截止期限约束下无线传感器网络中最大质量聚合树的构建

在无线传感器网络 (WSN) 的截止期限约束数据聚合中，施加的汇聚节点截止期限以及干扰约束阻碍了所有传感器节点参与数据聚合。因此，利用群体智慧范式，参与数据聚合的节点总数决定了聚合质量 ($QoA$)。尽管先前的研究已提出在给定截止期限和给定聚合树下最大化 $QoA$ 的最优算法，但尚无关于在此背景下构建最优树的工作。本文构建了一个优化问题，以解决 WSN 中截止期限约束数据聚合的最优树构建问题。我们证明，最优聚合树与最差聚合树所能达到的最大 $QoA$ 之比高达 $O(2^D)$，其中 $D$ 为汇聚节点截止期限，这使得设计该问题的高效解决方案具有至关重要的价值。然而，由于我们证明了该问题是 NP 难的，因此求解极具挑战性。我们应用最近提出的马尔可夫近似框架，设计了两种具有不同计算开销的分布式算法，这些算法收敛于最优解的有界邻域。在一组具有代表性的随机生成场景中进行的大量仿真表明，与我们所知的现有最佳替代方法相比，所提出的算法平均将 $QoA$ 显著提高了 101% 和 93%。