Một vấn đề quan trọng khác của lớp mạng là định tuyến có thể dựa trên việc tập trung số liệu. Trong định tuyến số liệu tập trung, việc phổ biến các yêu cầu (các nội dung đợc quan tâm) đợc thực hiện nhằm phân nhiệm vụ cảm biến tới các nút Sensor. Có hai phơng pháp đợc sử dụng để phổ biến yêu cầu là: nút Sink phổ biến nội dung đợc quan tâm tới các nút Sensor
cần thiết và các nút Sensor phát quảng bá một quảng cáo cho số liệu có sẵn và đợi một yêu cầu từ các nút Sink có nhu cầu về các số liệu này.
Định tuyến số liệu tập trung yêu cầu phải đặt tên thuộc tính cơ sở. Nguyên nhân cần phải đặt tên thuộc tính cơ sở là ngời sử dụng thờng quan tâm tới truy vấn thuộc tính của hiện t- ợng hơn là truy vấn tới một nút riêng lẻ. Ví dụ, “những khu vực nơi nhiệt độ vợt quá 70 độ F” là một truy vấn đợc sử dụng thờng xuyên hơn là “nhiệt độ đợc đọc bởi một nút nào đó”. Việc đặt tên thuộc tính cơ sở đợc sử dụng để truy vấn về các thuộc tính của hiện tợng. Với việc đặt tên thuộc tính cơ sở, các phơng thức phát quảng bá, phát đến một nhóm theo thuộc tính cơ sở (attribute-based multicasting), phát theo địa lý (geo-casting), phát bất kỳ ( any- casting ) trở lên quan trọng đối với mạng Sensor .
Tập hợp số liệu là một kỹ thuật đợc sử dụng để giải quyết những vấn đề trùng lặp và chồng chéo trong định tuyến số liệu tập trung. Trong kỹ thuật này, một mạng Sensor đợc mô tả với cấu trúc cây phát đa điểm đảo ngợc (reverse multicast tree) nh trong hình 2.2.
Hình 2.2: Ví dụ về tập hợp số liệu
Bộ thu nhận (Sink) yêu cầu các nút Sensor báo cáo về trạng thái xung quanh hiện tợng. Số liệu từ nhiều nút Sensor đợc tập hợp lại khi chúng tới cùng một nút trên đờng đến nút Sink nếu chúng cùng chỉ về một thuộc tính của hiện tợng. Trong ví dụ trên, nút Sensor E tập hợp số liệu từ các nút Sensor A và B. Trong khi đó, nút Sensor F tập hợp số liệu từ các nút Sensor C và D. Việc tập hợp số liệu có thể đợc hiểu nh là một nhóm các phơng pháp tự động kết hợp số liệu tới từ nhiều nút Sensor thành một tập thông tin có nghĩa. Về mặt này, việc tập hợp số liệu đợc xem nh là hợp nhất số liệu. Ngoài ra, sự cẩn trọng là rất cần thiết khi tập hợp số liệu bởi các đặc trng của số liệu, nh vị trí của những nút Sensor báo cáo, không cho phép đợc bỏ sót. Những đặc trng nh vậy có thể rất cần thiết cho một ứng dụng nào đó.