[发明专利]一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法

说明书

本发明公开了一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法。包括如下步骤：基于域心距离的网络区域划分，选取中心点和域心，从而将整个网络划分为多个区域；在每个区域中选择用于收集数据的小车出发点位置；在分区内选择数据汇聚节点SP并视为单棵树的根节点，基于距离根节点的最短跳数计算每个节点的父节点与子节点集合，构建每个汇聚点SP的数据收集树；同时构建关于能量消耗量的优化函数，计算每个节点的数据产生率和链路传输率；汇聚点SP将作为DCV巡游网络时的驻留收集点，且在固定周期后重新选择汇聚点SP，随之生成数据收集树。因此，本发明有效的减少了网络中数据传输能耗和DCV移动消耗，降低数据收集时延，缓解hotspot问题，延长网络生命期。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，具体地涉及一种在无线传感器网络中基于一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法。

背景技术

收集网络中产生的数据是进行目标监控，信息分析的重要手段之一。目前，数据收集方式主要分为两种形式，多跳通信和移动元素。然而，多跳数据传输虽然减少了数据收集延迟，但增大了向上传递数据时的通信能量消耗，造成hotspot问题。利用移动元素极大的减少了通信能耗，但是由于移动元素的速度有限，尤其当传感区域范围较大时，这会相应的增大数据收集延迟。

为了解决上述问题，数据收集的研究者们提出了一种新的方法，综合使用动态汇聚节点和移动元素收集数据，缓解hotspot问题，减轻数据收集延迟。例如Yuanyuan Yang等人的”A Framework of Joint Mobile Energy Replenishiment and Data Gathering inWireless Rechargeable Sensor Networks,IEEE Transactions on MobileComputing.13(12):2689-2705.2014.”。首先将所有传感器节点k跳之内最小能量值作为该节点的能量标记，并将其按照降序排列，随后，依次选择具有最大能量标记的传感器节点作为数据汇聚点SP。每个节点出边的权重为其能量的倒数，然后利用Dijkstra算法构建朝向SP的有向树。移动小车SenCar巡游网络两次作为一个周期，第一次用于数据收集，SenCar只需访问汇聚点SP，其它传感器节点将数据以多跳的形式传至SP。第二次巡游网络用于无线充电，SenCar对发送能量请求的传感器节点进行无线充电。虽然，该方法在选择汇聚点时考虑了传感器节点能量因素，缓解了hotspot问题，同时用回路限制约束了收集延迟问题。但当网络区域较大时，依旧使用一辆SenCar进行数据收集和无线充电，且无线充电时间较长不可忽略，这将会造成较大的数据收集时延。

Cong Wang等人的”A Mobile Data Gathering Framework for WirelessRechargeable Sensor Networks with Vehicle Movement Costs and CapacityConstrains,IEEE Transactions on Computers.65(8):2411-2427.2016.”。将传感区域视为方形，将其左下端坐标设为(0,0)。x轴，y轴分别为方形传感区域与原点相邻的两条边，然后在x轴平行放置I个圆，在y轴平行放置J个圆。其中任意两个相邻的圆心半径为r＝hd_r，h为每个簇的最长传输跳数，d_r为传感器节点传感范围大小。此时，每个圆的圆心即为数据汇聚点SP。移动小车SenCar周期性地巡游整个网络，在圆心处停留收集数据。虽然该方法在计算节点坐标和汇聚点位置较为方便，但是它忽略了在一个簇内，节点的能量和数量限制，这将会造成hotspot问题。

因此，目前基于传感器网络中基于树状簇和移动元素普遍存在的问题是：

1)当传感区域较大时，由于移动元素即数据收集小车Data Collection Vehicle(DCV)的速度有限，需要DCV逐一移动至各个传感器节点收集数据，很大程度上增大了数据收集延迟和DCV的移动能耗。如何对网络中所有传感器节点进行合理划分，在每个分区内部署一辆DCV进行数据收集，对分析数据收集延迟和节点能耗紧密相关。。