嵌入式系统、传感器和无线通信技术的快速进步，促进了在事件监测应用领域具有重要价值的信息物理系统(cyber-physical system，CPS)的发展。无线传感器网络在其中发挥了重要的作用，它(WSN)由资源受限（能量、带宽、存储、计算和通信能力、容错能力）的传感节点通过低带宽的无线信道联结在一起，已经成为近年来的研究热点。对WSN的研究源自于军事应用，如战场监测和敌军监视。现在，WSN被应用到很多领域，我们将其概括成两大类:静态事件监测和移动事件监测。　　在本论文中，针对以上两类应用领域我们研究两个基本的问题:(1)监测静态的建筑体事件和(2)监测移动事件。主要目标是找到准确的、易于实现的CPS设计方案和技术，这不但能够在上述应用中提供高质量的监测，也在很大程度上优化利用了WSN的有限资源。特别地，节点在能量和带宽方面的不足问题很难在近期内得到解决。此外，传感节点出错甚至失效的问题也降低了WSN在实际监测上的性能。一方面，在某些应用如建筑体事件监测上，每个数据包都包含着有用的信息，某个数据包的丢失可能会导致整个网络的监测无效。另一方面，事件监测还存在假阴性（误报）和假阳性（漏报）的情况，这可以通过对CPS的信息和物理两个方面的综合分析而甄别出来。　　在WSN中，为了设计一个满足应用需求的事件监测系统，我们不再孤立地分析WSN自身的性能（计算能力、通信能力、组网能力——网络信息方面）或者其应用性能（物理事件发生、监测算法和现实世界的事件真相——物理方面），而是综合分析这两方面的因素，开发一个信息物理系统(CPS)，旨在克服WSN在各个方面的问题并提供更好的监测结果。　　建筑体事件监测领域的研究:当今世界，经常有报导说某民用建筑（如高层大厦、大桥、飞机、船舶、体育馆等）发生坍塌等事故并导致多人伤亡。建筑体健康监测(SHM)通常在CSME（市政、建筑、机械、电子）工程领域来实现，尽可能早地监测到危害建筑体健康状态的事件（损坏，裂纹等）以预防可能发生的意外事故并通过及时的维修从而保障人身安全。　　在CSME工程领域，通常使用有线网络系统来监测建筑体的健康状况。在大型建筑体上运作这样的系统是非常困难的，比如新广州电视塔最高点距离地面600多米，香港青马大桥的长度超过1公里。在这种应用场景下，相比较传统有线网络，无线传感器网络更具有优势并更容易部署。然而，建筑体健康监测也给无线传感器网络带来了新的挑战，如以工程为驱动的最优化部署、大量数据需要处理、复杂的计算等，而在这些大型建筑上使用单跳或多跳的路由的方法则显得尤为困难。　　基于这些问题，我们设计一个基于WSN的、具有容错功能且能量高效的建筑体健康监测方案—FESHM(Fault-tolerant and Energy-efficient WSN-based SHM)。为了使这个方案便于实现，我们从CSME工程领域学习了建筑体健康监测的必备知识并发现WSN中产生的某些故障（由计算错误、不稳定的联结、节点错误等导致）将极大地影响整体监测性能。为了使WSN能够应对这些故障，设计了一系列关于建筑体健康监测和通信的分布式算法。　　移动事件监测领域:移动事件监测（事件/目标跟踪）是WSN中的关键的研究问题，例如如何在家或禁区阻止/跟踪未授权的入侵者，监测/驱逐海外敌人等。我们调研了现有的大部分同类方法，找出了能量受限的WSN要实现事件监测所需要解决的问题:(1)由于节点之间频繁的交互、拥塞导致的延迟、节点的失效等，现有的系统中通信开销仍然较高。此外，将节点动态地划分成组（区域，方格、簇和树）会导致了额外的、频繁的数据交互和能量消耗。(2)监测质量非常依赖于定位的准确度，然而定位技术在实际应用中并不完善。(3)由于节点或链接失效、覆盖或连通的“空洞”的出现，导致经常不能及时地对事件进行监测。因此，现有的工作并不能提供高质量的跟踪（quality of tracking-OoT）或不得不在OoT与能耗之间进行一个折中。　　本论文中，我们设计了一个新颖的跟踪框架FaceTrack，以尽可能地克服上述的挑战和问题。在信息物理的交叉设计中，我们将移动事件监测和WSN中的信息交互结合起来考虑。提出了一系列完全分布式的跟踪算法，以判断目标是否在某区域内（该特定区域在基于地理位置信息的路由里又称“面”，根据节点的局部交叉性所定义）。主要思想是当一个物理事件发生时（越过由传感器、物理围墙、障碍物和建筑物构成的虚拟围栏），其环境信息会产生一个变化（从声音、振动、风速等角度），这会影响事件周围节点的计算和通信（这些节点通过“面”的形式连接起来）。当一个目标通过一个“面”时，“面”上接近目标节点计算出目标移动的轨迹和目标移动到另一个“面”的时间。这样一个基于“面”的事件监测既不要求节点分成若干簇或树结构，也不要求采用预测的方法。　　在建筑体事件监测领域，本论文的主要贡献如下:　　1.基于WSN，我们为监测建筑体而设计了一个CPS，称为FESHM，并将监测节点如何部署的问题转化成一个多目标优化问题。　　2.我们提出了一系列的节点部署算法，其中包括一个新的、基于优先权的冗余节点部署方法(PRSP)。　　3.我们率先对建筑体事件监测的容错问题进行交叉领域的研究，提出了一个在线错误节点监测算法和一个重构错误节点信号的算法。　　4.我们在TinyOS操作系统的Imote2节点上实施了原型系统，并开发了三个不同的版本。一个版本是运行在香港理工大学实验室大楼内，另两个分别部署在香港理工大学建筑的外部。在此之前，我们还通过基于真实数据集（来源于香港理工大学的一个高层建筑监测项目）的仿真来评估所做的算法设计。仿真和实际部署的结果都表明:与近年来的同类工作相比，FESHM在保证高监测质量的同时还降低了通讯开销并延长了网络的生存期限。　　在移动事件监测领域，主要的贡献如下:　　5.我们设计了基于WSN的移动事件监测CPS，FaceTrack，设计了一个边/边缘监测算法，该算法能够使WSN能够在事件进入“面”之前及时提前监测到。　　6.我们设计了一个最优算法来选出目标移动路径上的“成对”节点，以最小化活跃节点的数量。　　7.我们设计了两个网络监测的算法，即节点自监测算法和链路失效监测算法。　　8.我们基于TinyOS平台，在Imote2节点上实现了一个概念验证系统，并将它分别部署在香港理工大学的校园和体育馆。实验结果表明FaceTrack能够提高网络的能量使用效率、跟踪能力、跟踪准确性，并克服网络中的定位错误、节点失效或出错等问题。　　本论文不但给出了在经济、社会和科学上的研究价值而且对未来工作的做了两点展望。