| Summary: | === The use of topological features, more specifically, the importance of an element related to its structural position is a subject widely studied. For instance, complex networks theory provides some general use centrality measures that have been applied in a large variety of knowledge fields. This work aims to use centrality information in the design of routing algorithms for Wireless Sensor Networks (WSN). In this context, we propose two new topological measures, the Sink Stress, and Sink Betweenness, distributed algorithms to calculate them, and devise tree-based routing algorithms that take advantage of them. Simulations comparing the proposed approach with some of the most efficient data fusion algorithms from the literature, show that the proposed tree algorithms generate consistent quality trees, using a significantly smaller number of messages in the construction of the tree. === O uso de características topológicas, mais especificamente, a importância de um elemento relacionada com sua posição é um assunto amplamente estudado. Por sua vez, a teoria das redes complexas provê algumas métricas de centralidade de uso geral que foram aplicadas a uma imensa variedade de campos do conhecimento. Este trabalho tem o objetivo de usar a informação de centralidade no projeto de algoritmos de roteamento para Redes de Sensores sem Fio (RSSFs). Neste contexto, foram propostas duas novas métricas de centralidade, o Sink Stress e o Sink Betweenness, algoritmos distribuídos para o cálculo de ambas e algoritmos de roteamento em árvore que tiram proveito das mesmas. Simulações comparando a abordagem proposta com alguns dos algoritmos de fusão de dados mais eficientes da literatura, mostram que os algoritmos propostos geram árvores de qualidade compatível, utilizando-se de um número significativamente menor de mensagens na construção da árvore.
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