無線感測網路實驗

㈠ 無線感測網路的發展

這個問題的范圍有點大。
簡而言之，無線感測器網路（wireless sensor network，wsn）作為物聯網（internet of thing,IOT）的重要組成部分，目前在智能家居、精準農業、林業監測、軍事、智能建築、智能交通等領域都在逐漸展開應用。能被感測器sensor感知的物理參量（溫度、濕度、震動、加速度、二氧化碳濃度...），包括video、image、audio等多媒體數據，通過wsn節點的自組網，遠程採集、傳輸至監控端。

目前制約wsn普及的因素主要有：能耗（通常wsn節點較小，2節電池供電）、傳輸范圍（射頻晶元cc2430，我們做實驗，在150m左右，信號已經很差），還有最重要的，硬體成本。

wsn特別適合：無人監守、不適合人去的地方（如山體滑坡監測等、煤礦瓦斯濃度監測...等）

以上文字原創。只是簡要回答你的問題，因為問題范圍有點大。

㈡ 什麼是無線感測技術

早在上世紀70年代，就出現了將傳統感測器採用點對點傳輸、連接感測控制器而構成感測網路雛形，我們把它歸之為第一代感測器網路。隨著相關學科的不斷發展和進步，感測器網路同時還具有了獲取多種信息信號的綜合處理能力，並通過與感測控制的相聯，組成了有信息綜合和處理能力的感測器網路，這是第二代感測器網路。而從上世紀末開始，現場匯流排技術開始應用於感測器網路，人們用其組建智能化感測器網路，大量多功能感測器被運用，並使用無線技術連接，無線感測器網路逐漸形成。

無線感測器網路是新一代的感測器網路，具有非常上世紀70年代，其發展和應用，將會給人類的生活和生產的各個領域帶來深遠影響。

無線感測器網路可以看成是由數據獲取網路、數據頒布網路和控制管理中心三部分組成的。其主要組成部分是集成有感測器、處理單元和通信模塊的節點，各節點通過協議自組成一個分布式網路，再將採集來的數據通過優化後經無線電波傳輸給信息處理中心。

㈢ 請簡要描述在無線感測網路組網實驗中進行zigbee參數配置時需注意哪些問題

Zigbee：全新無線網路數據通信技術 Zigbee技術是隨著工業自動化對於無線通信和數據傳輸的需求而產生的，Zigbee網路省電、可靠、成本低、容量大、安全，可廣泛應用於各種自動控制領域。 Zigbee的由來： 在藍牙技術的使用過程中，人們發現藍牙技術盡管有許多優點，但仍存在許多缺陷。對工業，家庭自動化控制和遙測遙控領域而言，藍牙技術顯得太復雜，功耗大，距離近，組網規模太小等，......而工業自動化對無線通信的需求越來越強烈。正因此，經過人們長期努力，Zigbee協議在2003年中通過後，於2004正式問世了。 Zigbee是什麼： Zigbee是一個由可多到65000個無線數傳模塊組成的一個無線數傳網路平台，十分類似現有的移動通信的CDMA網或GSM網，每一個Zigbee網路數傳模塊類似移動網路的一個基站，在整個網路范圍內，它們之間可以進行相互通信；每個網路節點間的距離可以從標準的75米，到擴展後的幾百米，甚至幾公里；另外整個Zigbee網路還可以與現有的其它的各種網路連接。例如，你可以通過互聯網在北京監控雲南某地的一個Zigbee控制網路。 不同的是，Zigbee網路主要是為自動化控制數據傳輸而建立，而移動通信網主要是為語音通信而建立；每個移動基站價值一般都在百萬元人民幣以上，而每個Zigbee"基站"卻不到1000元人民幣;每個Zigbee 網路節點不僅本身可以與監控對對象，例如感測器連接直接進行數據採集和監控，它還可以自動中轉別的網路節點傳過來的數據資料; 除此之外，每一個Zigbee網路節點（FFD）還可在自己信號覆蓋的范圍內，和多個不承擔網路信息中轉任務的孤立的子節點（RFD）無線連接。 每個Zigbee網路節點（FFD和RFD）可以可支持多到31個的感測器和受控設備，每一個感測器和受控設備終可以有8種不同的介面方式。可以採集和傳輸數字量和模擬量。 Zigbee技術的應用領域： Zigbee技術的目標就是針對工業，家庭自動化，遙測遙控，汽車自動化、農業自動化和醫療護理等，例如燈光自動化控制，感測器的無線數據採集和監控，油田，電力，礦山和物流管理等應用領域。另外它還可以對局部區域內移動目標例如城市中的車輛進行定位。（成都西谷曙光數字技術公司的專利技術）。 通常，符合如下條件之一的應用，就可以考慮採用Zigbee技術做無線傳輸： 1． 需要數據採集或監控的網點多； 2． 要求傳輸的數據量不大，而要求設備成本低； 3． 要求數據傳輸可性高，安全性高； 4． 設備體積很小，不便放置較大的充電電池或者電源模塊； 5． 電池供電； 6． 地形復雜，監測點多，需要較大的網路覆蓋； 7． 現有移動網路的覆蓋盲區； 8． 使用現存移動網路進行低數據量傳輸的遙測遙控系統。 9． 使用GPS效果差，或成本太高的局部區域移動目標的定位應用。 Zigbee 技術的特點： 省電：兩節五號電池支持長達6個月到2年左右的使用時間 可靠：採用了碰撞避免機制，同時為需要固定帶寬的通信業務預留了專用時隙，避免了發送數據時的競爭和沖突；節點模塊之間具有自動動態組網的功能，信息在整個Zigbee網路中通過自動路由的方式進行傳輸，從而保證了信息傳輸的可靠性。 時延短：針對時延敏感的應用做了優化，通信時延和從休眠狀態激活的時延都非常短。 網路容量大：可支持達65000個節點。 安全：ZigBee提供了數據完整性檢查和鑒權功能，加密演算法採用通用的AES-128。 高保密性：64位出廠編號和支持AES-128加密 Zigbee的發展前景： Zigbee技術和RFID 技術在2004年就被列為當今世界發展最快，市場前景最廣闊的十大最新技術中的兩個。關於這方面的報道，你只需在網路，或GOOGLE搜索欄中鍵入"Zigbee"，你就會看到大量的有關報道。總之，今後若干年，都將是Zigbee技術飛速發展的時期。 Zigbee技術在我國的應用情況： 盡管，國內不少人已經開始關注Zigbee這們新技術，而且也有不少單位開始涉足Zigbee技術的開發工作，然而，由於Zigbee 本身是一種新的系統集成技術，應用軟體的開發必須和網路傳輸，射頻技術和底層軟硬體控制技術結合在一起。因而深入理解這個來自國外的新技術，再組織一個在這幾個方面都有豐富經驗的配套的隊伍，本身就不是一件容易的事情，因而，到目前為止，國內目前除了成都西谷曙光數字技術有限公司，真正將Zigbee技術開發成產品，並成功地用於解決幾個領域的實際生產問題而外，尚未見到其它報道。 Zigbee 和現有移動網（GPRS，CDMA-1X）的比較： 1． 無網路使用費：使用移動網需要長期支付網路使用費，而且是按節點終端的數量計算的，而Zigbee沒有這筆費用； 2． 設備投入低：使用移動網需要購買移動終端設備，每個終端的價格在人民幣1000元上下，而使用Zigbee 網路，不僅Zigbee網路節點模塊（相當於基站）費用每隻人民幣不到1000元，而且，主要使用的網路子節點（相當於手機）的價格還要低得多； 3． 通信更可靠：由於現有移動網主要是為手機通信而設計的，盡管CDMA-1X和GPRS可以進行數據通信，但實踐發現，不僅通信數率比設計速率低很多，而且數據通信的可靠信也存在一定的問題。而Zigbee網路則是專門為控制數據的傳輸而設計的，因而控制數據的傳輸具有相當的保證。 4． 高度的靈活性和低成本：首先，通過使用覆蓋距離不同，功能不同的Zigbee網路節點，以及其它非Zigbee系統的低成本的無線收發模塊，建立起一個Zigbee局部自動化控制網，（這個網路可以是星型，樹狀，網狀及其共同組成的復合網結構）再通過互聯網或移動網與遠端的計算機相連，從而實現低成本，高效率的工業自動化遙測遙控； 5． 比起現有的移動網來，盡管Zigbee僅僅只是一個區域網，覆蓋區域有限，但它卻可以與現有的移動網，互聯網和其它通信網路相連接，將許多Zigbee區域網相互連成為一個整體。有效的解決移動網的盲區覆蓋問題：我們知道，現有移動網路在許多地方存在盲區，特別是鐵路，公路，油田，礦山等野外，更是如此。而增加一個移動基站或直放站的費用是相當可觀的，此時使用Zigbee網路進行盲區覆蓋不僅經濟有效，而且往往是現在唯一可行手段。 Zigbee與現有數傳電台的比較： 1． 可靠性高：由於Zigbee模塊的集成度遠比一般數傳電台高，分離元器件少，因而可靠性更高； 2． 使用方便安全：因為集成度高，比起一般數傳電台來，Zigbee收法模塊體積可以做得很小，而且功耗低，例如成都西谷公司遠距離傳輸模塊（2-5公里），最大發射電流比一個CDMA手機還要小許多，因而很容易集成或直接安放在到設備之中，不僅使用方便，而且在戶外使用時，不容易受到破壞； 3． 抗干擾力強，保密性好，誤碼率低：Zigbee收發模塊使用的是2.4G 直序擴頻技術，比起一般FSK， ASK和跳頻的數傳電台來，具有更好的抗干擾能力，和更遠的傳輸距離； 4． 免費頻段：Zigbee使用的是免費頻段，而許多數傳電台所使用的頻段不僅需要申請，而且每年都需要向國家無委會交納相當的頻率使用費。 5． 價格低： Zigbee數傳模塊的價格只有具有類似功能的數傳電台的幾分之一；(2.4G，250kps，3-5公里距離DSSS 數傳模塊每隻不到1000元人民幣) 怎樣利用Zigbee盡快產生效益： 為了讓大家能更快更好的將Zigbee技術用於解決不同應用領域的實際問題，而不需要深入了解Zigbee網路本身是如何來工作的，從而大大縮短你系統集成的時間，迅速給你帶來實際經濟效益。 成都西谷曙光數字技術有限公司專門向用戶提供Zigbee無線網路平台的演示/應用套件，和具體應用開發培訓。 這個套件包括： 1). 5個標準的演示/應用模塊（其中一個用作為與計算機相連的網關節點）； 2). 電池，天線等附件； 3). Zigbee網路功能演示軟體； 4). 每個模塊提供兩個USART介面； 5). 一個標準的串口通信協議，用於將應用模塊與你的計算機和感測器相連。如果我們的標准串口協議不能滿足你具體應用的需要，原則上，我們可以根據你的具體要求加以修改。 利用這個套件，你可以完全按照有線網路連接來編制你的應用程序；將實際上的無線網路，當作一個一般的有線網路來加以利用。 這個套件，具有如下演示功能： 1． 演示Zigbee網路本身所具有的自動動態組網功能； 2． 演示網路中數據傳輸自動路由，以及數據如何在網路中傳輸的功能； 3． 顯示網路無線鏈路連接狀況，以及每個網路節點實際數據傳輸統計的功能，； 4． 演示整個網路的多種數據採集功能； 5． 演示控制中心對遠端網路節點的控制功能； 6． 更重要的是，它除了具有如上的演示功能外，它還可用於實際網路布置中檢查無線鏈路連接狀況，對現場網路節點的具體布置效果進行評估和調整。這個套件中的每個模塊提供兩個USART介面，供用戶直接編寫自己的應用程序和它用。這樣，用戶可根據自己實際應用的需要，確定所需的網路節點數量和遠端的具體設置後，就可以編寫具體應用程序軟體。當你的軟體開發工作完成後，就可以直接使用我們提供的標准模塊進行現場安裝設置後，就可以工作了。

㈣ 無線感測器網路中常用的網路模擬軟體平台有

無線感測器網路中常用的網路模擬軟體平台有OPNET、OMNET++、NS2、TOSSIM等。OPNET是一個強大的、面向對象的、離散事件驅動的通用網路模擬環境。作為一個全面的集成開發環境，在無線傳輸方面的建模能力涉及模擬研究的各階段，包括模型設計、模擬、數據搜集和數據分析，所有的無線特性與高層協議模型無縫連接。TinyOS是一種面向WSN的新型操作系統。TinyOS採用了輕量級線程技術、主動消息通信技術、組件化編程技術，它是一個基於事件驅動的深度嵌入式操作系統。TOSSIM是一種基於嵌入式TinyOS操作系統的WSN節點模擬環境的實現代表，源碼公開，主要應用於MICA系列的WSN節點。其模擬應用隨同TinyOS被編譯進事件驅動的模擬模擬器。OMNET++是一種開源的基於組件的模塊化的開放網路模擬平台，近年來在科學和工業領域逐漸流行。作為離散事件模擬器，其具備強大完善的圖形界面介面和可嵌入式模擬內核，運行於多個操作系統平台，可以簡便定義網路拓撲結構，具備編程、調試和跟蹤支持等功能，主要用於通信網路和分布式系統的模擬。

㈤ 無線感測器在網路中的應用設計

下面是由整理的畢業設計論文《無線感測器在網路中的應用設計》，歡迎閱讀。

1引言

無線感測器網路(Wireless Sensor Networks，簡稱WSNs)是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成，通過無線通信形成一個多跳自組織網路系統，能夠實時監測、感知和採集網路分布區域內監視對象的各種信息，並加以處理，完成數據採集和監測任務。WSNs綜合了感測器、嵌入式計算、無線通訊、分布式信息處理等技術，具有快速構建、自配置、自調整拓撲、多跳路由、高密度、節點數可變、無統一地址、無線通信等特點，特別適用於大范圍、偏遠距離、危險環境等條件下的實時信息監測，可以廣泛應用於軍事、交通、環境監測和預報、衛生保健、空間探索等各個領域。

2節點的總體設計和器件選型

2.1節點的總體設計

WSNs微型節點應用數量比較大，更換和維護比較困難，要求其節點成本低廉和工作時間盡可能長;功能上要求WSNs中不應該存在專門的路由器節點，每個節點既是終端節點，又是路由器節點。節點間採用移動自組織網路聯系起來，並採用多跳的路由機制進行通信。因此，在單個節點上，一方面硬體必須低能耗，採用無線傳輸方式;另一方面軟體必須支持多跳的路由協議。基於這些基本思想，設計了以高檔8位AVR單片機ATmega128L為核心，結合外圍感測器和2.4 GHz無線收發模塊CC2420的WSNs微型節點。這兩款器件的體積非常小，加上外圍電路，其整體體積也很小，非常適合用作WSNs節點的元件。

圖1給出WSNs微型節點結構。它由數據採集單元、數據處理單元、數據傳輸單元和電源管理單元4部分組成。數據採集單元負責監測區域內信息的採集和數據轉換，設計中包括了可燃性氣體感測器和濕度感測器;數據處理單元負責控制整個節點的處理操作、路由協議、同步定位、功耗管理、任務管理等;數據傳輸單元負責與其他節點進行無線通信，交換控制消息和收發採集數據;電源管理單元選通所用到的感測器，節點電源由幾節AA電池組成，實際工業應用中採用微型紐扣電池，以進一步減小體積。為了調試方便及可擴展性，可將數據採集單元獨立出來，做成兩塊能相互套接的可擴展主板。

2.2處理器選型

處理器的選型要求和指標是功耗低，保證長時間不更換電源也能順利工作，供給電壓小於5 V，有較快的處理速度和能力，由於節點是需要大量安置的，所以價格也要相對便宜。選用AVR單片機，考慮到電路中I/O的個數不多，功耗低、成本低、適合與無線器件介面配合等多方面因素，綜合對比後，選用Atmel公司的ATmega128L。該微型控制器擁有豐富的片上資源，包括4個定時器、4 KB SRAM、128KB Flash和4 KBEEPROM;擁有UART、SPI、I2C、JTAG介面，方便無線器件和感測器的接入;有6種電源節能模式，方便低功耗設計。

2.3無線通信器件選型 CC2420是一款符合ZigBee技術的高集成度工業用射頻收發器，其MAC層和PHY層協議符合802.15.4規范，工作於2.4 GHz頻段。該器件只需極少外部元件，即可確保短距離通信的有效性和可靠性。數據傳輸單元模塊支持數據傳輸率高達250 Kb/s，即可實現多點對多點的快速組網，系統體積小、成本低、功耗小，適於電池長期供電，具有硬體加密、安全可靠、組網靈活、抗毀性強等特點。

2.4感測器選型

由於WSNs是用於礦下安全監測，常要檢測礦下可燃氣體的濃度(預防瓦斯氣體濃度過高)和空氣濕度，所以要選擇測量氣體濃度和濕度的感測器。

2.4.1 HIH-4000系列測濕感測器

HIH-4000系列測濕感測器作為一個低成本、可軟焊的單個直插式組件(SIP)能提供儀表測量質量的相對濕度(RH)感測性能。RH感測器可用在二引線間有間距的配量中，它是一個熱固塑料型電容感測元件，其內部具有信號處理功能。感測器的多層結構對應用環境的不利因素，諸如潮濕、灰塵、污垢、油類和環境中常見的化學品具有最佳的抗力，因此可認定它能適用礦下環境。

2.4.2 MR511熱線型半導體氣敏元件

MR511型氣敏元件利用氣體吸附在金屬氧化物半導體表面而產生熱傳導變化及電傳導變化的原理，由白金線圈電阻值變化測定氣體濃度。MR511由檢測元件和補償元件配對組成電橋的兩個臂，遇可燃性氣體時，檢測元件的電阻減小，橋路輸出電壓變化，該電壓變化隨氣體濃度的增大而成比例增大，補償元件具有溫度補償作用。MR511除具有靈敏度高、響應恢復時間短、穩定性好特點外，還具有功耗小，抗環境溫濕度干擾能力強的優點。WSNs的節能和井下惡劣溫濕環境要求MR5111可以滿足。

3 WSNs節點設計

3.1數據採集單元

考慮到無線感測器網路節點的節能和井下惡劣的溫濕環境，為了便於數據採集，系統設計採用HIH-4000-01型測濕度感測器和MR511熱線型半導體氣體感測器。圖2、圖3分別給出其電路設計圖。

3.2數據處理單元

ATmega128L的外圍電路設計簡單，設計時注意在數字電路的電源並人多隻電容濾波。ATmega128L的工作時鍾源可以選取外部晶振、外部RC振盪器、內部RC振盪器、外部時鍾源等方式。工作時鍾源的選擇通過ATmega128L的內部熔絲位來設計。熔絲位可以通過JTAG編程、ISP編程等方式設置。ATmega128L採用7.3728 MHz和32.768 kHz兩個外部晶振。前者用作工作時鍾，後者用作實時時鍾源。

3.3數據傳輸單元

3.3.1 CC2420外圍電路設計

圖4給出數據傳輸單元的外圍電路。CC2420隻需要極少的外圍元器件。其外圍電路包括晶振時鍾電路、射頻輸入/輸出匹配電路和微控制器介面電路3部分。

射頻輸入/輸出匹配電路主要用來匹配器件的輸入輸出阻抗，使其輸入輸出阻抗為50 Ω，同時為器件內部的PA及LNA提供直流偏置。射頻輸入/輸出是高阻抗，有差別。射頻端最適合的負載是115+j180 Ω。C61、C62、C71、C81、L61組成不平衡變壓器，L62和L81匹配射頻輸入輸出到50 Ω;L61和L62同時提供功率放大器和低雜訊放大器的直流偏置。內部的T/R開關是為了切換低雜訊放大器/功率放大器。R451偏置電阻是電流基準發生器的精密電阻。CC2420本振信號既可由外部有源晶體提供，也可由內部電路提供。若由內部電路提供時，需外加晶體振盪器和兩只負載電容，電容的大小取決於晶體的頻率及輸入容抗等參數。設計採用16 MHz晶振時，其電容值約為22 pF。C381和C391是外部晶體振盪器的負載電容。片上電壓調節器提供所有內部1.8 V電源的供應。C42是電壓調節器的負載電容，用於穩定調節器。為得到最佳性能必須使用電源去耦。在應用中使用大小合適的去耦電容和功率濾波器是非常重要的。CC2420可以通過4線SPI匯流排(SI、SO、SCLK、CSn)設置器件的工作模式，並實現讀，寫緩存數據，讀/寫狀態寄存器等。通過控制FIFO和FIFOP引腳介面的狀態可設置發射/接收緩存器。

3.3.2配置IEEE 802.15.4工作模式

CC2420為IEEE 802.15.4的數據幀格式提供硬體支持。其MAC層的幀格式為：頭幀+數據幀+校驗幀;PHY層的幀格式為：同步幀+PHY頭幀+MAC幀，幀頭序列的長度可通過設置寄存器改變，採用16位CRC校驗來提高數據傳輸的可靠性。發送或接收的數據幀被送入RAM中的128位元組緩存區進行相應的幀打包和拆包操作。表1給出CC2420的四線串列SPI介面引腳功能。它是設計單片機電路的依據，充分發揮這些功能是設計無線通信產品的前提。

3.3.3 CC2420與單片機介面電路設計

圖5給出CC2420與ATmega128L單片機的介面電路。CC2420通過簡單的四線(SI、SO、SCLK、CSn)與SPI兼容串列介面配置，這時CC2420是受控的。ATmega128L的SPI介面工作在主機模式，它是SPI數據傳輸的控制方;CC2420設為從機工作方式。當ATmega128L的SPI介面設為主機工作方式時，其硬體電路不會自動控制SS引腳。因此，在SH通信時，應在SPI介面初始化，它是由程序控制SS，將其拉為低電平，此後，當把數據寫入主機的SPI數據寄存器後，主機介面將自動啟動時鍾發生器，在硬體電路的控制下，移位傳送，通過MOSI將數據移出ATmega128L，並同時從CC2420由MISO移人數據，8位數據全部移出時，兩個寄存器就實現了一次數據交換。

4結語

通過對於無線感測器網路節點中感測器元件、數據處理模塊、數據傳輸模塊和電源的選擇，設計了一種以CC2420和ATmega128L為主體的硬體方案。利用該方案設計的CC2420和ATmega128L的外圍電路以及兩者之間的介面電路。此外，還對感測器與單片機的介面電路進行設計。通過實驗驗證，設計的硬體節點基本上達到了項目要求，經調試能通過感測器正確真實地採集數據，並實現兩個無線節點(兩個電路板。AA電池供電)在30 m左右的通信、傳輸數據、並反映到終端設備。

㈥ 無線感測器網路節點部署問題研究

無線感測器網路是近幾年發展起來的一種新興技術,在條件惡劣和無人堅守的環境監測和事件跟蹤中顯示了很大的應用價值。節點部署是無線感測器網路工作的基礎,對網路的運行情況和壽命有很大的影響。部署問題涉及覆蓋、連接和節約能量消耗3個方面。該文重點討論了網路部署中的覆蓋問題,綜述了現有的研究成果,總結了今後的熱點研究方向,為以後的研究奠定了基礎。
基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
陶 丹+, 馬華東, 劉 亮
(智能通信軟體與多媒體北京市重點實驗室(北京郵電大學),北京 100876)
A Virtual Potential Field Based Coverage-Enhancing Algorithm for Directional Sensor Networks
TAO Dan+, MA Hua-Dong, LIU Liang
(Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunications), Beijing 100876, China)
+ Corresponding author: Phn: +86-10-62282277, Fax: +86-10-62283523, E-mail: [email protected], http://www.bupt.e.cn
Tao D, Ma HD, Liu L. A virtual potential field based coverage-enhancing algorithm for directional sensor networks. Journal of Software, 2007,18(5):11521163. http://www.jos.org.cn/1000-9825/18/1152.htm
Abstract: Motivated by the directional sensing feature of video sensor, a direction adjustable sensing model is proposed first in this paper. Then, the coverage-enhancing problem in directional sensor networks is analyzed and defined. Moreover, a potential field based coverage-enhancing algorithm (PFCEA) is presented. By introcing the concept of 「centroid」, the pending problem is translated into the centroid points』 uniform distribution problem. Centroid points repel each other to eliminate the sensing overlapping regions and coverage holes, thus enhance the whole coverage performance of the directional sensor network. A set of simulation results are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
Key words: directional sensor network; directional sensing model; virtual potential field; coverage enhancement
摘 要: 首先從視頻感測器節點方向性感知特性出發,設計了一種方向可調感知模型,並以此為基礎對有向感測器網路覆蓋增強問題進行分析與定義;其次,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通過引入「質心」概念,將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為質心均勻分布問題,以質心點作圓周運動代替感測器節點感測方向的轉動.質心在虛擬力作用下作擴散運動,以消除網路中感知重疊區和盲區,進而增強整個有向感測器網路覆蓋.一系列模擬實驗驗證了該演算法的有效性.
關鍵詞: 有向感測器網路;有向感知模型;虛擬勢場;覆蓋增強
中圖法分類號: TP393 文獻標識碼: A
覆蓋作為感測器網路中的一個基本問題,反映了感測器網路所能提供的「感知」服務質量.優化感測器網路覆蓋對於合理分配網路的空間資源,更好地完成環境感知、信息獲取任務以及提高網路生存能力都具有重要的意義[1].目前,感測器網路的初期部署有兩種策略:一種是大規模的隨機部署;另一種是針對特定的用途進行計劃部署.由於感測器網路通常工作在復雜的環境下,而且網路中感測器節點眾多,因此大都採用隨機部署方式.然而,這種大規模隨機投放方式很難一次性地將數目眾多的感測器節點放置在適合的位置,極容易造成感測器網路覆蓋的不合理(比如,局部目標區域感測器節點分布過密或過疏),進而形成感知重疊區和盲區.因此,在感測器網路初始部署後,我們需要採用覆蓋增強策略以獲得理想的網路覆蓋性能.
目前,國內外學者相繼開展了相關覆蓋增強問題的研究,並取得了一定的進展[25].從目前可獲取的資料來看,絕大多數覆蓋問題研究都是針對基於全向感知模型(omni-directional sensing model)的感測器網路展開的[6],
即網路中節點的感知范圍是一個以節點為圓心、以其感知距離為半徑的圓形區域.通常採用休眠冗餘節點[2,7]、
重新調整節點分布[811]或添加新節點[11]等方法實現感測器網路覆蓋增強.
實際上,有向感知模型(directional sensing model)也是感測器網路中的一種典型的感知模型[12],即節點的感知范圍是一個以節點為圓心、半徑為其感知距離的扇形區域.由基於有向感知模型的感測器節點所構成的網路稱為有向感測器網路.視頻感測器網路是有向感測器網路的一個典型實例.感知模型的差異造成了現有基於全向感知模型的覆蓋研究成果不能直接應用於有向感測器網路,迫切需要設計出一系列新方法.
在早期的工作中[13],我們率先開展有向感測器網路中覆蓋問題的研究,設計一種基本的有向感知模型,用以刻畫視頻感測器節點的方向性感知特性,並研究有向感測器網路覆蓋完整性以及通信連通性問題.同時,考慮到有向感測器節點感測方嚮往往具有可調整特性(比如PTZ攝像頭的推拉搖移功能),我們進一步提出一種基於圖論和計算幾何的集中式覆蓋增強演算法[14],調整方案一經確定,網路中所有有向感測器節點並發地進行感測方向的一次性調整,以此獲得網路覆蓋性能的增強.但由於未能充分考慮到有向感測器節點局部位置及感測方向信息,因而,該演算法對有向感測器網路覆蓋增強的能力相對有限.
本文將基本的有向感知模型擴展為方向可調感知模型,研究有向感測器網路覆蓋增強問題.首先定義了方向可調感知模型,並分析隨機部署策略對有向感測器網路覆蓋率的影響.在此基礎上,分析了有向感測器網路覆蓋增強問題.本文通過引入「質心」概念,將待解決問題轉化為質心均勻分布問題,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).質心在虛擬力作用下作擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,增強整個網路覆蓋性能.最後,一系列模擬實驗驗證了PFCEA演算法的有效性.
1 有向感測器網路覆蓋增強問題
本節旨在分析和定義有向感測器網路覆蓋增強問題.在此之前,我們對方向可調感知模型進行簡要介紹.
1.1 方向可調感知模型
不同於目前已有的全向感知模型,方向可調感知模型的感知區域受「視角」的限制,並非一個完整的圓形區域.在某時刻t,有向感測器節點具有方向性感知特性;隨著其感測方向的不斷調整(即旋轉),有向感測器節點有能力覆蓋到其感測距離內的所有圓形區域.由此,通過簡單的幾何抽象,我們可以得到有向感測器節點的方向可調感知模型,如圖1所示.
定義1. 方向可調感知模型可用一個四元組P,R, ,
表示.其中,P=(x,y)表示有向感測器節點的位置坐標;R表示節
點的最大感測范圍,即感測半徑;單位向量 = 為扇形感知區域的中軸線,即節點在某時刻t時的感測方向; 和 分別是單位向量 在X軸和Y軸方向上的投影分量;表示邊界距離感測向量 的感測夾角,2代表感測區域視角,記作FOV.
特別地,當=時,傳統的全向感知模型是方向可調感知模型的一個特例.
若點P1被有向感測器節點vi覆蓋成立,記為viP1,當且僅當滿足以下條件:
(1) ,其中, 代表點P1到該節點的歐氏距離;
(2) 與 間夾角取值屬於[,].
判別點P1是否被有向感測器節點覆蓋的一個簡單方法是:如果 且 ,那麼,點P1
被有向感測器節點覆蓋;否則,覆蓋不成立.另外,若區域A被有向感測節點覆蓋,當且僅當區域A中任何一個點都被有向感測節點覆蓋.除非特別說明,下文中出現的「節點」和「感測器節點」均滿足上述方向可調感知模型.
1.2 有向感測器網路覆蓋增強問題的分析與定義
在研究本文內容之前,我們需要作以下必要假設:
A1. 有向感測器網路中所有節點同構,即所有節點的感測半徑(R)、感測夾角()參數規格分別相同;
A2. 有向感測器網路中所有節點一經部署,則位置固定不變,但其感測方向可調;
A3. 有向感測器網路中各節點都了解自身位置及感測方向信息,且各節點對自身感測方向可控.
假設目標區域的面積為S,隨機部署的感測器節點位置滿足均勻分布模型,且目標區域內任意兩個感測器節點不在同一位置.感測器節點的感測方向在[0,2]上也滿足均勻分布模型.在不考慮感測器節點可能落入邊界區域造成有效覆蓋區域減小的情況下,由於每個感測器節點所監控的區域面積為R2,則每個感測器節點能監測整個目標區域的概率為R2/S.目標區域被N個感測器節點覆蓋的初始概率p0的計算公式為(具體推導過程參見文獻[14])
(1)
由公式(1)可知,當目標區域內網路覆蓋率至少達到p0時,需要部署的節點規模計算公式為
(2)
當網路覆蓋率分別為p0和p0+p時,所需部署的感測器節點數目分別為ln(1p0)/,ln(1(p0+p))/.其中, =ln(SR2)lnS.因此,感測器節點數目差異N由公式(3)可得,
(3)
當目標區域面積S、節點感測半徑R和感測夾角一定時,為一常數.此時,N與p0,p滿足關系如圖2所示(S=500500m2,R=60m,=45º).從圖中我們可以看出,當p0一定時,N隨著p的增加而增加;當p一定時,N隨著p0的增加而增加,且增加率越來越大.因此,當需要將覆蓋率增大p時,則需多部署N個節點(p0取值較大時(80%),p取值每增加1%,N就有數十、甚至數百的增加).如果採用一定的覆蓋增強策略,無須多部署節點,就可以使網路覆蓋率達到p0+p,大量節省了感測器網路部署成本.
設Si(t)表示節點vi在感測向量為 時所覆蓋的區域面積.運算操作Si(t)Sj(t)代表節點vi和節點vj所能覆蓋到的區域總面積.這樣,當網路中節點感測向量取值為 時,有向感測器網路覆蓋率可表
示如下:
(4)
因此,有向感測器網路覆蓋增強問題歸納如下:
問題:求解一組 ,使得對於初始的 ,有 取值
接近最大.

Fig.2 The relation among p0, p and N
圖2 p0,p和N三者之間的關系
2 基於虛擬勢場的覆蓋增強演算法
2.1 傳統虛擬勢場方法
虛擬勢場(virtual potential field)的概念最初應用於機器人的路徑規劃和障礙躲避.Howard等人[8]和Pori等人[9]先後將這一概念引入到感測器網路的覆蓋增強問題中來.其基本思想是把網路中每個感測器節點看作一個虛擬的電荷,各節點受到其他節點的虛擬力作用,向目標區域中的其他區域擴散,最終達到平衡狀態,即實現目標區域的充分覆蓋狀態.Zou等人[15]提出了一種虛擬力演算法(virtual force algorithm,簡稱VFA),初始節點隨機部署後自動完善網路覆蓋性能,以均勻網路覆蓋並保證網路覆蓋范圍最大化.在執行過程中,感測器節點並不移動,而是計算出隨機部署的感測器節點虛擬移動軌跡.一旦感測器節點位置確定後,則對相應節點進行一次移動操作.Li等人[10]為解決感測器網路布局優化,在文獻[15]的基礎上提出了涉及目標的虛擬力演算法(target involved virtual force algorithm,簡稱TIVFA),通過計算節點與目標、熱點區域、障礙物和其他感測器之間的虛擬力,為各節點尋找受力平衡點,並將其作為該感測器節點的新位置.
上述利用虛擬勢場方法優化感測器網路覆蓋的研究成果都是基於全向感知模型展開的.假定感測器節點間存在兩種虛擬力作用:一種是斥力,使感測器節點足夠稀疏,避免節點過於密集而形成感知重疊區域;另一種是引力,使感測器節點保持一定的分布密度,避免節點過於分離而形成感知盲區[15].最終利用感測器節點的位置移動來實現感測器網路覆蓋增強.
2.2 基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
在實際應用中,考慮到感測器網路部署成本,所有部署的感測器節點都具有移動能力是不現實的.另外,感測器節點位置的移動極易引起部分感測器節點的失效,進而造成整個感測器網路拓撲發生變化.這些無疑都會增加網路維護成本.因而,本文的研究工作基於感測器節點位置不變、感測方向可調的假設.上述假設使得直接利用虛擬勢場方法解決有向感測器網路覆蓋增強問題遇到了麻煩.在傳統的虛擬勢場方法中,感測器節點在勢場力的作用下進行平動(如圖3(a)所示),而基於本文的假設,感測器節點表現為其扇形感知區域在勢場力的作用下以感測器節點為軸心進行旋轉(如圖3(b)所示).
為了簡化扇形感知區域的轉動模型,我們引入「質心(centroid)」的概念.質心是質點系中一個特定的點,它與物體的平衡、運動以及內力分布密切相關.感測器節點的位置不變,其感測方向的不斷調整可近似地看作是扇形感知區域的質心點繞感測器節點作圓周運動.如圖3(b)所示,一個均勻扇形感知區域的質心點位於其對稱軸上且與圓心距離為2Rsin/3.每個感測器節點有且僅有一個質心點與其對應.我們用c表示感測器節點v所對應的質心點.本文將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為利用傳統虛擬勢場方法可解的質心點均勻分布問題,如圖4所示.

Fig.3 Moving models of sensor node
圖3 感測器節點的運動模型

Fig.4 The issue description of coverage enhancement in directional sensor networks
圖4 有向感測器網路覆蓋增強問題描述
2.2.1 受力分析
利用虛擬勢場方法增強有向感測器網路覆蓋,可以近似等價於質心點-質心點(c-c)之間虛擬力作用問題.我們假設質心點-質心點之間存在斥力,在斥力作用下,相鄰質心點逐步擴散開來,在降低冗餘覆蓋的同時,逐漸實現整個監測區域的充分高效覆蓋,最終增強有向感測器網路的覆蓋性能.在虛擬勢場作用下,質心點受來自相鄰一個或多個質心點的斥力作用.下面給出質心點受力的計算方法.
如圖5所示,dij表示感測器節點vi與vj之間的歐氏距離.只有當dij小於感測器節點感測半徑(R)的2倍時,它們的感知區域才存在重疊的可能,故它們之間才存在產生斥力的作用,該斥力作用於感測器節點相應的質心點ci和cj上.
定義2. 有向感測器網路中,歐氏距離不大於節點感測半徑(R)2倍的一對節點互為鄰居節點.節點vi的鄰居節點集合記作i.即i={vj|Dis(vi,vj)2R,ij}.
我們定義質心點vj對質心點vi的斥力模型 ,見公式(5).
(5)
其中,Dij表示質心點ci和cj之間的歐氏距離;kR表示斥力系數(常數,本文取kR=1);ij為單位向量,指示斥力方向(由質心點cj指向ci).公式(5)表明,只有當感測器節點vi和vj互為鄰居節點時(即有可能形成冗餘覆蓋時),其相應的質心點ci和cj之間才存在斥力作用.質心點所受斥力大小與ci和cj之間的歐氏距離成反比,而質心點所受斥力方向由ci和cj之間的相互位置關系所決定.
質心點ci所受合力是其受到相鄰k個質心點排斥力的矢量和.公式(6)描述質心點ci所受合力模型 .
(6)
通過如圖6所示的實例,我們分析質心點的受力情況.圖中包括4個感測器節點:v1,v2,v3和v4,其相應的質心
點分別為c1,c2,c3和c4.以質心點c1為例,由於d122R,故 ,質心點c1僅受到來自質心點c3和c4的斥力,其所受合力 .感測器節點感測方向旋轉導致質心點的運動軌跡並不是任意的,而是固定繞感測器節點作圓周運動.因此,質心點的運動僅僅受合力沿圓周切線方向分量 的影響.

Fig.6 The force on centroid
圖6 質心點受力
2.2.2 控制規則(control law)
本文基於一個虛擬物理世界研究質心點運動問題,其中作用力、質心點等都是虛擬的.該虛擬物理世界的構建是建立在求解問題特徵的基礎上的.在此,我們定義控制規則,即規定質心點受力與運動之間的關系,以達到質心點的均勻分布.
質心點在 作用下運動,受到運動學和動力學的雙重約束,具體表現如下:
(1) 運動學約束
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,由於感測器節點向任意方向運動的概率是等同的,我們大都忽略其所受的運動學約束[8].而在轉動模型中,質心點的運動不是任意方向的,受合力沿圓
周切線方向分量 的影響,只能繞其感測器節點作圓周運動.
質心點在運動過程中受到的虛擬力是變化的,但對感測器網路系統來說,感測器節點之間每時每刻都交換鄰居節點位置及感測方向信息是不現實的.因此,我們設定鄰居節點間每隔時間步長t交換一次位置及感測方向信息,根據交換信息計算當前時間步長質心點所受合力,得出轉動方向及弧長.同時,問題求解的目的在於將節點的感測方向調整至一個合適的位置.在此,我們不考慮速度和加速度與轉動弧長之間的關系.
(2) 動力學約束
動力學約束研究受力與運動之間的關系.本運動模型中的動力學約束主要包含兩方面內容:
• 每個時間步長t內,質心點所受合力與轉動方向及弧長之間的關系;
• 質心點運動的靜止條件.
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,在每個時間步長內,感測器節點的運動速度受限於最大運動速度vmax,而不是隨感測器節點受力無止境地增加.通過此舉保證微調方法的快速收斂.在本轉動模型中,我們同樣假設質心點每次固定以較小的轉動角度進行轉動,通過多次微調方法逐步趨向最優解,即在每個時間步長t內,質心點轉動的方向沿所受合力在圓周切線方向分量,轉動大小不是任意的,而是具有固定轉動角度.採用上述方法的原因有兩個:
• 運動過程中,質心點受力不斷變化,且變化規律很難用簡單的函數進行表示,加之上述運動學約束和問題特徵等因素影響,我們很難得出一個簡明而合理的質心點所受合力與轉動弧長之間的關系.
• 運動過程中,質心點按固定角度進行轉動,有利於簡化計算過程,減少節點的計算負擔.同時,我們通過分析模擬實驗數據發現,該方法具有較為理想的收斂性(具體討論參見第3.2節).
固定轉動角度取值不同對PFCEA演算法性能具有較大的影響,這在第3.3節中將加以詳細的分析和說明.
當質心點所受合力沿圓周切線方向分量為0時,其到達理想位置轉動停止.如圖7所示,我們假定質心點在圓周上O點處合力切向分量為0.由於質心點按固定轉動角度進行轉動,因此,它
未必會剛好轉動到O點處.當質心點處於圖7中弧 或 時,會
因合力切向分量不為0而導致質心點圍繞O點附近往復振動.因此,為避免出現振動現象,加速質心點達到穩定狀態,我們需要進一步限定質心點運動的停止條件.
當質心點圍繞O點附近往復振動時,其受合力的切向分量很
小.因此,我們設定受力門限,當 (本文取=10e6),即可認
定質心點已達到穩定狀態,無須再運動.經過數個時間步長t後,當網路中所有質心點達到穩定狀態時,整個感測器網路即達到穩定狀態,此時對應的一組 ,該
組解通常為本文覆蓋增強的較優解.
2.3 演算法描述
基於上述分析,本文提出了基於虛擬勢場的網路覆蓋增強演算法(PFCEA),該演算法是一個分布式演算法,在每個感測器節點上並發執行.PFCEA演算法描述如下:
輸入:節點vi及其鄰居節點的位置和感測方向信息.
輸出:節點vi最終的感測方向信息 .
1. t0; //初始化時間步長計數器
2. 計算節點vi相應質心點ci初始位置 ;
3. 計算節點vi鄰居節點集合i,M表示鄰居節點集合中元素數目;
4. While (1)
4.1 tt+1;
4.2 ;
4.3 For (j=0; j<M; j++)
4.3.1 計算質心點cj對ci的當前斥力 ,其中,vji;
4.3.2 ;
4.4 計算質心點ci當前所受合力 沿圓周切線分量 ;
4.5 確定質心點ci運動方向;
4.6 If ( ) Then
4.6.1 質心點ci沿 方向轉動固定角度;
4.6.2 調整質心點ci至新位置 ;
4.6.3 計算節點vj指向當前質心點ci向量並單位化,得到節點vi最終的感測方向信息 ;
4.7 Sleep (t);
5. End.
3 演算法模擬與性能分析
我們利用VC6.0自行開發了適用於感測器網路部署及覆蓋研究的模擬軟體Senetest2.0,並利用該軟體進行了大量模擬實驗,以驗證PFCEA演算法的有效性.實驗中參數的取值見表1.為簡化實驗,假設目標區域中所有感測器節點同構,即所有節點的感測半徑及感測夾角規格分別相同.
Table 1 Experimental parameters
表1 實驗參數
Parameter Variation
Target area S 500500m2
Area coverage p 0~1
Sensor number N 0~250
Sensing radius Rs 0~100m
Sensing offset angel  0º~90º
3.1 實例研究
在本節中,我們通過一個具體實例說明PFCEA演算法對有向感測器網路覆蓋增強.在500500m2的目標區域內,我們部署感測半徑R=60m、感測夾角=45º的感測器節點完成場景監測.若達到預期的網路覆蓋率p=70%, 通過公式(1),我們可預先估算出所需部署的感測器節點數目,
.
針對上述實例,我們記錄了PFCEA演算法運行不同時間步長時有向感測器網路覆蓋增強情況,如圖8所示.

(a) Initial coverage, p0=65.74%
(a) 初始覆蓋,p0=65.74% (b) The 10th time step, p10=76.03%
(b) 第10個時間步長,p10=76.03%

(c) The 20th time step, p20=80.20%
(c) 第20個時間步長,p20=80.20% (d) The 30th time step, p30=81.45%
(d) 第30個時間步長,p30=81.45%
Fig.8 Coverage enhancement using PFCEA algorithm
圖8 PFCEA演算法實現覆蓋增強
直觀看來,質心點在虛擬斥力作用下進行擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,最終實現有向感測器網路覆蓋增強.此例中,網路感測器節點分別經過30個時間步長的調整,網路覆蓋率由最初的65.74%提高到81.45%,網路覆蓋增強達15.71個百分點.
圖9顯示了逐個時間步長調整所帶來的網路覆蓋增強.我們發現,隨著時間步長的增加,網路覆蓋率也不斷增加,且近似滿足指數關系.當時間步長達到30次以後,網路中絕大多數節點的感測方向出現振動現象,直觀表現為網路覆蓋率在81.20%附近在允許的范圍振盪.此時,我們認定有向感測器網路覆蓋性能近似增強至最優.
網路覆蓋性能可以顯著地降低網路部署成本.實例通過節點感測方向的自調整,在僅僅部署105個感測器節點的情況下,最終獲得81.45%的網路覆蓋率.若預期的網路覆蓋率為81.45%,通過公式(1)的計算可知,我們至少需要部署148個感測器節點.由此可見,利用PFCEA演算法實現網路覆蓋增強的直接效果是可以節省近43個感測器節點,極大地降低了網路部署成本.
3.2 收斂性分析
為了討論本文演算法的收斂性,我們針對4種不同的網路節點規模進行多組實驗.我們針對各網路節點規模隨機生成10個拓撲結構,分別計算演算法收斂次數,並取平均值,實驗數據見表2.其他實驗參數為R=60m,=45º, =5º.
Table 2 Experimental data for convergence analysis
表2 實驗數據收斂性分析

(%)
(%)

1 50 41.28 52.73 24
2 70 52.74 64.98 21
3 90 60.76 73.24 28
4 110 65.58 78.02 27
分析上述實驗數據,我們可以得出,PFCEA演算法的收斂性即調整的次數,並不隨感測器網路節點規模的變化而發生顯著的改變,其取值一般維持在[20,30]范圍內.由此可見,本文PFCEA演算法具有較好的收斂性,可以在較短的時間步長內完成有向感測器網路的覆蓋增強過程.
3.3 模擬分析
在本節中,我們通過一系列模擬實驗來說明4個主要參數對本文PFCEA演算法性能的影響.它們分別是:節點規模N、感測半徑R、感測夾角和(質心點)轉動角度.針對前3個參數,我們與以往研究的一種集中式覆蓋增強演算法[14]進行性能分析和比較.
A. 節點規模N、感測半徑R以及感測角度
我們分別取不同節點規模進行模擬實驗.從圖10(a)變化曲線可以看出,當R和一定時,N取值較小導致網路初始覆蓋率較小.此時,隨著N的增大,p取值呈現持續上升趨勢.當N=200時,網路覆蓋率增強可達14.40個百分點.此後,p取值有所下降.這是由於當節點規模N增加導致網路初始覆蓋率較高時(如60%),相鄰多感測器節點間形成覆蓋盲區的概率大為降低,無疑削弱了PFCEA演算法的性能.另外,部分感測器節點落入邊界區域,也會間接起到削弱PFCEA演算法性能的作用.
另外,感測半徑、感測角度對PFCEA演算法性能的影響與此類似.當節點規模一定時,節點感測半徑或感測角度取值越小,單個節點的覆蓋區域越小,各相鄰節點間形成感知重疊區域的可能性也就越小.此時,PFCEA演算法對網路覆蓋性能改善並不顯著.隨著感測半徑或感測角度的增加,p不斷增加.當R=70m且=45º時,網路覆蓋率最高可提升15.91%.但隨著感測半徑或感測角度取值的不斷增加,PFCEA演算法帶來的網路覆蓋效果降低,如圖10(b)、圖10(c)所示.

(c) The effect of sensing offset angle , other parameters meet N=100, R=40m, =5º
(c) 感測角度的影響,其他實驗參數滿足:N=100,R=40m,=5º

㈦ 無線感測器網路的特點與應用

無線感測器網路的特點與應用

無線感測器網路簡稱WSN，它綜合了現代無線網路通信技術、感測器技術、計算機技術等，其應用十分廣泛。下面是我為大家搜索整理的關於無線感測器網路的特點與應用，歡迎參考閱讀，希望對大家有所幫助!想了解更多相關信息請持續關注我們應屆畢業生培訓網!

無線感測器網路是一種新型的感測器網路，其主要是由大量的感測器節點組成，利用無線網路組成一個自動配置的網路系統，並將感知和收集到的信息發給管理部門。目前無線感測器網路在軍事、生態環境、醫療和家居方面都有一定應用，未來無線感測器網路的發展前景將是不可估量的。

一、無線感測器網路的特點

(一)節點數量多

在監測區通常都會安置許多感測器節點，並通過分布式處理信息，這樣就能夠提高監測的准確性，有效獲取更加精確的信息，並降低對節點感測器的精度要求。此外，由於節點數量多，因此存在許多冗餘節點，這樣就能使系統的容錯能力較強，並且節點數量多還能夠覆蓋到更廣闊的監測區域，有效減少監測盲區。

(二)動態拓撲

無線感測器網路屬於動態網路，其節點並非固定的。當某個節電出現故障或是耗盡電池後，將會退出網路，此外，還可能由於需要而被轉移添加到其他的網路當中。

(三)自組織網路

無線感測器的節點位置並不能進行精確預先設定。節點之間的相互位置也無法預知，例如通過使用飛機播散節點或隨意放置在無人或危險的區域內。在這種情況下，就要求感測器節點自身能夠具有一定的組織能力，能夠自動進行相關管理和配置。

(四)多跳路由

無線感測網路中，節點之間的距離通常都在幾十到幾百米，因此節點只能與其相鄰的節點進行直接通信。如果需要與范圍外的節點進行通信，就需要經過中間節點進行路由。無線感測網路中的多跳路由並不是專門的路由設備，所有傳輸工作都是由普通的節點完成的。

(五)以數據為中心

無線感測網路中的節點均利用編號標識。由於節點是隨機分布的，因此節點的編號和位置之間並沒有聯系。用戶在查詢事件時，只需要將事件報告給網路，並不需要告知節點編號。因此這是一種以數據為中心進行查詢、傳輸的方式。

(六)電源能力局限性

通常都是用電池對節點進行供電，而每個節點的能源都是有限的，因此一旦電池的能量消耗完，就是造成節點無法再進行正常工作。

二、無線感測器網路的應用

(一)環境監測應用

無線感測器可以用於進行氣象研究、檢測洪水和火災等，在生態環境監測中具有明顯優勢。隨著我國市場經濟的不斷發展，生態環境污染問題也越來越嚴重。我國是一個幅員遼闊、資源豐富的農業大國，因此在進行農業生產時利用無線感測器進行對生產環境變化進行監測能夠為農業生產帶來許多好處，這對我國市場經濟的不斷發展有著重要意義。

(二)醫療護理應用

無線感測器網路通過使用互聯網路將收集到的信息傳送到接受埠，例如一些病人身上會有一些用於監測心率、血壓等的感測器節點，這樣醫生就可以隨時了解病人的`病情，一旦病人出現問題就能夠及時進行臨時處理和救治。在醫療領域內感測器已經有了一些成功案例，例如芬蘭的技術人員設計出了一種可以穿在身上的無線感測器系統，還有SSIM(Smart Sensors and Integrated Microsystems)等。

(三)智能家居建築應用

文物保護單位的一個重要工作就是要對具有意義的古老建築實行保護措施。利用無線感測器網路的節點對古老建築內的溫度是、濕度、關照等進行監測，這樣就能夠對建築物進行長期有效的監控。對於一些珍貴文物的保存，對保護地的位置、溫度和濕度等提前進行檢測，可以提高展覽品或文物的保存品質。例如，英國一個博物館基於無線感測器網路設計了一個警報系統，利用放在溫度底部的節點檢測燈光、振動等信息，以此來保障文物的安全[5]。

目前我國基礎建設處在高速發展期，建設單位對各種建設工程的安全施工監測越來越關注。利用無線感測器網路使建築能夠檢測到自身狀況並將檢測數據發送給管理部門，這樣管理部門就能夠及時掌握建築狀況並根據優先等級來處理建築修復工作。

另外，在傢具或家電匯中設置無線感測器節點，利用無線網路與互聯網路，將家居環境打造成一個更加舒適方便的空間，為人們提供更加人性化和智能化的生活環境。通過實時監測屋內溫度、濕度、光照等，對房間內的細微變化進行監測和感知，進而對空調、門窗等進行智能控制，這樣就能夠為人們提供一個更加舒適的生活環境。

(四)軍事應用

無線感測器網路具有低能耗、小體積、高抗毀等特性，且其具有高隱蔽性和高度的自組織能力，這為軍事偵察提供有效手段。美國在20世紀90年代就開始在軍事研究中應用無線感測器網路。無線感測器網路在惡劣的戰場內能夠實時監控區域內敵軍的裝備，並對戰場上的狀況進行監控，對攻擊目標進行定位並能夠檢測生化武器。

目前無線感測器網路在全球許多國家的軍事、研究、工業部門都得到了廣泛的關注，尤其受到美國國防部和軍事部門的重視，美國基於C4ISR又提出了C4KISR的計劃，對戰場情報的感知和信息綜合能力又提出新的要求，並開設了如NSOF系統等的一系列軍事無線感測器網路研究。

總之，隨著無線感測器網路的研究不斷深入和擴展，人們對無線感測器的認識也越來越清晰，然而目前無線感測器網路的在技術上還存在一定問題需要解決，例如存儲能力、傳輸能力、覆蓋率等。盡管無線感測器網路還有許多技術問題待解決使得現在無法廣泛推廣和運用，但相信其未來發展前景不可估量。

㈧ 東北大學秦皇島分校計算機與通信工程學院的實驗室介紹

計算機與通信工程學院實驗室，擔負著計算機科學與技術專業、通信工程專業，電子信息工程專業、生物醫學工程專業、物聯網工程專業的多門課程的實驗教學、課程設計、電子工藝實習、畢業設計、學生創新以及科研和技術培訓等任務。實驗室總面積約4000平方米，配備有計算機和其它各種實驗儀器設備共1200餘台件，總價值近1600萬元。 實驗室在學校統一領導下，由主管實驗教學的副院長具體負責開展工作。實驗室現有11名專職實驗教師，其中具有高級職稱教師2名，中級職稱教師6人，全部教師具有本科以上學歷。現有圖像處理實驗室、信號與系統實驗室、數字信號處理實驗室、光纖通信實驗室、嵌入式系統與FPGA實驗室、計算機網路實驗室、計算機組成原理實驗室、微機介面與通信實驗室、高頻電路實驗室、微波與天線技術實驗室、程式控制交換技術實驗室、通信原理實驗室、通信新技術實驗室、無線感測網路實驗室、射頻識別技術RFID實驗室、基礎醫學實驗室、生物信號檢測實驗室、醫學儀器系統實驗室、醫學成像實驗室、工程光學實驗室、學生實習與創新實驗室等21個專業實驗室。各實驗室都配備了專職教師負責指導學生實驗、維護保養儀器設備以及負責安全和衛生管理。實驗室制定了各種規章制度，具有科學合理的實驗教學質量評價體系，加強對教師和學生的管理，保證了實驗教學正常進行。
為了進一步提高學生的理論水平和實踐能力，鼓勵學生技術創新，提高實驗設備的利用率和達到實驗資源的共享，各實驗室積極創造條件，全面實現了實驗室的開放，逐步增設了選修實驗、自選實驗、綜合性實驗和設計性實驗，同時為學生進行科技創新創造了良好的條件，提供了有力的保證。

㈨ 感測網是幹啥的

感測網的定義為隨機分布的集成有感測器、數據處理單元和通信單元的微小節點，通過自組織的方式構成的無線網路。
微小節點，通過自組織的方式構成的無線網路。

目錄感測網功能中國感測網無線感測網感測網與物聯網展開感測網功能中國感測網無線感測網感測網與物聯網展開
編輯本段感測網功能藉助於節點中內置的感測器測量周邊環境中的熱、紅外、聲納、雷達和地震波信號,從而探測包括溫度、濕度、雜訊、光強度、壓力、土壤成分、移動物體的大
無線感測網節點狀態切換示意圖
小、速度和方向等物質現象。
以互聯網為代表的計算機網路技術是
二十世紀計算機科學的一項偉大成果，它給我們的生活帶來了深刻的變化，然而在目前，網路功能再強大，網路世界再豐富，也終究是虛擬的，它與我們所生活的現
實世界還是相隔的，在網路世界中，很難感知現實世界，很多事情還是不可能的，時代呼喚著新的網路技術。感測網路正是在這樣的背景下應運而生的全新網路技
術，它綜合了感測器、低功耗、通訊以及微機電等等技術，可以預見，在不久的將來，感測網路將給我們的生活方式帶來革命性的變化。
無線感測網起源無線感測網路技術是典型的具有交叉學科性質的軍民兩用戰略高技術，可以廣泛應用於國防軍事、國家安全、環境科學、交通管理、災害預測、醫療衛生、製造業、城市信息化建設等領域。無線感測器網路(WSNs)是由許許多多功能相同或不同的無線感測器節點組成，每一個感測器節點由數據採集模塊(感測器、A/D轉換器)、數據處理和控制模塊(微處理器、存儲器)、
通信模塊(無線收發器)和供電模塊(電池、DC/AC能量轉換器)等組成。近期微電子機械加工技術的發展為感測器的微型化提供了可能，微處理技術的發展促
進了感測器的智能化，通過MEMS技術和射頻(RF)通信技術的融合促進了無線感測器及其網路的誕生。傳統的感測器正逐步實現微型化、智能化、信息化、網
絡化，正經歷著一個從傳統感測器(Dumb Sensor)→智能感測器(Smart Sensor)→嵌入式Web感測器(Embedded Web
Sensor)的內涵不斷豐富的發展過程。分類國際上比較有代表性和影響力的無線感測網路實
用和研發項目有遙控戰場感測器系統(Remote Battlefield Sensor System，簡稱 REMBASS
--倫巴斯)、網路中心戰(NCW)及靈巧感測器網路(SSW))、智能塵(smart st)、Intel?Mote、Smart
-Its項目、SensIT、SeaWeb、行為習性監控(Habitat Monitoring)項目、英國國家網格等。尤其是今年最新試製成功的低成本美軍「狼群」地面無線感測器網路標志著電子戰領域技戰術的最新突破。俄亥俄州正在開發「沙地直線」(A Line in the Sand)無線感測器網路系統。這個系統能夠散射電子絆網(tripwires)到任何地方，以偵測運動的高金屬含量目標。民用方面，美日等發達國家在對該技術不斷研發的基礎上在多領域進行了應用。轉折點英特爾與加利福尼亞州大學伯克利分校正領導著微塵技術的研究工作。他們成功創建了瓶蓋大小的全功能感測器，可以執行計算、檢測與通信等功能。2002年，英特爾研究實驗室研究人員將處方葯瓶大小的32個感測器連進互聯網，以讀出緬因州「大
鴨島」上的氣候，評價一種海燕巢的條件。而2003年第二季度，他們換用150個安有D型微型電池的第二代感測器，來評估這些鳥巢的條件。他們的目的是讓
世界各國研究人員實現無入侵式及無破壞式的、對敏感野生動物及其棲居地的監測。該公司開發出了用於家庭護理的無線感測器網路系統。根據演示，試制系統通過
在鞋、傢具，以及家用電器中嵌入半導體感測器，幫助老年人、阿爾茨海默氏病患者，以及殘障人士的家庭生活。該系統利用無線通信將各感測器聯網，可高效傳遞必要的信息，從而方便病人接受護理，還可以減輕護理人員的負擔。該無線感測器網路系統是英特爾公司在阿爾茨海默氏病患者家庭的合作下，歷時一年研究完成的，2004年下半年開始試用。
日立製作所與YRP泛在網路化研究所2004年11月24日宣布開發出了全球體積最小的感測器網路終端。該終端為安裝電池的有源無線終端，可以搭載溫度、亮度、紅外線、加速度等各種感測器。設想應用於大樓與家庭的無線感測器以及安全管理方面。
三菱電機日前開發成功了一種設想用於感測器網路的小型低耗電無線模塊。能夠使用特定小功率無線構築對等(Ad-hoc)網路。目標是取代目前利用專線構築的家用安全網路，計劃2005年～2006年達到實用水平。具體而言，與紅外線感測器配合，檢測是否有人、與加速度感測器配合，檢測窗玻璃和傢具的振動、與磁感測器配合，檢測門的開關，等等。
在舊金山，200
個聯網微塵已被部署在金門大橋。這些微塵用於確定大橋從一邊到另一邊的擺動距離—可以精確到在強風中為幾英尺。當微塵檢測出移動距離時，它將把該信息通過
微型計算機網路傳遞出去。信息最後到達一台更強大的計算機進行數據分析。任何與當前天氣情況不吻合的異常讀數都可能預示著大橋存在隱患。驕傲我國現代意義的無線感測網及其應用研究幾乎與發達國家同步啟動，1999年首次正式出現於中國科學院《知識創新工程試點領域方向研究》的信息與自動化領域研究報告中，作為該領域提出的五個重大項目之一。隨著知識創新工程試點工作的深入，2001年中科院依託上海微
系統所成立微系統研究與發展中心，引領院內的相關工作，並通過該中心在無線感測網的方向上陸續部署了若乾重大研究項目和方向性項目，參加單位包括上海微系
統所、聲學所、微電子所、半導體所、電子所、軟體所、中科大等十餘個校所，初步建立感測網路系統研究平台，在無線智能感測網路通信技術、微型感測器、感測器節點、簇點和應用系統等方面取得很大的進展，2004年9月相關成果在北京進行了大規模外場演示，部分成果已在實際工程系統中使用。國內的許多高校也掀起了無線感測器網路的研究熱潮。清華大學、中國科技大學、浙江大學、華中科技大學、天津大學、南開大學、北京郵電大學、東北大學、西北工業大學、西南交通大學、沈陽理工大學和上海交通大學等單位紛紛開展了有關無線感測器網路方面的基礎研究工作。一些企業如中興通訊公司等單位也加入無線感測器網路研究的行列。應用感測網[1]在民用方面，涉及城市公共安全、公共衛生、安全生產、智能交通、智能家居、環境監控等領域。國內從事感測網應用的大企業目前為數不多，小企業呈現蓬勃發展的勢頭。北京鼎天軟體有限公司，主要從事城市公共安全應急指揮系統建設，已經承擔揚州電子政務和揚州應急指揮系統。上海電器科學研究院主要從事智能交通方面的工程，已經承擔上海市內、外環智能交通工程。嘉興中科無線感測網科技有限公司在數字航道、城市應急系統、機場監控等方面有較好的技術背景，相關項目工程正在進行中。沈陽東軟、北大青鳥、億陽信通等企業也在感測網應用方面有所涉足，目前主要在電子政務方面，正在向公共安全應急指揮系統進發。