【摘要】：在传感器网络中，数据聚合是非常重要的，其中包含两方面原因：首先，对数据进行融合并从中提取信息是必要的；其次，可以理解为减少通信开销的一种手段。3）集中式或分布式汇聚：一个中央节点可以将数据收集起来然后进行汇聚，或者数据会在传感器网络中进行传送时被聚合起来。数据聚合方案不应该阻碍这些任务的完成。
在传感器网络中，数据聚合是非常重要的，其中包含两方面原因：首先，对数据进行融合并从中提取信息是必要的；其次，可以理解为减少通信开销的一种手段。因此，对于数据聚合已有很多研究，可以将其分类如下：
1）时间或空间聚合：数据可能会通过一种基于时间或者位置的方式被汇聚到一起。例如，用每个小时的温度记录或者某个传感器地区的各种区域的温度记录可以求平均值。同时基于时间和位置的汇聚的混合方法也可能会用到。
2）快照或周期性聚合：数据聚合可能会在快照中进行，例如一次性的，在收到查询之后，或者时间性的聚合数据可能会进行周期性的报告。
3）集中式或分布式汇聚：一个中央节点可以将数据收集起来然后进行汇聚，或者数据会在传感器网络中进行传送时被聚合起来。混合方法也可以行得通，这种方法中设置了簇，每个簇中的某个节点对簇中的数据进行汇聚。(www.xing528.com)
4）提前或稍后的汇聚：数据可能会在最早出现的机会下聚合，或者为了不干扰邻居节点之间的协作，在经过一定跳数之前可能不允许数据聚合。
数据相关性、数据关联和融合技术用于关联来自于多个传感器节点的数据到某个事件，关联来自于传感器的数据到多个事件，并将数据融合成一个公共图像。数据聚合方案不应该阻碍这些任务的完成。
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