，节点V₄作为GN，其所在的聚集区域记为GA₄，V₆、V₇作为GA₄的SN，则GA₄＝{V₄，V₆，V₇}。同样，节点V₁作为GN，其所在的聚集区域记为GA_V1，V₂、V₃作为GA₁的SN，则GA₁＝{V₁，V₂，V₃}。

在步骤S103中，根据聚集区域发送无线传感器网络数据，其中，聚集点和独立点在传递数据的过程中优先选择非聚集点作为中继节点，再选择剩余能量高的节点作为中继节点。

在本发明的实施例中，本发明实施例的方法(AggOR)中，选择上层节点中节点感知重合率高的节点作为聚集点，对其感知重合率超过一定量(即阈值OR_t)的节点作为成员节点，聚集点及其成员节点构成聚集区域。成员节点向聚集点传递自身数据，聚集点压缩聚合收集的数据以及自身数据，再将处理后的数据经中继节点传到sink节点。聚集区域能够充分处理冗余数据，降低数据传输能耗；又因聚集区域内数据相关性高，在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量。

下面以一具体实施例对本发明实施例的方法进行详细赘述。

图5为根据本发明一个实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法的流程图。如图5所示，本发明实施例的方法包括以下步骤：

步骤S501，进行初始化并构建节点传输层次图。

如图6所述，构建节点传输层次图的过程包括以下步骤：

步骤1.1：初始化sink节点所在层次L＝0，其他节点的层次L为空。

步骤1.2：首先sink节点向其他节点发送hello消息，hello消息内包含发送节点的编号、位置坐标(x,y)以及下层节点的层数NL＝L+1。

步骤1.3：收到hello消息的节点，记为V_i，若其存储的层次值L为空，则更新节点的层次值L＝NL，并将hello消息的发送节点加入V_i的候选父节点集CP_i，并发送hello消息；若其存储的层次值L等于NL，则将此hello消息的发送节点加入候选父节点集CP_i；若其存储的层次值L等于NL-1，则将hello消息的发送节点加入V_i的邻居节点集N_i。

步骤1.4：收到节点V_i发送的hello消息的节点执行步骤1.3，直到网络内所有节点的层次值不为空，节点传输层次图建成。

步骤S502，从最高层节点开始构建聚集区域，此过程遵循上述三个规则。

如图7所示，每层节点选择聚集点包括以下步骤：

步骤2.1：T_n时间，第n层(最高层次)节点计算与其候选父节点的感知重合率(OR_p)，开始寻找其聚集点(GN)。若第n层节点V_i计算得到的OR_p≥OR_t(OR_t为感知重合率阈值)，则OR_p对应的V_i的候选父节点就可以作为V_i的聚集点。V_i会向max{OR_p|OR_p＝OR_{vi,vj},OR_{vi,vj}≥OR_t,V_j∈CP}对应的节点V_j发送join消息，节点V_j收到消息后变为聚集点(GN)且形成聚集区域GA_j，此时GA_j＝{V_j，V_i}。若节点V_j还收到其他节点的join消息，则其他节点也加入聚集区域GA_j。

步骤2.2：T_n时间后第n-1层的非聚集点再做计算，优先选择上层节点为聚集点。从第n-1层节点至第2层节点，非聚集点的计算过程相同，以第n-1层(L＝n-1)节点计算过程为例。第n-1层的节点V_i的第一次计算是计算它与其候选父节点的感知重合率(OR_p)，若存在OR_p≥OR_t，则选择max{OR_p|OR_p＝OR_{vi,vj},OR_{vi,vj}≥OR_t,V_j∈CP}对应的V_j节点为聚集点；若不存在OR_p≥OR_t，则进行第二次计算，V_i计算与其邻居节点的感知重合率OR_n。若max{OR_n|OR_n＝OR_{vi,vk},OR_{vi,vk}≥OR_t,V_k∈N}×L>1，则选择对应的邻居节点V_k发送join消息。

步骤2.3：对于T_i时间内，i层没有加入聚集区域的节点，则作为独立点单独向sink节点传递数据。

步骤S503，聚集点和独立点在传递数据的过程中优先选择非聚集点作为中继节点，再选择剩余能量高的节点。

具体地，步骤3.1：聚集点或独立点向sink点传输数据时，中继节点的选择如下：若其候选父节点中存在一个或多个非聚集点，则优先选择剩余能量最高的一个非聚集点作为中继节点，向该中继节点传输数据；否则，从候选父节点中选择剩余能量最高的一个节点作为中继节点，向该中继节点传输数据。

步骤3.2：中继节点收到数据后，同步骤3.1，选择中继节点。

图8为本发明一个实施例的行程聚集区域的网络示意图。如图8所示，T₃时间，节点V₆、V₇作为最高层(层数L＝3)节点开始找聚集点，V₆、V₇分别计算其与候选父节点的感知重合率，得到OR_{V4，V6}>OR_t>OR_{V3，V6}，OR_{V4，V7}>OR_t>OR_{V5，V7}，所以V₆、V₇均向V₄发送join消息，V₄成为聚集点，且聚集区域为GA₄＝{V₄，V₆，V₇}。T₂时间，2层(L＝2)的非聚集点V₃、V₅寻找自己的聚集点。V₃计算其与候选父节点V₁的感知重合率，得到OR_{V1，V3}<OR_t，V₃再计算其与邻居节点V4的感知重合率OR_{V3，_V4}，因OR_{v3，v4}*L＝0*2＝0，所以V₃作为独立点向sink传递数据；V₅计算其与候选父节点V₂的感知重合率，得到OR_{V2，V5}>OR_t，所以V₅向V₂发送join消息，V₂成为聚集点，且GA₂＝{V₂，V₅}。T₁时间，1层(L＝1)的非聚集点V₁寻找聚集点，因候选父节点集中只有sink节点，V₁计算其与邻居节点V₂的感知重合率OR_{V2，V3}，因OR_{v1，v2}*L＝0*2＝0，所以V₁作为独立点向sink传递数据。

根据本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法，在空间相关性的基础上，合理利用节点感知重合区域，选择聚集点形成聚集区域，聚集区域内节点的感知范围都存在较大的重合区域，从而使得聚集区域内的数据相关性高，聚集区域能够充分处理冗余数据，降低数据传输能耗，又因聚集区域内数据相关性高，在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量，简单便捷。

其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置。

图9是本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置的流程图。

如图9所示，该基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置10包括：第一构建模块100、第二构建模块200和控制模块300。

其中，第一构建模块100用于根据无线传感器网络构建节点传输层次图；第二构建模块200用于根据预设的聚集区域构建规则与感知重合率从最高层节点开始构建聚集区域；控制模块300用于根据聚集区域发送无线传感器网络数据，其中，聚集点和独立点在传递数据的过程中优先选择非聚集点作为中继节点，再选择剩余能量高的节点作为中继节点。本发明实施例的装置10可以充分处理冗余数据，降低数据传输能耗，并且在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量，简单易实现。

进一步地，在本发明的一个实施例中，第一构建模块100进一步用于：初始化sink节点所在层次值为零，并且其他节点的层次值为空；由sink节点开始，依次发送hello消息，其中，hello消息包括节点的编号、位置坐标和下层节点的层数；根据收到hello消息的节点的层次值和hello消息得到每个节点的候选父节点集和邻居节点集；在每个节点的层次值不为空时，确定节点传输层次图构建完成。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在预设的聚集区域构建规则中，聚集点优先为聚集区域中的上层节点，下层节点都选择聚集点之后，并且上层节点的非聚集点优先选择候选父节点作为聚集点，其次将邻居节点作为聚集点，其中，数据只在一个聚集点压缩处理一次，处理后的数据在传向sink节点的路径中不以作为聚集点的节点为中继节点。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在收到hello消息之后，每个节点的层次值根据hello消息进行更新。

进一步地，在本发明的一个实施例中，感知重合率的计算公式为：

$OR=\frac{0.34{{\mathrm{ds}}_{ij}}^2}{R_s}-2.26{\mathrm{ds}}_{ij}+{\mathrm{\&pi;R}}_s,$

其中，ds_ij为节点V_i和节点V_j的距离，(πR_s²)为节点的感知区域面积。

需要说明的是，前述对基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合装置，此处不再赘述。

根据本发明实施例的基于感知重合率的无线传感器网络数据聚合方法，在空间相关性的基础上，合理利用节点感知重合区域，选择聚集点形成聚集区域，聚集区域内节点的感知范围都存在较大的重合区域，从而使得聚集区域内的数据相关性高，聚集区域能够充分处理冗余数据，降低数据传输能耗，又因聚集区域内数据相关性高，在保证数据准确性的情况下，提高数据聚合质量，结构简单易实现。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。