资助项目：国家自然科学基金（61033015）。建中（1950-），男，黑龙江哈尔滨市教授，博士生，研究方向：数据库，无线传感器网络，海量数据计算。波，李建中（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨150001）摘要：无线传感器网络已成为近年来研究的热点。
们集成了无线通信技术，微电子技术，集成技术，传感器技术等。具有广阔的应用前景。据聚合是无线传感器网络上的一项基本且重要的操作，已引起研究人员的关注和大量研究。结了近年来对无线传感器网络中的数据聚合和数据聚合规划的研究，以及现有工作的内容和未来研究的方向，以及广泛的参考资料。线传感器网络是新兴的热点，近年来在国内外引起了越来越多的关注：它们融合了无线通信技术，微电子技术，集成计算机技术和无线技术。感器技术。线传感器网络的坐标通过各种低成本，经济高效的多功能微型传感器进行操作，可有效地从监视环境或监视对象中检测和收集信息，并以无线模式将信息发送到基站。过ad hoc无线通信网络进行多跳传输。最终用户，形成了一种获取和处理信息的新方式。是信息感知和信息收集方面的一场革命：这是一项尖端技术，它将对互联网之后的21世纪人类的生活方式产生重大影响。联网是一个逻辑的信息世界，正在改变人类的交流方式和通信方式；无线传感器网络将信息的逻辑世界与客观的物理世界结合在一起，彻底改变了人类与自然互动的方式。线传感器网络的应用前景极为广阔，因此前景广阔。环境监测领域，无线传感器网络可用于收集温度，湿度，光强度和二氧化碳浓度等参数。军事领域，无线传感器网络可用于战场监视，以跟踪和定位敌方军事目标，检测敌方地形并武装它们。医疗保健领域，可以将无线传感器网络安装在患者身上，以监视患者的健康指标，例如心率和血压，以跟踪被监视患者的状况。线传感器网络也可以应用于许多领域，例如工业和农业生产，建筑状况监控和交通管理。上所述，由于无线传感器网络的高应用价值，许多国家的军事，工业和学术界都对无线传感器网络给予了特别的关注，使其成为重要的一环。算机网络领域的研究中心。许多无线传感器网络应用中，必须收集和分析由网络的传感器节点获取的传感数据。而，传输到无线传感器网络基站的大量感知数据消耗了大量能量，这在实际应用中是无法实现的。此，研究人员提出了一种数据聚合策略，旨在减少通过无线网络传输的数据量，同时获得无线传感器网络覆盖区域某些物理属性的聚合值，这是物理世界的粗略版本。单描述。据聚合是无线传感器网络上的一项重要操作，近年来受到研究人员的广泛关注[1]。
线传感器网络上的数据聚合与传统有线和无线网络上的数据聚合不同，因为无线传感器节点的电源，带宽，计算和存储容量非常有限。此，取决于数据的聚合，能量聚合更为重要。省和通信成本为无线传感器网络的聚合研究提出了新的挑战。此，无线传感器网络的数据聚合策略研究是一个具有重大理论和实践意义的雄心勃勃的研究领域。线传感器网络是一种无线网络，由一组旨在共同检测，收集和处理信息的低成本，低功耗无线传感器节点组成。无线传感器网络覆盖范围内感知到的物体上。观察者[2-4]。常，每个传感器节点都包括电源，传感组件，集成处理器，存储器，通信组件和软件。中，电源可以为传感器节点提供正常操作所需的能量。测组件用于从物理世界中检测和获取属性信息，并将其转换为数字信号。成处理器组件负责协调传感器节点不同部分的有序工作，例如处理由传感组件获取的信息，控制传感组件和电源的工作模式。储器负责存储传感器节点所需的程序和数据。信组件负责与其他传感器节点或用户进行通信。软件为传感器节点提供软件支持，包括嵌入式操作系统，集成数据管理系统等。线传感器节点，传感对象和观察者是无线传感器网络的三个基本要素[5]。感器阵列是一种在传感器节点之间以及传感器节点与观察者之间进行通信以在传感器节点与观察者之间建立通信路径的方法。作检测，获取，处理和传播感官信息是无线传感器网络的基本功能。察者是无线传感器网络的用户，并且是感觉信息的接收者和应用。察者可以是人，计算机或其他设备。
察者可以主动收集和询问由传感器阵列获取的感官信息，并且可以被动地接收由传感器阵列释放的感官信息。别地，典型的无线传感器网络包括多个无线传感器节点，一个或多个基站，互联网卫星或通信卫星，任务管理节点等。线传感器节点依赖于与其他节点的无线通信，并且该节点可以通过多次无线传输（也称为多跳传输）将检测数据发送到目标节点。样，无线传感器节点形成了一个自组织的无线网络，并且网络基站还可以通过多跳传输将数据和控制信息传输到每个传感器节点，基站可以使用Internet或外部网络。知数据被传输到任务管理节点（即观察者）。
聚合数据时，无线传感器网络的全部或部分传感器节点首先感知网络数据，然后将聚合结果发送到基站以进行多次发送。传统网络不同，无线传感器网络具有许多独特的功能。些问题产生了一系列复杂的问题，您可以简要总结如下。点的能量是有限的。有的大多数无线传感器节点都由电池供电，并且有限的能量限制了它们的生命周期，网络传感器经常由于电源的原因而失效或被丢弃。经成为无线传感器网络实际应用的障碍。个主要问题[2]。线传感器节点比计算操作传输更多的信息，根据研究，无线传感器必须传输足以执行3000条计算指令的信息[5]。此，可以认为传感器节点的主要功耗是无线通信，并且执行计算所需的能耗可以忽略不计。
点的计算和存储功能有限。线传感器网络中的节点具有集成的处理器和内存。些传感器节点具有执行某些信息处理任务所需的计算能力。而，由于处理器和嵌入式存储器的能力有限，因此传感器的计算能力受到限制。果，使用具有有限能力的大量无线传感器节点来协作处理分布式信息也已成为重大挑战。点的通信能力有限。于无线传感器节点之间的无线通信，无线传感器网络覆盖区域中的自然环境将严重影响节点之间的通信质量。线传感器节点共有的通信频段较高，带宽较窄，因此通信半径一般只有几十米，数据传输速率为低于其他高速无线网络。时，由于传感器节点使用无线通信技术，因此经常发生信号冲突，这也消耗了网络能量。此，在研究中还考虑了无线通信干扰对感觉数据计算的影响。考虑无线干扰时，为分布式传感数据设计无冲突计算策略是另一个挑战。络庞大。感器网络的传感器节点密集且数量庞大，能够达到数百，数千甚至更多。外，传感器网络可以分布在很大的地理区域上。量的传感器和广泛的分布使网络的维护非常困难，如何在大规模传感器网络的背景下进行分布式检测数据的计算值得深入研究。络是动态的。某些应用环境中，传感器网络非常动态。线传感器网络的传感器，感知对象和观察者都可以移动，并且经常有新节点加入或现有节点出现故障。
于这种类型的网络动态，传感器网络上的感知数据计算机系统必须具有自动调整和恢复功能，例如对故障节点和新加入的节点进行处理，并且移动节点将参与到计算机系统中，并且其他问题。数据为中心，感知的数据流是巨大的。无线传感器网络的实际应用中，每个传感器节点必须实时监视检测对象并生成检测数据。着时间的流逝，大型传感器网络通常会生成庞大的数据流，这些数据流会聚到基站。此，与传统的“用于传输数据的网络”不同，无线传感器网络的特征是以数据为中心的[4]。此基础上，有效的处理，恒温阀芯查询和分析分布式数据的方法已成为研究人员的主要挑战。据聚合是无线传感器网络上重要的基本操作，包括简单的聚合操作，例如MAX，MIN，SUM，COUNT，LOGIC AND，LOGIC OR（OR逻辑）等。包括复杂的聚合操作，例如AVERAGE（中间），MEDIUM（中间）等。于无线传感器网络的能量有限，网络聚合技术[6]已受到研究人员的高度赞赏和广泛研究。络内聚合是指网络内数据传输过程中的同时聚合操作，连续传输中间聚合结果，然后将最终聚合结果传输到网络内部。站。此，可以显着减少通过网络传输的数据量，节省能量，减少网络的数据传输负载，并减少数据传输延迟。下是无线传感器网络上数据聚合的代表性研究。献[7]首先提出了在无线传感器网络上的数据聚合操作，允许用户向网络发出简单的声明性请求，并在网络内有效地执行它们。献[8]提出了一种新的数据聚合机制，该机制不仅支持简单的聚合查询，还支持复杂的聚合查询，例如中位数。
于无线传感器网络上数据聚合的大多数研究工作可以根据树结构和群集聚合模式分为两种类型。献[6-10]等都是基于树进行数据聚合的，这也是最常见的方法。献[11]研究了如何提高传感器网络上树簇的数据收集率。[12]中，研究了传感器网络上最小化能量的聚合树的构造问题的复杂性，并提出了相应的算法。于群集的聚合模型具有以下关键结果。LEACH协议[13]基于群集实现网络内的数据收集：每个群集负责人负责从群集中的所有节点收集数据，收集数据并传输数据。基站。献[14]提出了PEGASIS协议以克服LEACH协议的弱点。此协议中，所有传感器节点都充当群集，并且所有节点数据都发送到群集头，后者执行聚合操作并将结果发送到基站。了确保负载平衡，PEGASIS协议会旋转以选择群集头。献[15]研究了集群传感器阵列上数据自适应聚集的机制。献[16]提出了一种用于在传感器网络上聚集和收集数据的DEEG分层分类协议，该协议通过优化能耗和平衡能耗来延长网络的生命周期。络的节点。考文献[17]在收集群集传感器网络上的数据的过程中检查了群集之间的负载平衡，以避免形成通信热点。树和分组模式以外的数据聚合具有以下出色的作业结果。献[18]结合了树形结构和多径结构的优点，提出了一种新的用于无线传感器网络的Tributary-Delta内部网络聚合策略。献[19]提出了一种在无线传感器网络上的非结构化数据聚合方法。究人员还对传感器网络中的数据聚合进行了理论研究。献[20]研究了无线传感器网络的密度对数据聚合的影响。献[21]研究了以数据为中心的路由对数据聚合的影响，并在理论上描述了最佳数据聚合问题的复杂性。献[22]介绍了无线传感器网络上数据聚合，收集和选择操作的复杂性分析。献[23]研究了无线传感器网络中具有时间限制的数据聚合，通过计划数据包的传输来最大程度地减少数据聚合树节点的功耗并研究能耗与延迟之间的权衡。为无线传感器网络上数据聚合算法技术研究的一部分，提供了以下结果：文献[24]提出了一种用于传感器网络上数据聚合的启发式算法。少时间和能源消耗。献[25]提出了一种基于位置的路由策略，恒温阀芯用于在传感器网络上聚合数据。献[26]研究了在大规模无线传感器网络中节点稀疏的情况下如何处理数据聚合，并提出了一种传感器节点自动建立数据路径的方法。化传输并节省聚合过程中使用的能源。献[10]提出了一种模型驱动的数据采集技术，并研究了如何在网络中平衡数据的置信度与系统数据的采集时间。[27]中，为避免重复计数，采用了一种提要技术在传感器网络上执行数据聚合。线传感器网络中的数据聚合评估性能指标通常包括能源成本，网络生命周期，聚合延迟，数据质量等。很多研究可以优化或平衡上述一个或多个性能指标。献[28]在理论上给出了通过无线传感器网络聚合数据时网络的最大生命周期。献[29]结合了数据聚合和路由，以提供一种聚合机制来最大化传感器网络的生命周期。献[30]研究了在传感器网络上连续聚合数据时如何延长网络的生命周期，并研究了数据质量和开销成本之间的基本平衡。量。献[31]提出了一种用于传感器网络上分布式聚合操作的随机策略，并考虑了能量开销和聚合时间之间的平衡。献[32]设计了一种节能协议，该协议可以节省传感器网络中的能量，并通过低数据速率的传感器网络收集和聚合数据。无线传感器网络上进行数据聚合的研究还考虑到了不同的应用需求和技术策略。如，文献[33]考虑了移动用户在无线传感器网络中收集数据的需求，并通过动态更新数据收集的树形结构来提供一种数据收集方法。献[34]研究了与无线传感器网络上的数据聚合相关的安全性问题。献[35]研究了大规模无线传感器网络上压缩数据聚合的问题，从而减轻了网络的总体通信负担。节详细介绍了有关无线传感器网络上数据聚合规划的研究工作，如下所述。献[9]提出了一种启发式算法，该算法支持传感器网络上的扩散和聚合。考文献[36]提出了一种用于传感器网络的分布式随机算法，该传感器网络由预期延迟为O（logn）的n个节点组成。模型基于两个假设：第一个假设每个传感器节点可以在发送数据后检测到冲突，第二个假设传感器节点可以调整其无限传输半径。两个假设给材料的设计增加了很多困难，并且第二个假设在大范围内是不正确的。献[37]提出了一种无冲突的数据收集计划方法，以优化能源开销和可靠性。线传感器网络上的数据聚合规划问题是指给定无线传感器网络的拓扑图，该拓扑图会为网络中的所有节点生成相关的计划，并指定时隙他向其传输数据。定哪个节点，并保证在聚合数据时所有节点均根据此调度表传输数据，而不会发生冲突，同时将聚合时间降至最短。献[38]证明，最小化聚合时间的数据聚合调度问题是NP难的，并提出了一种近似算法，其基本思想是使用最短路径。
于数据聚合。算法的近似比率为（Δ-1），其中Δ是网络拓扑图的最大峰值。[39]中，提出了一种规划算法来解决规划最小化时间数据聚合的问题，聚合延迟的上限为23R Δ-18，其中R是拓扑的半径网络，而Δ是网络的拓扑。值最大值。是，该算法不能保证返回的结果是无冲突的网络规划。献[40]中提出了第一个分布式算法来解决最小化无线传感器网络时间的数据聚合规划问题，以前的算法是集中式的，并且在变化的网络中有一些局限性网络拓扑。时，还指出了聚集时间的理论上限。[41]中，为了进一步减少数据聚合计划问题的聚合延迟，给出了几种集中式算法。些算法的聚合时间的上限为15R Δ-4、2R O（logR） Δ和（1 O（logR /3√R））R，其中R是光栅的光栅半径基站。
献[42]提出了一种新的分布式数据聚合调度算法，该算法改进了先前的工作，其聚合时间为16R Δ-14。[43]中，提出了一种分布式算法以最小化数据聚合调度问题的持续时间，从而进一步改善先前作业的聚合持续时间。算法的聚合持续时间不超过4R Δ-2。献[44-46]研究了数据聚集规划问题，以最大程度地减少物理干扰模型（Physical Interference Model）中无线传感器网络的延迟，并且给出了相应的算法。献[47]提出了一种分布式数据收集调度算法，该算法可以最大程度地减少时间，这意味着传感器网络中的所有节点都将数据发送到基站，并且数据包无法发送。会在网络内合并，因此它们由N个节点组成。传感器阵列中收集数据的延迟的下限为N个时隙（因为基站至少需要N个时隙才能在网络上接收N个数据包）。[47]中提出的算法的延迟上限为max {3nk-1，N}，其中nk是最大的单跳子树中的节点数。注意，此算法是用于数据收集的调度算法，而不是用于数据聚合的计划。线传感器网络上的聚合规划问题也可能考虑到某些特定类型的无线传感器网络环境，例如周期性旋转模式下的无线网络，传感器阵列无线异构混合等），并且还可以将聚合规划工作扩展到普通无线系统。Internet上，这些是将来可以设想的研究方向。线传感器网络已经引起了研究人员的空前关注，数据聚合是无线传感器网络中最基本，最重要的操作，已经成为人们关注的焦点。量的研究并获得了许多研究成果。本文中，总结了有关数据聚合方向和数据聚合调度方向的现有研究，并简要分析和阐述了可能的研究方向，以期希望在国家范围内更大范围地推广数据聚合问题。索。
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