CN103037467B - 一种无线传感器网络的数据融合方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种无线传感器网络的数据融合方法和装置，无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，簇头传感器节点生成临时MAX-MIN融合数据结果；在调度周期内的第二阶段，由簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播临时MAX-MIN融合数据结果；由剩余的(n-m)个传感器节点分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；在调度周期内的第三阶段，剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身数据不属于冗余数据时，则向簇头传感器节点上报数据；当确定自身数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态。从而实现降低网络中节点的能耗。

Description

一种无线传感器网络的数据融合方法和装置

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，更具体地说，涉及一种无线传感器网络的数据融合方法和装置。

背景技术

不同于传统的无线通信网络，无线传感器网络是以数据为中心的感知网络。环境监测与数据收集是无线传感器网络典型的应用和操作。众所周知，由于传感器节点能量有限、通信能力有限，网络很难支持把所有节点收集的数据全部传输到基站进行处理。

事实上，由于不同的传感器节点采集的数据之间存在着相关性和冗余性，也没有必要把所有节点收集的数据全部传输到基站。数据融合技术是消除或降低数据冗余性，提高无线传感器网络效率的一种有效手段。当前，数据融合已经成为无线传感器网络的核心关键技术之一，是相关研究领域中的热点。

融合函数是数据融合的核心，定义了对所收集数据的处理方法。与分布式数据库系统一致，传感器网络应用系统实际使用的基本数据融合函数包括：SUM、COUNT、AVERAGE、MAX、MIN等。其中，SUM表示对一组数据进行求和；COUNT表示对一组数据的个数进行统计；AVERAGE表示计算一组数据的平均值；MAX表示从一组数据中找到最大值；MIN表示从一组数据中找到最小值。采用以上融合函数对传感器节点收集的原始数据进行预处理，可以极大地降低数据传输的冗余性，这一点已经在著名的TinyDB和Cougar系统中得到验证。

融合函数的具体选择取决于应用的需求。在农业、林业生产等典型场景中，无线传感器网络被用于实时地监测温度、湿度等参数的变化。针对此类应用需求，采用MAX-MIN融合函数获取气候参数的最大值和最小值尤为重要，因为农作物和经济作物常常对极端的气候条件很敏感。因此，能量高效的MAX-MIN融合方案对于提高无线传感器网络的性能有着重要的意义。

针对MAX-MIN融合，现有的技术方案是采用逐次上报法。采用逐次上报法，网络中的传感器节点按照预定的通信顺序，依次向基站上报自己收集的数据。基站收集到全部节点上报的数据之后，使用MAX-MIN融合函数对数据进行融合处理，获得全网所收集数据中的最大值和最小值。

通过研究发现，逐次上报法的缺点是，在传感器节点上报数据的阶段，存在节点上报冗余数据的现象。下面以一个实际例子进行说明。假设一个网络中存在10个节点。在一次数据上报过程中，基站依次收到的数据是v₁，v₂，…，v₁₀。如果v₃和v₅分别是这10份数据中的最大值和最小值，那么，即使缺少数据v₆，v₇，v₈，v₉，v₁₀，基站也能得到正确的数据融合结果。换言之，数据v₆，v₇，v₈，v₉，v₁₀是冗余的。通常，节点上报冗余数据，对于最终生成的融合结果没有任何增益，但是却能够浪费传感器节点宝贵的传输带宽和能耗。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种无线传感器网络的数据融合方法和装置，在保证MAX-MIN融合结果精确的前提下，降低网络中节点的能耗。

本发明实施例提供一种无线传感器网络的数据融合方法，所述无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，包括：

在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m(m＜n)个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

优选的，所述簇内传感器节点的介质访问控制子层采用时分多址协议。

优选的，所述调度周期内的第一阶段包含m个通信时隙；所述调度周期内的第二阶段包含1个通信时隙；所述调度周期内的第三阶段包含(n-m)个通信时隙。

进一步，所述方法还包括：

设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低。

优选的，所述设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低，包括：

获取所述调度周期内，簇内所有传感器节点的能耗 $E_{\mathrm{nwk}}={\mathrm{mE}}_T+\stackrel{\‾}{w}{E}_R+(n-m-\stackrel{\‾}{w})(E_R+E_T),$ 其中，E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗；E_R表示传感器接收一份数据的能耗；表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数，表达式为 $\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m};$

结合上述两表达式，通过一维搜索的方式，获取使得E_nwk最小的m取值。

一种无线传感器网络的数据融合装置，所述无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，包括：

第一节点控制模块，用于在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m(m＜n)个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

临时融合数据生成模块，用于在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

第二节点控制模块，用于在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

最终融合数据生成模块，用于所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

优选的，所述簇内传感器节点的介质访问控制子层采用时分多址协议。

优选的，所述调度周期内的第一阶段包含m个通信时隙；所述调度周期内的第二阶段包含1个通信时隙；所述调度周期内的第三阶段包含(n-m)个通信时隙。

进一步，还包括：

低能耗控制模块，用于设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低。

优选的，所述低能耗控制模块包括：

能耗获取子模块，用于获取所述调度周期内，簇内所有传感器节点的能耗 $E_{\mathrm{nwk}}={\mathrm{mE}}_T+\stackrel{\‾}{w}{E}_R+(n-m-\stackrel{\‾}{w})(E_R+E_T),$ 其中，E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗；E_R表示传感器接收一份数据的能耗；表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数，表达式为 $\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m};$

节点数目控制子模块，用于结合上述两表达式，通过一维搜索的方式，获取使得E_nwk最小的m取值。

同现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下优点：

通过将簇内所有的传感器节点划分为两组，控制两组传感器节点分别向簇头传感器节点上报数据，使得簇头传感器节点能够根据第一组传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果，并广播给第二组内传感器节点，从而，第二组内的传感器节点能够根据MAX-MIN融合数据结果判断自身待上报的数据是否属于冗余数据，进而取消冗余数据的上报，因此，能够减少传感器节点上报冗余数据的次数，统计意义上最大程度地降低了无线传感器网络中节点的能耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种无线传感器网络的数据融合方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例提供的调度周期组成示意图；

图3为本发明实施例一种无线传感器网络的数据融合装置的结构示意图；

图4为本发明实施例另一种无线传感器网络的数据融合装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

无线传感器网络是一种由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式相互传递信息、协同完成特定功能的智能专用网络。针对现有无线传感器网络中的MAX-MIN融合技术，提出一种无线传感器网络的数据融合方法和装置，以在保证MAX-MIN融合结果精确的前提下，降低网络中节点的能耗。

下面首先对本发明实施例提供的一种无线传感器网络的数据融合方法进行说明，参见图1所示，包括以下步骤：

步骤101、在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m(m＜n)个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

本发明实施例中，无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，簇内的成员节点与簇头传感器节点直接通信，即簇成员和簇头之间的距离是一跳；簇头之间以多跳路由的方式将数据传输到汇聚节点。簇头作为一个簇的管理节点协调簇内成员节点的数据传输通信，簇成员节点收集的数据在簇头处做融合处理。

与现有技术中传感器节点按照预定的通信顺序，依次向基站上报自己收集的数据这一方式不同的是，本发明实施例中，将簇内的节点划分为两组，第一组有m个传感器节点，第二组有(n-m)个传感器节点。

同时，将一个调度周期划分为三个阶段，该步骤实现的是一个调度周期内的第一个阶段，在该阶段，由第一组内的m个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据。在第一个阶段结束时，簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果。

步骤102、在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

该步骤涉及一个调度周期内的第二个阶段，在该阶段，所述簇头传感器节点将生成的临时MAX-MIN融合数据结果广播下发至第二组簇内节点中的(n-m)个传感器节点。在该阶段，第二组簇内节点中的(n-m)个传感器节点根据簇头传感器节点下发的临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据。

步骤103、在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

该步骤涉及一个调度周期内的第三个阶段，在该阶段，第二组簇内节点实质上也被划分为两类：对于第一类传感器节点，由于根据临时MAX-MIN融合数据结果，自身待上报的数据属于冗余数据，则在该阶段一直处于睡眠状态，即不向簇头传感器节点上报自身收集的数据；对于第二类传感器节点，由于根据临时MAX-MIN融合数据结果，自身待上报的数据不属于冗余数据，在相应传感器节点便在属于自己的通信时隙内向簇头传感器节点上报自身收集的数据。

步骤104、所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

该步骤中，由于簇头传感器节点收到第二组簇内节点上报的数据，在可以确定之前生成的临时MAX-MIN融合数据结果并非是最终的MAX-MIN融合数据结果，从而，根据临时MAX-MIN融合数据结果以及已收到的第二组簇内节点上报的数据，重新进行MAX-MIN融合处理，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

本发明实施例中，通过将簇内所有的传感器节点划分为两组，控制两组传感器节点分别向簇头传感器节点上报数据，使得簇头传感器节点能够根据第一组传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果，并广播给第二组内传感器节点，从而，第二组内的传感器节点能够根据MAX-MIN融合数据结果判断自身待上报的数据是否属于冗余数据，进而取消冗余数据的上报，因此，能够减少传感器节点上报冗余数据的次数，统计意义上最大程度地降低了无线传感器网络中节点的能耗。

为了便于对本发明进一步的理解，下面结合本发明的具体实施方式对本发明进行详细描述。

本发明实施例中，为最大程度地降低媒质访问过程中的能量消耗，簇内传感器节点的MAC(Media Access Control，介质访问控制)子层采用TDMA(Time Division Multiple Access，时分多址)协议。簇头传感器节点为每个簇成员节点分配一个通信时隙，以保证每个簇成员节点在一个调度周期内可以与簇头通信一次。在一个调度周期内，簇成员节点只在属于自己的通信时隙与簇头传感器节点进行通信，而在其余时间处于睡眠状态，从而达到节省能量的目的。

由此可见，为满足传感器网络低能耗的需求，一个调度周期实质被划分为两个时段：数据收集时段和休眠时段，如图2所示。其中，数据收集时段包含了所有与数据收集相关的通信时隙；而在休眠时段，所有的传感器节点处于睡眠节能状态。

图2中，根据TDMA协议，对应于第一组内的m个传感器节点，簇头传感器节点为调度周期内的第一阶段分配了m个通信时隙，m个传感器节点分别在属于自身的通信时隙向簇头传感器节点上报数据；相应地，对应于第二组内的(n-m)个传感器节点，簇头传感器节点为调度周期内的第三阶段分配了(n-m)个通信时隙，(n-m)个传感器节点也分别在属于自身的通信时隙向簇头传感器节点上报不冗余的数据；而对应调度周期内的第二阶段，簇头传感器利用一个通信时隙将生成的临时MAX-MIN融合数据结果广播下发至第二组簇内节点中的(n-m)个传感器节点。

上述实施例中，第一组簇内节点的数目m属于一变量数据，其取值范围是1到n。通过研究发现，m的具体取值，直接关系到整个簇内所有传感器节点的能耗。因此，通过设置m的取值，可以将整个簇内所有传感器节点的能耗控制在最小。

下面则介绍，如何找到m的最优值，使得整个簇内所有传感器节点的能耗最小。

这里，用符号E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗，用符号E_R表示传感器接收一份数据的能耗，则在一个调度周期内，簇内所有节点消耗的能量如下式所示：

$E_{\mathrm{nwk}}={\mathrm{mE}}_T+\stackrel{\‾}{w}{E}_R+(n-m-\stackrel{\‾}{w})(E_R+E_T)---\left(1\right)$

上式中，用来表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数。

用符号w表示第二组中因数据冗余而不需要上报的传感器节点数目，是一个随机变量。环境参数是随时间、空间变化的随机过程。因此，在同一时间，位于不同位置的传感器节点所采集的环境参数数值不相同。此外，任意两个传感器节点所上报环境参数之间的大小关系随时间不断变化。根据以上特点，经过数学分析，可以得到随机变量的概率分布是，

$(n-w-m+1)C_{w+m-2}^{m-2}/C_n^m,$ 0≤w≤n-m

根据数学期望的定义，本发明实施例进一步地给出了的计算公式，

$\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m}---\left(2\right)$

当网络规模n确定之后，结合上述公式(1)和(2)，使用一维搜索，即可以快速地找到使得E_nwk最小的m值。对于一维搜索的实现，属于本领域技术人员熟知的内容，此处不再进行赘述。

从而，根据该m取值，对簇内传感器节点进行分组，将实现在一个调度周期内，簇内所有节点消耗的能量最低。

采用现有技术逐次上报法，在一个调度周期内，簇内节点的总能耗是nE_T。与逐次上报法相比，本发明实施例中采用分段上报法在一个调度周期内节省的能耗如下式所示：

$\mathrm{\Δ}{E}_{\mathrm{nwk}}={\mathrm{nE}}_T-E_{\mathrm{nwk}}=\stackrel{\‾}{w}{E}_T-(n-m)E_R---\left(3\right)$

可见，通过本发明实施例，能够减少传感器节点上报冗余数据的次数，统计意义上最大程度地降低了无线传感器网络中节点的能耗。

相应所述无线传感器网络的数据融合方法实施例，本发明实施例公开了一种无线传感器网络的数据融合装置，其中，无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，如图3所示，该装置具体可以包括：

第一节点控制模块301，用于在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m(m＜n)个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

临时融合数据生成模块302，用于在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

第二节点控制模块303，用于在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

最终融合数据生成模块304，用于所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

应用上述装置，通过将簇内所有的传感器节点划分为两组，控制两组传感器节点分别向簇头传感器节点上报数据，使得簇头传感器节点能够根据第一组传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果，并广播给第二组内传感器节点，从而，第二组内的传感器节点能够根据MAX-MIN融合数据结果判断自身待上报的数据是否属于冗余数据，进而取消冗余数据的上报，因此，能够减少传感器节点上报冗余数据的次数，统计意义上最大程度地降低了无线传感器网络中节点的能耗。

上述装置实施例中，为最大程度地降低媒质访问过程中的能量消耗，簇内传感器节点的MAC子层采用TDMA协议。根据TDMA协议，对应于第一组内的m个传感器节点，簇头传感器节点为调度周期内的第一阶段分配了m个通信时隙，m个传感器节点分别在属于自身的通信时隙向簇头传感器节点上报数据；相应地，对应于第二组内的(n-m)个传感器节点，簇头传感器节点为调度周期内的第三阶段分配了(n-m)个通信时隙，(n-m)个传感器节点也分别在属于自身的通信时隙向簇头传感器节点上报不冗余的数据；而对应调度周期内的第二阶段，簇头传感器利用一个通信时隙将生成的临时MAX-MIN融合数据结果广播下发至第二组簇内节点中的(n-m)个传感器节点。

由于第一组簇内节点的数目m属于一变量数据，其取值范围是1到n。通过研究发现，m的具体取值，直接关系到整个簇内所有传感器节点的能耗。因此，通过设置m的取值，可以将整个簇内所有传感器节点的能耗控制在最小。由此，本发明实施例提供的另一种无线传感器网络的数据融合装置实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：

低能耗控制模块305，用于设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低。

具体实施过程中，所述低能耗控制模块305可以具体包括：

能耗获取子模块，用于获取所述调度周期内，簇内所有传感器节点的能耗 $E_{\mathrm{nwk}}={\mathrm{mE}}_T+\stackrel{\‾}{w}{E}_R+(n-m-\stackrel{\‾}{w})(E_R+E_T),$ 其中，E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗；E_R表示传感器接收一份数据的能耗；表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数，表达式为 $\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m};$

节点数目控制子模块，用于结合上述两表达式，通过一维搜索的方式，获取使得E_nwk最小的m取值。

从而，根据该m取值，对簇内传感器节点进行分组，将实现在一个调度周期内，簇内所有节点消耗的能量最低。

对于装置实施例而言，由于其基本相应于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明实施例的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明实施例将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种无线传感器网络的数据融合方法，其特征在于，所述无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，包括：

在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，其中m＜n，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络的数据融合方法，其特征在于，所述簇内传感器节点的介质访问控制子层采用时分多址协议。

3.根据权利要求2所述的无线传感器网络的数据融合方法，其特征在于，所述调度周期内的第一阶段包含m个通信时隙；所述调度周期内的第二阶段包含1个通信时隙；所述调度周期内的第三阶段包含(n-m)个通信时隙。

4.根据权利要求1所述的无线传感器网络的数据融合方法，其特征在于，所述方法还包括：

设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低。

5.根据权利要求4所述的无线传感器网络的数据融合方法，其特征在于，所述设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低，包括：

获取所述调度周期内，簇内所有传感器节点的能耗其中，E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗；E_R表示传感器节点接收一份数据的能耗；表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数，表达式为 $\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m};$

结合上述两表达式，通过一维搜索的方式，获取使得E_nwk最小的m取值。

6.一种无线传感器网络的数据融合装置，其特征在于，所述无线传感器网络采用分簇型的层级结构，假设簇内有n个传感器节点，包括：

第一节点控制模块，用于在一个调度周期内的第一阶段，由簇内m个传感器节点依次向簇头传感器节点上报数据，其中m＜n，所述簇头传感器节点根据簇内m个传感器节点上报的数据生成临时MAX-MIN融合数据结果；

临时融合数据生成模块，用于在所述调度周期内的第二阶段，由所述簇头传感器节点向剩余的(n-m)个传感器节点广播所述临时MAX-MIN融合数据结果；由所述剩余的(n-m)个传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果，分别判断自身待上传的数据是否属于冗余数据；

第二节点控制模块，用于在所述调度周期内的第三阶段，所述剩余的(n-m)个传感器节点中，当确定自身待上传的数据不属于冗余数据时，则向所述簇头传感器节点上报数据；当确定自身待上传的数据属于冗余数据时，则处于睡眠状态；

最终融合数据生成模块，用于所述簇头传感器节点根据所述临时MAX-MIN融合数据结果以及所述(n-m)个传感器节点中确定自身待上传的数据不属于冗余数据的传感器节点上报的数据，生成最终MAX-MIN融合数据结果。

7.根据权利要求6所述的无线传感器网络的数据融合装置，其特征在于，所述簇内传感器节点的介质访问控制子层采用时分多址协议。

8.根据权利要求7所述的无线传感器网络的数据融合装置，其特征在于，所述调度周期内的第一阶段包含m个通信时隙；所述调度周期内的第二阶段包含1个通信时隙；所述调度周期内的第三阶段包含(n-m)个通信时隙。

9.根据权利要求6所述的无线传感器网络的数据融合装置，其特征在于，还包括：

低能耗控制模块，用于设置所述调度周期内第一阶段中向簇头传感器节点上报数据的传感器节点数目，使得簇内所有传感器节点的能耗最低。

10.根据权利要求9所述的无线传感器网络的数据融合装置，其特征在于，所述低能耗控制模块包括：

能耗获取子模块，用于获取所述调度周期内，簇内所有传感器节点的能耗其中，E_T表示传感器节点发送一份数据的能耗；E_R表示传感器节点接收一份数据的能耗；表示在所述调度周期内的第三阶段因为数据冗余而不需要上报数据的平均传感器节点数，表达式为 $\stackrel{\‾}{w}=\frac{\underset{w=0}{\overset{n-m}{\mathrm{\Σ}}}(n-w-m+1)\·C_{w+m-2}^{m-2}\·w}{C_n^m};$

节点数目控制子模块，用于结合上述两表达式，通过一维搜索的方式，获取使得E_nwk最小的m取值。