传感器网络中的数据聚合技术研究程文静��摘要：在传感器网络中，数据通信消耗了网络的大部分能量。因此，如何使数据在本地进行计算或各种方式的聚合以减少数据通信量成为无线传感器网络中数据处理工作的核心技术之一。讨论了几种不同的数据聚合方法以及其中涉及的路由协议和聚合函数，并通过一系列定义的参数把它们比较和总结。关键字：传感器网络；数据聚合；路由协议；聚合函数：TB：Adoi：10.19311/jki.16723198.2017.21.096传感器网络中的数据聚合技术旨在把源节点或者中间节点上的多个数据合并在一起，形成高质量的信息，以此尽量减少网络中的通信量。在较早的研究中，网内聚合技术的着重于通信协议的设计，通过选择合并数据包的最优路径来实现。最近的研究中，出现了一些更高效的方法，提出了新的数据表达方式，并且能够支持更复杂的聚合功能。1影响网内聚合的因素网内聚合方法的主要性能指标包括生存时间、数据准确率和延迟时间。网络生存时间指定了直到a%的传感器节点死亡为止的数据传输的轮数，a由应用需求决定。总体来说，网络生存时间和能源效率是一致的，因此能效的提高可以延长网络生存周期。数据准确率取决于具体的应用，即网络设计的目的，路由方案和聚合算法的效率。延迟描述了数据传输和聚合过程中的延迟状况。它可以由数据包到达基站及在源节点产生数据的时间延迟来定义。网内聚合技术和三方面有关：路由协议、聚合函数和数据结构。在传感器网络中，网内聚合技术和路由方案是紧密结合在一起的，在目前已经开发出来的一系列协议中，“以数据为中心”的路由协议是比较重要的一种类型。该协议是基于查询的，由被查询数据的命名决定。它通过减少冗余、最小化消息的尺寸和数量来实现不同传感器节点之间的数据聚合，以此来节省网络能量，延长网络生存时间。数据聚合函数是网内聚合技术的另一个重要方面。它决定了如何根据具体需求来合并数据。这些函数包括去除冗余、求最大值max、求最小值min、求平均值average和一些复杂的函数，如求中间值median和整体值holistic。在本文中，通过两种主要的范例来考虑对这些函数的分类：无损耗和有损耗的聚合：无损耗聚合允许把单个数据项在一个较大数据包中连接起来，发送之后在基站可以把这些数据元素恢复出来，也就是说，没有数据会丢失。相反，对于有损耗聚合，在路由过程中存在数据值的合并，因此之后在基站中无法重建原始的数据元素。例如，对于大多数方法来说，min，count和average是有损耗的，因为数据值在路由过程中被进行了聚合操作，因此在整个查询过程中，聚合的数据元素的尺寸始终和原始数据的尺寸是一致的。也就是说，整体数据的尺寸大大的减小了。相反，函数median是无损耗的，因为数据聚合只有在所有原始数据都到达基站之后才能进行，因此在每个中间节点，多个小数据包中的数据元素被混合在一个较大的数据包中，没有数据尺寸的减小。冗余敏感性：对冗余不敏感的聚合如min和max不受冗余数据的影响，而对冗余敏感的聚合如sum和count，它们的最终结果受冗余数据个数的影响。除了上述提到的常见的聚合函数之外，还有一些关于旨在发掘传感数据相关性的其他聚合算法的研究。相关性为网内聚合的发展带来了重要的效率。影响网内聚合的第三个因素是存储、聚合或者传输数据的数据结构。一个数据结构的详细设计取决于应用程序的需要，目的在于用合适的方式表达不同传感器节点上的数据对于网内聚合技术来说，这三个因素都得考虑到。然而较早的研究主要集中在开发基于传感器节点特征、结构和应用需求的路由协议上。近期的研究更多地集中在聚合函数和数据结构上。2两种典型的数据聚合方式2.1基于水平路由的数据聚合DirectedDiffusion是数据聚合和“以数据为中心”的路由思想发展的里程碑。在这种方法里，数据以属性-数值对来命名。它提供了一个对应用程序有意识的路由方案，尤其适用于以下情况：有一个或多个下沉节点（注入查询的节点）将查询（任务）传播到网络中的所有节点，来获取特定信息（事件）。例如，“在接下来的T秒时间内，每I毫秒汇报一次区域R中的所有四条腿动物的估计位置”。一个传感任务的“兴趣”定义为一个属性...