井下无线传感器网络的地理网格簇数据汇聚模型

本文主要探讨了一种针对矿井无线传感器网络的汇聚模型，由杨礼现、童敏明和许姗三位作者在中国矿业大学信电学院进行的研究。针对煤矿安全监测网络特有的需求，他们提出了一种创新的数据汇聚策略，旨在优化网络性能并确保在复杂且受限的井下环境中高效运作。 该模型的核心是将网络节点按照地理位置信息划分为地理网格簇，每个簇由簇首节点负责协调其内部节点的数据采集和融合。这种方法借鉴了定向扩散路由机制，通过定向数据传播来降低冗余数据的产生，从而加速数据汇聚过程。这种方法有助于减少由于洪泛效应导致的数据传播浪费，确保网络能够实时响应，例如在处理瓦斯突出等突发情况时，提供及时的监测和预警。 传统的基于位置信息的路由协议，如GPSR、DREAM、MECN、GAF和GEAR，虽然能够利用GPS进行节点定位，但在井下环境下，由于信号干扰和移动性限制，可能无法充分发挥作用。相比之下，定向扩散路由算法因其良好的可靠性和可扩展性受到青睐，但它在实时性方面的不足是明显的。本文作者在此基础上改进了定向扩散算法，结合井下环境的特点，提出了一种新的数据汇聚模型，旨在提高实时性，更好地适应矿井监控的需求。 研究结果显示，这种新型的矿井无线传感器网络汇聚模型不仅提高了数据传输效率，减少了数据冗余，还显著增强了网络在实时监测方面的性能，对于提升煤矿的安全管理水平，防止瓦斯事故的发生，具有重要的实际价值。因此，对于矿井安全监测领域的无线传感器网络设计和优化，本文提出的模型提供了有价值的参考和实践指导。