宽面积 IoT 传感器网络中移动基站的最优巡回问题

宽域 IoT 传感器网络需要一种高效的数据收集机制，当传感器分布在大范围区域且通信基础设施有限时。无人机载载移动基站（MBSS）提供了一种灵活的解决方案；然而，由于其有限的 onboard 能源以及传感器严格的能源预算的限制， necessitates 仔细优化巡回计划。本文引入了移动基站最优巡回问题（MOT），该问题寻求在满足全局传感器能源约束的前提下，使得其覆盖区域的联合确保完整的传感器数据收集，同时避免受限区域的最小成本、不重复访问的巡回路径。我们将 MOT 问题形式化建模为组合优化问题，该问题是 NP 完全的。鉴于其计算不可行性，我们发展了一种多项式时间的贪心启发式方法，联合考虑旅行成本和增量覆盖收益，同时避免受限区域。通过仿真，我们获得了低成本、完整传感器覆盖和快速执行的巡回路径。我们提出的贪心算法在 tour length 与算法执行时间乘积的性能指标方面优于最新方法，提高了 39.15%。该框架提供了关于 MBS 辅助数据收集结构复杂性的理论见解以及大规模 IoT 部署的实用算法解决方案。