CN106131860A - 利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其中，该方法包括：根据三维空间大目标的所有外凸点获得所述三维空间大目标的质心；以所述质心为球心获得所述三维空间大目标的外接球；根据移动节点之间的虚拟力，以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟力围绕所述三维空间大目标的外接球部署所述移动节点；根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向，以使所述朝向指向所述球心。本发明能够利用有向传感器移动网络节点对三维空间大目标表面进行均匀覆盖，移动节点部署快、智能化程度高，节省了大量人力资源。

Description

利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种三维空间内有向传感器网络移动节点覆盖大目标的实现方法，具体来说就是一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法。

背景技术

近年来，无线传感器网络由于其高度的学科交叉性和广泛的应用前景受到世界各地学术界和工业界的高度关注，已成为当前IT领域新兴的前沿热点。根据采用的传感器节点类型,无线传感器网络可分为很多种。例如，若节点带有摄像装置，具有视频采集功能，则称之为视频传感器网络；若带有移动装置，则称为移动传感器网络；若组成网络的传感器节点的感知范围与方向相关，则称为有向传感器网络。在目标监测问题上，有向传感器在重点方向覆盖和使用能耗方面相比传统的全向传感器更具有优势。从实际应用角度上来看，目前常见的传感器类型，如图像、红外、声波等均具有方向性，由此可见有向传感器网络更为接近实用。

有向传感器网络节点加装了自主移动装置，就构成了有向移动传感器网络，例如用于军事、农业、灾难救援中的空中视频传感器网络，其节点是一架带有摄像头的微小型飞行器，由于能够组网协同飞行，从而能够更及时准确地获取目标区域的信息。

针对各类无线传感器网络，节点的部署和覆盖控制问题一直是研究的热点问题。常用的节点部署方法主要分为随机部署、人工部署和自主部署三类。在随机部署方式中，节点被一次性随机抛撒在监测区域内；在人工部署方式中，需要人工手动布设每一个节点；自主部署是指初始时节点被随机布撒，但由于节点自身带有移动装置能够自主移动，会按着一定的部署方法通过自主移动完成部署。

对于自主部署而言，由于节点的资源受限，通信范围和感知范围都十分有限，因此自主部署算法的好坏会对监测区域覆盖产生重要影响。好的自主部署算法应尽可能避免重叠覆盖、尽可能减少覆盖漏洞，部署过程中尽可能避免节点之间或节点与目标之间的相互干扰(如碰撞)。

有向移动传感器网络在灾难救援中具有具大的应用潜力，可以快速、近距离对灾难发生地点进行全方位监测，协助搜索被困人员、及时反馈现场信息。然而，在实际应用中，被监测目标通常具有一定的空间体积，例如一座发生雪崩的雪山、一座起火的高层建筑物，迫切需要全方位进行监测。但是目前已有的自主部署算法，主要是针对二维平面环境进行区域覆盖，针对三维空间大目标表面的覆盖部署问题，尚未发现有相关研究成果。因此，本领域技术人员亟待研发一种利用有向传感器网络移动节点自主覆盖三维空间大目标的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题在于提供一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，解决了现有技术中有向移动传感器网络移动节点无法针对三维空间大目标表面进行覆盖部署的问题。

为了解决上述问题，本发明具体实施方式提供一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，包括：根据三维空间大目标的所有外凸点获得所述三维空间大目标的质心；以所述质心为球心获得所述三维空间大目标的外接球；根据移动节点之间的虚拟力，以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟力围绕所述三维空间大目标的外接球部署所述移动节点；根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向，以使所述朝向指向所述球心。

根据本发明的上述具体实施方式可知，利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法至少具有以下有益效果或特点：基于虚拟力原理，将有向移动传感器网络协同自主部署过程转化为节点在虚拟力场中受虚拟力作用而自主移动、自主转动的过程，能够实现移动传感器网络节点自主、均匀覆盖三维空间大目标，从而实现对三维空间大目标的全方位监测，节点部署快、智能化程度高，节省了人力资源。

附图说明

下面的所附附图是本发明的说明书的一部分，其绘示了本发明的示例实施例，所附附图与说明书的描述一起用来说明本发明的原理。

图1是有向移动传感器网络大目标模型示意图。

图2是有向移动传感器网络节点感知模型示意图。

图3是有向移动传感器网络三维空间大目标移动节点覆盖方法执行步骤示意图。

图4是有向移动传感器网络节点之间的虚拟力示意图。

图5是有向移动传感器网络节点与大目标之间的虚拟力示意图。

图6是有向移动传感器网络节点方向与大目标之间角度关系示意图。

图7是有向移动传感器网络部署实例的初始化状态示意图。

图8是有向移动传感器网络部署实例在部署过程中某一时刻状态示意图。

图9有向移动传感器网络部署实例的最终部署状态示意图。

图10有向移动传感器网络部署实例的剖面部署状态示意图。

图11是利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本发明所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本发明内容的实施例后，当可由本发明内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本发明内容的精神与范围。

本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。

关于本文中所使用的“第一”、“第二”、…等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本发明，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。

关于本文中所使用的方向用语，例如：上、下、左、右、前或后等，仅是参考附图的方向。因此，使用的方向用语是用来说明并非用来限制本创作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。

关于本文中所使用的用语“大致”、“约”等，用以修饰任何可以微变化的数量或误差，但这些微变化或误差并不会改变其本质。一般而言，此类用语所修饰的微变化或误差的范围在部分实施例中可为20％，在部分实施例中可为10％，在部分实施例中可为5％或是其他数值。本领域技术人员应当了解，前述提及的数值可依实际需求而调整，并不以此为限。

某些用以描述本申请的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本申请的描述上额外的引导。

以下结合附图对本发明作进一步说明，如说明书附图1-图10所示。

所述大目标是指体积较大(少量有向传感器网络节点无法完成覆盖)且可表现为单一体积的被监测物体，如图1所示。部署完毕后应最大限度覆盖大目标的表面积。大目标的所有外凸点集合S_a＝{S₁,S₂,...,S_k},设大目标的质心为C_T，该质心的计算公式如公式(1)所示：

$C_T(x_T,y_T,z_T)=(\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{x}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{y}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{z}_k}{k})---\left(1\right)$

k表示大目标外凸点的最大数目，通过计算集合内所有外凸点的坐标的算数平均值即可得到三维质心点，也就是大目标外接球的球心。设外凸点与质心点的最远距离即大目标外接球的半径为R_T，该半径的计算公式如公式(2)所示：

$R_T=\max \{\sqrt{{(x_1-x_T)}^2+{(y_1-y_T)}^2+{(z_1-z_T)}^2},\mathrm{...},\sqrt{{(x_k-x_T)}^2+{(y_k-y_T)}^2+{(z_k-z_T)}^2}\}---\left(2\right)$

所述有向移动传感器网络的节点的感知范围表示为一个圆锥体，节点位于圆锥体锥顶，感知范围可以在空间平动，也可以以锥顶为中心进行旋转，如图2所示。节点感知模型可以用一个八元组<P,θ,C,R_引,R_斥,C_T,R_T,S_n>示。其中P表示三维空间中的有向移动传感器节点P的位置坐标；θ表示节点的有向传感器的感知角度；C表示节点P的感知范围的外接球的球心坐标；R_引表示节点最大通信距离，也是节点间产生虚拟引力的最大距离；R_斥表示产生虚拟斥力的最大距离，R_斥小于等于R_引且大于等于R_外；R_外为移动节点感知范围外接球的半径；C_T表示所述三个维空间大目标的质心；R_T表示所述三个维空间大目标的外接球的半径；S_n为移动节点的邻居移动节点的集合，邻居移动节点是指与移动节点之间的距离小于等于最大通信距离R_引的节点。R_外计算公式如公式(3)所示：

S表示节点P的邻居节点集合，所谓邻居节点是指与节点P之间的距离小于等于最大通信距离R_引的节点。

本发明所述方法具体包括8个执行步骤，如图3所示。有向移动传感器网络中的每个节点在部署过程中各自独立执行该8个步骤：

(1)初始化：节点获得需要部署到的大目标外凸点的位置信息点集合，根据集合内的位置信息，可以得到大目标的质心点，并由此得到以质心点为球心，距离集合内外凸点与质心点的最远距离为半径的大目标外接球作为节点的部署距离基准；

(2)虚拟力的计算：为使节点能够在不与大目标发生碰撞的情况下尽可能接近大目标进行部署工作，根据节点与大目标之间的距离，大目标对部署节点产生虚拟作用力：大目标的外接球的球心产生引力使节点能够向大目标聚拢，大目标的外接球边界产生虚拟斥力使靠近大目标的节点受到斥力作用不致碰撞大目标。同时为了防止部署过程中发生的节点间的碰撞离散问题，所有节点间产生虚拟作用力：节点间产生引力使离散的节点可以相互靠拢，节点间产生斥力使可能过近的节点相互远离；

(3)节点所受虚拟力为来自邻居节点和大目标的虚拟力的合力；

(4)节点沿合力方向移动一个单位步长；

(5)节点方向与大目标外接球球心方向的角度偏差的计算：计算节点的有向传感器方向与节点指向大目标外接球球心方向之间的角度偏差；

(6)调整节点的有向传感器的方向，使有向传感器方向指向大目标外接球球心；

(7)返回步骤(2)继续执行。

所述步骤(2)用于计算部署过程中可能产生的虚拟力。节点之间根据距离的远近存在虚拟引力或者虚拟斥力或者没有虚拟作用力，如图4所示。大目标根据与当前节点P_n的距离远近产生虚拟引力或者虚拟斥力或者没有虚拟作用力，如图5所示。该步骤可以进一步细化包含如下处理步骤：

(21)设当前节点为P_n，节点P_n所有邻居节点集合S＝{P₁,P₂,…}，计算节点P_n对应的外接球球心C_n，以及每一个邻居节点对应的外接球的球心集合C＝{C₁,C₂,…}；

(22)计算当前节点P_n的外接球球心C_n与每一邻居节点P_m∈S的外接球的球心C_m之间的距离，如公式(4)所示：

$D_{(C_n,C_m)}=\sqrt{{(x_{C_m}-x_{C_n})}^2+{(y_{C_m}-y_{C_n})}^2+{(z_{C_m}-z_{C_n})}^2}---\left(4\right)$

(23)计算当前节点P_n的所有相邻节点P_m∈S对节点P_n的虚拟力，其中虚拟力计算公式如公式(5)所示：

其中，k_斥，λ_斥为斥力系数，k_引，λ_引为引力系数。为单位向量，表示由节点P_n的外接球球心C_n指向邻居节点P_m∈S的外接球球心C_m的引力方向。

(24)计算当前节点P_n所受所有邻居节点虚拟引力和斥力的合力，如公式(6)所示：

${\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_n=\underset{P_m\&Element;S}{\&Sigma;}{\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_{(n,m)}---\left(6\right)$

(25)设当前节点为P_n，节点P_n对应的外接球球心为C_n，计算P_n与大目标外接球球心C_T的距离，如公式(7)所示；

$D_{(C_n,C_T)}=\sqrt{{(x_{C_n}-x_{C_T})}^2+{(y_{C_n}-y_{C_T})}^2+{(z_{C_n}-z_{C_T})}^2}---\left(7\right)$

(26)计算大目标外接球球心C_T对节点P_n的虚拟引力，如公式(8)所示：

其中，为单位向量，表示由节点P_n的外接球球心C_n指向大目标外接球球心C_T的引力方向。

(27)计算大目标外接球球心C_T对节点P_n的虚拟斥力，如公式(9)所示：

(28)计算当前节点P_n所受所有来自大目标的虚拟引力和斥力的合力，如公式(10)所示：

所述步骤(5)用于计算节点的转动角度，如图6所示，可进一步细化包含如下处理步骤：

(51)设由当前节点P_n指向其外接球球心C_n的单位向量为设由当前节点P_n指向大目标外接球球心C_T的单位向量为 与的夹角为α。夹角α的计算如公式(11)所示：

$\mathrm{\&alpha;}=arccos\left(\frac{\stackrel{\&RightArrow;}{v}\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{t}}{\left|\stackrel{\&RightArrow;}{v}\right|\left|\stackrel{\&RightArrow;}{t}\right|}\right)---\left(11\right)$

(52)若α≤π，节点转动方向为顺时针，旋转角度为α，否则为逆时针旋转2π-α。

如图7～图10为本发明所述方法的一个具体实例。如图7所示是有向移动传感器网络的初始状态，节点数为200个，节点随机分布在三维空间区域中，大目标为一立方体(模拟楼房)，其外接球为球体。如图8所示是有向移动传感器网络节点自主部署过程中某一时刻状态。如图9所示是有向移动传感器网络最终部署状态，有向移动传感器网络节点全部部署到球状体周围，且方向指向球体中心。节点的最终部署状态的内部剖面图如图10所示。

图11是利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法的流程图，如图11所示，该附图所示的具体实施方式包括以下步骤：

S101：根据三维空间大目标的所有外凸点获得所述三维空间大目标的质心；

S102：以所述质心为球心获得所述三维空间大目标的外接球；

S103：根据移动节点之间的虚拟力，以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟力围绕所述三维空间大目标的外接球部署所述移动节点；以及

S104：根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向，以使所述朝向指向所述球心。

进一步地，所述三维空间大目标的外接球的半径为所述质心与所述外凸点之间的最大距离。

进一步地，所述虚拟力包括：所述移动节点之间的节点虚拟引力、所述移动节点之间的节点虚拟斥力、所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟引力、以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟斥力。

进一步地，所述移动节点静止时，所述移动节点受到的所述节点虚拟引力、所述节点虚拟斥力、所述虚拟引力和所述虚拟斥力平衡。

进一步地，所有所述外凸点的集合为S_a＝{S₁,S₂,...,S_k}，所述质心为C_T，所述质心C_T的计算公式如公式(1)所示：

$C_T(x_T,y_T,z_T)=(\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{x}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{y}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{z}_k}{k})---\left(1\right)$

其中，k表示外凸点的最大数目，通过计算外凸点的集合内所有外凸点的坐标的平均值即可得到质心C_T，也就是三维空间大目标的外接球的球心；x_T为质心的X轴坐标；y_T为质心的Y轴坐标；z_T为质心的Z轴坐标；x_k为外凸点的X轴坐标；y_k为外凸点的Y轴坐标；z_k为外凸点的Z轴坐标；

由于外凸点与质心C_T的最远距离就是三维空间大目标的外接球的半径，记为R_T，该半径R_T的计算公式如公式(2)所示：

$R_T=\max \{\sqrt{{(x_1-x_T)}^2+{(y_1-y_T)}^2+{(z_1-z_T)}^2},\mathrm{...},\sqrt{{(x_k-x_T)}^2+{(y_k-y_T)}^2+{(z_k-z_T)}^2}\}---\left(2\right)$

其中，x_T为质心的X轴坐标；y_T为质心的Y轴坐标；z_T为质心的Z轴坐标；x_k为外凸点的X轴坐标；y_k为外凸点的Y轴坐标；z_k为外凸点的Z轴坐标。

进一步地，所述移动节点由自主移动装置和有向传感器组成，所述移动节点的感知范围为圆锥体，所述移动节点位于圆锥体锥顶，所述移动节点在所述虚拟力的作用下平动或转动，其中，转动是以圆锥体锥顶为中心进行旋转。

进一步地，所述移动节点的感知模型用一个八元组<P,θ,C,R_引,R_斥,C_T,R_T,S_n>表示，其中，P为移动节点的位置；θ表示所述有向传感器的感知角度；C为移动节点感知范围外接球的球心；R_引表示移动节点的最大通信距离，也是移动节点之间产生节点虚拟引力的最大距离；R_斥表示动节点之间产生节点虚拟斥力的最大距离，R_斥小于等于R_引且大于等于R_外；R_外为移动节点感知范围外接球的半径；C_T表示所述三个维空间大目标的质心；R_T表示所述三个维空间大目标的外接球的半径；S_n为移动节点的邻居移动节点的集合，邻居移动节点是指与移动节点之间的距离小于等于最大通信距离R_引的节点；R_外的计算公式如公式(3)所示：

其中，x_C为移动节点感知范围外接球的球心C的X轴坐标；y_C为移动节点感知范围外接球的球心C的Y轴坐标；z_C为移动节点感知范围外接球的球心C的Z轴坐标；x_P为移动节点的X轴坐标；y_P为移动节点的Y轴坐标；z_P为移动节点的Z轴坐标。

进一步地，移动节点之间的虚拟力的具体计算步骤包括：

确定当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n，以及每个邻居移动节点感知范围外接球的球心集合C＝{C₁,C₂,…}，其中，所有邻居移动节点的集合为S_n＝{P₁,P₂,…}；

计算当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n与每个邻居移动节点P_m∈S_n感知范围外接球的球心C_m之间的距离的计算方法如公式(4)所示：

$D_{(C_n,C_m)}=\sqrt{{(x_{C_m}-x_{C_n})}^2+{(y_{C_m}-y_{C_n})}^2+{(z_{C_m}-z_{C_n})}^2}---\left(4\right)$

其中，为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的X轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Y轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Z轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的X轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的Y轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的Z轴坐标；

计算所有邻居移动节点P_m对当前移动节点P_n的虚拟力虚拟力包括节点虚拟引力和节点虚拟斥力，其中虚拟力计算公式如公式(5)所示：

其中，k_斥，λ_斥为斥力系数，k_引，λ_引为引力系数；为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n指向邻居移动节点P_m感知范围外接球的球心C_m的引力方向；

计算当前移动节点P_n受到所有邻居移动节点P_m的节点虚拟引力和节点虚拟斥力的合力，如公式(6)所示：

${\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_n=\underset{P_m\&Element;S}{\&Sigma;}{\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_{(n,m)}---\left(6\right)$

其中，为当前移动节点P_n与其中一个邻居移动节点P_m之间的节点虚拟引力或节点虚拟斥力。

进一步地，移动节点与三维空间大目标的外接球之间的虚拟力的具体计算步骤包括：

计算当前移动节点P_n与质心C_T的距离，如公式(7)所示；

$D_{(C_n,C_T)}=\sqrt{{(x_{C_n}-x_{C_T})}^2+{(y_{C_n}-y_{C_T})}^2+{(z_{C_n}-z_{C_T})}^2}---\left(7\right)$

其中，为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的X轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Y轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Z轴坐标；为质心C_T的X轴坐标；为质心C_T的Y轴坐标；为质心C_T的Z轴坐标；

计算三维空间大目标的外接球对当前移动节点P_n的虚拟引力，如公式(8)所示：

其中，为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n指向质心C_T的引力方向；k_引，λ_引为引力系数；

计算三维空间大目标的外接球对当前移动节点P_n的虚拟斥力，如公式(9)所示：

其中，为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n指向质心C_T的引力方向；k_引，λ_引为引力系数；

计算当前移动节点P_n所受三维空间大目标的外接球的虚拟引力和虚拟斥力的合力，如公式(10)所示：

其中，为当前移动节点P_n和三维空间大目标的外接球之间的虚拟引力和虚拟斥力的合力。

进一步地，根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向的步骤，具体包括：

计算单位向量和单位向量之间的夹角α，其中，为由当前移动节点P_n指向当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n的单位向量，为当前移动节点P_n指向质心C_T的单位向量，其中，夹角α的计算如公式(11)所示：

$\mathrm{\&alpha;}=arccos\left(\frac{\stackrel{\&RightArrow;}{v}\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{t}}{\left|\stackrel{\&RightArrow;}{v}\right|\left|\stackrel{\&RightArrow;}{t}\right|}\right)---\left(11\right)$

调整当前移动节点P_n的朝向，以使当前移动节点P_n的朝向指向质心C_T，其中，若α≤π，当前移动节点P_n转动方向为顺时针，旋转角度为α，否则逆时针旋转2π-α。

本发明的具体实施方式提供一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，基于虚拟力原理，将有向移动传感器网络协同自主部署过程转化为节点在虚拟力场中受虚拟力作用而自主移动、自主转动的过程，能够实现移动传感器网络节点自主、均匀覆盖三维空间大目标，从而实现对三维空间大目标的全方位监测，节点部署快、智能化程度高，节省了人力资源。

上述的本发明实施例可在各种硬件、软件编码或两者组合中进行实施。例如，本发明的实施例也可为在数据信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)中执行的执行上述程序的程序代码。本发明也可涉及计算机处理器、数字信号处理器、微处理器或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)执行的多种功能。可根据本发明配置上述处理器执行特定任务，其通过执行定义了本发明揭示的特定方法的机器可读软件代码或固件代码来完成。可将软件代码或固件代码发展为不同的程序语言与不同的格式或形式。也可为不同的目标平台编译软件代码。然而，根据本发明执行任务的软件代码与其他类型配置代码的不同代码样式、类型与语言不脱离本发明的精神与范围。

以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式，在不脱离本发明的构思和原则的前提下，任何本领域的技术人员所做出的等同变化与修改，均应属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，该方法包括：

根据三维空间大目标的所有外凸点获得所述三维空间大目标的质心；

以所述质心为球心获得所述三维空间大目标的外接球；

根据移动节点之间的虚拟力，以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟力围绕所述三维空间大目标的外接球部署所述移动节点；

根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向，以使所述朝向指向所述球心。

2.如权利要求1所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所述三维空间大目标的外接球的半径为所述质心与所述外凸点之间的最大距离。

3.如权利要求1所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所述虚拟力包括：所述移动节点之间的节点虚拟引力、所述移动节点之间的节点虚拟斥力、所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟引力、以及所述移动节点与所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟斥力。

4.如权利要求3所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所述移动节点静止时，所述移动节点受到的所述移动节点之间的节点虚拟引力、所述移动节点之间的节点虚拟斥力、所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟引力和所述三维空间大目标的外接球之间的虚拟斥力的合力为零。

5.如权利要求3所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所有所述外凸点的集合为S_a＝{S₁,S₂,...,S_k}，所述质心为C_T，所述质心C_T的计算公式如公式(1)所示：

$C_T(x_T,y_T,z_T)=(\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{x}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{y}_k}{k},\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{z}_k}{k})---\left(1\right)$

其中，k表示外凸点的最大数目，通过计算外凸点的集合内所有外凸点的坐标的平均值即可得到质心C_T，也就是三维空间大目标的外接球的球心；x_T为质心的X轴坐标；y_T为质心的Y轴坐标；z_T为质心的Z轴坐标；x_k为外凸点的X轴坐标；y_k为外凸点的Y轴坐标；z_k为外凸点的Z轴坐标；

由于外凸点与质心C_T的最远距离就是三维空间大目标的外接球的半径，记为R_T，该半径R_T的计算公式如公式(2)所示：

$R_T=\max \{\sqrt{{(x_1-x_T)}^2+{(y_1-y_T)}^2+{(z_1-z_T)}^2},\mathrm{...},\sqrt{{(x_k-x_T)}^2+{(y_k-y_T)}^2+{(z_k-z_T)}^2}\}---\left(2\right)$

其中，x_T为质心的X轴坐标；y_T为质心的Y轴坐标；z_T为质心的Z轴坐标；x_k为外凸点的X轴坐标；y_k为外凸点的Y轴坐标；z_k为外凸点的Z轴坐标。

6.如权利要求3所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所述移动节点由自主移动装置和有向传感器组成，所述移动节点的感知范围为圆锥体，所述移动节点位于圆锥体锥顶，所述移动节点在所述虚拟力的作用下平动或转动，其中，转动是以圆锥体锥顶为中心进行旋转。

7.如权利要求6所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，所述移动节点的感知模型用一个八元组<P,θ,C,R_引,R_斥,C_T,R_T,S_n>表示，其中，P为移动节点的位置；θ表示所述有向传感器的感知角度；C为移动节点感知范围外接球的球心；R_引表示移动节点的最大通信距离，也是移动节点之间产生节点虚拟引力的最大距离；R_斥表示动节点之间产生节点虚拟斥力的最大距离，R_斥小于等于R_引且大于等于R_外；R_外为移动节点感知范围外接球的半径；C_T表示所述三个维空间大目标的质心；R_T表示所述三个维空间大目标的外接球的半径；S_n为移动节点的邻居移动节点的集合，邻居移动节点是指与移动节点之间的距离小于等于最大通信距离R_引的节点；R_外的计算公式如公式(3)所示：

其中，x_C为移动节点感知范围外接球的球心C的X轴坐标；y_C为移动节点感知范围外接球的球心C的Y轴坐标；z_C为移动节点感知范围外接球的球心C的Z轴坐标；x_P为移动节点的X轴坐标；y_P为移动节点的Y轴坐标；z_P为移动节点的Z轴坐标。

8.如权利要求7所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，移动节点之间的虚拟力的具体计算步骤包括：

确定当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n，以及每个邻居移动节点感知范围外接球的球心集合C＝{C₁,C₂,…}，其中，所有邻居移动节点的集合为S_n＝{P₁,P₂,…}；

计算当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n与每个邻居移动节点P_m∈S_n感知范围外接球的球心C_m之间的距离 的计算方法如公式(4)所示：

$D_{(C_n,C_m)}=\sqrt{{(x_{C_m}-x_{C_n})}^2+{(y_{C_m}-y_{C_n})}^2+{(z_{C_m}-z_{C_n})}^2}---\left(4\right)$

其中，为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的X轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Y轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Z轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的X轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的Y轴坐标；为邻居移动节点P_m感知范围对应的外接球球心C_m的Z轴坐标；

计算所有邻居移动节点P_m对当前移动节点P_n的虚拟力虚拟力包括节点虚拟引力和节点虚拟斥力，其中虚拟力计算公式如公式(5)所示：

其中，k_斥，λ_斥为斥力系数，k_引，λ_引为引力系数；为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n指向邻居移动节点P_m感知范围外接球的球心C_m的引力方向；

计算当前移动节点P_n受到所有邻居移动节点P_m的节点虚拟引力和节点虚拟斥力的合力，如公式(6)所示：

${\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_n=\underset{P_m\&Element;S}{\&Sigma;}{\stackrel{\&RightArrow;}{F}}_{(n,m)}---\left(6\right)$

其中，为当前移动节点P_n与其中一个邻居移动节点P_m之间的节点虚拟引力或节点虚拟斥力。

9.如权利要求8所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，移动节点与三维空间大目标的外接球之间的虚拟力的具体计算步骤包括：

计算当前移动节点P_n与质心C_T的距离，如公式(7)所示；

$D_{(C_n,C_T)}=\sqrt{{(x_{C_n}-x_{C_T})}^2+{(y_{C_n}-y_{C_T})}^2+{(z_{C_n}-z_{C_T})}^2}---\left(7\right)$

其中，为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的X轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Y轴坐标；为当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n的Z轴坐标；为质心C_T的X轴坐标；为质心C_T的Y轴坐标；为质心C_T的Z轴坐标；

计算三维空间大目标的外接球对当前移动节点P_n的虚拟引力，如公式(8)所示：

其中，为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n指向质心C_T的引力方向；k_引，λ_引为引力系数；

计算三维空间大目标的外接球对当前移动节点P_n的虚拟斥力，如公式(9)所示：

其中，为单位向量，表示由当前移动节点P_n感知范围的外接球球心C_n指向质心C_T的引力方向；k_引，λ_引为引力系数；

计算当前移动节点P_n所受三维空间大目标的外接球的虚拟引力和虚拟斥力的合力，如公式(10)所示：

其中，为当前移动节点P_n和三维空间大目标的外接球之间的虚拟引力和虚拟斥力的合力。

10.如权利要求9所述的利用有向移动传感器网络节点覆盖三维空间大目标的方法，其特征在于，根据所述移动节点和所述质心的连线调整所述移动节点的朝向的步骤，具体包括：

计算单位向量和单位向量之间的夹角α，其中，为由当前移动节点P_n指向当前移动节点P_n感知范围外接球的球心C_n的单位向量，为当前移动节点P_n指向质心C_T的单位向量，其中，夹角α的计算如公式(11)所示：

$\mathrm{\&alpha;}=arccos\left(\frac{\stackrel{\&RightArrow;}{v}\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{t}}{\left|\stackrel{\&RightArrow;}{v}\right|\left|\stackrel{\&RightArrow;}{t}\right|}\right)---\left(11\right)$

调整当前移动节点P_n的朝向，以使当前移动节点P_n的朝向指向质心C_T，其中，若α≤π，当前移动节点P_n转动方向为顺时针，旋转角度为α，否则逆时针旋转2π-α。