WSAN中的协同问题与执行器选择及传感器重定位

无线传感器与执行器网络不仅要求传感器之间或执行器之间进行协同通信，而且要求传感器与执行器之间也能进行协同通信。为了便于进行协同，首要问题是选择合适的执行器。传感器需要知道最近执行器的位置，以及如何将报告发送给最近执行器。执行器可以使用其位置或仅使用其ID号来向网络发送广播信息。接收到此类信息的传感器可能会转播信息（这样更多传感器可以获知同一执行器的信息），或者如果传感器已经识别出更近的执行器，则它可以忽视该信息。参考文献（Ingelrest et al.，2006）对这种来自于多个执行器的洪泛类算法进行了讨论。与路由中的路由发现洪泛相似，传感器依据跳数或其他度量距离，可以找到通向最近执行器的路径。如果位置信息是可用的，且在路由中使用，则可以动态发现路径。当传感器包含需要向执行器报告的数据时，它需要高效地发现最佳执行器来传送报告数据，而不需要洪泛所有执行器。通向地理上最近执行器的地理位置路由是一种解决方案，但它通常不是最佳方案，例如当传感器和执行器之间存在着空穴区域时。同时，试图发现一条通向任一执行器的路由可能会更加高效。路由首先从通往物理上最近的执行器开始，但在寻找路径的过程中，目标执行器可能发生变化。这种任务称为任意播。选择执行器问题也存在于传感器与执行器网络的分簇阶段。每个传感器需要找到可用执行器，并决定加入到执行器支配的簇中。

通常情况下，传感器是以逐跳传输模式向汇聚节点或执行器报告的。但是，移动执行器能够周期性地沿着预先设计的路由以移动方式采集报告数据，因而最大限度地降低了传感器的功耗。例如，美国海军陆战队使用无人驾驶飞机（Unmanned Airborne Vehicle，UAV）来布撒传感器微尘，用于检测穿过孤立沙漠地区的车辆（Hill，2003）。传感器微尘以自组织方式构建一个网络，来监测运动车辆，并记录跟踪信息。之后，UAV飞机返回，获取每个节点的跟踪数据。

在WSAN中，与位置服务有关的协同问题有很多。在位置服务问题中，执行器需要为传感器节点提供和维护（如果他们运动的话）位置信息，而传感器节点需要维护最近执行器或邻近执行器的位置信息。使用区域内邻近反应器和可能存在的一些“路标”传感器的位置信息，以及对邻域图的协同处理信息，传感器与传感器、传感器与反应器、反应器与反应器之间的协同可用于为某些传感器提供位置信息。(www.xing528.com)

在传感器重定位问题中，移动执行器或移动传感器以运动方式来替代失效的传感器。类似问题包括通过传感器的协同运动，将其战略性地配置在目标点周围，实现高效监测（聚焦覆盖问题）。