一种可扩展的无线传感网络数据聚合方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及无线传感网络领域，特别是设及可扩展的无线传感网络数据聚合方法 的设计。
【背景技术】
[0002] 无线传感网络（WirelessSensor化twork，WSN)由一组具备感知、通信和计算能 力的传感器节点组成，它的一个关键应用就是数据汇集，即传感器将数据（可能通过多跳 的形式）传送到汇聚节点上。在实际应用中，网络使用者经常关注的只是传感器节点测量 数值的一个特定函数值，而不是需要所有测量数值的原始值。网内数据聚合在提高传感网 络的容量方面发挥着重要的作用，是WSN节约能量的主要手段之一，原因是通信的能量消 耗要远远高于计算的能量消耗。因此，有必要针对汇聚节点关注的特定函数定义传感网络 的计算和传输数据的综合能力。各种数据聚合方法已被提出，它们或者基于集簇，或者基于 树结构。在数据聚合的应用中，如环境或栖息地监测，传感器周期性地感知数据并传送给汇 聚节点。当假设传输模式和网络拓扑不动时，通常可采用基于结构的方法，运种方法需要相 对小的维护开销。 本发明针对一般密度的WSN设计可扩展的聚合方法，旨在提高WSN的聚合吞吐量和汇 集效率的权衡。
【发明内容】
[0003] 本发明目的在于克服现有技术的不足，提供一种提高无线传感网络（Wireless Sensor化twork，WSN)数据聚合吞吐量的聚合方法。对于一般密度的WSN，聚合吞吐量会受 到两种因素的限制：孤立分支和密集分支。为了克服运两种限制，本发明的方法思路中提出 了 "针对密集分支的局部选点法和针对孤立分支的自适应弃点法"。 为此，本发明方法技术方案表征为： 一种可扩展的无线传感网络数据聚合方法，其特征在于，面向WSN的数据聚合，设计两 类基于拓扑结构的聚合方法：单一链接长度方法和复合链接长度方法。所述单一链接长度 方法：该方法是无层次的结构，由相同阶长度的链接构成。依据给定的汇集效率需求，在局 部区域选取一定数量的节点，W缓解密集分支限制的方法来提高网络的聚合吞吐量。所述 复合链接长度方法：该方法是层次化的结构，由多种不同阶长度的链接构成。依据给定的汇 集效率需求，从局部选取一定数量的节点并限制长跳的长度，W同时缓解两个限制的方法 来提高网络吞吐量。本发明通过设计运两种有效的方法，结合提出的"弃点"和"选点"的 方法理念，可W提高WSN的聚合吞吐量和汇集效率的权衡。特别地，结合单一链接长度方法 和复合链接长度方法，为一般密度的WSN针对可分完美压缩聚合函数，可W得到聚合吞吐 量和汇集效率间的最优权衡。同时，将分组编码技术引入到单一链接长度方法，W此进一步 提高聚合吞吐量和汇集效率的权衡。 本发明的目的主要是，考虑可分完美压缩聚合函数，设计高效可扩展的数据聚合方法， 结合"弃点"和"选点"的方法理念，提升吞吐量和汇集效率之间的权衡。
[0004] 针对具体的应用需求，比如，完全覆盖、k-覆盖、连通性等，节点的部署密度通常是 一个变化范围很大的变量。因此，本发明考虑一般密度的WSN，而不是像大多已有工作那样 考虑两个特例，即，随机密集WSN和随机扩展WSN。
[0005] 在针对随机WSN的基于结构的聚合方法下，网络聚合吞吐量主要受限于W下两个 因素：孤立分支和密集分支。孤立分支：在随机网络中，给定链接长度的上限，将存在一个 大连通分支，其中任意节点对可W通过一系列符合长度的链接连通起来。然而，可能有些点 远离（不属于运个连通分支），称作孤立分支。为了达到运些点，需要一些更长的链接从而 导致更低的链接速率。密集分支：给定一个确定性路由，在其链接的冲突图当中，可能有一 些团图的顶点数目非常大。从而，调度运些对应的边的过程将可能成为系统瓶颈。
[0006] 为了克服W上的限制，本发明设计两个有效的聚合方法W提高网络的吞吐量和汇 集效率的权衡。
[0007] 单一链接长度方法：该方法是无层次的结构，由相同阶长度的链接构成。依据给定 的汇集效率下界，在局部区域选取一定数量的节点，W缓解密集分支限制的方法来提高网 络的聚合吞吐量。
[0008] 复合链接长度方法：该方法是层次化的结构，由多种不同阶长度的链接构成。依据 给定的汇集效率下界，从局部选取一定数量的节点并限制长跳的长度，W同时缓解两个限 制的方法来提高网络吞吐量。
[0009] 在详细描述单一长度方法和复合链接长度方法之前，先给出：
[0010] 可达聚合吞吐量 一个吞吐量A(n)对聚合函数g。是可达的，如果存在一个聚合方法A。可W把任意泌WXW居诚"靖用时1'(4,,。）聚合到汇聚节点上得到縣(辦。*^^):，其中，
[0011] 汇集效率 记一个聚合方法为口(平?n))，其中， ?S(中耐E二柄，0 <i<n- 1}，WG(0,1]用来衡量汇集效率。 ?输入任意来自《(￥ ?切中的传感器的测量值巨说，在汇聚节点输出
?定义比率W为给定聚合方法Aw，,;掉(4^ ?的)的汇集效率。
[0012] 特别地，本发明考虑一类重要的对称函数，称之为可分完美压缩聚合函数。称一个 可分的函数为完美压缩，如果来自不同传感器的同一轮的测量值可W聚合成与原先长度相 同的新的数据。从而有W下运个引理。
[0013] 可分完美压缩聚合函数的压缩长度 对任意的可分完美压缩聚合函数gk，1《k《n，有I氣I= 0(m)，其中氣是函数gk的值 域。
[0014] 可扩展聚合方法 一个聚合方法Aw.,，口CF?均）是可扩展的，如果巫U，n) =AU，n)-W(n) = 0 (I)， 即AU，n) = 0(1)且W(n) = 0(1)，其中AU，n)是方法Aw,，口钟-蝴)下达到的吞 吐量。
[0015] 然后，本发明设计两个聚合方法：单一链接长度方法和复合链接长度方法。
[0016] 单一链接长度方法
[0017] 为了描述方便，首先给出下面定义和引理，
[001引机制网格 将一个义形K域呢如，a2)叫0,0!2分割成边长为5的小方格子，称生成的网格图为机制 网格，并记为lL(a,幻,巧，其中
表示格子的边与:^如,a2)边之间的最小夹角。
[001引基于机制网格
，0，》0来设计聚合方法Aw,。巧0F，n))。每个格子 中的节点数目的范围为[(I-^A)Inn，（1+^5)Inn]，其中￡4和e5是依赖于Z的满足表 格1中条件的常数。记左下角的格子为原点（〇,〇)，按照从左到右、从下到上的顺序给每个 格子一个二维坐标，即左上格子为（5，5 )，其中6 = 5如）=万而^ -1。不失一般性，假 设汇聚节点位于格子（5, 5)中。随机从每个格子中选取一个节点作为聚合站点，并仍旧 将聚合站点的集合记为进，则有r川二n/OlnsO,,令/e?表示格子（i，j)中的站点。 表格1相关常数的预设条件
[0020] 下面来具体介绍方法Aw.,, (.SC!J?n)).，
[0021] 局部聚合：在叫中的每个格子里，随机选取e-Inn个传感器节点（如果有），其 中，
.N轮的测量值W单跳的形式聚合到站点上；所有传输用一 个4-TDMA机制调度，如图3左。
[0022] 水平骨干聚合：每个聚合存储的N轮数据按从左至右的顺序W流水线的方式聚合 到相邻的聚合站点上；所有传输用一个9-TDMA机制调度，如图3右所示。
[0023] 垂直骨干聚合：第5列中的每个聚合站点存储的N轮数据按从下至上的顺序W流 水线的方式聚合到相邻的聚合站点上；所有传输用一个3-TDMA机制调度，如图3右所示。
[0024] 复合链接长度方法
[002引基于机制网格1*2 = 1(^^，〔八/1,;774，.^)来设计聚合方法沒%3^0;(；乎.扣^)，其中c〉0是一个满足 表格1中条件的常数。从每个非空的格子中选取一个节点作为聚合站点，构建聚合骨 干，如图2所示。称骨干上的聚合站点为骨干站点，称其他的聚合站点为外围站点。所有的 外围站点可W通过一个单跳传输接入骨干站点。
[0026] 对一给定常数K> 0,将机制网格分割成水平（垂直）长方块，其水平（垂直） 长度为"/w/A垂直(水平）长度为.卿二（Kinm) . 其中，w=Vn/(V^)。假设m/ (KInm)(表示长方块的数量）是一个整数。从而有
[0027] 引理 3 对任意常数C和K，若满足
则存在一个依赖于C和K的 常数放使得对所有水平（垂直）块，有至少堀?Ih奶条水平（垂直）聚合骨干，其中
[0028] 当聚合骨干建成之后，每个长方块的格子可W平均分配给風?化瓶条骨干。比方 说，可W将每个长