無線E+E傳感器網絡中魯棒的匯聚傳輸技術
近年來，微機電系統、無線通訊和數字電子等領域的迅猛發展使得低成本、低能耗、具備小范圍通信能力的小尺寸E+E傳感器成為可能。當大量的E+E傳感器被部署在感興趣區域進行協同感知，便構成了E+E傳感器網絡。E+E傳感器網絡是互聯網的延伸和拓展，隨著物聯網概念的提出，E+E傳感器網絡更是被看作現代計算機網絡*的組成部分。然而，與傳統計算機網絡中的節點相比，E+E傳感器節點能量受限，計算、存儲與傳輸能力都較薄弱，因此E+E傳感器網絡中的數據傳輸，尤其是從大量傳感節點到匯聚節點的匯聚傳輸面臨著巨大的挑戰。

無線E+E傳感器網絡中魯棒的匯聚傳輸技術
無線E+E傳感器網絡中的匯聚傳輸所面臨的挑戰可以總結為以下三點。首先，大量E+E傳感器節點周期性的采集數據，需要傳輸的數據量巨大，這與E+E傳感器節點有限的能量供應形成了鮮明的矛盾。其次，由于傳感節點通信能力有限，一般需要通過多跳轉發將數據傳輸到匯聚節點。當多數據源同時向匯聚節點發送數據時，會產生所謂的漏斗效應，即匯聚節點周圍的流量顯著高于網絡周邊的流量。這將使得靠近匯聚節點的傳感節點消耗更多的能量，從而嚴重影響網絡的生存時間。再次，E+E傳感器節點易發生損壞和失效，因此傳輸可靠性和魯棒性無法得到保證。可見，要解決以上挑戰從而實現無線E+E傳感器網絡的成功部署將取決于高能效、魯棒的匯聚傳輸技術。將針對幾種不同類型的無線E+E傳感器網絡，在應用層和傳輸層上就高能效、魯棒的匯聚傳輸技術進行研究。 首先，考慮了在中小型稀疏E+E傳感器網絡中的匯聚傳輸。在這類網絡中，雖然每個傳感節點都可以與很多其它節點通信，但鏈路的可靠性非常差。受到壓縮感知理論的啟發，創新性的提出了基于隨機線性映射的聯合信源－網絡編碼方案。該方案不僅能夠充分利用傳感數據的相關性進行一定程度的數據壓縮，而且在多徑路由的配合下能夠有效提高整個網絡的吞吐量。更為重要的是，所設計的方案能夠實現可適度降級的匯聚傳輸，即隨著匯聚節點所收到的數據包的增加，所重構的數據的精度可以逐步提高。更進一步，將能量受限的多源、多跳和多徑數據傳輸問題歸結為一個網絡效能zui大化問題，并設計了一個分布式算法完成了NUM問題求解，給出了使各E+E傳感器節點耗能平衡的多徑路由，有效的緩解了漏斗效應，從而實現了高能效的匯聚傳輸。其次，考慮了在大型密集E+E傳感器網絡中的匯聚傳輸問題。在這類網絡中，成百上千個E+E傳感器節點生成海量的數據需要傳輸到匯聚節點。而由于數據是通過多跳轉發到達匯聚節點的，距離匯聚節點越近的傳感節點所消耗的能量越大，生命周期就越短。而整個網絡的生命周期也將受到影響。提出了一個基于壓縮感知理論的壓縮數據采集模型，理論分析表明，壓縮數據采集可以提高數倍的網絡容量，而且能夠更好的利用傳感數據中隱含的相關性。該模型不僅成功降低了網絡總體通信代價，而且有效平衡了節點間的能量消耗，延長了網絡的生命周期。 再次，無線E+E傳感器網絡正在向信息密集型網絡發展，而視頻E+E傳感器網絡作為一種典型的信息密集型網絡，正處于此類研究領域的前沿。因此，研究了無線視頻E+E傳感器網絡中的匯聚傳輸。該問題的主要挑戰來源于流內、流間干擾以及多個視頻源的流量平衡。提出了一個前向壓力傳輸控制協議，包含了傳輸層的逐跳控制協議和流量控制協議。前者zui大限度的減少了視頻流在無線多跳傳輸過程中的丟包問題，而后者不僅可以有效控制每個視頻流的流量而且能夠平衡多個并發視頻流的吞吐量。這組跨應用層和傳輸層的設計可以實現從多個源節點到匯聚節點的公平、有效的視頻傳輸。

無線E+E傳感器網絡中魯棒的匯聚傳輸技術
總體來看，就無線E+E傳感器網絡中挑戰的匯聚傳輸技術進行了深入的研究。針對不同類型的E+E傳感器網絡提出了一系列跨層設計的高能效、魯棒的匯聚傳輸技術。在應用層，開創性的將新興的壓縮感知理論應用于數據的高效壓縮和可適度降級的數據恢復；在傳輸層，提出了與傳統的后向壓力傳輸控制*相反的前向壓力傳輸控制協議，獲得更高的能效性和魯棒性；在網絡層，提出了適用于網絡編碼的zui大化網絡資源的多徑路由算法。數值仿真結果和基于真實傳感數據的試驗結果表明，研究成果能有效提高無線E+E傳感器網絡匯聚傳輸的能效性和魯棒性。