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论文研究-基于能耗均衡的无线传感器网络数据融合树建立方法 .pdf
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基于能耗均衡的无线传感器网络数据融合树建立方法,熊璋,陈尊,无线传感器网络数据收集过程广泛采用数据融合方法,为了降低传感器节点以及网络的能耗,进而提高无线传感器网络的生存时间,本文
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基于能耗均衡的无线传感器网络数据融合
树建立方法
#
熊璋,陈尊,蒲菊华
*
基金项目:博士点专项基金(20091102110017)
作者简介:熊璋,(1956-),男,教授,博士生导师,主要研究方向为无线传感器网络、分布式多媒体技
术及智慧城市。E-mail: xiongz@buaa.edu.cn
(北京航空航天大学计算机学院,北京 100191) 5
摘要:无线传感器网络数据收集过程广泛采用数据融合方法,为了降低传感器节点以及网络
的能耗,进而提高无线传感器网络的生存时间,本文提出能耗均衡策略(EBS)并提出一种
基于能耗均衡的无线传感器网络数据融合树建树方法(EBSPAN),如果所有节点的能量水
平相当可以建近似 K 叉树,让每个节点尽量和相同个数的节电通信。但实际网络中存在能
量偏离水平值的节点,这些节点则根据自身实际能量进行剪枝嫁接,保证通信量与节点的能10
量水平相当,避免传统融合结构可能出现“热点”造成的节点早死,有效的延长网络生存时
间。实验表明,EBSPAN 具有良好的运行效果,较好的延长网络生存时间,有较好的理论
和实际意义。
关键词:无线传感器网络;数据融合;能耗均衡;网络生存时间
中图分类号:TP393 15
An Energy-balanced Spannnig Tree Construction Algorithm
for Wireless Sensor Networks Data Aggregation
XIONG Zhang, CHEN Zun, PU Juhua
(School of Computer Science & Engineer, Beihang University, Beijing 100191) 20
Abstract: Data aggregation is a widely used collection method in wireless sensor networks. To
decrease the energy consumption of sensor nodes and networks, this paper proposes the strategy of
balanced energy consumption(EBS) and a spanning tree construction algorighm(EBSPAN) based
on this strategy. Considering the average level of nodes’ energy, a k-tree can be build, so that each
node connects with nodes of the same amount. But there are nodes whose energy is far from the 25
average level, so a cut/graft strategy is used to make sure each node’s communication traffic is
proportional to its energy. This EBSPAN algorithm can avoid “hot spots” in former aggregation
structures, so it prolongs the lifetime of WSNs. The simulation shows that EBSPAN performs well;
especially the longevity of EBSPAN based WSNs. In a word, the EBSPAN algorithm possesses
the quality of theoretical and practical signification.
30
Keywords: wireless sensor networks; data aggregation; energy balance; network time
0 引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简 称 WSN)由部署在监测区域内大量微型
传感器节点组成,通过无线通信的方式形成一个多跳自组织网络,其目的是协作地感知、采35
集、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测数据,如:温度、湿度等,并通过汇聚节点
经其他网络发送给用户。
与传统的无线网络相比,无线传感器网络有一些特性:1)节点构造简单,资源十分有
限:计算、接收能力、通信带宽以及存储空间有限,特别是能量供给有限;2)无线传感器
网络通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中,能量无法补充或更换,这一特性40
更加剧了能量供给有限对网络存活时间的限制。因此数据收集过程采用每个传感器节点独立
的将监测数据传送到汇聚节点的方法是不合理的:传感器节点采集的监测数据往往有较高的
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