基于空間關(guān)系的非均勻分簇數(shù)據(jù)收集算法.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)開始由傳統(tǒng)的理論研究越來越多的深入到實際生活中，從軍事領(lǐng)域更多地延伸到醫(yī)療、交通、環(huán)境、智能家居等方面。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)有很大不同，包括網(wǎng)絡(luò)范圍大、以數(shù)據(jù)為中心、節(jié)點能量有限、基于應(yīng)用等。設(shè)計基于應(yīng)用的有效路由協(xié)議成為解決WSN能量受限的關(guān)鍵技術(shù)。
　　根據(jù)路由協(xié)議不同的分類標準，可以分為三類:以數(shù)據(jù)為中心、基于地理位置、基于集群結(jié)構(gòu)。在基于集群結(jié)構(gòu)中有一類最近幾年發(fā)展很快的基于數(shù)據(jù)時間空間(spat

2、ial-temporal)關(guān)系的路由協(xié)議。這類協(xié)議經(jīng)過仔細分析數(shù)據(jù)內(nèi)容，將數(shù)據(jù)相似性、節(jié)點剩余能量及位置關(guān)系綜合在一起用于網(wǎng)絡(luò)的分簇，典型的路由協(xié)議有DSSC、ASAP、EEDC、DClocal及DCglobal。在DSSC協(xié)議的基礎(chǔ)上，本文提出了一種非均勻分簇樹形網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(Unequal Distributed Spatial Correlation-based Tree Clusteringfor Approximate Data

3、Collectionin WSNs,UDSCTC)。
　　UDSCTC是為了解決DSCC協(xié)議中節(jié)點相同的競爭半徑Rsc以及簇頭與sink直接通信的問題。本文主要從以下幾個方面進行了創(chuàng)新性研究:
　　(1)根據(jù)節(jié)點到sink節(jié)點的距離不同，修改了節(jié)點的競爭半徑，使靠近sink節(jié)點的簇半徑減小，實現(xiàn)簇內(nèi)能耗與簇間能耗的折中，增長了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期;
　　(2)簇頭節(jié)點組成高級網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)簇頭數(shù)據(jù)多跳轉(zhuǎn)發(fā)至sink節(jié)點，節(jié)省了簇