无线传感器网络（WSN）在多种应用场合下，如环境监测、智能交通、健康监护等领域发挥着重要作用。由于无线传感器节点通常具有有限的计算能力和电池能量，因此在设计无线传感器网络时，能效成为一个关键问题。为了提高能效，无线传感器网络中引入移动元素（如移动数据收集器MDC，Mobile Data Collector）来收集远离基站的数据，可以显著减少数据传输过程中的能量消耗。但是，移动元素的引入也带来了数据收集延时问题，这是因为移动元素需要移动到各个节点处收集数据，因此如何规划移动元素的移动轨迹以满足延迟约束就变得至关重要。
分布式轨道规划算法是解决此类问题的有效方法。在分布式系统中，任务被分解为多个子任务，并由网络中的多个节点协同完成。分布式系统的优点在于其鲁棒性强，能够处理节点故障和网络变化；扩展性好，易于扩展到大规模网络；并且相对于集中式系统，分布式系统对通信带宽的要求较低，更适合于计算资源有限的无线传感器网络环境。
本文提出的MDC分布式轨道规划算法，其核心思想是基于k跳支配集的概念。k跳支配集是指在无线传感器网络中，选取一部分节点，使得网络中任意节点都距离集合中的某个节点最多为k跳。利用k跳支配集作为“集结点”，可以缓存来自传感节点的数据，并在移动数据收集器到达时上传数据。这种方法能够有效地减少MDC的移动路径长度，从而降低网络延迟。
算法的实现涉及以下几个关键步骤：
1. 定义基于k跳支配集的最小时延规划问题。这一步骤的核心是确定一种数学模型，用于最小化移动数据收集器到达各个k跳支配节点的总延迟。
2. 证明最小时延规划问题的定义的正确性。这需要根据无线传感器网络的特性进行数学上的推导和证明。
3. 提出一种高效的基于k跳支配集的MDC轨迹构建算法。该算法通过分布式计算，确定网络中的支配节点，并规划出移动数据收集器的移动轨迹。
4. 应用近似算法和Prim算法来构建最小生成树，并在此基础上进行移动轨道的规划。
5. 分析算法的正确性、k跳支配集的界限、时间复杂性和消息交换复杂性。
通过仿真实验验证了算法的有效性，仿真结论表明，与现有的同类算法相比，提出的算法能够显著缩短移动数据收集器的移动轨迹长度，从而降低网络延迟。这意味着数据传输的效率更高，更加适用于实时性强或者对延迟敏感的无线传感器网络应用。
关键词中的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是本算法研究的背景和应用场景；k跳支配集（k-hop Domination Set）是算法中用于组织网络结构的核心概念；数据收集（Data Collection）是算法所要解决的主要问题；移动数据收集器（Mobile Data Collector, MDC）是算法中的关键角色，其轨道规划是算法直接作用的对象。
本文针对无线传感器网络中的延迟约束问题，通过分布式轨道规划算法，为移动数据收集器规划出高效的移动轨迹，有效降低了网络延迟，提高了数据收集效率，为无线传感器网络的实际应用提供了有力的技术支撑。
