無線傳感器網絡(WSN)由大量在處理器、存儲空間、能量供應、通信帶寬等方面資源有限的微小設備組成[1]。這些被稱為傳感器的微小設備可以對特定任務環境進行感知，在網絡中將感知到的信息進行處理，通過多跳無線通信方式與其他傳感器或接收器(也稱為數據采集節點)交換信息[2]。無線傳感器網絡具有廣泛的應用領域，如地震監測、環境檢測、戰場監視等[3]。

    覆蓋效果是無線傳感器網絡中衡量服務質量的一個重要標準[4]。無線傳感器網絡中的幾個重要應用包括節點部署，如沿天然氣管道兩側部署監測潛在破壞，在化工廠周圍部署檢測化學物品泄露，沿國家邊界部署監視非法入侵等[5]。
    國內外學者相繼開展對無線傳感器網絡節點部署優化的研究，為了優化傳感器節點的移動，通過使用遺傳算法[6]、魚群優化算法[7]和微粒群優化算法[8]等人工智能算法提高網絡的整體覆蓋率，部署方案需要通過多次迭代計算得到，算法復雜度較高。參考文獻[9-11]提出基于虛擬力的部署算法，快速有效地實現無線傳感器節點的布局優化，移動方案由節點之間相互位置關系計算獲得，受節點密度影響較大。對于存在大量固定節點的無線傳感器網絡，虛擬力算法可能無法突破固定節點虛擬力的限制，達不到全局優化的目的。
    為了改善傳感器節點隨機部署時的不合理分布，提高監測區域覆蓋率,本文以節點覆蓋率為優化目標，提出將移動過程分解為多個部分的節點移動方案，通過不斷增大節點間平衡距離，使節點逐漸移動到合適的位置，提高網絡的覆蓋率，同時降低節點的移動距離。
1 感知概率模型
    假設二維平面監測區域A被數字離散化為m×n個像素[6]，本文將第i個像素點pi被第j個傳感器節點sj所感知的事件定義為rij，該事件發生的概率P{rij}即為像素點pi被傳感器節點sj所感知的概率為P(pi,sj)，即:




    從圖1和圖2中可以得出，隨著節點個數增加，監測區域的覆蓋率也增加，節點總移動距離增大。由于基本虛擬力與改進虛擬力算法沒有較好地控制每次需要移動的位置，對于節點密集處移動的距離過大，所以對提高覆蓋率的幫助較小。本文算法根據節點間的平衡距離進行移動，每次移動的距離較小，從而逐漸移動到最佳的監測位置，每個移動過程中節點移動距離之和都不大，因而節點移動距離總和較小。

    本文提出了一種節點移動方案，將節點移動過程分解為多個部分進行，每個部分中的節點根據平衡距離的大小和與鄰居節點位置關系判斷自己是否需要移動以及所要移動到的新位置，由于節點間平衡距離逐漸增大，因而每個移動過程中節點的移動距離均較小。仿真結果表明，該算法在提高網絡覆蓋率，減少節點移動距離等方面，均優于基本虛擬力算法和改進虛擬力算法。
參考文獻
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