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由于无线传感器网络中节点的能量十分有限,因此在设计各种网络协议时必须考虑节能。采用网内数据处理威廉希尔官方网站
是降低能耗的重要手段,而数据融合与数据路由相结合是实现网内数据处理的重要方法l-3]。数据融合能减少数据传输量,降低网络负载,但传统的数据融合方法只考虑了传输代价,忽略了融合过程本身的能量代价。在实际网络中,数据融合的代价有时会大于因融合而节省的传输代价,此时从节能角度而言数据融合失去意义。
文献[3]提出一种基于决策数据融合的路由算法AFST(Adaptive Fusion Steiner Tree),它通过权衡融合代价与传输代价,动态决定数据相遇点是否进行数据融合,可以进一步减少网络的能耗代价,延长系统的生命周期。但该方法不适合网络结构变化快的传感器网络,因为它没有考虑网络结构发生变化的情况,包括每条链路上的融合代价和传输代价是可变的、节点的分布是随机的、数据间相关性的变化导致融合后数据包的大小变化等,此时,当数据不融合而沿原最短路径直传给sink节点的路径就未必是真正的最短路径了,会导致能量浪费。 针对上述问题,本文提出新的动态最短路径算法(Dynamic Shortest Path Tree, DSPT),只对发生变化而受影响的节点重新计算最短路径,不仅可以适应网络结构的动态变化,而且能将算法最优化。当网络拓扑很大时,可以极大减
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