特别的，大规模无线传感器网络给数据收集带来了新的挑战。传感器节点与Sink节点的空间距离很长，往往无法直接通信以传输其所采集的数据；通过多跳路由进行数据传输 是可选的方案，但会带来较大的网络通信开销（包括带宽和节点能量资源）。鉴于此，在一些大规模传感器网络数据收集机制的研究中引入了移动Sink。移动Sink通过遍历网络部署区域并与节点通信进行数据收集，相较于采用固定静止Sink，节点往往可以单跳完成数据上报，有效降低了网络负载和节点通信能耗。考虑到大规模传感器网络部署地域的广阔空间尺度，以及可能出现的难以到达的区域（火山、森林等），无人飞行器（UAV）是较为理想的移动Sink载体。相对于地面载具，无人飞行器具有较快的运动速度，可以在较短时间内完成对网络部署区域的遍历；另一方面，无人飞行器不受地形地貌影响，可以完成一些地面载具无法完成的数据收集任务。
然而，无人飞行器自身也有一定技术限制，例如有限的载荷和电池容量，导致其需要在有限的时间内完成数据收集任务，而对于大规模传感器网络部署区域的遍历往往耗时较长，因此需要一种有效的路径规划算法以缩短该遍历路径。另一方面，分簇是解决传感器网络路由和数据收集问题的常见方案，在无人飞行器数据收集场景中，可以由簇头节点收集簇内其他节点的传感数据并与 UAV 进行通信以完成数据收集。此时，UAV 的路径规划只需要将所有簇头节点作为规划的路径点即可，这可以有效降低路径规划问题的规模以降低其复杂性并得到更短的遍历路径。现有的研究往往没有综合考虑分簇算法和路径规划算法，对于网络的生存期和能量效率也缺乏深入研究。
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第五章 总结与展望
5.1总结
无线传感器网络技术在近年成为研究热点，入侵检测是无线传感网在安防领域的重要应用，而数据收集是无线传感器网络的基础功能。在这两个问题中引入运动元素可以解决传统无线传感网技术方案无法解决的问题，对运动元素的动态路径技术进行研究可以优化相关网络任务性能和能耗，对实际应用具有指导作用。
对于传感器网络入侵检测问题，本文第三章提出了一种基于混合传感网的强入侵者检测方案，具体工作如下：
（1）提出了强入侵者模型，区别于普通入侵者，强入侵者可以感知自身附近传感器节点并进行躲避。强入侵者给入侵检测任务带来了新的挑战。
（2）针对强入侵者带来的挑战，提出基于混合传感器网络的强入侵者检测方案。方案包含运动传感器节点对强入侵者的追踪和静止传感器节点的休眠唤醒机制。运动节点与静止节点协作完成高效入侵检测任务。
对比仿真验证了所提出方案在针对强入侵者的入侵检测性能和能耗表现都优于现有方案。
对于传感器网络数据收集问题，本文第四章引入无人飞行器作为移动 Sink 载体，研究这一场景下的大规模传感网数据收集任务。具体工作如下：
（1）将数据收集任务分解为对网络节点的分簇问题和无人飞行器对簇头节点遍历的路径规划问题。
（2）通过求解网络抽象成的无向图最小支配集问题求解分簇问题，提出了一种节点连通度逆序分簇算法，实现网络节点分簇。
（3）无人飞行器簇头节点遍历问题实际上是 TSP 问题，通过提出一种改进的模拟退火算法实现 UAV 的路径规划。
参考文献（略）
