移动传感器网络覆盖优化：分布式群集控制算法

"本文介绍了一种针对移动传感器网络中目标监测的分布式优化算法，该算法基于六边形棋盘结构（HTL）进行节点部署，旨在实现无覆盖漏洞且减少覆盖冗余。通过群集控制策略，算法仅需目标的相对方向、邻居节点的相对位置和速度信息，无需依赖通信，能有效适用于静止或运动目标的监测。与基于虚拟力的算法相比，该方法信息需求更低，部署更为均匀，对HTL结构的接近度更高，覆盖性能更优。" 移动传感器网络是现代无线传感器网络的一个重要分支，它由一组能够自主移动的传感器节点组成，用于监控环境、目标或区域。在这种网络中，有效的节点部署对于确保全面、高效的目标监测至关重要。传统的部署策略往往会导致覆盖不均匀，出现覆盖漏洞或冗余，影响网络的整体性能。 本文提出了一种新的分布式部署算法——基于群集控制的分布式部署算法（FBDDA）。该算法借鉴了生物群体行为中的群集现象，通过简单的局部规则引导传感器节点进行协同移动，形成一个理想的六边形棋盘结构。HTL是一种理想的覆盖模型，因为它能以最少的节点数量提供最大的覆盖面积，同时减少重叠，避免覆盖空洞。 FBDDA算法的关键在于每个节点仅需要本地信息，如目标的相对方向和邻近节点的位置、速度，就能计算其控制输入，从而调整自身位置。这种低通信开销的设计使得算法在分布式环境下具有良好的可扩展性和鲁棒性。与基于虚拟力的算法相比，FBDDA不仅减少了对通信的需求，而且在部署均匀性和对HTL结构的拟合度上表现出色，从而提供更优的覆盖效果。 在仿真实验中，该算法被证明对静止和动态目标都有良好的监测能力。通过比较，进一步证实了FBDDA在信息需求、部署均匀性以及覆盖效率方面的优势。这一成果对于优化移动传感器网络的资源利用，提高目标监测的可靠性，以及降低网络运行成本具有重要意义。 关键词: 群集算法，移动传感器网络，覆盖优化，目标监测，虚拟力 总结来说，这篇研究提出了一种创新的分布式优化算法，用于解决移动传感器网络中的目标监测问题，通过六边形棋盘结构的部署，实现了高效且均衡的覆盖，降低了通信负担，提高了系统整体性能。这对于实际应用中的目标跟踪、环境监测等场景具有很高的实用价值。