张文哲

摘 要：“无线传感器网络”是大学网络工程专业本科生必修的专业课，是计算机网络课程的延伸和技术前沿。区域监控是无线传感器网络的三大应用领域之一。文章结合大学教学改革需求，为“无线传感器网络”课程专门设计了区域监控教学内容，有效丰富了该课程的教学体系，扩展了课程的应用前景，以此作为传统教学内容的有益补充以飨读者。

关键词：无线传感器网络；区域监控；传感器节点；感知

无线传感器网络作为一种新型数据采集与处理手段，具有广阔的应用前景和巨大的研究价值，越来越受到人们的普遍重视。目前，“无线传感器网络”已经成为大学网络工程专业本科生必修的专业课，是计算机网络课程的重要延伸和前沿技术。区域监控是无线传感器网络的三大应用领域之一[1]，有诸多应用场景和实用价值，如图1所示。本文结合大学教学改革需求，为“无线传感器网络”课程专门设计了区域监控教学内容，有效丰富了该课程的教学体系，模拟无线传感器网络真正应用到军事、医疗、商业和环境监测等领域，发挥潜在的巨大价值。

另一方面，“无线传感器网络”的教学拘泥于理论讲解，缺乏项目实践和应用场景，学生学习积极性不高，学习效果不佳。经综合考虑，为了提高“无线传感器网络”课堂的教学效果和教学效率，保证教学质量，适应正在开展的某校教育教学体系改革，我们专门设计区域监控应用的教学环节，该项目集成网络监测性能、网络隐藏方法和捕获目标3个模块，真实再现了无线传感器网络与智能目标之间博弈与策略，方便教师教学，调动学生积极性并认真听讲，有利于正常教学活动的开展，增强了教师教学效果。

1 课程总体设计

本文从无线传感器网络面向区域监控的应用问题入手，对监测性能、隐藏方法和目标捕获作了一些有益的课程设计，主要内容包括以下3个方面。

首先，每个传感器节点都是有限的目标探测能力，所有传感器节点的感知能力如何，通过暴露程度的概念来衡量。目标入侵被监控区域，暴露程度就是最小被感知概率之和。此外，为了更准确地衡量目标入侵的实际过程，使用基于局部信息的入侵算法，打破了传统基于全局布置信息的假设，为衡量无线传感器网络监测性能提供了客观依据。

其次，无线传感器网络针对入侵目标的探测，可以选择静默状态，也即在保持监控性能和网络连通的前提下，尽可能关闭通信模块以减少电磁辐射。为此，让学生设计并实现一种1-跳自保护算法，即基于广度优先生成树的最小连通支配集（BFS-based MCDS）算法，及其相应的分布式算法。

最后，针对入侵目标提出捕获的任务，在大量静态节点对目标感知、计算的基础上，由移动节点实现捕获，实现在地标导航的帮助下移动节点对静态目标和移动目标的快速追捕方法。包括多移动节点—单目标的情形下的区域划分优先追捕，和多移动节点-多目标情况下的任务分配算法。

本文针对无线传感器网络在区域监控中的应用，从传感器网络和目标两个对象入手，设计了3种监控与反监控的教学项目，为实现无人值守式的区域监控提供典范。

2 项目设计与实现

本文从无线传感器网络在区域监控的应用问题入手，为该课程设计了3个教学项目，也即监测性能、隐藏方法和目标捕获。

2.1 暴露与探测

在区域监控中，目标是被监控的对象，例如战场上的敌人、重要场地的恐怖分子或者商店的小偷等。这些目标通常都是智能的。为了降低被监测的可能性，智能目标通常会探测布置的传感器节点，择优穿越。由此，在无线传感器网络与目标之间存在一对对立的概念：监测与反监测。无线传感器网络的脆弱性，称之为服务失效（Denial of Service）[2]，也即传感器网络不能够发挥其应有的功效。智能目标探索“好”的路徑入侵区域，也是传感器网络服务失效之一。目标最佳入侵路径可以是基于传感器网络的完全布置信息。然而事实上智能目标的反监测能力通常是有限的，例如视力等。那么，真实地模拟智能目标的反监测能力的方法是基于传感器网络部分布置信息下的目标入侵问题。也即入侵目标只能探测部分节点布置信息，在此基础上探索“比较好”的路径入侵区域。为此，首先需要对智能目标的探测能力建模，才能合理地研究传感器网络对目标的实际监测能力。

为了衡量目标被传感器网络监测的可能性，我们引入了暴露的概念。目标的最小暴露可以利用Dijkastra算法计算获得。目标在完全信息下的穿越有两种路径：最大裂口路径和大支持路径。目标在有限探测能力下，也即基于不完全信息下的穿越路径选择有角度优先路径、距离优先路径和前向优先方法路径[2]。暴露定义为传感器网络收集到的目标能量，目标穿越区域时的路径暴露也即传感器网络收集能量总和。从而我们可以通过仿真计算和实物实验比对5种路径的暴露差异，并找出优劣。

2.2 静默与自保护

一种简单而有效地减少节点暴露的方法是减少传感器网络的通信量，也即减少节点发送消息的数量。这就为面向区域监控的传感器网络设计提出了新的要求：在维持传感器网络正常功能的前提下，减少节点发送的消息数量，使更多的节点保持静默，避免暴露。此外，静默的节点依然面临着危险，具有较强的脆弱性，容易遭受攻击。在面向区域监控的应用中，需要保护这些节点，实时监控节点的状态。静默节点一旦被破坏，由其保护节点即刻发送紧急消息至网关。

节点自己保护自己，也称之为自保护。自保护的方法是选择部分节点承担保护任务，实时监督其他节点的状态。一旦有节点被毁或者失效，网关能够收到这样的消息并采取进一步的措施。无线传感器网络的自保护问题，正式定义是：一个无线传感器网络被p-自保护，当且仅当任何时刻任何传感器节点至少被p个活跃的节点监视到。经典算法有集中式的PIA（Pre-Scheduled Independent Activation）和分布式的NC（Neighbourhood Cooperative self-protection）[3]。其实，自保护节点有一个重要特性—要求连通至网关的平均跳数最少。在面向区域监控应用中，由于边缘节点面临智能目标，我们希望被破坏的紧急消息尽快地汇报给网关。传感器网络的自保护通常都可归纳为任意图的最小连通支配集问题。因此，无线传感器网络隐藏技术不仅要求所求的保护集合是最小连通支配集，而且要求连通至网关的平均跳数最少，一种新的MCDS算法能够很好地解决隐藏节点选择问题，也即宽度优先搜索（Breadth-First Spanning Tree，BFS）算法，该算法将问题归纳为最小连通支配集MCDS问题，然后给出了一种分布式近似算法。分布式算法是集中式算法的扩展，传感器节点根据自己和邻居的信息决定自己的状态[3]。

2.3 捕获目标

在无线传感器节点上整合可移动装置（如移动机器人等）即移动传感器节点。由移动节点和静态节点组成的传感器网络称为混合传感器网络，网络化的移动节点和静态节点能够协同地执行多种任务，如发现与弥补覆盖漏洞、热点区域重点覆盖和入侵目标的捕获等，其广阔的应用场景为传感器网络的进一步应用提供了新思路、开创了新领域。与传统的静态传感器网络相比，混合传感器网络具有很好的柔韧性和自适应特性；与移动传感器网络相比，又大大降低了总的构造代价，却保持了多机器人系统的优越性。

混合传感器网络在区域监控应用中的任务是监测并捕获入侵目标，充分利用静态节点与移动节点之间的相互合作，由移动节点完成捕获目标的任务。典型的捕获策略有：利用值循环的计算方法计算效用最大的方向，即得当前状态下的移动节点的最佳运动方向；基于局部直方图构建的矢量场用来导航；基于地标的机器人导航方法等。针对多移动节点—单目标的情形，给出了3种捕获方法：简单捕获、优先捕获和带时间戳的优先捕获方法，通过分析、仿真实验和实物实验验证相关结论。此外，我们考虑多移动节点—多目标的情形，设计一种分布式任务分配协议最小化全局捕获时间[4]。

障碍物常常出现在监控区域中，未来的教学项目可以考虑障碍物规避的快速捕获策略。此外，博弈论在捕获问题中的应用将会产生一些有趣的课题。

3 结语

项目实践是区别于传统教学的新型教学方法。本文针对“无线传感器网络”的教学环节，设计了一种面向区域监控的教学项目，为传感器网络的进一步推广应用提供了出口，丰富了课程的教学内容，以期为教师提供客观可行的教学素材，同时提高学生动手实践能力，对于提高教学质量、增强师生互动具有积极意义。

[参考文獻]

[1]ESSA I A.Ubiquitous sensing for smart and aware environment[J].IEEE Personal Communication，2000（10）：47-49.

[2]MEGUERDICHIAN S，KOUSHANFAR F，POTKONJAK M，et al.Coverage problems in wireless ad-hoc sensor networks[C].Anchorage：Conference on Computer Communications，2001：1380-1387.

[3]彭伟，卢锡城.一个新的分布式最小连通支配集近似算法[J].计算机学报，2001（3）：254-258.

[4]QUN L，MICHAEL D R，DANIELA R.Distributed algorithms for guiding navigation across a sensor network [C].San Diego：Proceedings of the 9th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking，2003：313-325.