[发明专利]一种基于最小生成树的数据聚合方法

说明书

技术领域

本发明属于无线传感器网络技术领域，涉及一种无线传感器间数据聚合方法，具体是一种基于最小生成树的数据聚合方法的设计。 

背景技术

无线传感器网络（WSN）是由部署在监测区域内的大量传感器节点组成，通过无线通信形成一个多跳的自组织的网络系统，它通过节点中内置的传感器测量周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波等信号，从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、速度和方向等物质现象，进行实时数据采集、监督控制和信息共享与存储管理等功能。传感器网络节点的能量十分有限，一旦能量耗尽将无法实时补充，并且有研究表明，数据传输阶段消耗的能量所占比重较大，因此在收集信息的过程中采用单个节点单独传送数据到汇聚节点的方法是不合适的，会浪费通信带宽和能量并降低信息收集的效率。 

数据聚合技术是解决这一问题的有效途径，由于大量随机部署的传感器节点所感知的数据具有较强的相关性，通过数据聚合，降低数据冗余信息，减少数据包的传输，提高能量的利用率。数据聚合利用的是节点的计算资源和存储资源，只要将增加计算量的能量消耗控制在小于降低通信量的能量消耗，就可以达到减少节点能量损耗、减少网络通信带宽，延长网络生命周期的目的。但是，数据聚合过程中，聚合节点要等待所有源节点将源数据传输到聚合节点后再进行数据聚合，等待时间必然会造成很大的网络延迟。 

现有的数据聚合方式一般有以下几种： 

1、LEACH：LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一个典型的分簇协议，通过等概率地随机循环选择簇头，将整个网络的能耗负载均衡地分配到每个传感器节点，从而达到降低网络能耗，延长网络生命周期的目的。但是由于LEACH假定所有节点能够与汇聚节点直接通信，并且每个节点都具备支持不同MAC协议的计算能力，因此该协议不适合在大规模的无线传感器网络中应用。协议没有说明簇头节点的数目怎么分布才能及于整个网络，因此，很可能出现被选的簇头节点集中在网络某一区域的现象，这样就会使得一些节点的周围没有任何簇头节点，从而导致网络能耗分布不均匀； 

2、PEGASIS:PEGASIS(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems)中的簇是一条基于地理位置的链，协议根据节点的地理位置形成一条相邻节点之间距离最短的链。PEGASIS中通信只限于相邻节点之间，节点以最小功率发送数据，每轮只随机选择一个簇首与基站通信,减少了数据通信量。PEGASIS算法建立在网络全局信息能够被所有节点知道的基础上，在实际应用中存在以下问题：由于节点能力有限，单个节点很难保存网络；当 节点意外死亡时，需要重新广播全局信息；容错性不佳，若PEGASIS链上的任一节点意外死亡则从链端到该节点的所有数据将丢失。 

3、Flooding：Flooding协议中，节点产生或收到数据后向所有邻节点广播，数据包直到过期或到达目的地才停止传播。但该协议具有严重缺陷：（1）、内爆：节点几乎同时从邻节点收到多份相同数据；（2）、交叠：节点先后收到监控同一区域的多个节点发送的几乎相同的数据；（3）、资源利用盲目：节点不考虑自身资源限制，在任何情况下都转发数据。 

这些协议在簇头的选择或者簇内的处理上都存在一定的问题，这就使得传感器的能耗不能得到很好的控制。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于最小生成树的数据聚合方法，该方法能够使传感器节点的能耗均匀分布，延长传感器网络的生存周期。 

本发明解决其技术问题采用的技术方案是：一种基于最小生成树的数据聚合方法，其特征在于，具体包括： 

步骤1、部署无线传感器：在检测区域内，将无线传感器部署在检测区域； 

步骤2、选择簇头：将整个检测区域按网格进行均匀划分，使每个网格的大小形状相同，在每个网格中选择位置距离网格中心最近的传感器节点作为簇头；