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为解决无线传感器网络（WSNs）移动目标跟踪中的能耗问题，伊朗萨拉万大学的研究人员开展基于涡旋搜索算法（VSA）的研究，结果表明该方法在多方面性能优于 Tracking-45-Degree-Vectors 方法，对提升 WSNs 性能意义重大。
在科技飞速发展的当下，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）如同一张无形却强大的 “感知网”，广泛应用于众多领域，尤其是移动目标跟踪，从军事监测到智能交通，从环境监测到工业控制，它的身影无处不在。然而，这张 “网” 却面临着诸多挑战，其中能耗问题尤为突出。WSNs 由大量低功耗传感器节点组成，这些节点通常依靠电池供电。在偏远或危险环境中，更换或充电电池几乎是不可能完成的任务，所以能耗直接关系到网络的运行寿命。而且，移动目标跟踪需要节点间持续通信和数据处理，若能耗管理不善，节点能量会迅速耗尽，不仅导致网络覆盖出现漏洞，影响跟踪数据的准确性和可靠性，还会使网络无法实时响应目标的移动。
为了解决这些棘手的问题，伊朗萨拉万大学（University of Saravan）的研究人员展开了深入研究。他们将目光聚焦于涡旋搜索算法（Vortex Search Algorithm，VSA），探索其在 WSNs 移动目标跟踪中优化能耗的潜力。研究结果令人振奋，该方法在多个关键性能指标上优于传统的 Tracking-45-Degree-Vectors 方法，为提升 WSNs 在移动目标跟踪方面的性能开辟了新道路，对延长网络寿命、提高跟踪精度具有重要意义。
在研究过程中，研究人员主要运用了两种关键技术方法。一是聚类算法，将传感器节点分类成不同簇，根据节点剩余能量、到汇聚节点（sink）的距离和邻居节点数量等因素选择簇头，优化网络结构。二是 VSA，用于目标跟踪阶段，通过动态调整搜索半径，平衡探索和利用能力，精准定位目标位置。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- 聚类阶段：首先随机部署 60 个带有位置属性的传感器节点，节点通过发送 Hello 消息和回复消息获取邻居节点信息并记录在邻居表中。接着，随机选择部分节点作为临时簇头，依据节点生成的随机数与阈值比较来确定。临时簇头广播簇广告消息，其他节点根据距离选择加入簇。在簇头选择上，首轮根据节点剩余能量决定是否更换簇头，后续轮次当簇头剩余能量低于初始能量的 50% 时，综合节点邻居数量、到 sink 的距离和剩余能量选择新簇头。这样的聚类方式能有效平衡网络负载，降低能耗。
- 目标跟踪阶段：利用 VSA 估计移动目标位置。根据传感器最大和最小感知范围确定初始搜索中心和半径，围绕初始中心生成随机响应，若响应超出目标范围则重新校准。在众多响应中选择目标范围内的最佳响应，根据与目标的接近程度（fitness）判断是否更新当前最佳解。在最后一轮迭代中确定目标最接近位置，当目标在最佳节点范围内时，该节点负责跟踪，超出范围则将相关信息经簇头传至 sink，之后进入睡眠模式。通过动态调整节点睡眠 / 唤醒周期，减少不必要能耗。
- 性能对比：研究人员使用 OPNET 模拟器，对比了基于 VSA 的方法（VSATT）和 Tracking-45-Degree-Vectors 方法。在端到端延迟方面，VSATT 通过基于稳定性标准选择路径，减少了延迟，优于 Tracking-45-Degree-Vectors 方法。媒体访问延迟（Media Access Delay，MAD）上，VSATT 的节点主动监测信道，降低了访问延迟。吞吐量上，VSATT 利用 VSA 选择最优簇头传输数据，吞吐量更高。信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）方面，VSATT 基于能量和距离选择簇头并减少干扰，SNR 性能更优。平均电池能耗上，VSATT 通过优化簇头选择和节点工作模式，能耗更低。
综上所述，研究人员提出的基于 VSA 的 WSNs 移动目标跟踪节能方法成效显著。该方法结合了基于剩余能量和其他因素选择簇头的优势，延长了网络寿命。在跟踪阶段，VSA 与局部搜索相结合，加快了收敛速度。通过多种性能指标对比，充分证明了该方法在提升网络整体性能和数据包传输可靠性方面的优势。不过，VSA 的计算复杂度会随网络规模增大而增加，后续研究可考虑将其与模拟退火、遗传算法等元启发式技术结合，或与机器学习模型融合，预测目标运动模式，优化传感器分配，进一步提升其在复杂网络中的效率和适应性，为 WSNs 在更多领域的广泛应用提供更有力的支持。
