1、無線傳感器網絡作為涉及學科較廣、知識相對集成的研究方向，近年來得到了長足的發(fā)展。相比傳統(tǒng)無線傳感網絡在空間上固定的特點，移動無線傳感網絡對未知環(huán)境有著更好地適應性與魯棒性，使之非常適用于追蹤檢測目標的研究中。這就需要一個環(huán)境適應能力強的蜂擁控制模型來引導節(jié)點群朝向目標運動。同時，在傳感器節(jié)點群追蹤目標的過程中，如何避開環(huán)境中的復雜障礙也是研究的重點與難點。節(jié)點群可能陷入凹形障礙中，最終導致了目標追蹤的失敗。移動無線傳感網絡目標追蹤檢測是

2、有著很大潛力的研究領域，目前仍然處于探索起步階段，還有很多工作亟待開展。
　　本文對移動無線傳感網絡目標追蹤檢測的特點進行了分析，深入研究了群體系統(tǒng)中的蜂擁控制模型，對蜂擁控制模型進行了改進，使之適用于移動無線傳感網絡。并對避障效率較高的SA算法做出了改進，在遇到障礙物時將轉向的方向定為速度直線與障礙邊緣交點的切線，建立起了協(xié)同避障模型。該模型在跟蹤過程中對凸形障礙有較高的避障效率。但是，在SA算法的轉向判斷中，目標對節(jié)點具有引力

3、，使節(jié)點群陷入凹形區(qū)域無法繞出。將協(xié)同避障模型引入凹形障礙環(huán)境中，對模型做出進一步改進，在SA算法轉向判斷時暫時取消目標對節(jié)點群的引力，讓節(jié)點群在進入凹形后自行做出環(huán)境的判斷并沿著障礙邊緣不斷搜索路徑，最終繞出障礙到達目標。此外，本文將提出的協(xié)同避障模型引入到火災救援小組的工程應用中，協(xié)同避障模型在每一個傳感器節(jié)點上得到實現，使得裝備有傳感器的群體即使沒有外力作用也能朝著待救目標前進。
　　本文的對基于SA算法的協(xié)同避障模型進行了