基于无线E+E传感器网络的覆盖问题的研究
无线E+E传感器网络综合了E+E传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地完成实时监测、传感和采集目标对象的信息，并对其进行处理，传送给需要信息的用户。

基于无线E+E传感器网络的覆盖问题的研究
无线E+E传感器网络一般是由部署在监测区域内的大量E+E传感器节点组成，这些E+E传感器节点通常由容量有限的电池供电，且被部署在无人值守的环境下而不能持续充电，同时需要与距离较远的基站进行频繁通信，因此能量的有效利用是无线E+E传感器网络需要解决的关键问题。由于在无线E+E传感器网络中E+E传感器节点的分布通常具有随机性和密集性，许多E+E传感器节点的传感范围之间会出现交叠，这会导致覆盖冗余E+E传感器节点的出现。大量覆盖冗余E+E传感器节点将加剧邻居E+E传感器节点间数据信息的相关性以及与基站通信时的冲突，势必加剧了E+E传感器节点的能量消耗，这将对仅携带有限能量的E+E传感器节点造成严重的威胁。此外，在有些特定的应用场景（如目标跟踪）中，由于目标本身、E+E传感器节点的物理特性以及网络中障碍物的存在等因素，导致距离目标较远的E+E传感器节点不能检测到目标或监测的目标信息误差较大，如果这些E+E传感器节点处于工作状态不仅没有什么价值，而且浪费能量。为了解决上述问题，本课题对无线E+E传感器网络中的覆盖控制问题进行了深入研究，提出了自己的静态和动态覆盖控制算法，这些算法能快速、准确地检测出网络中的覆盖冗余E+E传感器节点，并使之进入低功耗的休眠状态，从而有效地节省了E+E传感器节点的能量消耗。首先，提出了一种基于边界覆盖的、高效的、分布式冗余节点查找算法——EDRNS（efficient distributed reduntant node search），来实现对整个网络的静态覆盖控制。该算法实现了E+E传感器节点的覆盖范围问题由二维空间向一维空间的转化，将问题有效地简化，从而降低了解决问题的复杂度。此算法不仅能够保证被监测区域的*网络覆盖，而且能够快速地找到网络中的冗余节点。 其次，在进一步分析无线E+E传感器网络静态覆盖控制算法的特点的基础上，结合无线E+E传感器网络和E+E传感器节点自身的特点，提出了一种适用于移动目标跟踪场景的动态覆盖控制算法——ID-DCC（information driven dynamic coverage control），即通过在所跟踪移动目标的附近动态地构造一个有效的拓扑管理区域，由区域内的E+E传感器节点负责完成所要求的任务，而区域之外的节点均进入休眠状态；同时，ID-DCC算法结合EDRNS算法来进一步对所构造的拓扑管理区域进行覆盖冗余控制，因此有效地节约了无线E+E传感器网络系统的整体能量消耗。

基于无线E+E传感器网络的覆盖问题的研究
zui后，利用NS-2仿真工具和ARM3000嵌入式平台，对所提出的算法进行了验证和模拟，结果表明所提出的算法可以在保证覆盖范围的基础上，有效降低无线E+E传感器网络的整体能量消耗，进而延长了网络的生存时间。