近年來，隨著通信技術，嵌入式計算技術和感測技術越來越成熟，感測器也擁有了 偵測、計算處理和無線傳輸通信的能力，因此無線感測網路(Wireless Sensor Network, WSN)逐漸吸引了人們的注意，它結合了感測技術、嵌入式計算技術和分散式資訊處理 技術。WSN 是由一個或數個資料收集器以及眾多的感測器所組成，感測器分佈在監視 區域進行資料的收集或監控，元件之間採用無線的方式進行溝通。WSN 可以從監視區 域中偵測和收集許多種類的資訊並且處理收集來的資訊傳回給使用者。為了達到大量散 佈的目的，感測器必須具備低成本、低耗電、小體積…等特性。感測器以隨機的方式散 撥在監視地區，主要目的在於監控人類較難以進入的區域。由於這些特色，WSN 可以 幫助人們在任何時間，地點和狀況下收集大量資訊。因此，它們被廣泛地使用在軍事領 域、環境監測、交通控制、健康照護、工業、災害預防…等，目前的應用以環境監測最 為廣泛，主要針對地震、氣壓、溫度、溼度…等加以監測。WSN 最早是由美國加州柏 克萊大學的一項研究計畫所提出，他們開發出與阿斯匹靈藥片大小相似的感測器，這項 計畫由美國國防部所資助，預定應用在軍事用途。例如在戰場上，以飛機在欲監控的敵 軍區域散佈大量的感測器，一段時間後，再派遣飛機將感測器的資料收回。這樣一來，
即使不派遣大量兵力進入敵方區域，也能進行敵軍情報的收集。
一些應用有嚴格的覆蓋等級(Coverage Level)需求，覆蓋等級表示了這個區域被監測 的程度（例：一個區域被監測多少百分比或被多少個感測器覆蓋）。然而，不同的應用 對於覆蓋等級的需求也不相同。舉例來說，對於家庭安全的應用，覆蓋等級的需求就比 較低，而對於戰場或化學污染區域監測的應用，就需要較高的覆蓋等級。即使是同一個 應用，在不同季節下的覆蓋等級需求也可能不同。所以感測網路的使用者可以針對自己 的應用環境設定所需的覆蓋等級。覆蓋等級的定義可以針對整個監視區域(Monitored Area)或某些特定目標物(Target)滿足即可，本篇論文研究的是後者。針對目標物的覆蓋 等級又可分為 1-Coverage、k-Coverage、Q-Coverage 三種。1-Coverage 要求每個目標物
至少要被一個感測器所覆蓋， k-Coverage 要求每個目標物至少要被 k 個感測器所覆蓋，
而 Q-Coverage 假設每個目標物可以有不同的覆蓋等級需求。
同一時間內，即使不用讓所有的感測器打開，也可能可以滿足所有目標物覆蓋等級 需求。由於感測器的能源有限，所以我們希望讓感測器進行工作排程，以延長整體無線 感測系統的壽命(Network Life Time)。此處整體無線感測系統的壽命定義為所有目標物 滿足覆蓋等級需求的總時間。目前相關研究中，感測器工作排程的目標大致可分為兩 類，一是在滿足目標物覆蓋等級需求的前提下，設法極大化系統壽命，二是在已設定感 測網路工作總時間的情況下，極大化目標物滿足覆蓋等級需求的比例。本篇論文針對兩 類問題都提出一種解法。
Cardei等人[2]將感測器分為數個互斥集合(Disjoint Set)，在某一時刻下只要開啟任 何一個集合都可以單獨滿足目標物的 1-Coverage需求，這樣一來極大化無線感測系統壽 命的問題即轉化成尋找更多互斥集合的問題。Cardei等人[3]研究極大化非互斥集合問 題，以線性規劃的啟發式(Heuristic)演算法和貪婪(Greedy)演算法來得到近似解。Li等人 [5]把Cardei等人定義的問題延伸至k-Coverage的覆蓋等級需求，他們用貪婪法則先選擇 周圍感測器密度最低的感測器，尋找到互斥集合後，剔除不必要的部份而得到近似解。
Chaudhary等人[4]將問題延伸至Q-Coverage的覆蓋等級需求，他們以貪婪法則先選擇剩 餘電量較高的感測器，再扣除不必要的感測器，反覆進行而得到解。
近十年來，賽局理論(Game Theory)被廣泛應用在無線網路資源分配的問題中，獲 得了不錯得成果。在覆蓋排程問題中，Ai等人[1]在給定感測網路工作總時間的前提下，
以賽局理論讓感測器自行選擇應該開啟工作的時段，目標在盡量提高整個區域的覆蓋等 級。Zhu等人[9]考慮比較精細的視覺感測器模型，利用賽局理論讓感測器自行決定所在 位置、焦距、角度等，方法較為複雜。
我們以一個分散式的方法來解決極大化系統壽命的問題。把任一時刻下的感測器工 作決策問題，視為一個獨立的賽局，因此一個完整的感測器工作排程被我們切割成若干 個小時段來處理。在任一時段，感測器會根據賽局理論選擇自己是否打開電源，使此時
段中所有目標物都會滿足覆蓋等級需求。目標在延長感測網路的工作壽命。我們證明了 賽局的穩定性，每個賽局必定最終會停止在一個穩定狀態。最後考量了賽局在實作上可 能遇到的各種問題並提供解決方案。
針對極大化目標物滿足覆蓋等級需求的比例問題，在已經決定互斥集合個數的情況 下，我們讓感測器依照賽局理論自行決定應該加入哪個互斥集合。感測器們會互相觀察 對方的選擇，並且不斷轉換自己的選擇方案，最終停止在一個穩定狀態。最終各個互斥 集合就是排程後的結果，一個時間點只開啟一組互斥集合內的感測器。
模擬實驗極大化系統壽命部份，將我們的方法改變各項參數進行觀察，並且與傳統 得方法比較。可以發現我們的結果較優，且我們的方法是以分散式為基礎，在實作上較 可行。為了讓我們的方法更快到達穩定狀態，我們也提出了兩個方法進行實驗，結果確 實可加快速度。極大化目標物滿足覆蓋等級需求的比例部份，我們也改變各項參數進行 觀察。但由於採用的感測模型較為特殊，缺乏比較的對象，但可作為往後研究的參考。
這一章我們介紹了 WSN 的背景知識與應用、覆蓋問題、相關文獻的簡介以及我們 的研究方向。接下來第二章會針對覆蓋的定義、感測模型、何謂感測器工作排程問題、
賽局理論和相關文獻做詳細地背景知識介紹。第三章會探討我們如何把感測器工作排程 問題以賽局理論解決。第四章以程式模擬 WSN 的感測器工作排程問題，把我們的方法 與傳統方法做比較。第五章對整篇論文做總結，提出未來可發展的方向。