面向智能电网的物联网信息聚合技术(2)

2) 网内协作模式的数据传输。以网内节点的协作互助为基本方式，解决数据传输问题。以各种成熟的接入技术为物理层基础，从MAC层以上，通过多模式接入、自组织的路由寻址方式、传输控制、拥塞避免等技术实现节点协作数据传输模式。

3) 网内数据融合处理技术。物联网不仅仅是一个向用户提供物理世界信息的传输工具，同时还在网络内部对节点采集数据进行融合处理，是一个具有高度计算能力和处理能力的云计算信息加工厂，用户端得到的数据是经过大量融合处理的非原始数据。

2 面向智能电网的物联网信息聚合技术

2.1 物联网信息聚合技术简介

物联网信息聚合技术是在传输数据的同时对数据进行处理，传输与融合并行。数据在由采集终端到用户终端的传输过程中，完成了复杂的信息处理流程，而具体的信息处理方法则根据不同的网络应用需求进行设计和实现。

网内协作模式的信息聚合以网内节点的协作互助为基本方式，解决物联网的数据传输问题，通过协作模式补偿传感器节点能力和能量受限的问题。目前，对于信息聚合技术的研究从技术手段上来看可分为两个阵营：空间策略的信息聚合和时间策略的信息聚合。

物联网中边传输边处理的总体信息聚合策略决定了网络层路由“以数据为中心”的特点，如何选择适合信息处理的最佳传输路径，数据流相遇时是否应该进行融合处理，不同的拓扑结构中如何选择最优聚合点，是数据聚集的空间策略所解决的主要问题。显而易见，数据聚集的空间策略与网络的拓扑结构、数据传输路径存在非常紧密的联系。基于层次的分簇网络是一种适合于网内信息处理的网络结构，在分簇结构的路由协议中，簇首节点则是理想的数据聚合点，所有的簇内节点都会将本地采集到的数据发送给簇首节点。而且簇成员节点因为地理位置比较接近，相关性比较大，数据冗余度相对较高，适宜在簇内进行数据处理以消除冗余。另一种数据收集方法是采用树状的网络结构，以数据融合相关参数为路由启发，生成最优化路由，在数据传输过程中，进行数据融合。提出一种以邻居节点之间的数据相关度为选路标准，便于相关度较高的节点进行数据合并压缩，降低传输能量消耗的路由算法。对大数据量的感知信息在路由过程中的融合处理考虑了融合代价问题，即融合处理和直接转发在能量上的权衡，对数据在传输过程中最优化的聚合点和聚合条件做出详细的决策依据。