【作者】 吴晓晨；

【导师】 施伯乐；

【作者基本信息】 复旦大学 ， 计算机软件与理论， 2008， 硕士

【摘要】 近年来,无线传感器网络在社会生活和科学研究的各个领域得到了越来越广泛的应用。为了降低无线传感器网络中传感器节点的能量消耗,研究者们提出了一系列基于数据聚集和聚类技术的通讯协议。但是这些已有的通讯协议都仅仅根据传感器节点相互之间的距离和能量的剩余情况来组织传输,而忽视了网络所部署的场景中的数据信息。本文提出了一种数据感知的层次化聚类以及一个基于这种聚类结构的无线传感器网络上通讯协议,这种层次化聚类结构不但可以减少网络中传感器节点的能量消耗,还可以根据场景的数据性质来组织数据传输。基于这种层次化聚类结构,我们提出了一种多粒度查询的方法,根据用户要求的服务质量,使用网络中的一部分节点代替网络中的所有节点来估计网络中的查询结果。我们还提出了一种在有数据传输错误发生的情况下自动监测并纠正传输错误的方法来提高无线传感器网络在有传输错误发生的情况下的查询准确率。根据我们的模拟实验结果,数据感知的层次化聚类比另一种基于聚类技术的通讯协议LEACH具有更好的能量性质。而多粒度查询的方法和自动纠错技术都可以很好的控制无线传感器网络上的能量消耗和提高网络的查询准确率更多还原

【Abstract】 In recent years,the wireless sensor network(WSN) is employed awide range of applications.In order to minimize the energy consumption and maximize the life span of the network,clustering techniques based on data fusion have been proposed.But existing communication protocols for WSN ignore the characteristics of collected data and set routes only according to the mutual distance and residual energy of sensors.In this paper we propose a Data-Aware Clustering Hierarchy(DACH),which organizes the sensors based on both distance information and data distribution in the network.Based on DACH,we also present a multi-granularity query processing method based on DACH,which can estimate the query result more efficiently.Furthermore,we proposed a automatic correction method for wireless sensor network with communication error.Our empirical study shows that DACH has higher energy efficiency than Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy(LEACH),and the multi-granularity query processing method based on DACH brings more accurate results than a random access system using same cost of energy.更多还原