Dataaggregation i nätverk är en allmänt använd metod för att effektivt samla in data i trådlösa sensornätverk (WSN). Författarna fokuserar på hur man uppnår hög aggregeringseffektivitet och förlänger nätverkens livslängd. För det första föreslås i detta dokument en adaptiv spanning trädalgoritm (AST), som kan adaptivt bygga och justera en aggregering spanning träd. På grund av strategierna för slumpmässiga väntande och alternativa fader noder, AST kan uppnå en relativt balanserad spännvidd träd och flexibel trädjustering. Därefter illustreras ett överflödigt aggregeringssystem. I RAG, inre noder hjälpa till att vidarebefordra data för sina syskon noder och därmed ge tillförlitlig dataöverföring för WSN. Slutligen visar simuleringarna att 1) AST kan förlänga livslängden och 2) RAG gör en bättre avvägning mellan lagrings- och aggregeringsförhållande, jämfört med andra aggregeringssystem. Trådlösa sensornätverk, som är en lovande teknik, har lockat till sig allt större intresse från forskarsamhället för ett brett spektrum av tillämpningar. Typiska WSN-tillämpningar omfattar massor av distribuerade sensorer och en eller flera basstationer (var och en kallas diskbänken). Varje sensor kan känna, samla in och överföra information till diskhon regelbundet eller i händelsestyrd stil. WSN utmanas dock av dess begränsade kapacitet för kommunikation och beräkning, begränsad strömförsörjning och hög sårbarhet för fel. Bland alla utmaningar är strömförsörjningen en stor fråga, särskilt under de eländiga och otillgängliga nätverksmiljöerna. Därför är det viktigt att spara energi och samla in data på ett effektivt och korrekt sätt. På fältet har det väckt stor uppmärksamhet vid utformningen av kommunikationsprotokoll för topologihantering och aggregering i nätverk [1] [2] [3]. Utformningen av aggregering i nätverk [4–8] är en välstuderad energieffektiv datainsamlingsmetod och har tillämpats i andra fall [9]. Detta beror på följande två aspekter. För det första, om sensorerna skickar sina ursprungliga avläsningar direkt till diskbänken utan lokal process, kommer det vanligtvis att uppta överdriven bandbredd och förbruka för mycket energi på grund av redundansen i dessa ursprungliga avläsningar. För det andra behöver applikationerna vanligtvis inte de ursprungliga sensoravläsningarna utan de behandlade uppgifterna. Dessa två aspekter gör aggregering i nätverk möjlig och nödvändig. Den grundläggande idén med aggregering i nätverk är att överflödiga och irrelevanta data kasseras och relevanta data sammansmältes till ett aggregeringsresultat vid inre noder längs överföringsvägarna. På så sätt minskar datastorleken och trafiken, vilket kommer att spara betydande energi. 3 4 5 7 10 J 8 J 8 J 4 J 3 J 9 J 7 J 6 J (a) TAG-träd 2 1 8 6 3 4 5 7 10 J 8 J 8 J 8 J 4 J 3 J 9 J 7 J 6 J (b) E-pannträd 2 1 8 6 3 4 5 5 7 10 J 8 J 8 J 8 J 3 J 9 J 7 J 6 J (c) E-pannträd 2 1 8 6 3 4 5 7 10 J 8 J 8 J 4 J 3 J 9 J 7 J 6 J 6 J
I REF föreslås en adaptiv spanning trädalgoritm (AST), som adaptivt bygger och justerar en aggregering spanning träd.
An Adaptive Spanning Tree-Based Data Collection Scheme in Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}