向随机移动的Sink提供随时随地的数据获取功能具有很广泛的应用，比如单兵作战、智能交通等，是未来支持泛在应用的重要支撑技术。但由于Sink 节点的随机移动性、数据访问的随意性、非持续连接性和数据源与Sink 的双盲性等因素，如何有效获取数据是一个挑战性的问题。. 课题研究了以下内容：本课题针对Sink 游牧型传感器网络中的数据获取特点，课题利用Sink 的移动能力和传感器节点的感知能力，研究了轻量级协作模型和高效数据转发模式，在此基础上提出了双盲的数据查询方法、基于时间戳梯度的Sink轨迹追踪、非树结构的数据多播服务、数据传输速率约束条件的轻量级刻画等，研究了传感器网络在遭受同频干扰情况下的数据收集问题；研究了传感器网络存在区域空洞时的数据获取方法。同时，课题还搭建了一个基于局域网的面向大规模网络部署的测试平台。在本项目的支持下，已发表SCI论文2篇，EI检索论文11篇，其中IEEE Transactions论文1篇, 知名国际会议SECON, ICC和Globecom各1篇。. 课题取得了以下成果：课题针对当前消息转发存在的缺陷，提出了随机直线走的消息转发模式，提高了消息转发的可控性；将研究问题形式化为双盲的数据获取，详细研究了若干基于随机直线走的双盲数据查询方法的性能；提出了一种可有效工作于网络具有区域空洞的数据获取方法；提出了一种同时兼顾查询成功率和能源消耗的双盲数据发现方法，并对其性能进行详细的理论分析和仿真验证；提出了一个不依赖于树状结构的面向多个Sink的新型多播思想，并在该基础上提出了三种不同的算法；提出了一种更便捷的基于跨层信息的数据传输速率约束条件刻画方法；探索了传感器网络在高压输电线路上的应用，并提出了一种基于两层结构的协作式的节能数据收集方法；提出了一个可有效面对同频干扰环境下的传感器网络数据收集方法。课题研究为游牧型Sink 传感器网络中的数据获取问题建立完整的解决方法，并结合理论分析、仿真进行评价和验证。