武警工程大学研究生管理大队学员十四队 谢佳华

1 覆盖研究的内涵

由于WSNs的应用区域环境比较特殊，如敌人活动区域、人类难以到达的恶劣环境等，通常通过飞机抛撒等方式投放传感器节点以消除覆盖盲区，虽然这样可以完成区域的覆盖，但是也存在两个明显的问题：一是传感器节点高密度部署下必然会出现大量节点的监测区域重叠，二是若传感器节点密度过小，又会出现覆盖盲区。如何通过一定的覆盖策略，用尽量少的传感器节点完成区域的无缝覆盖，成为WSNs覆盖研究的关键问题。

WSNs的覆盖技术包括两个方面，一是覆盖，二是控制，覆盖是目的，控制是方法和手段。首先根据具体的应用背景确定好整体的优化目标和性能衡量标准，然后在节点部署的之前和之后，通过采用一定的算法策略，使确定的优化目标最优化和达到所要求的性能衡量标准。从优化层次来看，覆盖技术属于系统级的节能优化，即根据监测目标或者监测区域的分布情况，通过一定的算法策略合理部署节点，保证监测对象被WSNs完全或者以较大概率覆盖，同时尽可能减少冗余节点和资源浪费。

2 WSNs节点感知模型

在实际应用中，WSNs大多情况下工作在恶劣环境中，部署环境对传感器节点的感知和通信都有很大的影响，其感知的范围和通信距离一般情况下不可能是某一固定的圆，不同方向上的感知和通信距离可能不一样，且监控的准确度和概率随着距离的增大而相应减小由于在实际研究中没有统一的数学表达式，不利于研究的深入，所以在覆盖控制研究中采用较少，为了在不失问题一般性的前提下，将物理感知问题转换成抽象的数学模型问题。

数学模型的建立一般是基于以下两点假设的：一是传感器节点是同构的，即节点的感知能力、通信能力和信号接收能力是相同的；二是传感器节点无论是定向的还是全向的，发射功率总是均衡的。在以上两点的假设下，传感器节点的感知覆盖区域和通信覆盖区域通常视为圆域或扇形区域。目前的研究中，全向感知的节点模型有三类：布尔模型、概率模型和定向感知模型，第三章和第四章的研究都是基于布尔感知的传感器节点进行的，有向感知的节点模型在第五章作深入研究。

2.1 布尔感知模型

布尔模型也称为0-1模型或二值模型，是三种模型中最简化的一种模型，传感器节点的感知区域是一个以节点为圆心、rs为半径的圆形区域，在感知半径rs范围内的区域或目标，能被该传感器感知，否则不能感知，其中rs由传感器节点的物理特性决定。更为严密的表述如下：点pj为目标区域中的一点，d(si,pj)为点j离传感器节点si的欧几里德距离，点pj被si覆盖与否仅由rs和d(si,pj)之间的大小关系决定。若用d(si,pj)表示点pj被传感器节点si覆盖感知的情况，如果能被感知，标记为1，否则为0，表达式如下所示：

2.2 概率感知模型

布尔模型是对传感器节点感知原型的高度理想化数学建模，假定了监测的对象是确定的，而实际的情况是，传感器节点对目标的感知随着距离的增大而越来越不确定，这主要是由于距离的增大会使信号强度衰减且环境噪声的干扰也会越来越严重。概率感知模型的建立，就是为了体现距离对感知造成的不确定性，把距离更紧密的和感知精度结合起来，传感器节点对目标的感知会随着距离的增大而不断减小直到无法感知。数学表达式如(2-2)所示：

式中，α是与传感器节点物理性能有关的参数，β是与环境有关的参数。

2.3 有向感知模型

视频、声学或光传感器的感知范围一般限制在一定的感知视角里（Field-of-View，FoV），FoV是节点能够感知到的扇形区域，监测区域中的pj点要被感知，该点必须同时满足：该点到某个传感器节点的距离不大于感知半径；处在感知视角的方向上。

式中，α为感知视角的二分之一，β为传感器节点与目标点pj的连线与感知方向中轴线形成的夹角。

传感器节点的感知能力作为WSNs在设计应用中的重要技术指标，所以，需要根据实际研究和应用背景，选择合适的感知模型，在充分体现应用场景和研究背景的情况下，又能兼顾更进一步优化应用和深入研究的便利性，减小设计复杂性。

3 WSNs覆盖问题的分类

3.1 按覆盖对象特点分类

根据WSNs的场景不同，覆盖的方式方法也有很大的差异，常见的三种覆盖问题主要包括以下三类。

（1）区域覆盖（Ar ea Cover age）。区域覆盖的监测对象是某一个确定的区域，通过在该区域部署传感器节点，要求目标区域中的每一个点至少被一个传感器节点覆盖，同时还要考虑传感器节点之间的通信连通。而区域覆盖优化需要解决的问题，就是在覆盖和通信都得到满足的前提下，尽可能少的部署所需传感器节点数目，或者使工作的传感器节点数目尽可能少，减少网络成本，延长网络寿命。特别是在战场信息感知、监控等应用中，为了实现信息的全方位感知，对区域的覆盖率要求更高。

（2）点覆盖（Point Cover age）。点覆盖的覆盖对象是目标区域中有限个离散的点，并确定完全监测这些点所需要的最少节点数以及最优的节点位置。

（3）栅栏覆盖（Bar r ier Cover age）。对于确定的WSNs覆盖的区域，栅栏覆盖关注的问题是当移动目标沿任意路径穿过该区域时被网络监测到的概率问题。另外，被监测的概率不但与移动目标选择的路径有关，还与移动目标在WSNs中停留的时间有关。研究栅栏覆盖的目的在于，一是为了最大概率监测到穿越WSNs的移动目标，二是在穿越敌方监控区域时，选择一条被监测概率最小的路径。

3.2 按节点部署方式分类

节点的部署方式一般分为确定性部署和随机性部署两种方式。

（1）确定性部署。确定性部署是在覆盖目标点或区域确定且网络环境良好的情况下，将传感器节点部署在预先规划好的位置，使网络的覆盖率、连通性以及网络综合性能都达到最优。在小区、医院、道路、智能建筑等使用场合适合采用该部署方法。

（2）随机部署。在大多数情况下，WSNs工作环境恶劣，监测区域大，特别是在战场上，很难人为的部署传感器节点，这就需要采取随机部署的方法。随机部署通常借助飞机抛撒或机器人等设备来部署节点，主要优点是不需要人工干预和部署效率高，但也存在缺点，即很难控制节点使节点完全覆盖目标区域，而且部署成本高。

3.3 按节点的移动性能分类

按WSNs节点工作过程中是否具有可移动性，可分为静态覆盖和动态覆盖。

（1）静态覆盖。静态覆盖是指节点部署在监测区域后，节点的地理位置不可以改变或只能小范围的改变，即节点不可移动，该类部署的网络拓扑变化较小。静态覆盖关注两类问题：一类是当节点数量确定时，如何合理的部署这些节点，使监测的效果最佳，力求节点最优的配置位置；一类是对于确定的覆盖区域，如何使用最少的节点数量达到最优的覆盖效果。

（2）动态覆盖。随机传感器网络与机器人技术的结合，传感器节点的可移动性得以实现，在节点部署后，节点可以根据任务要求，通过一定的运动控制机制，使节点移动到理想的位置，从而提高网络的性能。移动节点的产生，弥补了静态节点应用的不足，如在有毒气泄露的区域，人工难以将节点放在指定的位置，只能通过抛撒移动节点，然后节点通过一定的策略自动散开，完成对区域的覆盖和数据的采集。本文的研究都有基于节点的可移动性进行的。

4 小结

本文阐述了WSNs覆盖研究内涵，介绍了现有的研究中常用的传感器节点感知模型；其次，从覆盖对象、节点部署方式和节点移动性能三个角度对覆盖问题进行了分类，为覆盖技术的深入研究提供了一定的参考。

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