Vi utgår från att evenemang av intresse äger rum på diskreta platser i rum och tid inom ett visst område. Om dessa händelser kommer från en viss distribution, som kan vara godtyckligt komplex, bör sensorerna flytta så att deras positioner så småningom kommer att approximera denna distribution. Dessutom vill vi minimera mängden necesMånga sensornätverk har mycket fler enheter än vad som krävs för enkel täckning. Sensorrörlighet ger bättre täckning i områden där händelser inträffar ofta. De distribuerade system som presenteras här använder minimal kommunikation och beräkning för att tillhandahålla denna kapacitet. Dartmouth College sary beräkning, minne och kommunikation, medan fortfarande utveckla distribuerade algoritmer. Varje sensor måste därför approximera händelsefördelningen och positionera sig korrekt med avseende på den. I synnerhet, för skalbarhet, vi inte överväga strategier där varje sensor upprätthåller antingen hela händelsehistoriken eller platserna för alla andra sensorer. Vi antar att åtminstone en sensor kan känna av varje händelse och sända händelsen plats till de andra sensorerna, så att varje sensor lär sig om varje händelse plats. (Vi betraktar inte den särskilda mekanismen för denna sändning i denna artikel.) Om den ursprungliga fördelningen är enhetlig, antingen slumpmässig eller regelbunden, då sensorerna kan röra sig på grundval av händelserna utan att uttryckligen samarbeta med sina grannar. De två rörelsekontrollalgoritmer som vi presenterar här använder båda denna observation, men de skiljer sig åt i hur mycket lagring de använder för att representera historien om avkännda händelser. I denna klass av rörelsekontrollalgoritmer upprätthåller sensorerna ingen händelsehistorik. Detta tillvägagångssätt liknar den potentiella fältet metoder i formation kontroll och täckning arbete, 1 som använder andra robotars nuvarande positioner för att bestämma rörelse. Den största skillnaden är att vår strategi tar hänsyn till händelser, snarare än grannar, positioner. Denna teknik är tilltalande på grund av sin enkla natur och minimala beräkningskrav. Här låter vi varje sensor att reagera på en händelse genom att flytta enligt en funktion av formen, Där e k är position händelse k, och hänvisar till positionen för sensor i efter händelse k. Formen av funktion f i denna ekvation är den viktiga komponenten i denna strategi. Till exempel, en enkel kandidat funktion,, Som behandlar positioner som vektor storheter, orsakar sensorn att gå mot händelsen en kort sträcka i proportion till hur långt det är från händelsen. Även om,, PERVASIV computing 35 P vördnadsfullt arbete i sensornätverk har inspirerat detta arbete. Vi har byggt på vårt eget arbete med routing i ad hoc-nätverk 1 och reaktiva sensornätverk. 2 Vi har också byggt på viktiga bidrag från andra grupper. [3] [4] [5] Massivt distribuerade sensornätverk håller på att bli verklighet, till stor del på grund av tillgången på Mote-hårdvara. 6 Alberto Cerpa och Deborah Estrin föreslår en adaptiv självkonfigurerande sensor nätverk topologi där sensorer kan välja om att gå med i nätverket på grundval av nätverkets tillstånd, förlusthastighet, anslutning, och så vidare. 7 Sensorerna rör sig inte, men nätverkets övergripande struktur anpassar sig genom att få sensorerna att aktivera eller avaktivera. Vårt arbete undersöker mobilsensorstyrning med målet att använda redundans för att förbättra avkänning snarare än att optimera strömförbrukningen. Forskare har först nyligen börjat studera mobilsensornätverk. Gabriel Sibley, Mohammad Rahimi, och Gaurav Sukhatme beskriver tillägg av rörelse till Mote sensorer, skapa Robomotes. 8 Algoritmiskt arbete fokuserar främst på att jämnt sprida sensorer från en källpunkt och omfördela dem för nätverksombyggnad, 9,10 snarare än att samla dem i intresseområden. Relaterade arbeten av Jorge Cortes och hans kollegor 11 använder Voronoi metoder för att ordna mobila sensorer i synnerhet distributioner, men på ett analytiskt sätt som kräver att distributionerna i förväg. Vårt arbete fokuserar på distribuerade reaktiva algoritmer för konvergens till okända distributioner – en uppgift som forskare inte tidigare har studerat. Vi kan identifiera flera användbara egenskaper för f. Först, efter en händelse, bör sensorn aldrig gå förbi den händelsen. För det andra, sensorernas rörelse bör tendera till 0 som händelsen blir längre bort, så att sensorerna kan separera sig i flera kluster när händelserna också samlas. Slutligen är det rimligt att förvänta sig att uppdateringen ska vara monoton; ingen sensor bör gå förbi en annan längs samma vektor som svar på samma händelse. Ett sätt att begränsa uppdateringsfunktionen är att införa ett beroende av avståndet d mellan sensorn och händelsen, och sedan alltid flytta sensorn direkt mot händelsen. Vi kan säkerställa önskat beteende, med hjälp av dessa tre kriterier: En enkel funktion som uppfyller dessa kriterier är f(d) = de -d (där e här hänvisar till konstant 2.718..., inte en händelse). Vi kan också använda andra funktioner i familjen f(d) = αd β e -γd för värden av parametrarna α, β och γ så att αe -γd (βd β-1 -γd β ) > 1  och d. Vi har implementerat simuleringar med hjälp av flera funktioner i denna familj som uppdateringsregler, och figur 1 visar resultaten av att använda denna teknik (med α = 0,06, β = 3, γ = 1). För denna särskilda funktionsfamilj kan parametrarna förändras över ett brett spektrum och ändå ge relativt rimliga resultat, som skiljer sig åt i deras konvergenshastighet (främst beroende av α) och i den region där en grupp händelser påverkar varandra (beroende på β och γ). Den föregående algoritmen behöver endast minimal information. Den resulterande sensorplaceringen är godtagbar för många applikationer, men med en liten mängd ytterligare information kan vi förbättra den. Här utforskar vi fördelarna med att upprätthålla händelsehistoriken för att förbättra sensorernas approximation av händelsedistributionen. Sensorerna kan använda historik vid varje uppdatering för att fatta mer välgrundade beslut om vart de ska gå vid varje steg. Att låta dem bygga en omvandling av det underliggande utrymmet till ett utrymme som matchar händelsedistributionen gör detta möjligt. För att begränsa mängden nödvändigt minne, håller denna algoritm inte platsen för varje händelse. I stället tjänar en grov histogram över utrymmet till att fixa minnesanvändning i förväg. En endimensionell algoritm. Det enklaste ögonblicket för detta begrepp är i en dimension. 1D-händelsedistributioner kan möjliggöra kartläggning för många tillämpningar – till exempel övervakning av vägar, rörledningar eller annan infrastruktur. Här är det omvandlade utrymmet helt enkelt en kartläggning med hjälp av händelsernas kumulativa fördelningsfunktion. För att bestämma dess korrekta position behåller varje sensor en diskret version av CDF, som uppdateras efter varje händelse. Vi skala CDF på grundval av antalet händelser och längd l av det specifika intervallet, så att CDF(l) = l. Vi associerar sedan varje segment av CDF med ett proportionellt antal sensorer så att sensorns densitet spår händelsen densitet. Eftersom sensorerna inledningsvis är jämnt fördelade kan vi åstadkomma detta genom att kartlägga varje CDF-segment till ett proportionellt intervall av sensorernas initiala positioner. Varje givare beräknar sitt korrekta omvandlade läge på grundval av CDF:s omvänt, utvärderat vid sitt ursprungliga läge. Med andra ord väljer en sensor den nya positionen så att CDF i detta läge returnerar sitt ursprungliga läge. Algoritmen i figur 2 beskriver denna process. Denna algoritm producerar en ungefär korrekt fördelning av sensorer eftersom antalet sensorer som kartlägger deras nuvarande position i det ursprungliga x-axeln intervallet är proportionell mot händelsetätheten i det intervallet. Dessutom säkerställer kartläggningen att en sensor som startar vid en given del av vägen längs intervallet rör sig så att den behåller samma del av händelserna till vänster. Dessutom, eftersom CDF är monoton, ingen sensor kommer att passera en annan när reagerar på en händelse. En tvådimensionell algoritm. Även om 1D-algoritmen har vissa potentiella praktiska tillämpningar finns det många andra övervakningstillämpningar över planara domäner, till exempel övervakning av skogsbränder. Vi kan dock utöka 1D-algoritmen genom att bygga ett 2D-histogram av händelserna och använda det för att omvandla utrymmet på liknande sätt. Efter varje händelse, varje sensor uppdaterar det omvandlade utrymmet på grundval av händelsen position och bestämmer sin nya position genom att lösa en uppsättning av 1D problem med hjälp av algoritmen i Figur 2. När en händelse inträffar uppdaterar varje sensor sin representation av händelserna. Detta är detsamma som att öka den lämpliga bin av en händelse histogram, även om sensorerna inte representerar histogrammet explicit. I stället behåller varje sensor två uppsättningar CDF, en uppsättning för varje axel. Det vill säga, för varje rad eller kolumn i 2D-histogrammet upprätthåller sensorn en CDF, skalad som i 1D-algoritmen. Vi använder denna representation snarare än en enda 2D CDF, där varje bin skulle representera antalet händelser nedan och till vänster, eftersom denna senare formulering skulle framkalla oönskat beroende mellan axlarna. I en enda 2D CDF, händelser som inträffar i två kluster, såsom i Figur 1b, skulle inducera en tredje kluster av sensorer i övre högra. När sensorn har uppdaterat sin datastruktur söker den efter rätt position. För att göra detta utför den en rad interpolationer som i 1D-algoritmen. För varje CDF i linje med x-axeln finner sensorn värdet som motsvarar dess initiala x-koordinat, och likaså för y-axeln. Detta skapar två uppsättningar av punkter, som kan ses som två kedjor av linjesegment: en går över arbetsytan (en funktion av x) och en som är en funktion av y. Vi kan också se dessa kedjor som en konstant höjdkontur över den yta som definieras av CDF. För att bestämma dess nästa position letar en sensor efter en plats där dessa två segmentkedjor skär varandra. Med tanke på typen av dessa kedjors konstruktion är det dock möjligt med mer än en sådan plats. Så, vår algoritm styr sensorn att gå till skärningspunkten närmast sin nuvarande position. Detta är något heuristiskt men är utformat för att begränsa den mängd rörelse som krävs, och i praktiken verkar det ge goda resultat. Figur 3 visar typiska resultat, liknande dem för andra händelsefördelningar. Eftersom denna algoritm uppdaterar endast en bin av histogrammet, är den beräkning som krävs för CDF-uppdateringen låg, vilket motsvarar två 1D-beräkningar, och tiden för positionsberäkningen är proportionell mot histogrammets bredd. Dessutom, algoritmen har den användbara egenskapen att två sensorer som inte först collokerade inte kommer att försöka flytta till samma punkt. Toryfria algoritmer som presenterats tidigare, kommer denna teknik korrekt producera en enhetlig fördelning av sensorer, med tanke på en enhetlig fördelning av händelser, eftersom varje CDF kommer att vara linjär, och den ursprungliga positionens kartläggning till den aktuella positionen kommer att vara identiteten. De föregående algoritmerna antar implicit att varje sensor vet sin nuvarande position och kan flytta exakt till önskad position när som helst. Här beskriver vi kortfattat effekterna av att slappna av detta antagande. Intuitivt, vi förväntar oss att eftersom dessa metoder förlitar sig på många sensorer i en distribution, kommer icke-systematiska fel tenderar att inte partiska den resulterande sensorfördelningen. Till exempel, om varje sensor har en liten Gaussian fel i sin upplevda ursprungliga läge, den upplevda ursprungliga fördelningen kommer fortfarande att vara nära jämnt slumpmässigt (i själva verket kommer det att vara konvolution av den enhetliga fördelningen med Gaussian). På liknande sätt, om händelseavkänning är föremål för fel, kommer sensorerna att konvergera mot en distribution som är den sanna felfördelningen i förening med avkänningsfelets fördelning. När sensorerna rör sig under våra algoritmers kontroll ökar situationens komplexitet något. Om vi föreställer oss varje sensor som en Gaussian blob runt dess sanna position, och varje rörelse i sensorn framkallar ytterligare osäkerhet, sensorns sanna position kommer att vara en convolution av dessa två fördelningar. Med tiden förväntar vi oss att den resulterande sensordistributionen blir en utjämnad version av den avsedda distributionen. Detta gäller även för både de historiefria och de historiebaserade algoritmerna. Även om den senare endast använder den ursprungliga positionen för att beräkna den avsedda positionen, medan den förra endast använder den aktuella positionen, bör positionsfelet ackumuleras på samma sätt (förutsatt att varje position är korrekt). En skillnad är att den historiebaserade algoritmen kan innebära mer sensorrörelse och därför mer möjlighet att ackumulera fel. För att undersöka denna intuition empiriskt inkluderade vi bullermodeller för initialpositions- och rörelsefel i Matlabs simuleringar. Initial-position buller är Gaussian, medan vi modellerar rörelsefel som en tillagd 2D Gaussian buller vars varians är proportionell mot det förflyttade avståndet. Figur 4 visar typiska resultat, med samma uppsättning initiala positioner och händelser, som körs med och utan buller. Nu utökar vi den händelsestyrda kontrollen av sensorplaceringen till att omfatta täckning av miljön. Under de algoritmer som hittills presenterats, sensornätverk kan förlora nätverksanslutning eller sensor täckning av sin miljö. Förmågan att upprätthålla denna typ av täckning samtidigt som den fortfarande reagerar på händelser är en viktig praktisk begränsning eftersom den kan garantera att nätverket förblir ansluten och övervakar hela utrymmet. På så sätt kan nätverket fortfarande upptäcka och reagera på nya händelser som förekommer i för närvarande "tysta" områden. Vi antar att varje sensor har ett begränsat kommunikations- och avkänningsområde, och åtminstone en sensor bör känna varje punkt i miljön. Varje sensor rör sig för att upprätthålla täckningen, eller, om det inte krävs för täckning, följer händelsefördelningen exakt. Detta är liknande till utrymme-fyllning täckning metoder, liksom de som använder potentiella fält. 1 I dessa metoder, varje robot flyttar från sina kollegor för att producera ett regelbundet mönster i utrymmet och därmed fullständig täckning. Du kan utöka dessa rymdfyllningsmetoder till det variabla distributionsfallet genom att ändra de potentiella fältstyrkorna på grundval av händelsefördelningen. I vårt arbete följer sensorerna dock händelsefördelningen exakt tills den behövs för täckning. De kan på så sätt uppnå en god approximering av fördelningen i områden med hög densitet och god täckning i områden med låg densitet. Denna växlingsteknik förenklar också förutsägelsen av andra sensorers rörelser. Kom ihåg att i både den historia-fria och den historia-baserade algoritmer, varje sensor rör sig enligt en enkel känd kontrollfunktion. Varje sensor kan därför förutsäga andra sensorers rörelse och använda denna information för att upprätthålla tillräcklig täckning. Förutsägelse av andra sensorpositioner kräver ytterligare beräkning, vilket kan vara betydande om uppdateringsalgoritmen är komplex eller det finns många sensorer att spåra. Vi kan undvika denna beräkning genom att använda kommunikation där varje sensor sänder sin position till närliggande sensorer. Men mer kommunikation har också potentiella nackdelar när det gäller energianvändningen. Här presenterar vi tre olika metoder för att upprätthålla täckning som använder olika mängder av kommunikation och beräkning, och vi jämför deras prestanda. Varje algoritm kan arbeta med antingen de historikfria eller de historikbaserade rörelsekontrollalgoritmerna. Den första algoritmen vi beskriver använder kommunikation för att säkerställa täckning. Enligt detta protokoll, varje sensor upprätthåller ett cirkulärt område av intresse runt sin nuvarande position, och försöker hålla det området spännt av andra sensorer. Detta förutsätter underförstått att varje apparats kommunikations- och avkänningsområde är cirkulärt. Beroende på uppgiften kan areastorleken relatera till antingen enhetens kommunikationsområde eller sensorområde. Efter varje händelse sänder varje sensor sin nya position till sina grannar för att underlätta täckningen. Eftersom denna information är användbar endast för sensorerna i sändningssensorns område, sprider sig inte positionsmeddelandet, så detta system är skalbart för stora nätverk. För att säkerställa att täckningen är komplett, efter varje händelse, undersöker varje sensor platserna för sensorerna i sitt grannskap. Om någon halvcirkel inom sitt intresseområde är tom, ingen granne täcker en del av det området. Detta tyder på en potentiell förlust av täckning. Figur 5 ger algoritmen för att upptäcka tomma halvcirklar, och tabell 1 listar algoritmens egenskaper. När sensorn har lärt sig sina grannars positioner, beräknar den den relativa vinkeln till varje granne. Sensorn sorterar sedan dessa vinklar; varje gap mellan grannar lika med π eller större indikerar en tom halvcirkel. En tom halvcirkel inom en sensors intresseområde indikerar potentiell förlust av täckning. När sensorn hittar ett sådant tomt område måste den använda en lämplig strategi för att säkerställa täckning. Det första alternativet är helt enkelt att förbli fast på sin nuvarande position. Det andra alternativet är att flytta ett litet avstånd mot mitten av den öppna halvcirkeln. Avståndet bör vara tillräckligt litet så att inga andra grannar flyttar utanför området. Detta senare alternativ tillåter jämnare täckning men gör det mycket dyrare att förutsäga andra sensorers positioner, så detta alternativ är oförenligt med de prediktiva metoder som beskrivs härnäst. Denna reaktiva metod för att säkerställa täckning är tilltalande eftersom den kräver lite extra beräkning och fortfarande är skalbar. Det är dock begränsat eftersom det endast beaktar de sensorer som ligger inom dess kommunikationsområde, Rc. Nu beskriver vi ett sätt att säkerställa täckning baserat på att förutsäga andra sensorers positioner. Denna metod innebär att bygga Voronoi diagram för att avgöra om fullständig täckning finns. (En Voronoi diagram delar ett plan i regioner, var och en bestående av punkter närmare en given sensor än någon annan sensor.) Detta tillvägagångssätt minskar den dubbla täckningen på bekostnad av den ytterligare beräkning som krävs för att beräkna Voronoi-diagrammet. Vi antar att varje sensor vet sin ursprungliga position. I algoritmens initialiseringsfas sänder varje sensor ut den här positionen och låter alla andra sensorer spåra den sensorns position. Detta protokoll har tre versioner, baserat på den mängd beräkning som varje sensor måste utföra. Det mest beräkningsintensiva prediktiva protokollet är inte skalbart; vi presenterar det här som ett riktmärke för jämförelse. I komplett-Voronoi protokollet, varje sensor beräknar varje annan sensor rörelse och använder detta för att beräkna sin Voronoi region efter varje händelse. Detta säkerställer bästa prestanda eftersom varje sensor vet exakt vilket område den bör överväga för täckning. Om någon del av sensorns Voronoi region är längre bort än R s, sensorn vet att ingen annan sensor är närmare denna punkt och att det inte bör gå bort från denna punkt. (Detektorn behöver bara kontrollera regionens hörn, eftersom regionen alltid är polygonal.) Så länge sensorn behåller sin 1: för varje granne position (x j, y j ) gör 2: Tom yta finns, hantera som i text TABLE 1 Egenskaper för den kommunikationsbaserade algoritmen (där s är det totala antalet sensorer i nätverket, n är en sensor antal grannar, och O är standard komplexitetsmåttet). Fastighetsvärde Kommunikation O(n log n) Maximalt utbud av granne kunskap Kommunikationsradie; benägna att dubbel täckning Anslutningsgaranti Voronoi regionen på detta sätt, övergripande täckning fortsätter. Figur 6 visar ett typiskt resultat av denna teknik. Sensorernas Voronoidiagram visar ingen region större än R s = 3 enheter från varje sensors centrum. Att utföra denna förutsägelse på rätt sätt innebär ett rekursivt problem: När en sensor har stannat lyder den inte längre den prediktiva regeln. För att en sensor exakt ska kunna förutsäga nätverkets tillstånd måste den också veta vilka sensorer som har stannat. Detta kan ske på två sätt. Om vi inte önskar någon ytterligare kommunikation, kan varje sensor förutsäga om andra sensorer kommer att stanna på grundval av samma Voronoi region beräkning. Detta är dock en mycket stor beräkning, och vi kan enkelt undvika den med bara lite kommunikation. När en sensor stannar för att undvika täckningsförlust, skickar den ett sändningsmeddelande med den position där den stannade. Andra sensorer kan då anta anslutning till den underliggande rörelsealgoritmen om de inte får ett sådant meddelande. Eftersom varje sensor bara stannar en gång, krävs endast O(s) sändningar över uppgiftens längd, snarare än s per händelse. Tabell 2 visar egenskaperna hos den kompletta Voronoi-algoritmen utan och med kommunikation. Med hjälp av kompletta-Voronoi diagram kräver betydande beräkning, både för att spåra alla sensorer i nätverket och för att beräkna själva diagrammet. Ett skalbart prediktivt protokoll, den lokala Voronoi algoritmen avlöser en liten täckning noggrannhet för en stor minskning av beräkning. Efter initiering där alla sensorer upptäcker placeringen av alla andra sensorer, beräknar varje sensor sin Voronoi region. När uppgiften fortskrider, varje sensor spårar bara de sensorer som var dess grannar i den ursprungliga konfigurationen. Därefter beräknas dess Voronoi region efter varje händelse på grundval av endast denna delmängd. Därefter granskas dess Voronoi-region på samma sätt som i det fullständiga Voronoi-protokollet för att avgöra om täckningen ska upphöra. Tabell 3 listar algoritmens egenskaper. Så länge grannrelationerna förblir ganska konstant, kan den lokala-Voronoi algoritmen producera resultat som liknar dem för den kompletta-Voronoi algoritmen. Dessutom, den lokala-Voronoi algoritmen gör sensorer mer konservativ om täckning än den fullständiga algoritmen, eftersom den beräknade Voronoi regionen är baserad på en delmängd av de sanna grannarna och så kan bara vara större än den verkliga regionen. När rörelsen är liten eller i allmänhet i en enda riktning, grannrelationerna förblir ganska konstant. Om rörelsen är stor eller närliggande sensorer rör sig i olika riktningar, kan grannrelationerna förändras. I det senare fallet kan vi ändra algoritmen något genom att upprepa initieringssteget med jämna mellanrum. Detta låter sensorerna upptäcka sitt nya område, förbättra algoritmens noggrannhet samtidigt som den begränsar kommunikationen. För att jämföra nyttan av dessa olika protokoll har vi genomfört empiriska I de prediktiva algoritmerna beror beräkningsbeloppet på vilken uppdateringsregel som används. Tabell 4 visar den faktiska beräkningsmängd som används i Matlabs simuleringar för varje algoritm. Skillnaden mellan de två sista algoritmerna i tabell 1 (nämligen användningen av enstaka uppdateringar av global positionering) återspeglas endast delvis i kolumnerna för kommunikation och beräkning. Tydligt, de periodiska uppdateringarna kräver ytterligare kommunikation, men fördelen med att använda denna algoritm är att täckning upptäckt är mer exakt. Vi kan använda antalet fasta sensorer som ett mått för att jämföra algoritmerna. De högra kolumnerna i tabell 1 anger antalet sensorer som de olika algoritmerna kräver för täckning under tre olika händelsefördelningar. Eftersom täckningen var komplett i alla fall, ju mindre antalet här (vilket innebär att färre sensorer krävs), desto bättre. Detta visar att det ständiga bruket av ursprungliga grannar är ineffektivt. Periodiska uppdateringar av grannskapet kan ge resultat som är nästan lika exakta som för den kompletta algoritmen samtidigt med mycket mindre beräkning, och som använder mindre kommunikation än den kommunikationsbaserade algoritmen. O ne potentiell tillämpning av detta arbete är i system med många orörliga sensorer. I stället för att alla sensorer är aktiva hela tiden kan en sparsam uppsättning sensorer vara aktiva och söka efter händelser. När händelser inträffar kan olika sensorer bli aktiva (och andra inaktiva) för att härma den rörelse av sensorer som beskrivs i denna artikel. Detta skulle möjliggöra samma koncentration av aktiva avkänningsresurser samtidigt som det totala systemets effektförbrukning begränsas. Avvägningen mellan att använda många orörliga sensorer och färre mobila sensorer skulle då vara strikt beroende av kostnaden, i första hand av avkänningselementens kostnad. Därför skulle dyra sensorer kunna användas på mobila plattformar, och billiga sensorer skulle kunna användas på större orörliga system. Vi hoppas kunna utveckla andra tekniker för sensorpositionering och utöka våra tekniker till mer komplexa uppgifter, såsom begränsad sensorrörelse och tidsvarierande händelsefördelningar. Ur ett algoritmiskt perspektiv skulle vi kunna tillämpa ett tillvägagångssätt som liknar Kohonens funktionskartor, som använder geometri för att klassificera underliggande distributioner. Genom att definiera sensorn närmast en händelse som bäst passar till datan, kunde vi uppdatera de angränsande sensorerna efter varje händelse. Istället för att uppdatera ett virtuellt nätverk Ett exempel på ett nytt program är ett där miljön har en komplex form eller innehåller hinder, eller där sensorerna har särskilda rörelsebegränsningar. I dessa fall, om kunskap om begränsningarna finns, kan sensorerna kunna planera vägar för att uppnå sin rätta position, och nätverket kan sprida denna kunskap. Sensorerna kan också byta roller om det möjliggör ett effektivare beteende. En annan viktig situation är att händelsefördelningen förändras över tiden. Det finns flera olika sätt att låta sensorerna slappna av mot sin ursprungliga distribution, och det bästa valet kan starkt bero på uppgiften och dess timliga egenskaper. Genom att utveckla algoritmer för dessa situationer hoppas vi kunna producera system som kan reagera korrekt online på en rad händelser under en mängd olika omständigheter. Vi uppskattar det stöd som ges för detta arbete genom Institutet för säkerhetsteknikstudier; National Science Foundation delar ut EIA-9901589, IIS-9818299, IIS-9912193, EIA-0202789, och 0225446; Office of Naval Research Award N00014-01-1-0675; och DARPA uppdragsbidrag F-30602-00-2-0585. Vi tackar också recensenterna för deras tid och många insiktsfulla kommentarer.  REFERENS
I REF Butler och Rus föreslogs två rörliga strategier för händelsen täckningsproblem i ett mobilt sensornätverk; historia-fri strategi och historia-baserad strategi.
Event-based motion control for mobile-sensor networks
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}