动态分簇的多移动机器人WSN数据收集方法研究

摘要

数据收集是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的基本问题.近年来的研究表明相比于WSN的静态多跳转发数据收集,利用移动机器人作为移动节点辅助WSN进行数据收集能够有效地减少数据转发跳数,提高WSN的生命周期,然而由于移动机器人移动速度相对较慢的机械特性,使得WSN的数据收集时间产生了较大的延迟.为了较好地解决WSN生命周期与移动机器人数据收集时间延迟间的相互矛盾问题,提出基于动态分簇的多移动机器人数据收集问题(Dynamic Cluster Based Multi-robot Data Collection,DC-MDC),并将其公式化为一个整数线性规划.在公式化过程中,先将WSN划分成簇,然后再将每个簇划分成具有最大深度为d的子簇路由树,最后利用移动机器人在每个簇的子簇路由树的根节点之间进行数据收集.为了解决DC-MDC问题,本文给出了一个分布式的启发性数据收集算法(Distributed Heuristic Data Collection Algorithm,DHDCA),并利用大量的对比仿真实验验证了此算法的有效性.