徐文浩，程宗毛

(杭州电子科技大学理学院，浙江 杭州 310018)

0 引 言

覆盖问题是传感器网络设计中的热门研究方向，即传感器如何对区域内事件经常发生的位置即兴趣点(Point of Interest，PoI)进行监测，以最大限度捕获感兴趣事件的信息[1]。前期相关研究主要使用覆盖优化协议来优化传感器的任务子集，这类方法没有考虑移动传感器网络覆盖区域内随机事件的随机特性[2-3]。文献[4-5]的研究考虑了移动传感器网络覆盖区域内随机事件的随机特性，假设随机事件在PoI处发生的停留时间间隔和到达时间间隔服从参数固定的指数分布，得到移动传感器网络的节点调度方案。这类调度方案称为离线方案，也称为离线定速模型。但是，在实际应用中，由于各种因素的影响，不同时间得到的样本可能由分布参数不同的分布总体产生。因此，依据实际数据调整分布参数和更新节点调度很有必要，否则得到的结果偏差较大。本文从统计学角度出发，使用Bayes统计方法，把随机事件的分布参数由固定值转换为随机变量，提出一种移动传感器在线变速模型，实现了事件分布参数和传感器移动速度的实时修正，提升了移动传感器节点的监测质量和网络寿命。

1 移动传感器模型

假设n个PoI位于同一个几何区域内，每个PoI相连成为1条长度为L的环形路径，随机事件发生在这些PoI处，不同随机事件在这些PoI处的停留时间间隔X和到达时间间隔Y独立同分布于分布参数为λ和μ的指数分布总体[3]。……