以物联网技术为基础的应用随着物联网技术的高速发展应运而生。无线传感器网络作为物联网技术中最为核心的基础设施,其应用场景也越来越广泛,如工业生产中的工业故障点检测、战争时期的战场态势检测、森林防火中的森林火灾预警等。无线传感器网络是一种以数据为核心,具有数据感知、收集和存储功能的无线自组织网络,其网络节点被分布在恶劣的环境中并且节点所携带的资源受限。由于监测环境的不确定性,网络节点随时可能被破坏,这极大降低了网络中数据的可靠性。一些网络中的关键数据,例如着火点的位置信息、工业中的故障点信息对于决策者有着至关重要的作用,这些数据应该被快速并且可靠地传输到决策者手中。因此研究如何设计和实现高效的数据收集协议来提高网络中关键数据的可靠性和收集速度是一项十分有意义的工作。由于网络编码技术有着良好的性能表现而被用来提高无线传感器网络中的数据可靠性。自其被提出以来就有很多学者对其进行研究和改进,其中比较有代表型的研究工作是Growth Codes编码技术以及其后续的研究工作。基于这类编码技术的数据收集协议使得无线传感器网络在恶劣环境中有着良好的性能表现。但是Growth Codes编码技术不区分网络数据的重要性,而是将网络中的关键数据与普通数据一起任意编码和传输。这可能会导致关键数据的接收、解码出现延迟,并增加关键数据丢失的风险。针对上述的问题,本文在Growth Codes编码技术基础上提出了快速数据收集模型和冗余码源层次概率编码框架,以提高无线传感器网络中关键数据的收集效率和可靠性,具体包括如下工作:(1)针对Growth Codes对网络全部数据公平处理所引发的关键数据收集效率低下问题,本文提出了快速数据收集模型。模型中的网络分层策略使得节点大致了解聚合节点的位置,并且概率路由策略也能够以较高的概率将码字发送到更加靠近汇聚节点的层级,从而减少了码字的无效传输次数,提高了汇聚节点的数据恢复效率。基于优先权的抢占式编码方式使得包含关键数据的码字比普通码字具有更高的编码机会,这可以增加含关键数据的码字在总体码字中的比例。结合不同的编码抢占策略,提出了基于概率编码抢占的数据收集协议和基于优先级编码抢占的数据收集协议。通过仿真实验,这类协议可以提供良好的关键数据收集效率并且保持良好的数据可靠性。(2)Growth Codes在节点数据交换策略中采用随机交换策略,这可能导致包含更多关键数据的码字被交换到远离汇聚节点的位置。因此,我们利用神经网络算法和遗传算法设计了概率转发表。每次节点转发码字时都会查询概率转发表,根据码字中关键数据含量的差异以不同的概率与周围邻居节点交换码字。具有更高关键数据含量的码字将以较大的概率被转发到汇聚节点附近。汇聚节点可以获得更高价值的码字,从而提高关键数据的恢复效率。(3)针对快速数据收集模型在稀疏网络环境下关键数据收集末期的解码延迟问题,本文分析其形成原因,并从关键码源覆盖范围的角度入手,提出了冗余码源层次概率编码框架。其较快速数据收集模型的改进之处在于,在划分层级的基础上将远端码源有概率的冗余到较低层级节点作为其可选的编码源数据,这样的做法扩大了远端关键数据的影响范围,并且降低码源分布的局限性,从而降低其编码复杂度,提高数据收集效率。