無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )緊急數據實(shí)時(shí)融合策略

圖3 接收數據平均延時(shí)情況

圖4是Sink對接收數據的精度進(jìn)行統計的結果對照情況。從接收數據精度結果看，應用 RDAUA策略進(jìn)行融合，Sink所接收數據的精度比使用常規方法高。因為在 RDAUA算法中，節點(diǎn)融合時(shí)丟棄的都是優(yōu)先級最低的數據，它們對數據精度的影響最小，從而避免了因融合對數據精度的破壞。

圖4 接收數據的精度

圖5是Sink對接收數據的量化級別e的統計情況。從統計結果來(lái)看，利用常規方法融合時(shí)，量化級別很高的數據也有可能后到達，而利用 RDAUA融合策略則保證了一輪數據傳輸中，量化級別越高的數據越優(yōu)先到達，便于用戶(hù)及早了解突發(fā)事件情況，并采取應對措施。

圖5 接收數據的量化級別情況比較

結語(yǔ)

應用于地震監測、森林火災監測等的響應型無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )，會(huì )由于突發(fā)性事件產(chǎn)生大量的緊急數據，并且這些緊急數據對傳輸實(shí)時(shí)性要求很高。本文針對這種應用提出了一種基于緊急數據優(yōu)先和自適應控制的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )實(shí)時(shí)數據融合策略RDAUA。策略中對數據進(jìn)行量化分級，并為分級高的數據優(yōu)先分配傳輸時(shí)隙進(jìn)行傳輸，融合時(shí)自適應調整融合等待時(shí)間，保證將緊急數據迅速融合并傳輸給用戶(hù)。該策略有效地保證了緊急數據的實(shí)時(shí)處理，減少了整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的平均延時(shí)，且數據的融合精度較高，具有一定的實(shí)際應用價(jià)值。