在无线传感器技术中，物联网生成的传感器数据通过无线方式传输到网络服务器，工程师可以在其中跟踪参数。远距离无线通信提高了工业 4.0 的成本效率并减少了人力。实时监控系统旨在显示传感器节点周围的快速变化，这需要快速、低延迟的数据传输。如果数据到达云端存在延迟，则违背了通过传感器技术进行实时监控系统的理念。
无线传感器网络（WSN）是实时系统中重要的技术之一。它由许多独立运行的传感器节点组成，可以收集、存储和处理环境条件，而不依赖于预先存在的基础设施。它具有低成本、小尺寸、低功耗要求、不同的传感能力和动态组网特性。有了这些参数，WSN 就适合在很少维护的地方使用，在那里它们可以收集信息并将其返回给主机进行管理和分析。
在此类模型中，架构涉及传感器节点、连接到 GSM/GPRS 的微控制器以及远程数据库。微控制器将传入的非结构化传感器数据存储在外部存储驱动器中。传感器数据通过GSM/GPRS模块上传至远程监控数据库，为用户提供实时数据。同时，数据被记录到microSD模块中。数据可以通过网络服务器在任何地方访问，数据存储在云中。
传感器网络技术架构
虽然架构在优化性能方面发挥着至关重要的作用，但网络和设计流程也有助于提高目标系统的效率。当数据从一点传输到另一点时，随着延迟的减少，系统变得更加高效。减少内部硬件延迟可能就是这样的技术之一。因此，设计具有并行处理而不是串行架构的系统可以减少计算负载并提高整体性能。
对于密集部署的无线传感器网络（WSN），发送数据的典型方式是通过静态Sink进行多跳或点对点传输。靠近Sink的节点往往会消耗更多的能量，因为它们负责接收和转发来自整个网络的数据。这会导致网络断开并引发“热点问题”。另一方面，为了减少数据收集的端到端延迟，Sink应该靠近事件源。但由于事件发生在网络区域内的不同区域，因此无法使用静态Sink来实现。
以频率操作系统也可以提高处理速度。然而，这是以高功耗为代价的，这也可能引发发热和组件老化等问题。因此，达到方法应该涉及从网络角度设计和实现整个系统。因此，高效的网络可以克服硬件设计和架构造成的延迟。
一项研究表明，具有多接收器的低延迟数据收集方法可以平衡无线传感器网络中的功耗并降低数据传输延迟。在这种技术中，网络被分成许多虚拟区域，每个虚拟区域具有三个或更少的传感器，并且每个区域的主要单元是通过评估其剩余能量和与所有其他节点的距离来选择的。
主要区域单元与移动接收器交互，移动接收器的能源消耗显着减少，并且端到端延迟也减少。通过在每个DGA中选择的领导节点，可以构建节能的数据上传路径，并且可以调整Sink轨迹，提高数据收集时间效率。此外，借助睡眠调度和传感半径调整过程，可以成功减少网络覆盖的冗余以及传感和通信的能耗。
每个数据收集区域 (DGA) 中的领导节点是通过选择策略完成的，该策略涉及 DGA 中已存在的一个或多个领导节点。这些节点从同一 DGA 中的其他节点接收数据并将数据上传到移动接收器。在网络生命周期中，移动Sink只需要与这些进行通信。因此，优化数据收集的效率。
数据采集单元
但是数据收集中的冗余减少考虑了网络中存在的节点的密度。如果网络中节点的密度太低，则不会从该区域中选择。反之，相反，节点密度高也会造成数据采集冗余度高的问题。因此，采用主动节点选择策略和感知半径调整方法。对于 WSN，数据传输的节能路径成为减少延迟的一个重要方面。
为了实现传感器网络中的能量平衡，使用了一种基于多接收器的数据收集方法。通过在每个DGA中选择的领导节点，可以建立节能的数据上传路径。此外，借助睡眠调度和感知半径调整策略，还可以有效减少网络覆盖的冗余以及感知和通信的能耗。
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