无线传感器网络中数据采集的特点和要求无线传感器网络特点

显然，数据管理和处理技术的研究是一项实现高效率传感器网络的重要和关键的任务。但到目前为止,数据管理和处理技术的研究还不多,还有大量的问题需要解决。数据管理与处理技术的研究是数据库界面临的新任务和新挑战,也为数据库界提供了新机遇。

传感器网络的功能结构来看，可以将无线传感器网络的功能结构抽象为基础层、网络层、数据管理与处理层和应用层。其中，数据管理与处理层的功能包括对数据进行采集、存储、查询、分析、挖掘等操作，使用户获得有价值的信息，从而为用户提供有效的决策支持。因此，

在实际应用中，人们往往只是用无线传感器网络来确定某个被区域的某种观测指标(如温度、湿度、压力、强度等)的值，而不是仅仅某个传感器节点的探测值。这反映了无线传感器网络以数据为中心(Data Centric)的特点[2]。传统网络传送的数据却往往要和节点的物理地址联系起来。以数据为中心的无线传感器网络不能原样照搬传统网络的数据采集方式，传感器节点有限的能量和用户的实际需求也要求不能将原始数据源源不断地直接发送给用户。因此，对无线传感器网络数据的处理必须要迎合以数据为在中心的特点，将从多个传感器节点提取出来的信息进行适当的处理后再传送给用户。

数据采集是无线传感器网络的重要研究问题之一。

以数据为中心的传感器网络的基本思想是,把传感器视为知数据流或数据源,把传感器网络视为数据空间或数据库,把数据管理和处理作为网络的应用目标。表面看来，只要将无线传感器网络采集的数据组成数据库，让用户如同使用通常的数据库管理系统和数据采集系一样处理数据就可以了。但是，与传统数据库管理的数据对象相比，无线传感器网络数据又有了许多新的特征[3]：首先，数据只是被物质现象在时域和空域的离散采样，难以直接回应复杂的数据查询;其次，无线传感器网络数据传输丢包率高、传感器节点故障频繁、网络拓扑结构不断变化，因此获得的数据是不完整和不精确的;再者，无线传感器网络覆盖域、分布密度高，将产生巨量的在时域和空域上冗余的数据，数据规模远远超出传统的数据库。因此，对无线传感器网络来说，有效的数据采集机制，应有助于复杂数据的查询处理，能够识别异常的测量数据、预测丢失或测量点外的信息，能够有效去除数据中的冗余内容，降低需要存储和传输的数据规模。