无线传感网络中冗余移动内节点的低能耗路径规划研究

To enhance system capacity is the current hot research issue in wireless sensor networks with mobile nodes,however the existing researches achievement does not completely considerate energy consumption caused by itself and other nodes redundancy mobile node in the path selection,but path planning is the import problem to enchane lifetime of mobile inner node. In determining the localization algorithm and routing protocol, redundant mobile nodes optimal path depends on many factors, such as the network nodes deployment terrain, drive mode, node failure rate, the number of the mobile nodes and the location and others, so the main research contents of this project include:( 1 )To establish the behavior dynamics model of a mobile node,which provides model support for path planning,( 2 ) Synergistic selection strategy of redundant mobile node is to select the appropriate node from redundancy mobile node to moves to the target area, ( 3 ) To research mobile node behavior dynamics and static path planning strategy, which makes use of dynamics model which knowns environment for the mobile optimaling the path to enhance the performance of the networks,( 4 ) To research the mobile node behavior dynamics Dynamic Path Planning Strategy which makes use of dynamic prediction method to plan local path, and makes use of moving, planning, and then moving method to enhance the performance of the networks, ( 5 ) Establish the system prototype, and then validate the theoretical results.

利用移动节点提升系统能力是当前无线传感网络研究热点问题，但现有研究成果没有综合考虑冗余移动内节点的移动路径对自身和系统能耗的影响，而路径规划是提升移动节点及系统生命的关键问题。 在确定的定位算法和路由协议下，冗余移动内节点路径优化依赖于网络部署地形地貌、节点动力驱动方式、节点失效率、移动节点数目及其所处位置等因素，为此本课题主要研究内容包括：（1）移动传感节点的行为动力学模型构建，为路径规划提供模型支持；（2）冗余移动内节点的协同选择策略研究，从冗余移动节点中选择合适的节点移动到目标区域；（3）移动节点的行为动力学静态路径规划策略研究，利用已知环境条件对移动节点的行为动力学模型进行优化，使得优化后的路径能提升网络性能；（4）移动节点的行为动力学动态路径规划策略研究，采用动态预测等方案进行局部路径规划，采用移动、规划、再移动方案移动节点，提升网络性能；（5）建立系统原型，验证理论研究成果。

适当增加冗余移动节点可提高无线传感网络的性能，为了进一步提升移动节点及网络性能，需要研究移动节点的选择、路径规划等理论、方法、实践。. 首先提出了基于最小依赖值的冗余节点选择策略。根据冗余移动节点部署环境，在移动节点负责区域中，依据能耗、距离等定义各冗余移动节点的依赖值。依据根据最小调数及最短距离构建有序对集合，利用分布式算法求出具有最小依赖值的移动节点，在路径规划确定条件下，此策略提高了无线传感网络生命周期。而研究的移动节点路径需满足避障、光滑的条件下，路径最短。（1）在已知全局环境下，提出了改进遗传算法的移动节点的路径规划，此策略引入走点法，将障碍物凸化处理后，各基因遇到障碍物时沿着凸障碍物边或者顶点搜索，然后改遗传算法进行搜索，优化路径光滑处理后，能够满足移动节点的动力学及能耗最小需求。提出了基于Bezier曲线的改进遗传路径规划策略，利用遗传算法在无线传感网络环境中搜索Bezier曲线的控制点，使得复合路径满足：避障、曲率平滑，路径最短需求，此方法不需要进一步光滑处理。然而对于稠密无线传感网络来说，具有大量的静态传感节点，利用粒子群方法可以方便搜索到三次Bezier曲线的控制点，得到移动传感节点需要的路径。课题组研究的模糊综合决策及其优化方法也可以用于已知无线传感网下的路径规划问题求解。（2）对于动态环境下，提出了基于随机采样的逐步扩展区域R-RRT策略，利用定义的覆盖密度，构建初始搜索区域和扩展区域，随机树在逐步扩展区域中搜索需要的路径，并用贪心法快速删除随机树中的多余节点，得到更优路径，用二次Bezier曲线优先光滑处理夹角最小的相邻路劲，得到满足移动节点需要的稳定、避障、最短路径。同时课题组提出的多因素模糊综合决策方法、改进时间序列模型、优化模型可以用于动态环境下的路径规划。. 研究了无线传感网在移动情景学习及移动健康管理中的应用，随着智能化需求的增长，无线传感网将会广泛应用于提高更多行业的智能处理能力。