无线传感器网络是一种典型的以数据为中心的分布式无线自组织网络,具有数据感知、存储和传输等功能,在人类无法接近的恶劣或特殊环境的监测与数据采集中起着重要的作用。由于网络节点处在恶劣的环境中,且受有限的资源限制,节点随时可能由于各种原因被毁坏,降低了数据的可靠性。因此,研究如何设计和实现高效的数据收集机制来提高数据在网络中的持久性是非常有意义的工作。网络编码技术被用以解决上述提出的问题,其中具有代表性的研究是Growth Codes编码技术及其后续的工作,这类协议在恶劣或特殊环境下有着较好的性能。但是,Growth Codes编码存在着导致较低数据收集效率的问题。首先,Growth Codes编码产生了源数据的大量备份,备份数据随着源数据的解码,无效备份的比重逐渐上升,使汇聚节点不容易收集到有效数据。其次,距离汇聚节点远端不易收集的数据由于度增长编码的作用,逐渐编码出汇聚节点由于缺少远端低度数据而难以解码出的高度复杂码字,进一步降低了数据收集的可靠性。针对以上问题,本文在Growth Codes编码技术的研究基础上提出了时效编码消解策略和非协同度增长层次编码框架等方法,提高了无线对等网络中的数据收集效率和稀疏网络场景下的数据收集可靠性。具体包括如下工作:(1)针对编码使得网络中存在大量冗余副本导致收集效率降低的问题,本文提出了反馈消解数据收集模型,结合不同的反馈方式,分别设计了基于广播反馈、数据交换时机反馈和随机游走反馈的三种数据收集协议。该类协议允许汇聚节点将其已解码数据的信息通过反馈机制分享给网络中的节点,通过该信息,节点可将不包含有效信息的码字删除。使这些码字不参与数据交换与收集的过程,减少不必要的数据传输,从而提高了有效数据在网络中的交换频率,使汇聚节点能更快地收集完网络中所有的数据。通过仿真实验,该类协议能有效地提高整体的数据收集效率并且保持良好的可靠性。(2)码字的编码度转换时刻是编码过程中度增长的时刻,Growth Codes通过数学推导给出了最优的度转换时刻序列。但本文并未严格遵循该模型进行设计,故该序列并不适用于基于本文所提出的模型的协议。本文结合反馈消解模型和基于此模型提出的三个协议,通过理论分析和推导证明给出了适用于新模型的最优码字度转换时刻序列。(3)Growth Codes数据收集协议在数据转发策略上并未采用任何的路由机制,这使网络中的数据分为近端和远端数据。远端数据由于度增长编码的存在,逐渐编码出汇聚节点难以解码出的高度复杂码字。针对该问题,本文提出了非协同度增长层次编码框架。将节点按照距离汇聚节点的跳数分层,每个节点将根据各种层级邻居节点的数量和该节点所在的层级计算出适用于该节点的度转换时刻序列。通过仿真实验,非协同度增长层次编码机制提高了数据收集可靠性。特别地,该协议更利于稀疏型网络系统收集完所有的数据。