传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步,推动了具有现代意义的无线传感器网络的产生和发展。传感器网络作为连接计算世界和物理世界的桥梁,向应用或用户提供服务,因此,可以将传感器网络看成是任务的集合。为了协调整个网络,正确高效地利用资源完成任务并尽可能地延长整个网络的生命期,必须对传感器网络的任务分配进行深入的研究。 目前的任务分配技术的研究主要集中在分布计算领域,由于传感器网络与物理世界紧密耦合、节点资源受限、大规模密集部署以及网络高度动态等特点,其任务分配与传统分布计算网络有较大区别,传统分布计算的任务分配模型和算法不能直接应用到传感器网络中。 本文以战场环境监控系统为应用背景,结合国家自然科学基金“感知任务适应性分配策略与实现机制研究”,深入研究了传感器网络的任务分配技术,主要涉及三个方面: 1.任务图的描述问题。任务描述的能力直接影响任务分配系统的复杂性,目前多数的描述方法未能体现传感器网络的层次性,同时,忽略了用户描述任务时通常使用自然语言,本文从一个全新的角度——“分层的任务图”描述了传感器网络中的层次级任务,通过语义分析解析自然语言描述的任务。 2.网络中工作节点的选择问题。工作节点的选择确定了哪些节点执行任务,哪些节点进入休眠以延长整个网络的生命期。本文对GB节点选择算法进行了几点改进,保证了算法更加有效地执行。 3.任务分配问题。任务分配即将子任务映射到网络节点上。传感器网络自身的特点使得任务分配成为研究工作者面临的一项挑战性课题。本文提出了分层(从簇头到簇内节点)的任务分配思想,并用GaSA算法实现。模拟结果表明,该算法产生的最终任务分配方案使得网络整体的通信能耗近似最小。 最后,本文以军事应用为背景,设计了一个基于传感器网络的模拟战场环境监控系统。 论文中所提出的任务分配算法能够应用于大规模无线传感器网络,同时论文所研究的技术为今后的进一步研究奠定了良好的基础。