伴随物联网技术及商业的发展,作为物联网重要组成部分的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在国内外的研究中越来越受到重视。传统WSN由于使用IP网络作为基础架构,也带有IP网络架构本身的问题:在节点规模较大时难以进行IP地址的动态配置、事故现场或节点移动等动态场景下难以获知节点IP地址并主动发起通信、大规模拓扑中面向节点与链路的安全性难以保障等。现有大部分优化方案依然在IP网络架构的基础上进行改进,只能缓解而不能根本上解决这些问题。命名数据网络(Named Data Networking,NDN)的出现,给上述问题的彻底解决带来了可能。NDN并不关注数据所在的网络位置,只根据数据名称进行寻址,符合WSN只关心所收集数据本身的理念,将数据收集与数据所在位置解耦,在动态场景下节省了大量用于配置IP地址的开销,也节省了电量。同时,NDN将针对链路和节点的安全转变为保护数据本身的安全,大大降低了大规模拓扑下实施安全性保障的难度。而且,NDN自身带有的缓存机制能够进一步提升数据收集的效率,降低收集时延。然而,当前NDN架构的设计主要面向互联网应用场景,如何应用于WSN场景依然存在若干迫切需要解决的问题:(1)现有NDN“一发一收”的数据收集机制无法满足WSN多源数据收集的需求。如果为了实现多源数据收集而延迟固定的PIT条目超时删除时间,难以适应网络的动态变化。若设置的PIT超时时间过长,会造成容量有限的PIT表最终被占满,导致后续兴趣包请求被拒绝;(2)现有缓存策略设计主要针对大文件分发业务,并不适合资源有限且具有节点休眠特征的WSN场景,因此,设计适应节点休眠机制的缓存策略是保障WSN数据收集性能的关键。针对上述挑战,本文完成了如下研究工作:(1)提出了一种基于PIT动态更新的多源收集机制,实现了高效的“一发多收”数据收集。该机制中,网内每个节点根据当前到达流量、PIT表容量与节点设定的兴趣包拒绝率,动态计算PIT条目超时删除时间,并通过在现有NDN兴趣包中新增用于传输PIT条目超时时间的字段,将计算出的PIT超时评估值传给下一跳节点。结合接收到的上一跳PIT超时评估值与自身的自评估值,节点对PIT条目超时删除时间进行联合计算,并以此为依据动态更新PIT条目。这一设计,一方面保证了PIT条目满足后并不马上删除,便于后续收集数据的回传;另一方面通过动态更新PIT条目,避免PIT条目存在太久而出现节点拒绝率过高的现象。ndnSIM仿真结果表明,相比较现有“一发一收”的NDN数据收集机制、以及以固定时间延迟的“一发多收”机制,该方案数据收集效率高,并且网络适应性更好。(2)设计了一种基于概率缓存与休眠数据推送的数据收集机制,改善了存在节点休眠场景下的数据收集效率。该方案针对WSN的有限容量缓存,结合节点可靠性、缓存占用率、数据新鲜度等因素,构建了概率缓存机制;在此基础上,在节点即将休眠时,将缓存数据推送至可靠的邻居节点上。ndnSIM仿真结果显示,相比较现有以节点介数为指标的缓存机制,该方案在节点休眠场景下缓存命中率和数据收集成功率高,且电量消耗较少,更有助于延长全网生存时间。