【摘要】：无线传感器网络由一组具备感知、通信和计算能力的传感器节点组成，它的一个关键应用就是数据汇集，即传感器将数据传送到sink节点上。因此，有必要针对sink节点关注的特定函数定义传感器网络的计算和传输数据的综合能力，我们称这种能力为聚合容量。本章将对无线传感器网络的聚合容量展开研究。首先针对随机扩展WSN的聚合容量给出紧的上下界，并设计基于多sink节点的并行聚合机制，以提高网络的聚合吞吐量。
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由一组具备感知、通信和计算能力的传感器节点组成，它的一个关键应用就是数据汇集（Data Gathering），即传感器将数据（可能通过多跳的形式）传送到sink节点上。在实际应用中，网络使用者经常关注的只是传感器节点测量数值（Measurements）的一个特定函数值，而不是需要所有测量数值的原始值。网内数据聚合（Data Aggregation）在提高传感器网络的容量方面发挥着重要的作用，是WSN节约能量的主要手段之一，原因是通信的能量消耗要远远高于计算的能量消耗[84，136-140]。因此，有必要针对sink节点关注的特定函数定义传感器网络的计算和传输数据的综合能力，我们称这种能力为聚合容量（Aggregation Capacity）。各种数据聚合机制已被提出，它们或者基于集簇[141-145]或者基于树结构[146-148]。在数据聚合的应用中，如环境或栖息地监测[149，150]，传感器周期性地感知数据并传送给sink节点。当假设传输模式和网络拓扑不动时，通常可采用基于结构的方法，这种方法需要相对小的维护开销。
本章将对无线传感器网络的聚合容量展开研究。首先针对随机扩展WSN的聚合容量给出紧的上下界，并设计基于多sink节点的并行聚合机制，以提高网络的聚合吞吐量。其次针对一般密度的随机WSN设计可扩展（Scalable）的聚合机制，并给出聚合吞吐量和汇集效率的权衡。(www.xing528.com)
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