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延迟容忍网络主要是指由于节点移动、部署稀疏等原因而使得端到端的数据传输路径常常处于间歇性连通或者长时间中断状态的一类网络。数据聚集，通过将相关联的数据包进行聚集操作来提高数据传输效率，是传统静态无线传感器网络中的一种高效的数据收集机制，能够有效地降低数据收集过程中的节点能耗。将数据聚集机制引入到动态的延迟容忍网络环境中，研究设计延迟容忍网络的数据聚集算法，能够有效地降低动态网络数据收集的能耗，具有重要的研究意义。
现有的数据聚集算法大多数是针对于静态的无线传感器网络而言的，主要包括基于环或树型结构的数据聚集算法、基于多路径的数据聚集算法和无结构的数据聚集算法。这些算法要么事先构建一个基于环的或基于树型的聚集结构，然后在此基础上进行数据聚集操作，要么直接根据网络拓扑动态选路，然后进行数据聚集操作，但无论哪种算法都是基于整个网络具有稳定的端到端传输路径这一基本假设的。而在延迟容忍网络中，这一基本假设已不成立，没有稳定的端到端传输路径，这些算法不能有效地对相关数据进行数据聚集操作。因此，本文在国家自然科学基金项目的支持下，开展了延迟容忍网络的数据聚集问题研究，提出了一个无辅助节点的数据聚集算法和带辅助节点的数据聚集算法。本文的主要工作以及创新点如下：
1)本文提出了延迟容忍网络的数据聚集算法-DADTN算法。该算法在数据传输的后继选择方面，同时考虑了后继结点的局部聚集能力和到终点成功传输的交付能力。并且，根据数据包的生存时间和失效时间动态地调整了聚集能力和交付能力在后继选择时所占的比重。在使得数据尽可能地传输到目的节点的同时，考虑了数据包的网内聚集，一方面能够保证网络传输的成功率，另一方面通过网内聚集以减少网络中数据包的数量来达到节约能耗的目的。
2)本文针对包含辅助节点Throwbox的延迟容忍网络，提出了一个数据聚集算法——DAT算法。Throwbox是一种位置固定且具有缓存功能的辅助节点。我们在概率模型下计算了任意两个Throwbox节点的期望传输延迟，并在此基础上利用近似算法在Throwbox节点间构建了一个Steiner树，将其作为一个固定的数据聚集结构。各个普通节点首先将数据包聚集到所遇到的Throwbox节点，然后再由Throwbox节点通过树型的数据聚集结构将其聚集到汇聚节点。DAT算法通过辅助节点有效地降低了盲目的数据聚集操作，从而降低了聚集延迟，同时提高了数据传输成功率。