物联网技术的应用已经延伸到我们日常的生产和生活,随着互联网技术的不断提高,物联网已经迎来了万物互联的时代。尽管物联网的应用领域不断扩大,但是在技术、管理以及成本等方面也面临着诸多难题。其中,无线传感器网络作为物联网中数据采集的一个重要技术,也是物联网技术研究的关键点,其通过在传感区域内部署大量的传感器设备来实时获取外部环境数据信息。在实际应用场景中,这些被随机部署在感知区域内的微型的传感器可以利用无线通信的技术来构建出一个自组织可重构的无线网络。通常这种网络最大的缺点就是节点的能量限制,然而在大多数情况下传感器节点的电池通常是不可更换的,因此在传感器节点之间进行感知数据交互的过程中,如何设计出一种高效节能的数据收集路由算法仍是一个需要解决的难题。无线网络路由协议应当综合考虑网络资源的有限性和复杂的拓扑结构等因素,因此好的路由算法可以保证传感器节点之间的资源得到合理分配,从而很大程度上提高网络的性能。传统的无线传感器网络通常是静态的,所有节点的位置都是固定的,节点之间通常采用单跳和多跳的方式进行数据传输并将数据聚集到基站,这样往往会导致基站附近的节点需充当数据传输的中继节点而消耗更多的能量,部分节点的过早死亡就会造成典型的“能量空洞”现象。近些年来为了解决节点的能量均衡问题,许多文献都在网络模型中引入了移动汇聚节点来沿着特定移动轨迹收集各个簇头节点的数据。本论文针对无线传感网中基于数据收集路由算法的大棚监控系统的设计与实现,以此来均衡网络节点间的能源消耗,延长整个网络的生命周期,主要工作包括:(1)介绍了无线传感器网络的研究现状以及相关的应用领域,从不同角度分析了已有的路由协议的优缺点。阐述了无线传感网的概念以及实际生活中的应用场景,从网络拓扑结构和汇聚节点的路径规划这两个角度来分析了先前路由算法的优缺点。为了弥补LEACH协议和PEGASIS算法这两者的不足,本文提出了一种蜂巢结构下基于固定轨迹的移动汇聚节点数据收集算法。在网络分簇阶段采用蜂巢状集群结构可以在保证集群之间通信完全覆盖的前提下,最大化每个集群的覆盖范围。在数据传输过程中,集群内部采用贪心选择策略可以避免长链传输问题,簇头节点之间数据传输通过优化传输信道的权重值,再利用Prim算法构建一条最小生成树。然后移动汇聚节点负责沿着一条固定的移动轨迹收集所有子区域中的数据包。从实验的仿真结果可以看出该算法在很大程度上均衡了网络能量消耗并延长了整个网络寿命。(2)为了进一步均衡整个网络的资源开销,本文提出了无线传感网下基于赋权Hamilton回路的数据收集算法,将PEGASIS算法和Hamilton回路算法结合起来,通过单跳和多跳的混合传输机制,在网络中引入一个移动代理节点来收集数据包,算法利用局部优化算法设计了最优的赋权Hamilton回路。另外该算法采用了一种非均匀分簇的聚类方法,在计算簇头节点的竞争半径是综合考虑了节点间的欧式距离以及剩余能量。移动代理节点的引入降低了节点之间的能量消耗,同时混合传输机制的采用也缩短了数据传输延迟。(3)最后本文将赋权Hamilton回路的数据收集算法应用到大棚生产监控系统中,通过在大棚内布置大量的传感器节点,实时监测大棚内土壤的温度,湿度以及光照强度,并将这些数据聚集后通过IP网络传输到客户端,客户端根据收集的数据进行远程操控。该系统能够精准地监控大棚内的各项环境参数从而缩短了人工成本,同时本文提出的数据收集算法也减少了传输感知数据的能量消耗,提高了整个系统的生命周期。