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水面传感器网络(Surface Sensor Networks, SSNs)是由部署在水面环境中的多个浮标式传感器节点组成的无线传感器网络。该网络中的节点配置多种传感器以收集水面或水下有效信息,并以无线射频通信方式进行数据的传输和汇聚,可用于江河湖海等水域的监测,具有巨大的应用价值。在水面传感器网络中,传感器节点布置稀疏,节点间的距离大于节点通信半径,移动基站须有效进行节点数据的收集。而如何完整收集节点数据,使基站移动路径最短或近似最短是一个具有现实研究意义的重要问题。本文对传感器节点数据的收集问题进行理论化方法研究,将节点组成的网络转化成Voronoi(维诺)图结构,提出了一种基于细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization, BFO)的节点数据收集的移动基站路径规划方法,并通过仿真与实验证明了该方法的有效性。本文研究的主要内容及创新之处如下：(1)重点研究了传感器节点的数据信息收集问题,并建立了相应的数学模型。将节点间距大于节点通信半径的水面传感器网络结构转化为Voronoi图,并基于Voronoi图理论生成候选子路径集合,有效地将路径规划问题转化为一维二进制编码问题。在节点数据收集完整和子路径连续的前提下,将路径长度作为衡量子路径选择结果的性能指标。公式化地描述了传感器节点的通信能耗和基站的移动与通信能耗。(2)提出了一种基于BFO算法的移动基站路径规划的方法。因BFO算法具有精细搜索和全局寻优能力的优良特性,本文利用此特性通过在算法迭代过程中将各维位置量离散成二进制的0或1,使其能够对路径规划问题进行编码表达,并完成对问题最优解的搜索求解,对不满足条件的解进行修正,再计算其路径长度。并通过仿真实验证明了本文提出算法求解水面传感器网络中移动基站路径规划问题的有效性。本文对当前水面传感器网络中移动基站路径规划问题进行了研究,提出的模型方法对水面网络中移动基站的路径规划问题具有一定的参考价值与推动作用。