本文是一篇研究计算机专业论文，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。
第一章 绪论
1.1研究背景
1.1.1 无线传感器网络概述
无线传感器网络（wireless sensor networks, WSN）可以被定义为由传感器节点组成的网络，这些节点分布在网络部署区域并协同工作[1]，通过无线链路来传送从监测现场收集的信息。传感器节点收集的数据被发送到基站，基站可以在本地进行数据处理，也可以进一步将数据通过网络传输到其他数据存储或处理中心。
与传统的网络解决方案相比，WSN 技术提供了许多优点，例如，更低的成本、可伸缩性、可靠性、准确性、灵活性以及部署的简便性，使得 WSN 技术具有广泛的应用场景。在军事上，传感器节点可以用来检测、定位或跟踪敌人的行动；在灾害预防领域，传感器节点可以感知和检测环境从而提前进行灾害预测；在医疗应用中，可穿戴传感器节点可以帮助监测患者的健康；在安保领域，传感器可以提供入侵检测和边界巡视功能。
另一方面，与传统网络相比，WSN 具有若干资源约束[2]，包括但不限于有限的节点能量、有限的通信范围、低带宽以及节点的计算能力受限。无线传感器网络的研究目标是通过引入新的设计概念、改进现有协议和开发新算法来解决上述设计和资源约束。
1.1.2 无线传感网入侵检测
在无线传感器网络系统中，众多传感器节点协同工作能够实现对监控区域内的入侵者或目标的检测和追踪。作为目前的研究热点，这种基于传感网的入侵检测系统能被用于有效解决边境巡逻、安防和灾后救援等领域的诸多问题。为了更好的对入侵检测/目标追踪问题进行建模，许多研究者将“传感器网络检测进入监控区域的运动对象并对其持续追踪监控的过程”，转换成为传感器节点对于运动目标的持续性和高质量的覆盖问题。
目前对于入侵检测的研究主要分为两类。第一类的研究关注如何利用多个传感器节点的感知信息对目标进行更精确的定位和轨迹预测，例如对传感器节点决策聚合策略的研究。第二类则是研究传感器节点的部署和运动模式优化，以期达成对目标的更好动态覆盖，此类方法是传感器网络覆盖优化问题的延伸，也是本文关注的焦点。
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1.2 研究意义
集成了传感器、微机电系统和无线通信网络三大技术而形成的无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术，其由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式组成一个多跳的自组织的网络系统。无线传感器网络节点具有易部署、成本低等特点，在军事、环境、空间探索、灾难救援、医疗及其他商业场景等众多领域都有着广泛的应用。覆盖问题是无线传感网拓扑控制的基本问题，是无线传感网各种应用的基础。研究覆盖问题在新应用场景下的新情况并提出相应解决方案，对于无线传感网应用开发具有理论指导价值。
（1）传感器网络的入侵检测/目标追踪问题
入侵检测/目标追踪，即传感器网络检测进入网络监控区域的运动对象并对其持续追踪监控的过程，入侵检测可以视为传感器节点对于运动目标的持续性覆盖问题。入侵检测在边境巡逻、安防、灾后救援等领域有着广泛的应用。现有的关于无线传感器网络入侵检测的研究提供了许多优化检测质量的解决方案，但其一般假设入侵者的运动是随机的或与区域内传感器部署情况无关的。对于可能存在的能够规避传感器节点进行运动的强入侵者，现有入侵检测方案的表现不理想。
同时应该注意到，传感器节点能量有限且补充困难，故设计入侵检测方案时应尽量降低方案能量开销以延长网络生命时间。在现有的无线传感器网络入侵检测方法基础上，提出一种基于混合传感器网络的针对强入侵者的入侵检测方案，该方案综合考虑节点部署成本、能耗以及入侵检测性能，在有效实现对强入侵者的入侵检测的同时，减少了网络节点的能耗以延长网络生存时间。
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第二章 相关研究现状
2.1无线传感网入侵检测相关研究
如前所述，入侵检测/目标追踪问题往往可以转换为无线传感器网络的持续性覆盖问题[4]，其相关研究大体可以归为三类：区域覆盖[5]、目标覆盖[6]和栅栏覆盖[7]。其中，目标覆盖要求传感器网络对监测区域中位置确定的某些目标点进行数据采集和监测，而栅栏覆盖则研究运动物体穿越部署区域时被发现的概率问题，两者均可作为入侵检测/目标追踪问题[8]的直接应用。此处，结合覆盖问题，根据所选取的传感节点是否运动，将入侵检测的相关工作划分为以下三类。
（1）静态传感器网络入侵检测
静态传感器网络节点一旦完成初始部署后便不再运动。一系列基于静态传感器网络的入侵检测/目标追踪方法被提出，其中[9]提出一种基于卡尔曼滤波的协作目标追踪算法，通过建立一种任务安排机制以平衡各节点的能耗，从而延长网络生存时间。[10]提出一种基于局部运动趋向预测的目标追踪方法，该方法能够在不依赖精确定位结果的情况下，以较小的通信开销和能耗实现高质量的目标追踪。[11]所提出的基于 k 阶 Voronoi 图的 k 最近邻节点协调目标追踪算法通过总是选取最接近目标的 k 个节点进行目标追踪，达到了持续、高效的目标监控。但该算法初始化阶段需要全局节点信息以建立 k 阶 Voronoi 图，不能很好适用于大规模网络。[12]属于栅栏覆盖问题的研究，其提出了一种可用于入侵检测系统的最优构建栅栏覆盖的方法，但建立完整的栅栏覆盖需要的传感器节点数目较多。总的来说，静态传感器网络的节点不可运动，当节点部署较为稀疏时，难以实现有效的入侵检测和目标追踪。
（2）动态传感器网络入侵检测
可运动的传感器节点可以有效弥补上述的缺陷，实现更高质量的入侵检测/目标追踪。[13-14]讨论了一组运动传感器节点仅依靠距离传感器去追踪一个运动入侵者时的最优路径规划问题，其首先证明了问题是 NP-hard，其后提出了一个线性时间复杂度的启发算法以确定传感器节点的运动模式，传感器节点将采取导致目标入侵者的位置不确定度最小的策略进行运动，仿真实验表明该启发式算法可以达到和穷举法相近的追踪精度。[15]引入物理学中气体分子动理论模型，从理论上研究运动节点对入侵者的 k 覆盖效能并验证了运动节点有效提升了入侵检测效果。[4]讨论了入侵检测问题中，入侵者和运动传感器节点各自的最优运动策略，该策略源于博弈论中零和博弈的纳什均衡。需要注意的是，这一最优策略建立在双方拥有完整的关于对方的位置和运动信息的基础上，而这在实际应用中并不现实。
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2.2 无线传感网数据收集相关研究
2.2.1 无人飞行器在传感网中应用
无人飞行器，是不配备任何飞行员的飞行载具，其具有广泛的军事和民用应用场景[23-24]。无人机技术正在迅速发展并且在未来几年可能显著地改变商业前景。随着无人机在各类应用场景下发挥越来越大的作用，规划和优化问题在实际和学术上的重要性日益增加，对无人机的各类研究逐渐成为热点。
无人飞行器具有下述特点：1.特殊的运动能力[25]，其可以在 3 维空间运动并可以保持飞行稳定性和飞行高度，且具有自动起降能力，这使得无人飞行器非常适用于完成一些自动化的需要精确三维运动能力的任务；2.信息传输与处理能力，无人机可以与地面基站或其他地面、空中通信终端通信并交数据，同时，无人机一般配备计算处理单元，具有一定的数据处理能力；3.有限的载荷，除了特殊设计的军用和行业无人机，一般的民用和消费级无人机往往是载荷受限的，这将直接影响无人机可以携带的能量模块和任务载荷，限制其任务能力；4.有限的航程，由于大部分无人机都依赖其携带的有限能源模块供能，一般无人机的一次航程是受限的，这一特点要求在无人机实际应用场景中对于无人机飞行路径进行优化，减少无必要的飞行。
无人飞行器在灾难救援、环境监测、基础设施巡查、农业[26-29]等方面具有广阔的应用场景。特别的，无人飞行器与传感器网络的结合为传感器网络应用提供了新的可能性，研究方向包括利用无人飞行器协助传感网覆盖优化[30]、传感器节点充电[31]以及数据收集[32-33]等。
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第三章 基于混合传感网的强入侵者检测方案 ..................................12
3.1 问题背景 ........................12
3.2 问题描述与系统模型 .............................13
第四章 基于无人飞行器的传感器网络数据收集方案 ..................................32
4.1 问题背景 .................................32
4.2 问题描述与系统模型 ................................33
第五章 总结与展望 ............................................49
5.1 总结 ...................................49
5.2 展望 .................................50
第四章 基于无人飞行器的传感器网络数据收集方案
4.1问题背景
无线传感器网络具有数据采集和传输
