传感器网络部署是传感器网络研究的重要内容和应用的基础前提。传感器网络的优化部署有助于将高端、远程智能与传感器网络自身、本地智能相结合,从而更好地实现传感器网络应用系统的功能和价值。 论文系统地研究了传感器网络优化部署相关的一系列重点问题,包括基于集成智能的拓展优化部署策略(I2EODS,Integrated Intelligence based ExpandingOptimal Deployment Strategy),机器人协同的分级拓展部署体系结构(HEDA,Hierarchical Expanding Deployment Architecture),以及对I2EODS、HEDA提供集成智能支撑的关键设备、技术和算法等。进而在I2EODS指导下,综合运用HEDA、集成智能相关设备和技术等,规划、设计并实施了面向领域的传感器网络典型应用系统。 论文首先对传感器网络当前主要研究内容进行了综述,给出了传感器网络部署的一般性定义,分析了其内涵；从随机部署与确定部署、对等部署与分级部署、同类部署与异类部署等多个角度,结合各类部署对象、部署区域的处理方式,以及部署手段等关键技术问题,深入分析了传感器网络部署问题的外延。这些工作为传感器网络优化部署的研究提供了必要的基础。 在对传感器网络优化部署相关因素、交互关系及问题域分析的基础上,提出了部署质量综合评价体系。该体系主要包括覆盖与连通性、生存期、广义精度和部署效率等几个方面。这一综合评价体系为优化部署相关问题的研究和综合解决方案的设计提供了基本目标和依据。 在面向优化部署的集成智能和拓展部署概念基础上,提出了基于集成智能的拓展优化部署策略(I2EODS),并给出了该策略的技术路线。I2EODS及相关技术路线为传感器网络优化部署的专题研究和应用系统的领域实施提供了重要指南。 针对传感器网络机器人协同的传统部署体系结构在适应性、可扩展性等方面的限制,按照12EODS的思想,从拓展性的角度设计了一种全新的分级拓展部署体系结构(HEDA)。该体系结构包括母机器人-子机器人-网络节点三个层次,通过异构多机器人系统开展传感器网络的机器人协同部署以适应环境和条件限制。提出了HEDA架构下的工作机制,并在分析其标准要素的基础上,制定了图形化描述方案,为该领域相关研究奠定了基础。详细分析了HEDA的影响因素及约束条件,提出了简单部署作业(BDT,Basic Deployment Task)和复杂部署作业(CDT,Complex Deployment Task)分类,重点进行了简单部署作业下距离优化(DO,Distance Optimization)问题的系统研究,进而通过具有权重的距离优化问题解决了时间优化(TO,Time Optimization)问题和能量优化(EO,EnergyOptimization)问题。针对HEDA下的网络节点部署作业问题,建立了基于城市分组的TSP变形(TTSPGC,Transfigured Travelling Salesman Problem under GroupedCities)模型,提出了部署规划流程与网络节点部署作业流程以及快速优化算法,通过典型范例对上述模型、流程和算法在Player/Stage/Gazebo环境下进行了仿真实验研究。HEDA具有较好的情境敏感的递进拓展性,可以与传感器网络机器人协同的传统部署体系结构互相补充,解决更为广泛的传感器网络部署问题。针对传感器网络优化部署等相对复杂作业对于支撑手段的需求,按照I2EODS的技术路线,具体开展了集成智能相关设备的研发,以及相关技术和算法的研究。研发了面向传感器网络优化部署的智能地标,以及超高频RFID和传感器网络综合控制器。基于上述综合控制器和智能地标,实现了在传感器网络部署等作业过程中,机器人、操作者与环境智能之间情境敏感的在线信息交互。开展了传感器网络与主动视觉协同优化的研究,设计并实现了传感器网络-机器人-主动视觉系统。具体研究了基于主动视觉的传感器网络感兴趣区域优选,以及基于主动视觉的面向网络部署的数字地标识别两方面问题。上述对于集成智能的相关研究为I2EODS、HEDA等提供了必要的智能支撑。 针对具体应用领域的分布式信息感知需求,在I2EODS的指导下,运用HEDA和集成智能相关设备、技术和算法,针对危险品仓储,以及精准灌溉两个领域的传感器网络优化部署问题开展了应用研究。给出了系统总体设计,以及关键功能模块的设计与实现。初步应用表明,I2EODS、HEDA,以及集成智能相关技术、设备等取得了较好的实际效果,具有良好的应用前景。 最后,总结了论文的主要工作,并提出了下一步研究的几方面设想。