【摘要】：先介绍本书的系统模型，包括：部署模型、基于汇集效率的聚合吞吐量定义以及聚合吞吐量和汇集效率的权衡定义。基于定义6.5，则有：●定义6.1定义的一般可达聚合吞吐量实际上是1-可达的。聚合吞吐量和汇集效率的权衡定义聚合吞吐量Λ（λ，n）和汇集效率Ψ之间的权衡为定义6.6可扩展聚合机制一个聚合机制是可扩展的，如果即Λ（λ，n）=Θ且Ψ=Θ，其中Λ（λ，n）是机制下达到的吞吐量。
先介绍本书的系统模型，包括：部署模型、基于汇集效率的聚合吞吐量定义以及聚合吞吐量和汇集效率的权衡定义。
（1）网络部署模型
设定网络的部署模型为
。从而，RD-WSN和RE-WSN分别对应于
。
（2）汇集效率和聚合吞吐量
记一个聚合机制为
，其中，
●
={si，0≤i≤n-1}，Ψ∈（0，1]用来衡量汇集效率。
●输入任意来自
中的传感器的测量值
，在sink节点输出
。
定义6.5 基于汇集效率的可达聚合吞吐量
一个吞吐量Λ（n）=（N·log m）/T对函数gn是Ψ-可达的，如果存在一个聚合机制
，在该机制下有一个节点集合
，使得对应的任意
用时T可以被聚合到sink节点上得到
。
基于定义6.5，则有：(https://www.xing528.com)
●定义6.1定义的一般可达聚合吞吐量实际上是1-可达的。
●当lim infn→∞Ψ=1时，称Ψ-可达是渐近1-可达，或直接称为渐近可达的。
●称比率Ψ为给定聚合机制
的汇集效率。
（3）聚合吞吐量和汇集效率的权衡
定义聚合吞吐量Λ（λ，n）和汇集效率Ψ（n）之间的权衡为
定义6.6 可扩展聚合机制
一个聚合机制
是可扩展的，如果
即Λ（λ，n）=Θ（1）且Ψ（n）=Θ（1），其中Λ（λ，n）是机制
下达到的吞吐量。
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