1.基于目标导向的多数据包聚合选择方法，其特征在于：该方法为：根据多源单目标无线传感网中数据包较小且长度不等的特点，在进行数据包聚合时，从系统要优化的目标出发，采用累加或累减法来对缓存队列中待聚合的数据包进行选择，将选中的数据包与自身数据包进行聚合，一起发往目标节点，以节省能量、提高传输可靠性。

2.根据权利要求1所述的基于目标导向的多数据包聚合选择方法，其特征在于：系统要优化的目标有：最大吞吐量、最小时延；

最大吞吐量是指单位时间内在不超过数据包最大长度限制的情况下实际传输到目标节点的吞吐量最大；用公式表示为：max(c)

其中，c为单位时间内传输到目标节点的数据吞吐量；Lmax为聚合包的最大长度，Lag_packet为单个聚合包的长度；Lhead_ag为单个聚合包聚合后物理层、控制层的帧头长度，Lhead_network为单个聚合包的私有网络层控制字长度，Xi为单个聚合包聚合的第i个原始数据包的有效载荷，m为单个聚合包聚合的原始数据包的个数；

最小时延是指在不超过数据包最大长度限制下使聚合包中各个原始数据包的时延之和最小；用公式表示为：min(d)

其中，d为单次聚合时各原始数据包的时延之和，di为第i个原始数据包的时延，其他参数与最大吞吐量时相同。

3.根据权利要求1所述的基于目标导向的多数据包聚合选择方法，其特征在于：在多个待聚合的数据包的选择过程中，采用累加法来挑选数据包；累加法的具体步骤如下：步骤1：初始化；清空聚合队列，设置单个聚合包的最大长度Lmax和待聚合包初始序号i＝1；设置聚合包的初始长度为：Lag_packet＝Lhead_ag；

步骤2：根据优化目标，对待聚合数据包进行排序，并按顺序存入缓存队列中；

步骤3：从缓存队列中取第i个数据包，计算聚合该数据包后聚合包的长度Lag_packet，Lag_packet＝Lag_packet+Lhead_network+Xi；

步骤4：判断聚合包长度是否超限，若Lag_packet≤Lmax，表明可以聚合第i个数据包，此时，将第i个数据包放入聚合队列；若Lag_packet＞Lmax，表明第i个数据包过大，不能聚合，此时聚合包长度为Lag_packet＝Lag_packet-(Lhead_network+Xi)；

步骤5：i＝i+1，继续执行步骤3，直到缓存队列中所有数据包聚合完毕；

步骤6：聚合队列中的数据包即为满足目标要求的待聚合的数据包，将其聚合在一起发往目标节点。

4.根据权利要求1所述的基于目标导向的多数据包聚合选择方法，其特征在于：在待聚合的数据包的选择过程中，采用累减法来挑选数据包，其具体步骤如下：步骤1：初始化；清空聚合队列，设置单个聚合包的最大长度Lmax，聚合包的初始长度为：Lag_packet＝Lhead_ag；设置待剔除的数据包序号i＝m，m为待聚合的数据包的总个数；

步骤2：根据优化目标，对待聚合数据包进行排序；

步骤3：假设聚合队列足够大，依次将排好序的数据包存入聚合队列，计算聚合包总长度步骤4：判断聚合包长度是否超限，若Lag_packet≤Lmax，则表明可以聚合聚合队列中所有数据包，转入步骤6；若Lag_packet＞Lmax，则从聚合队列中删除第i个数据包，转入步骤5；

步骤5：i＝i-1；若i＜1，转入步骤6；若i≥1，计算剔除第i数据包后聚合包的长度Lag_packet，Lag_packet＝Lag_packet-(Lhead_network+Xi)；转入步骤4；

步骤6：聚合队列中的数据包即为满足优化目标的待聚合数据包，将其聚合在一起发往目标节点。