由于大多數(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用都是由大量傳感器節(jié)點構(gòu)成的，共同完成信息收集,、目標監(jiān)視和感知環(huán)境的任務(wù),。因此，在信息采集的過程中,，采用各個節(jié)點單獨傳輸數(shù)據(jù)到匯聚節(jié)點的方法顯然是不合適的,。因為網(wǎng)絡(luò)存在大量冗余信息，這樣會浪費大量的通信帶寬和寶貴的能量資源,。此外,，還會降低信息的收集效率，影響信息采集的及時性,。
為避免上述問題，人們采用了一種稱為數(shù)據(jù)融合（或稱為數(shù)據(jù)匯聚）的技術(shù),。所謂數(shù)據(jù)融合是指將多份數(shù)據(jù)或信息進行處理,，組合出更高效、更符合用戶需求的數(shù)據(jù)的過程,。在大多數(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用當中,，許多時候只關(guān)心監(jiān)測結(jié)果，并不需要收到大量原始數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)融合是處理該類問題的有效手段,。
1．數(shù)據(jù)融合技術(shù)的產(chǎn)生背景來自于數(shù)據(jù)融合的幾個重要作用
（1）節(jié)省能量
由于部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時，考慮了整個網(wǎng)絡(luò)的可靠性和監(jiān)測信息的準確性（即保證一定的精度）,，需要進行節(jié)點的冗余配置,。在這種冗余配置的情況下，監(jiān)測區(qū)域周圍的節(jié)點采集和報告的數(shù)據(jù)會非常接近或相似,，即數(shù)據(jù)的冗余程度較高,。如果把這些數(shù)據(jù)都發(fā)給匯聚節(jié)點，在已經(jīng)滿足數(shù)據(jù)精度的前提下,，除了使網(wǎng)絡(luò)消耗更多的能量外,，匯聚節(jié)點并不能獲得更多的信息。而采用數(shù)據(jù)融合技術(shù),，就能夠保證在向匯聚節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)之前,，處理掉大量冗余的數(shù)據(jù)信息,，從而節(jié)省了網(wǎng)內(nèi)節(jié)點的能量資源。
（2）獲取更準確的信息
由于環(huán)境的影響,，來自傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)存在著較高的不可靠性,。通過對監(jiān)測同一區(qū)域的傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)進行綜合，有效地提高獲取信息的精度和可信度,。
（3）提高數(shù)據(jù)收集效率
網(wǎng)內(nèi)進行數(shù)據(jù)融合,，減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量，降低傳輸擁塞,，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲,，減少傳輸數(shù)據(jù)沖突碰撞現(xiàn)象，可在一定程度上提高網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)的效率,。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以從不同角度進行分類,，主要的依據(jù)是三種：融合前后數(shù)據(jù)信息含量、數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用層數(shù)據(jù)語義的關(guān)系以及融合操作的級別,。
2,，根據(jù)融合前后數(shù)據(jù)信息含量劃分為無損融合和有損融合
前者在數(shù)據(jù)融合過程中，所有細節(jié)信息均被保留,，只去除冗余的部分信息,。后者通常會省略一些細節(jié)信息或降低數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
3．根據(jù)數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用層數(shù)據(jù)語義的關(guān)系劃分為依賴于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合,、獨立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合以及兩種結(jié)合的融合技術(shù)
依賴于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合可以獲得較大的數(shù)據(jù)壓縮,，但跨層語義理解給協(xié)議棧的實現(xiàn)帶來了較大的難度。獨立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合可以保持協(xié)議棧的獨立性,，但數(shù)據(jù)融合效率較低,。以上兩種技術(shù)的融合可以得到更加符合實際應(yīng)用需求的融合效果。
4．根據(jù)融合操作的級別劃分為數(shù)據(jù)級融合,、特征級融合以及決策級融合
數(shù)據(jù)級融合是指通過傳感器采集的數(shù)據(jù)融合,，是最底層的融合，通常僅依賴于傳感器的類型,。特征級融合是指通過一些特征提取手段,，將數(shù)據(jù)表示為一系列的特征向量，從而反映事物的屬性,，是面向監(jiān)測對象的融合,。決策級融合是根據(jù)應(yīng)用需求進行較高級的決策，是最高級的融合,。
5. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的各個協(xié)議層來進行
在應(yīng)用層,，可通過分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，對采集的數(shù)據(jù)進行初步篩選,，達到融合效果,；在網(wǎng)絡(luò)層,，可以結(jié)合路由協(xié)議，減少數(shù)據(jù)的傳輸量,；在數(shù)據(jù)鏈路層,，可以結(jié)合MAC，減少MAC層的發(fā)送沖突和頭部開銷,，達到節(jié)省能量目的的同時,，還不失去信息的完整性。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)只有面向應(yīng)用需求的設(shè)計,，才會真正得到廣泛的應(yīng)用,。
（1）應(yīng)用層和網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)融合
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常具有以數(shù)據(jù)為中心的特點，因此應(yīng)用層的數(shù)據(jù)融合需要考慮以下因素：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)多任務(wù)請求,，應(yīng)用層應(yīng)當提供方便和靈活的查詢提交手段,；應(yīng)用層應(yīng)當為用戶提供一個屏蔽底層操作的用戶接口，用戶使用時無須改變原來的操作習(xí)慣,，也不必關(guān)心數(shù)據(jù)是如何采集上來的,；由于節(jié)點通信代價高于節(jié)點本地計算的代價，應(yīng)用層的數(shù)據(jù)形式應(yīng)當有利于網(wǎng)內(nèi)的計算處理,，減少通信的數(shù)據(jù)量和減小能耗,。
從網(wǎng)絡(luò)層來看，數(shù)據(jù)融合通常和路由的方式有關(guān),，例如以地址為中心的路由方式（最短路徑轉(zhuǎn)發(fā)路由）,，路由并不需要考慮數(shù)據(jù)的融合。然而,，以數(shù)據(jù)為中心的路由方式，源節(jié)點并不是各自尋找最短路徑路由數(shù)據(jù),，而是需要在中間節(jié)點進行數(shù)據(jù)融合,，然后再繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。如圖1所示,，這里給出了兩種不同的路由方式的對比,。網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵就是數(shù)據(jù)融合樹（aggregatton tree）的構(gòu)造。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,，基站或匯聚節(jié)點收集數(shù)據(jù)時是通過反向組播樹的形式從分散的傳感器節(jié)點將數(shù)據(jù)逐步匯聚起來的,。當各個傳感器節(jié)點監(jiān)測到突發(fā)事件時，傳輸
圖1 以地址為中心的路由與以數(shù)據(jù)為中心的路由的區(qū)別
數(shù)據(jù)的路徑形成一棵反向組播樹,，這個樹就成為數(shù)據(jù)融合樹,。如圖2所示，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是通過融合樹來報告監(jiān)測到的事件的,。
圖2 利用數(shù)據(jù)融合樹來報告檢測事件
關(guān)于數(shù)據(jù)融合樹的構(gòu)造,，可以轉(zhuǎn)化為最小Steiner樹來求解,，它是個NP Com－plete完各難題。文中給出了三種不同的非最優(yōu)的融合算法,。
①以最近源節(jié)點為中心（center at nearest Source,，CNS）：以離基站或匯聚節(jié)點最近的源節(jié)點充當融合中心節(jié)點，所有其他的數(shù)據(jù)源將數(shù)據(jù)發(fā)送到該節(jié)點,，然后由該節(jié)點將融合后的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站或匯聚節(jié)點,。一旦確定了融合中心節(jié)點，融合樹就基本確定下來了,。
②最短路徑樹（shortest paths tree,，SPT）：每個源節(jié)點都各自沿著到達基站或匯聚節(jié)點最短的路徑傳輸數(shù)據(jù)，這些來自不同源節(jié)點的最短路徑可能交叉,，匯集在一起就形成了融合樹,。交叉處的中間節(jié)點都進行數(shù)據(jù)融合。當所有源節(jié)點各自的最短路徑確立時,，融合樹就基本形成了,。
③貪婪增長樹（greedy incremental tree，GIT）：這種算法中的融合樹是依次建立的,。先確定樹的主干,，再逐步添加枝葉。最初,，貪婪增長樹只有基站或匯聚節(jié)點與距離它最近的節(jié)點存在一條最短路徑,。然后每次都從前面剩下的源節(jié)點中選出距離貪婪增長樹最近的節(jié)點連接到樹上，直到所有節(jié)點都連接到樹上,。
上面三種算法都比較適合基于事件驅(qū)動的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,，可以在遠程數(shù)據(jù)傳輸前進行數(shù)據(jù)融合處理，從而減少冗余數(shù)據(jù)的傳輸量,。在數(shù)據(jù)的可融合程度一定的情況下,，上面三種算法的節(jié)能效率通常為：GIT）SPT）CNS。當基站或匯聚節(jié)點與傳感器覆蓋監(jiān)測區(qū)域距離的遠近不同時,，可能會造成上面算法節(jié)能的一些差異,。
（2）獨立的數(shù)據(jù)融合協(xié)議層
無論是與應(yīng)用層還是網(wǎng)絡(luò)層相結(jié)合的數(shù)據(jù)融合技術(shù)都存在一些不足之處：為了實現(xiàn)跨協(xié)議層理解和交互數(shù)據(jù)，必須對數(shù)據(jù)進行命名,。采用命名機制會導(dǎo)致來自同一源節(jié)點不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)之間不能融合,；打破傳統(tǒng)各網(wǎng)絡(luò)協(xié)議層的獨立完整性，上下層協(xié)議不能完全透明,；采用網(wǎng)內(nèi)融合處理,，可能具有較高的數(shù)據(jù)融合程度，但會導(dǎo)致信息丟失過多。
He等提出了獨立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合機制（application independent data ag-gregatlon,，AIDA）,，
其核心思想就是根據(jù)下一跳地址進行多個數(shù)據(jù)單元的合并融合，通過減少數(shù)據(jù)封裝頭部的開銷,，以及減少MAC層的發(fā)送沖突來達到節(jié)省能量的效果,。AIDA并不關(guān)心數(shù)據(jù)內(nèi)容是什么，提出的背景主要是為了避免依賴于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合（application dependent data aggregatton,，ADDA）的弊端,，另外還可以增強數(shù)據(jù)融合對網(wǎng)絡(luò)負載的適應(yīng)性。當負載較輕時,，不進行融合或進行低程度的融合,；負載較高或MAC層沖突較重時，進行較高程度的數(shù)據(jù)融合,，如圖3所示,，AIDA的基本功能構(gòu)件主要分為兩大部分：一個是網(wǎng)絡(luò)分組的匯聚融合及取消匯聚融合功能單元，另外一個是匯聚融合控制單元,。前者主要是負責(zé)對數(shù)據(jù)包的融合和解融合操作,，后者是負責(zé)根據(jù)鏈路的忙閑狀態(tài)控制融合操作的進行，調(diào)整融合的程度（合并的最大分組數(shù)）,。
圖3 AIDA的基本構(gòu)件
在介紹AIDA的工作流程之前,，比較一下數(shù)據(jù)融合不同方法的幾種結(jié)構(gòu)設(shè)計。傳統(tǒng)的ADDA存在網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層間的跨層設(shè)計,，而AIDA是增加了獨立的界于MAC層和網(wǎng)絡(luò)層之間數(shù)據(jù)融合協(xié)議層,。前面提到過分層和跨層數(shù)據(jù)融合各有自己的利弊。當然,，也可以將AIDA和ADDA綜合起來應(yīng)用,，如圖4所示。AIDA的提出就是為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)負載的變化,，可以獨立于其他協(xié)議層進行數(shù)據(jù)融合,，能夠保證不降低信息的完整性和不降低網(wǎng)絡(luò)端到端延遲的前提下，減輕MAC層的擁塞沖突,，降低能量的消耗。
圖4 數(shù)據(jù)融合不同方式的幾種結(jié)構(gòu)設(shè)計
AIDA的工作流程主要包括以下兩個方向的操作：發(fā)送和接收,。
發(fā)送主要是指從網(wǎng)絡(luò)層到MAC層的操作,，網(wǎng)絡(luò)層發(fā)來的數(shù)據(jù)分組進入?yún)R聚融合池，AIDA功能單元根據(jù)要求的融合程度,，將下一跳地址相同的網(wǎng)絡(luò)單元（數(shù)據(jù)）合并成一個AIDA單元,，并送到MAC層進行傳輸。何時調(diào)用融合功能單元以及融合程度的確定都由融合控制單元來決定,。
接收操作主要是從MAC層到網(wǎng)絡(luò)層,，將MAC層送上來的AIDA單元拆散為原來的網(wǎng)絡(luò)層分組單元并送交給網(wǎng)絡(luò)層,。這樣可以保證協(xié)議的模塊性，并允許網(wǎng)絡(luò)層對每個數(shù)據(jù)分組可以重新路由,。