區(qū)域監(jiān)控在“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”課程中的教學(xué)設(shè)計

張文哲

摘 要：“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”是大學(xué)網(wǎng)絡(luò)工程專業(yè)本科生必修的專業(yè)課，是計算機網(wǎng)絡(luò)課程的延伸和技術(shù)前沿。區(qū)域監(jiān)控是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的三大應(yīng)用領(lǐng)域之一。文章結(jié)合大學(xué)教學(xué)改革需求，為“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”課程專門設(shè)計了區(qū)域監(jiān)控教學(xué)內(nèi)容，有效豐富了該課程的教學(xué)體系，擴展了課程的應(yīng)用前景，以此作為傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容的有益補充以饗讀者。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；區(qū)域監(jiān)控；傳感器節(jié)點；感知

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種新型數(shù)據(jù)采集與處理手段，具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的研究價值，越來越受到人們的普遍重視。目前，“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”已經(jīng)成為大學(xué)網(wǎng)絡(luò)工程專業(yè)本科生必修的專業(yè)課，是計算機網(wǎng)絡(luò)課程的重要延伸和前沿技術(shù)。區(qū)域監(jiān)控是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的三大應(yīng)用領(lǐng)域之一[1]，有諸多應(yīng)用場景和實用價值，如圖1所示。本文結(jié)合大學(xué)教學(xué)改革需求，為“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”課程專門設(shè)計了區(qū)域監(jiān)控教學(xué)內(nèi)容，有效豐富了該課程的教學(xué)體系，模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)真正應(yīng)用到軍事、醫(yī)療、商業(yè)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，發(fā)揮潛在的巨大價值。

另一方面，“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”的教學(xué)拘泥于理論講解，缺乏項目實踐和應(yīng)用場景，學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不高，學(xué)習(xí)效果不佳。經(jīng)綜合考慮，為了提高“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”課堂的教學(xué)效果和教學(xué)效率，保證教學(xué)質(zhì)量，適應(yīng)正在開展的某校教育教學(xué)體系改革，我們專門設(shè)計區(qū)域監(jiān)控應(yīng)用的教學(xué)環(huán)節(jié)，該項目集成網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測性能、網(wǎng)絡(luò)隱藏方法和捕獲目標(biāo)3個模塊，真實再現(xiàn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與智能目標(biāo)之間博弈與策略，方便教師教學(xué)，調(diào)動學(xué)生積極性并認(rèn)真聽講，有利于正常教學(xué)活動的開展，增強了教師教學(xué)效果。

1 課程總體設(shè)計

本文從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)面向區(qū)域監(jiān)控的應(yīng)用問題入手，對監(jiān)測性能、隱藏方法和目標(biāo)捕獲作了一些有益的課程設(shè)計，主要內(nèi)容包括以下3個方面。

首先，每個傳感器節(jié)點都是有限的目標(biāo)探測能力，所有傳感器節(jié)點的感知能力如何，通過暴露程度的概念來衡量。目標(biāo)入侵被監(jiān)控區(qū)域，暴露程度就是最小被感知概率之和。此外，為了更準(zhǔn)確地衡量目標(biāo)入侵的實際過程，使用基于局部信息的入侵算法，打破了傳統(tǒng)基于全局布置信息的假設(shè)，為衡量無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測性能提供了客觀依據(jù)。

其次，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)針對入侵目標(biāo)的探測，可以選擇靜默狀態(tài)，也即在保持監(jiān)控性能和網(wǎng)絡(luò)連通的前提下，盡可能關(guān)閉通信模塊以減少電磁輻射。為此，讓學(xué)生設(shè)計并實現(xiàn)一種1-跳自保護算法，即基于廣度優(yōu)先生成樹的最小連通支配集（BFS-based MCDS）算法，及其相應(yīng)的分布式算法。

最后，針對入侵目標(biāo)提出捕獲的任務(wù)，在大量靜態(tài)節(jié)點對目標(biāo)感知、計算的基礎(chǔ)上，由移動節(jié)點實現(xiàn)捕獲，實現(xiàn)在地標(biāo)導(dǎo)航的幫助下移動節(jié)點對靜態(tài)目標(biāo)和移動目標(biāo)的快速追捕方法。包括多移動節(jié)點—單目標(biāo)的情形下的區(qū)域劃分優(yōu)先追捕，和多移動節(jié)點-多目標(biāo)情況下的任務(wù)分配算法。

本文針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域監(jiān)控中的應(yīng)用，從傳感器網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)兩個對象入手，設(shè)計了3種監(jiān)控與反監(jiān)控的教學(xué)項目，為實現(xiàn)無人值守式的區(qū)域監(jiān)控提供典范。

2 項目設(shè)計與實現(xiàn)

本文從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域監(jiān)控的應(yīng)用問題入手，為該課程設(shè)計了3個教學(xué)項目，也即監(jiān)測性能、隱藏方法和目標(biāo)捕獲。

2.1 暴露與探測

在區(qū)域監(jiān)控中，目標(biāo)是被監(jiān)控的對象，例如戰(zhàn)場上的敵人、重要場地的恐怖分子或者商店的小偷等。這些目標(biāo)通常都是智能的。為了降低被監(jiān)測的可能性，智能目標(biāo)通常會探測布置的傳感器節(jié)點，擇優(yōu)穿越。由此，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與目標(biāo)之間存在一對對立的概念：監(jiān)測與反監(jiān)測。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的脆弱性，稱之為服務(wù)失效（Denial of Service）[2]，也即傳感器網(wǎng)絡(luò)不能夠發(fā)揮其應(yīng)有的功效。智能目標(biāo)探索“好”的路徑入侵區(qū)域，也是傳感器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)失效之一。目標(biāo)最佳入侵路徑可以是基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的完全布置信息。然而事實上智能目標(biāo)的反監(jiān)測能力通常是有限的，例如視力等。那么，真實地模擬智能目標(biāo)的反監(jiān)測能力的方法是基于傳感器網(wǎng)絡(luò)部分布置信息下的目標(biāo)入侵問題。也即入侵目標(biāo)只能探測部分節(jié)點布置信息，在此基礎(chǔ)上探索“比較好”的路徑入侵區(qū)域。為此，首先需要對智能目標(biāo)的探測能力建模，才能合理地研究傳感器網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)的實際監(jiān)測能力。

為了衡量目標(biāo)被傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測的可能性，我們引入了暴露的概念。目標(biāo)的最小暴露可以利用Dijkastra算法計算獲得。目標(biāo)在完全信息下的穿越有兩種路徑：最大裂口路徑和大支持路徑。目標(biāo)在有限探測能力下，也即基于不完全信息下的穿越路徑選擇有角度優(yōu)先路徑、距離優(yōu)先路徑和前向優(yōu)先方法路徑[2]。暴露定義為傳感器網(wǎng)絡(luò)收集到的目標(biāo)能量，目標(biāo)穿越區(qū)域時的路徑暴露也即傳感器網(wǎng)絡(luò)收集能量總和。從而我們可以通過仿真計算和實物實驗比對5種路徑的暴露差異，并找出優(yōu)劣。

2.2 靜默與自保護

一種簡單而有效地減少節(jié)點暴露的方法是減少傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信量，也即減少節(jié)點發(fā)送消息的數(shù)量。這就為面向區(qū)域監(jiān)控的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計提出了新的要求：在維持傳感器網(wǎng)絡(luò)正常功能的前提下，減少節(jié)點發(fā)送的消息數(shù)量，使更多的節(jié)點保持靜默，避免暴露。此外，靜默的節(jié)點依然面臨著危險，具有較強的脆弱性，容易遭受攻擊。在面向區(qū)域監(jiān)控的應(yīng)用中，需要保護這些節(jié)點，實時監(jiān)控節(jié)點的狀態(tài)。靜默節(jié)點一旦被破壞，由其保護節(jié)點即刻發(fā)送緊急消息至網(wǎng)關(guān)。

節(jié)點自己保護自己，也稱之為自保護。自保護的方法是選擇部分節(jié)點承擔(dān)保護任務(wù)，實時監(jiān)督其他節(jié)點的狀態(tài)。一旦有節(jié)點被毀或者失效，網(wǎng)關(guān)能夠收到這樣的消息并采取進(jìn)一步的措施。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自保護問題，正式定義是：一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被p-自保護，當(dāng)且僅當(dāng)任何時刻任何傳感器節(jié)點至少被p個活躍的節(jié)點監(jiān)視到。經(jīng)典算法有集中式的PIA（Pre-Scheduled Independent Activation）和分布式的NC（Neighbourhood Cooperative self-protection）[3]。其實，自保護節(jié)點有一個重要特性—要求連通至網(wǎng)關(guān)的平均跳數(shù)最少。在面向區(qū)域監(jiān)控應(yīng)用中，由于邊緣節(jié)點面臨智能目標(biāo)，我們希望被破壞的緊急消息盡快地匯報給網(wǎng)關(guān)。傳感器網(wǎng)絡(luò)的自保護通常都可歸納為任意圖的最小連通支配集問題。因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)隱藏技術(shù)不僅要求所求的保護集合是最小連通支配集，而且要求連通至網(wǎng)關(guān)的平均跳數(shù)最少，一種新的MCDS算法能夠很好地解決隱藏節(jié)點選擇問題，也即寬度優(yōu)先搜索（Breadth-First Spanning Tree，BFS）算法，該算法將問題歸納為最小連通支配集MCDS問題，然后給出了一種分布式近似算法。分布式算法是集中式算法的擴展，傳感器節(jié)點根據(jù)自己和鄰居的信息決定自己的狀態(tài)[3]。

2.3 捕獲目標(biāo)

在無線傳感器節(jié)點上整合可移動裝置（如移動機器人等）即移動傳感器節(jié)點。由移動節(jié)點和靜態(tài)節(jié)點組成的傳感器網(wǎng)絡(luò)稱為混合傳感器網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)化的移動節(jié)點和靜態(tài)節(jié)點能夠協(xié)同地執(zhí)行多種任務(wù)，如發(fā)現(xiàn)與彌補覆蓋漏洞、熱點區(qū)域重點覆蓋和入侵目標(biāo)的捕獲等，其廣闊的應(yīng)用場景為傳感器網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步應(yīng)用提供了新思路、開創(chuàng)了新領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的靜態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)相比，混合傳感器網(wǎng)絡(luò)具有很好的柔韌性和自適應(yīng)特性；與移動傳感器網(wǎng)絡(luò)相比，又大大降低了總的構(gòu)造代價，卻保持了多機器人系統(tǒng)的優(yōu)越性。

混合傳感器網(wǎng)絡(luò)在區(qū)域監(jiān)控應(yīng)用中的任務(wù)是監(jiān)測并捕獲入侵目標(biāo)，充分利用靜態(tài)節(jié)點與移動節(jié)點之間的相互合作，由移動節(jié)點完成捕獲目標(biāo)的任務(wù)。典型的捕獲策略有：利用值循環(huán)的計算方法計算效用最大的方向，即得當(dāng)前狀態(tài)下的移動節(jié)點的最佳運動方向；基于局部直方圖構(gòu)建的矢量場用來導(dǎo)航；基于地標(biāo)的機器人導(dǎo)航方法等。針對多移動節(jié)點—單目標(biāo)的情形，給出了3種捕獲方法：簡單捕獲、優(yōu)先捕獲和帶時間戳的優(yōu)先捕獲方法，通過分析、仿真實驗和實物實驗驗證相關(guān)結(jié)論。此外，我們考慮多移動節(jié)點—多目標(biāo)的情形，設(shè)計一種分布式任務(wù)分配協(xié)議最小化全局捕獲時間[4]。

障礙物常常出現(xiàn)在監(jiān)控區(qū)域中，未來的教學(xué)項目可以考慮障礙物規(guī)避的快速捕獲策略。此外，博弈論在捕獲問題中的應(yīng)用將會產(chǎn)生一些有趣的課題。

3 結(jié)語

項目實踐是區(qū)別于傳統(tǒng)教學(xué)的新型教學(xué)方法。本文針對“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”的教學(xué)環(huán)節(jié)，設(shè)計了一種面向區(qū)域監(jiān)控的教學(xué)項目，為傳感器網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步推廣應(yīng)用提供了出口，豐富了課程的教學(xué)內(nèi)容，以期為教師提供客觀可行的教學(xué)素材，同時提高學(xué)生動手實踐能力，對于提高教學(xué)質(zhì)量、增強師生互動具有積極意義。

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