[发明专利]一种基于度自适应调整动态聚合树的方法

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域中的树的构造和数据聚合算法，具体涉及一种基于度自适应调整动态聚合树的方法，可用于提高无线传感器网络的生命周期和网络延迟。

背景技术

无线传感器网络是大量静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，如气味，振动，压力，光照，温度等，并报告给用户。

网络区域中部署的节点将监测到的信息以ad hoc方式发送到SINK节点，网络实际是以SINK为中心的，其他节点收集的数据都要直接或间接传送到SINK节点。密集部署的传感器节点在数据收集和传输过程中有大量冗余信息及重复数据，节点计算能耗远远小于传输消耗的能量，利用数据聚合技术来尽可能地减少数据传输的能耗，实现能量的有效利用。聚合过程中，节点根据聚合函数(逻辑与/或、最大值、最小值、均值等)对接收到的数据连同自身感知的数据聚合成固定大小的数据包然后传送到下一跳节点。根据节点采集数据在时间和空间上的相关性，对数据包进行聚合来减少冗余信息，减少通信过程中的不必要能量消耗。

最常用的方法是建立一棵以SINK为根的聚合树，每个节点接收其孩子节点发送来的数据，连同自己感知的数据聚合后一起发送给他们的父节点.在传感器网络中，SINK节点在收集数据时是通过反向组播树的形式从分散的传感器节点逐步将监测到的数据汇集起来，比较适合于网络中全局信息的聚合。由于树结构是支持网络连通性的最小的图结构，因此，基于树的数据收集协议有效保证网络的连通性和可靠性，具有保证QoS、容易实现高效的节能效果等优点，是目前研究的热点。

目前无线传感器网络树形路由方法在一定程度上减少网络能耗，延长网络生命周期。但是这些方法仍然存在以下一些缺点：

1、有些算法难于进行分布式实现，并且在考虑数据聚合时，数据在路径交叉节点进行聚合,由于传感器节点独立选择数据回传路径，路径交叉点是随机形成的，不能够实现数据的有效聚合。

2、大量数据包再向SINK传送的过程中由于链路状况、数据包等待时间以及聚合消耗时间的不同等，导致网络延迟的增加。

以上这些缺陷限制了无线传感器网络的性能，导致能耗增加，生命周期缩短和网络延迟增大。影响无线传感器网络应用性能。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提供了一种基于度自适应调整动态聚合树的方法，以实现数据在节点上的有效聚合，选择合适的聚合时机来延长网络的寿命和降低延迟，以提高无线传感器网络的性能。

本发明的技术方案是：建立了一种能量与延迟的权值模型，应用Kruskal算法建立了一棵最小树，首先基于非叶子节点的平均度对节点进行了度的调整，然后根据其剩余能量的大小对其分为红灯节点、黄灯节点以及绿灯节点并对红灯节点的子节点进行的自适应转移操作，最后我们通过对树建立权值以及更新的轮数做了研究，选取合适的参数运行此聚合树。节点采取聚合转发数据的方式将数据传送给下一跳节点直至SINK节点。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于度自适应调整动态聚合树的方法，在网络中具有网关节点SINK，以及无线传感器节点，所述方法包括以下步骤：

（1）在面积为S＝L×L的平面网络区域内，随机抛撒N个同构的无线传感器节点，将所述网关节点SINK布置在网络中心，其中，所述网关节点SINK用于接收并处理整个无线传感器网络收集的数据；

（2）根据节点的跳数、剩余能量的感知以及聚合系数，建立网络中节点间的权值模型：

（2a）计算网络中每个无线传感器节点的预跳数，假设无线传感器节点ii的通信半径为rad(i)，与SINK节点的距离为dist(i,sink)，定义hop_pre(i)为节点i的预跳数：

（2b）根据节点i的实际跳数以及网络中的最大跳数来定义聚合系数，定义hop(i)为节点的实际跳数，hop_max为网络节点的最大跳数，则节点i的聚合系数为：