智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)k 覆蓋保持方法研究

陳侃

福州外語(yǔ)外貿(mào)學(xué)院大數(shù)據(jù)學(xué)院，福建福州 350001

0 引言

智能傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景通常需要對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)，如環(huán)境監(jiān)測(cè)、安防監(jiān)控等，以確保邊界內(nèi)的所有目標(biāo)區(qū)域都能夠被節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到。然而，智能傳感器中的節(jié)點(diǎn)通常是由有限的電池供電，且部署在復(fù)雜環(huán)境中，導(dǎo)致其具有有限的處理能力[1]。為了最大限度地利用這些資源并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的壽命，需要設(shè)計(jì)有效的覆蓋策略，使得邊界內(nèi)的全部目標(biāo)區(qū)域都能夠被網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)覆蓋，同時(shí)盡可能減少重復(fù)覆蓋和冗余。因此，為了提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)區(qū)域的監(jiān)測(cè)能力和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，邊界全目?biāo)覆蓋保持方法成為研究熱點(diǎn)。

基于以上背景，為了提高智能傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能和效能，并實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域全面監(jiān)測(cè)和保持網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的目標(biāo)，國(guó)內(nèi)眾多專家對(duì)該領(lǐng)域展開大量研究。郭彩萍等人[2]通過(guò)獲取傳感器感知范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)感知圓，并計(jì)算節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)臨近節(jié)點(diǎn)與傳感器端之間能量轉(zhuǎn)換的初始時(shí)間，建立在不同時(shí)間下的節(jié)點(diǎn)覆蓋率、覆蓋面積及其概率模型。根據(jù)單一節(jié)點(diǎn)和整體節(jié)點(diǎn)范圍的覆蓋部分，采用串聯(lián)覆蓋路徑連通覆蓋法，完成節(jié)點(diǎn)的覆蓋保持。董鑫等人[3]構(gòu)建了一種有向視覺(jué)傳感器節(jié)點(diǎn)模型，通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的覆蓋度函數(shù)，設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)連通保持策略，并確定節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行方向，利用控制器控制節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連通，控制節(jié)點(diǎn)保持覆蓋。

在以上兩種方法的基礎(chǔ)上，為促進(jìn)目標(biāo)覆蓋保持方法邁入智能化，提出智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)k覆蓋保持方法。

1 邊界全目標(biāo)k 覆蓋保持

1.1 邊界節(jié)點(diǎn)部署

邊界節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中與外部環(huán)境接觸最密切的節(jié)點(diǎn)，其位置對(duì)于維持整個(gè)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和完整性非常重要。為了確保邊界區(qū)域得到有效的覆蓋，需要先對(duì)邊界節(jié)點(diǎn)進(jìn)行部署，以達(dá)到全目標(biāo)k 覆蓋保持的要求。由于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍有限，因此，通過(guò)協(xié)同方式將節(jié)點(diǎn)覆蓋在監(jiān)測(cè)目標(biāo)區(qū)域中。通過(guò)優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以增加網(wǎng)絡(luò)性能。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)部署成功后，需要對(duì)其重構(gòu)才能使數(shù)據(jù)正常傳輸。在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋過(guò)程中，需要運(yùn)用傳感器感知模型采集數(shù)據(jù)，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)構(gòu)建時(shí)的覆蓋優(yōu)化結(jié)果判定節(jié)點(diǎn)是否失效[4]。在理想狀態(tài)下，為了實(shí)時(shí)觀察網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，將目標(biāo)區(qū)域定義為一個(gè)二維平面，以傳感器的感知范圍為目標(biāo)，設(shè)定一個(gè)圓形區(qū)域，半徑為R，建立布爾感知模型，具體如圖1 所示。

通常情況下，通過(guò)目標(biāo)點(diǎn)與傳感器之間的距離能夠獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。在監(jiān)測(cè)范圍中，設(shè)定平面中的任意一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)為(x,y)，當(dāng)其與傳感器節(jié)點(diǎn)的感知距離小于布爾感知模型半徑R時(shí)，將有效檢測(cè)的感知度記為1。分析目標(biāo)點(diǎn)的分布情況和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置，計(jì)算在二維平面中的目標(biāo)點(diǎn)被傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的概率，以提高網(wǎng)絡(luò)的效能和覆蓋質(zhì)量，避免盲區(qū)和重疊區(qū)域的出現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)部署。目標(biāo)點(diǎn)被傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的概率公式為：

式中，h為感知距離；(xi,yi)為傳感器節(jié)點(diǎn)。在智能傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際感知中，如果感知距離發(fā)生改變，與傳感器的距離較大時(shí)，信號(hào)會(huì)衰減，使得感知的概率下降[5]。建立感知模型能夠?qū)⒐?jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離強(qiáng)度值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的概率值。設(shè)定傳感器對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的置信度，并計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)感知能力隨距離的變化情況。同時(shí)，在感知過(guò)程中，對(duì)于視頻監(jiān)控傳感器來(lái)說(shuō)，能夠?qū)ι刃螀^(qū)域產(chǎn)生一定的感知，在網(wǎng)絡(luò)中能夠監(jiān)測(cè)特定的放線信息，通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃達(dá)到節(jié)點(diǎn)的高效部署，在區(qū)域內(nèi)放置多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，通過(guò)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作能夠使得目標(biāo)區(qū)域在最大程度內(nèi)被感知。在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中，如果因?yàn)槟承┰驅(qū)е鹿?jié)點(diǎn)失效，如節(jié)點(diǎn)之間的距離大于通信距離，將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)遭到破壞，節(jié)點(diǎn)成為網(wǎng)絡(luò)中的孤立區(qū)域，使網(wǎng)絡(luò)失去連通性，影響數(shù)據(jù)傳輸[6]。當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效，網(wǎng)絡(luò)中會(huì)出現(xiàn)覆蓋空洞，將改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。因此，需要對(duì)失效節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，在部署節(jié)點(diǎn)時(shí)需要放置多個(gè)傳感器，并通過(guò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)將傳感器節(jié)點(diǎn)替換為失效節(jié)點(diǎn)，形成k條通信鏈路，保證網(wǎng)絡(luò)的連貫性。將失效節(jié)點(diǎn)周圍葉子節(jié)點(diǎn)更換到失效位置，能夠保證網(wǎng)絡(luò)的完整性。當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)被監(jiān)測(cè)時(shí)，需要通過(guò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度動(dòng)態(tài)移動(dòng)到監(jiān)測(cè)目標(biāo)周圍進(jìn)行節(jié)點(diǎn)部署，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效傳遞。

1.2 邊界全目標(biāo)k 覆蓋

邊界區(qū)域通常是傳感器網(wǎng)絡(luò)與外部環(huán)境接觸最密切的區(qū)域。為了確保邊界區(qū)域內(nèi)的全部目標(biāo)得到有效的監(jiān)測(cè)和保護(hù)，以提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)外界環(huán)境變化的感知能力，從而實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)覆蓋保持，因此，研究邊界全目標(biāo)k 覆蓋非常重要。為了網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)能夠更好地進(jìn)行通信，根據(jù)邊界節(jié)點(diǎn)部署結(jié)果，運(yùn)用高階泰森多邊形法進(jìn)行自主部署[7]。該方法可以將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為各個(gè)子區(qū)域，并為每個(gè)子區(qū)域分配一個(gè)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)在每個(gè)子區(qū)域內(nèi)部署一個(gè)節(jié)點(diǎn)，可以最大限度地減少節(jié)點(diǎn)之間的通信距離，從而提高覆蓋效果。

在一個(gè)k階多邊形圖解中分割目標(biāo)區(qū)域，生成Nk個(gè)互斥的分區(qū)，每一個(gè)分區(qū)與k個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)，從而形成一個(gè)集合為｜Nk｜=k。在不同分區(qū)中存在與集合關(guān)聯(lián)的傳感器節(jié)點(diǎn)，其集合表示為Vk。將Vk與n個(gè)關(guān)聯(lián)的多邊形分區(qū)進(jìn)行交集，得到Vk中所有邊界點(diǎn)之間的距離。將網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行k階多邊形分割后，需要計(jì)算節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)治區(qū)域[8]。根據(jù)傳感器感知模型采集到的數(shù)據(jù)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋外弧在n個(gè)統(tǒng)治區(qū)域中時(shí)，存在網(wǎng)絡(luò)邊界上依賴局部的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)，可對(duì)傳感器邊界節(jié)點(diǎn)部署提供較高的邊界檢測(cè)效率[9]。結(jié)合邊界節(jié)點(diǎn)向外擴(kuò)展的特性，利用獲取的目標(biāo)點(diǎn)被傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的概率，計(jì)算統(tǒng)治區(qū)域邊界節(jié)點(diǎn)，使得傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋到整個(gè)目標(biāo)區(qū)域中。其中，計(jì)算傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)治區(qū)域的公式為：

式中，c為任意節(jié)點(diǎn)；k-1 為剩余節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間的距離與感知距離h之間的差值小于0 時(shí)，表示節(jié)點(diǎn)緊密相連，并且彼此之間能夠互相傳遞信息。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)將無(wú)需再獨(dú)立占領(lǐng)目標(biāo)區(qū)域中的特定位置c點(diǎn)。

根據(jù)獲取的統(tǒng)治區(qū)域，可以將其組建成為一個(gè)多邊形，將該多邊形的所有頂點(diǎn)連接起來(lái)，形成一個(gè)組合圖形，以確定這個(gè)組合圖形的外接圓的圓心。外接圓的圓心是統(tǒng)治區(qū)域組合圖形的最佳選擇位置，能夠最大限度地滿足邊界全目標(biāo)k 覆蓋的需求?；诖?，獲取圖形邊長(zhǎng)垂直平分線的交點(diǎn)。在所有的統(tǒng)治區(qū)域中，如果計(jì)算的距離小于圓半徑，則能夠得到區(qū)域中心[10]，如果計(jì)算的距離較小，則將該點(diǎn)剔除，以此能夠在k 覆蓋傳感器節(jié)點(diǎn)部署中獲得最優(yōu)的感知范圍。在k 覆蓋下，存在k個(gè)節(jié)點(diǎn)在感知范圍內(nèi)，否則傳感器節(jié)點(diǎn)不能夠?qū)崿F(xiàn)邊界全覆蓋。

1.3 多目標(biāo)集群分簇覆蓋保持

通常情況下，節(jié)點(diǎn)間會(huì)由于通信發(fā)生能量消耗。在考慮網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量的同時(shí)，也要確保節(jié)點(diǎn)能夠高效地利用有限的能源資源[11]。多目標(biāo)集群分簇覆蓋保持可以將智能傳感器網(wǎng)絡(luò)分成多個(gè)集群，每個(gè)集群內(nèi)部有特定的目標(biāo)點(diǎn)覆蓋。該方法可以提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋效率，使邊界區(qū)域中的目標(biāo)點(diǎn)被更少的節(jié)點(diǎn)所監(jiān)測(cè)，減少不必要的冗余覆蓋。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，所有節(jié)點(diǎn)統(tǒng)治區(qū)域中的[0,1]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生M個(gè)粒子，粒子的維數(shù)與簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)量相同。設(shè)置在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，簇頭個(gè)數(shù)為P，簇頭節(jié)點(diǎn)g與其他簇頭節(jié)點(diǎn)j之間距離滿足一定關(guān)系。當(dāng)兩個(gè)簇頭通信時(shí)，根據(jù)邊界全目標(biāo)k 覆蓋結(jié)果，通過(guò)比較兩個(gè)簇頭之間的距離，判斷更靠近基站的簇頭g并將其加入到通信列表中。具體的表達(dá)式如式（3）所示：

式中，I(P(g),n)表示簇頭節(jié)點(diǎn)g將相鄰簇頭節(jié)點(diǎn)n作為下一跳的簇頭的通信列表。

在智能傳感器網(wǎng)絡(luò)中，為實(shí)現(xiàn)邊界全目標(biāo)k 覆蓋保持，邊界區(qū)域的目標(biāo)點(diǎn)監(jiān)測(cè)至關(guān)重要。由于智能傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)通常是由有限能源驅(qū)動(dòng)的，在通信和數(shù)據(jù)處理過(guò)程十分消耗能量。通過(guò)運(yùn)用分簇方式均衡處理網(wǎng)絡(luò)能量消耗情況，可以確保網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵的邊界節(jié)點(diǎn)維持足夠的能量，提供穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)能力，從而有效實(shí)現(xiàn)邊界全目標(biāo)k 覆蓋的保持目標(biāo)。因此，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信過(guò)程中，利用得到的更靠近基站的簇頭gi，運(yùn)用分簇的方式均衡處理網(wǎng)絡(luò)能量消耗情況[12]，選取簇頭的能耗作為構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，公式為：

式中，m為簇頭節(jié)點(diǎn)的總數(shù)；Q(j)為每輪通信鏈路中第j個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗。根據(jù)簇頭與其下一跳簇頭的距離，在空間中選擇離散點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中能覆蓋到點(diǎn)的數(shù)目，將覆蓋到的點(diǎn)數(shù)與空間點(diǎn)的比重進(jìn)行計(jì)算，并運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型計(jì)算網(wǎng)絡(luò)覆蓋率[13]。在每輪通信過(guò)程中，對(duì)目標(biāo)矩陣K 歸一化處理，避免覆蓋率受到量綱差異影響，利用簇頭能耗目標(biāo)函數(shù)計(jì)算傳感器網(wǎng)絡(luò)各個(gè)通信方案之間的相似度大小，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)k 覆蓋保持，計(jì)算公式如式（5）所示：

式中，p-為通信方案達(dá)到負(fù)理想的距離；p*為通信方案達(dá)到理想解的距離。選擇出最優(yōu)通信鏈路，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)中的能量。如果某簇內(nèi)死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)目達(dá)到設(shè)定條件，需要進(jìn)行重新分簇來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)耗能，直到網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)簇頭節(jié)點(diǎn)死亡，則停止算法，從而找到最優(yōu)解，以增強(qiáng)算法的空間搜索能力，完成對(duì)目標(biāo)k 覆蓋保持。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文提出的智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)k 覆蓋保持方法的有效性，需要對(duì)其展開實(shí)驗(yàn)分析。將所提方法作為實(shí)驗(yàn)組，將文獻(xiàn)[2]的隨機(jī)通信時(shí)延下傳感器連通覆蓋保持方法作為對(duì)照1 組，將文獻(xiàn)[3]的具有盲區(qū)的有向視覺(jué)傳感器網(wǎng)絡(luò)連通覆蓋保持方法作為對(duì)照2 組。節(jié)點(diǎn)通常部署在目標(biāo)區(qū)域的角落處，因此，外接圓的直徑通常會(huì)與網(wǎng)絡(luò)的邊界相吻合。結(jié)合傳感器節(jié)點(diǎn)的固定感知范圍，在同一網(wǎng)絡(luò)規(guī)模部署下，計(jì)算并比較傳感器節(jié)點(diǎn)覆蓋率，分析在不同覆蓋節(jié)點(diǎn)部署算法的覆蓋程度。

2.1 搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境

采用OMNeT++作為智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)覆蓋保持問(wèn)題的仿真環(huán)境。該軟件是一個(gè)廣泛使用的開源網(wǎng)絡(luò)仿真框架，支持多種網(wǎng)絡(luò)模型仿真，提供強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)模塊化建模能力，能夠應(yīng)用于智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)覆蓋的各種場(chǎng)景。仿真實(shí)驗(yàn)搭建環(huán)境，其中CPU 為6.8 GHz，操作系統(tǒng)為Windows11。在仿真實(shí)驗(yàn)中，按照實(shí)驗(yàn)要求設(shè)置一定數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)，傳感器可以覆蓋的視野最大范圍為2 m，傳感器的視野角度或方向?yàn)閜i/3，半徑為R=3.5 m。初始化傳感器位置，感知方向隨機(jī)設(shè)定。選取半徑為10 m 的圓形區(qū)域作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。將所有節(jié)點(diǎn)固定在實(shí)驗(yàn)架上，其可調(diào)節(jié)的高度范圍為0.5～2 m，設(shè)置監(jiān)聽設(shè)備，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全監(jiān)聽，使用串口線與PC 進(jìn)行交互。在復(fù)雜實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，將接收節(jié)點(diǎn)安置在測(cè)試區(qū)域的中心，得出節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署位置。設(shè)置概率模型中參數(shù)感知半徑為3 m。由于接收信號(hào)強(qiáng)度與實(shí)際半徑有關(guān)系，所以通過(guò)觀察信號(hào)強(qiáng)度來(lái)判斷是否產(chǎn)生路徑損耗，保證網(wǎng)絡(luò)的連通。在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，將三維空間中鏈路覆蓋模型的感知區(qū)域看成一個(gè)圓體，先發(fā)送一些節(jié)點(diǎn)部署到監(jiān)測(cè)區(qū)域，當(dāng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為70 個(gè)時(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2.2 結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證方法對(duì)目標(biāo)區(qū)域的全覆蓋，采用3 種不同方法對(duì)該范圍進(jìn)行節(jié)點(diǎn)部署，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2 所示。

由圖2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，運(yùn)用不同方法進(jìn)行最大外接圓半徑覆蓋后，所得結(jié)果均有不同。對(duì)照1 組的區(qū)域全覆蓋性能相對(duì)較差，由于節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)分布，可能存在一些區(qū)域沒(méi)有被節(jié)點(diǎn)覆蓋到，導(dǎo)致目標(biāo)區(qū)域的不完全覆蓋；對(duì)照2 組的區(qū)域全覆蓋性能相對(duì)較好，但仍存在沒(méi)有覆蓋到的區(qū)域；實(shí)驗(yàn)組的區(qū)域全覆蓋性能表現(xiàn)最好且最為均勻，能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點(diǎn)的覆蓋保持，覆蓋率達(dá)到99%。由于本文方法考慮節(jié)點(diǎn)通信范圍和能量消耗等因素，選擇了最佳的節(jié)點(diǎn)部署位置，使目標(biāo)區(qū)域得到了最大程度的覆蓋。由此說(shuō)明，運(yùn)用本文覆蓋保持方法能夠提升監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋程度，增加活躍節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

為了進(jìn)一步研究方法的覆蓋效率，采用以上3 種方法完成目標(biāo)區(qū)域的全覆蓋，選取時(shí)間為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，時(shí)間消耗越少，說(shuō)明方法的覆蓋效率越高，記錄3 種方法完成目標(biāo)區(qū)域全覆蓋的時(shí)間，如表1 所示。

表1 3 種方法的目標(biāo)區(qū)域全覆蓋時(shí)間對(duì)比（時(shí)間/ms）

分析表1 可知，實(shí)驗(yàn)組完成目標(biāo)區(qū)域全覆蓋的時(shí)間最少，在實(shí)驗(yàn)覆蓋1 000 次時(shí)，僅耗時(shí)15.9 ms，相比于其他兩組，分別減少了31.8 ms 與26.6 ms，從而說(shuō)明，本文方法的全覆蓋效率最高，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)邊界區(qū)域的目標(biāo)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)。對(duì)于邊界防護(hù)、安全監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要意義，能夠提高對(duì)潛在威脅和異常情況的及時(shí)感知和響應(yīng)能力。

3 結(jié)束語(yǔ)

本次從k 覆蓋保持問(wèn)題入手，結(jié)合智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，探究了智能傳感器網(wǎng)絡(luò)邊界全目標(biāo)k 覆蓋保持方法。通過(guò)建立網(wǎng)絡(luò)傳感模型，得到傳感器節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的從屬關(guān)系，使得通信協(xié)議具有可行性。但方法中還存在一些不足之處，例如調(diào)整活躍節(jié)點(diǎn)位置分布問(wèn)題、監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分問(wèn)題、局部解集迭代問(wèn)題等。通過(guò)模型的重建，有效提高方法的準(zhǔn)確率，使得識(shí)別與覆蓋保持在實(shí)時(shí)性問(wèn)題上有了突破，完成對(duì)局部最優(yōu)解集合的優(yōu)化。同時(shí)，合理增加傳感器節(jié)點(diǎn)，獲得準(zhǔn)確定位，尋找最佳空洞修復(fù)位置，滿足算法對(duì)于定位修復(fù)的需求。在傳感器節(jié)點(diǎn)能量轉(zhuǎn)換過(guò)程中，通過(guò)算法不斷優(yōu)化，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)能量均衡的目的，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域能夠有效覆蓋。在對(duì)多目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行覆蓋過(guò)程中，應(yīng)用k 覆蓋保持方法可以實(shí)現(xiàn)更有效、更準(zhǔn)確的覆蓋保持。