① 在无线传感器网络中，如何根据接收信号的强度来判断发送者的距离有具体的计算公式么
基于RSSI的定位
RSSI测量，一般利用信号传播的经验模型与理论模型。
对于经验模型，在实际定位前，先选取若干测试点，记录在这些点各基站收到的信号强度，建立各个点上的位置和信号强度关系的离线数据库(x，y，ss1，ss2，ss3)。在实际定位时，根据测得的信号强度(ss1′，ss2′，ss3′)和数据库中记录的信号强度进行比较，信号强度均方差最小的那个点的坐标作为节点的坐标。
对于理论模型，常采用无线电传播路径损耗模型进行分析。常用的传播路径损耗模型有：自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数一常态分布模型等。自由空间无线电传播路径损耗模型为：
式中，d为距信源的距离，单位为km；f为频率，单位为MHz；k为路径衰减因子。其他的模型模拟现实环境，但与现实环境还是有一定的差距。比如对数一常态分布模型，其路径损耗的计算公式为：
式中，Xσ是平均值为O的高斯分布随机变数，其标准差范围为4～10；k的范围在2～5之间。取d=1，代入式(1)可得，LOSS，即PL(d0)的值。此时各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为：
RSSI=发射功率+天线增益一路径损耗(PL(d))
2．2 基于RSSI的三角形质心定位算法的数学模型
不论哪种模型，计算出的接收信号强度总与实际情况下有误差，因为实际环境的复杂性，换算出的锚节点到未知节点的距离d总是大于实际两节点间的距离。如图1所示，锚节点A，B，C，未知节点D，根据RSSI模型计算出的节点A和D的距离为rA；节点B和D的距离为rB；节点C和D的距离为rC。分别以A，B，C为圆心；rA，rB，rC为半径画圆，可得交叠区域。这里的三角形质心定位算法的基本思想是：计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标，以这三个点为三角形的顶点，未知点即为三角形质心，如图2所示，特征点为E，F，G，特征点E点的计算方法为：
同理，可计算出F，G，此时未知点的坐标为由仿真得，在图2中，实际点为D；三角形质心算法出的估计点为M；三边测量法算出的估计点为N。可知，三角形质心算法的准确度更高。
3 基于RSSI的三角形质心算法过程
3．1 步骤
(1)锚节点周期性向周围广播信息，信息中包括自身节点ID及坐标。普通节点收到该信息后，对同一锚节点的RSSI取均值。
(2)当普通节点收集到一定数量的锚节点信息时，不再接收新信息。普通节点根据RSSI从强到弱对锚节点排序，并建立RSSI值与节点到锚节点距离的映射。建立3个集合。
锚节点集合：
(3)选取RSSI值大的前几个锚节点进行自身定位计算。
在B_set：中优先选择RSSI值大的信标节点组合成下面的锚节点集合，这是提高定位精度的关键。
对锚节点集合，依次根据(3)式算出3个交点的坐标，最后由质心算法，得出未知节点坐标。
(4)对求出的未知节点坐标集合取平均，得未知节点坐标。
3．2 误差定义
定义定位误差为ER，假设得到的未知节点的坐标为(xm，ym)，其真实位置为(x，y)，则定位误差ER为：
4 仿 真
利用Matlab仿真工具模拟三角形质心算法，考察该算法的性能。假设在100 m×100 m的正方形区域内，36个锚节点均匀分布，未知节点70个，分别用三边测量法和三角形质心定位算法进行仿真，仿真结果如图3所示。由图3可知，三角形质心算法比三边测量法，定位精度更高，当测距误差变大时，用三角形质心算法得出的平均定位误差比用三边测量法得出的小得多。
5 结 语
在此提出了将RSSI方法和三角形质心定位算法相结合的方法，通过仿真实验，将该算法和三边测量算法相比较，证明了该算法的优越性。下一步将研究在锚节点数量不同时的平均定位误差。
② 无线传感器网络的认证机制有哪些
与传统网络不同,无线传感器网络通常部署在野外或者敌方区域,其网络节点成本低廉、结构较为松散、不具备抗篡改能力、且容易被攻击者俘获,无线传感网络的安全问题已经成为制约其发展的主要瓶颈之一,认证技术是安全体系中的重要组成部分,因此研究无线传感器网络的认证技术具有重要意义。本文结合无线传感器网络节点协同工作的特点,采用混淆多项式技术,着重研究适合该网络的数据认证机制,主要工作包括以下几个方面：
(1)针对无线传感器网络中已有的广播认证机制难以支持广播优化、存在延迟等不足,本文基于虚拟骨干网的思想,构建一个动态阶梯型网络,采用多项式技术,提出了一种能够识别转发节点身份的广播认证机制及其改进方案,与已有广播认证机制相比,该机制计算简单、认证延迟低、能够容忍大量的俘获节点,而且能够支持层次广播优化策略,更适用于大规模网络。
(2)针对无线传感器网络中已有的网内数据认证机制通常受到t门限值的限制,且难以支持动态路由的缺陷,本文基于虚拟证人簇的思想,采用混淆多项式技术,由云团内部多个节点协作生成认证多项式,加大了攻击难度；在此基础上提出的网内数据认证机制,能即时验证数据的有效性,并且支持动态路由。理论分析和仿真测试表明,新算法不受t门限值的限制,随着传输跳数的增加其节能效果更为明显,与已有的网内数据认证机制相比,抗俘获能力增强,更适用于可信度较低的网络,以及远距离传输场景的应用。
(3)根据上述提出的多项式数据认证机制,在OMNet++平台上,实现了基于多项式认证的仿真系统,包括定义该仿真系统的总体结构,各功能层次所实现的具体功能,以及算法的具体实现等。本文采用源节点随机发送正确的数据包和伪造的数据包的方式来测试分析所提算法的认证能力,仿真结果表明,该系统能够有效地对数据包的新鲜性、完整性和可靠性进行认证,并能识别和剔除虚假数据。http://ic.big-bit.com/
③ 无线传感器网络 毕业设计求助
基于农业环境无线传感器网络性能评估
[摘要]随着无线传感器网络应用研究的不断深入，通过实际传感器节点建立网络进行网络测试越来越受到人们的重视。综合大量无线传感器网络性能研究的技术文献和最新研究结果，提出对农业环境WSN网络性能参数。
[关键词]无线传感器网络 性能测试 部署
一、引言
近年来随着研究的深入与技术的成熟，以应用为背景，基于WSN的试验越来越多地涌现出来，WSN正处于从研究到应用的过渡阶段。对WSN网络性能的分析与评价是网络节点与部署的前提，对WSN网络性能进行分析，评价，获得网络性能的总体情况，可以评估，鉴定和验收一个现有网络；对一个新的待建设网络，其方案的论证也极大地依赖于如何分析和评价网络的性能。
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基于TinyOS无线传感器网络的农业环境监测系统设计
摘要：针对传统农业环境监测系统的局限性，设计了一种基于无线传感器网络的农业环境监测系统，给出了农业环境监测系统的体系结构，重点设计了使用MSP4300和CC2420芯片的传感器节点硬件结构和基于TinyOS操作系统构架的软件流程，系统可以对目标监测区内的温度、湿度、光照度等农业环境信息进行实时监测、可靠传输。解决了传统农业环境监测中存在的问题，为无线传感器网络应用于农业环境监测做出探索性研究。
关键词：无线传感器网络；TinyOS；精准农业；环境监测
准确实时的信息供给是精准农业的必须前提，精准农业的实现首先在于认识农田内农作物生长环境和生长情况的差异，而这必须依赖于各种先进的传感器，如大气温度、大气湿度、风速、太阳辐射、作物生长情况、作物产量等各种类型传感器。如何将这些传感器采集的信息及时准确地收集，为农业专家提供决策并制定农田变量作业处方的主要数据源和参数，一直是一个难题。近年来，出现了许多采用无线公共网络和无线网络等无线通讯方式进行农、林、牧业的远程监测的研究。这些无线通信技术的优势是传输速度快、信息量大、可远距离传输，但都存在功耗高、时延长、通信费用高等因素制约，使其很难广泛地应用到农业环境监测中。
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无线传感器网络在农作物环境信息监测中的应用
摘 要：传感器已经被广泛的应用于工业、军事等方面。由传感器节点构成的无线网络也已经成为现今研究的热门问题。无线传感器网络在农业中尤其是在农作物信息检测中的运用是将智能化、自动化应用于农业中的最好的手段之一，而选择良好的协议标准也将会是解决问题的关键。
关键词：协议；无线传感器网络；作物信息
1 引言
随着网络的迅猛发展，对于网络的使用范围越来越宽广，而集传感器技术、微机电系统技术、无线通信技术、嵌入式计算机技术、分布式信息处理技术和无线通信技术于一体的无线传感器网络就成为当今研究的热点。无线传感器网络是一个多学科交叉的综合性科学研究领域，对于其网络所分布的区域内的各种环境和检测对象的信息能够进行实吋的监控、感知和采集，并且将这些信息先进行处理，然后通过无线方式传输给监控主机或者需要使用这些信息的用户。正是因为这种广泛的用途，使得无线传感器网络在众多领域如农业、军事、智能家居、森林保护等方面有着实际的用途和研究价值。
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④ 蔬菜大棚所用到的无线传感网络什么技术
造价从260一平方到600一平方不等。 系统原理 温室大棚自动化控制系统是根据温室大棚内的温湿度、土壤水分、土壤温度等传感器采集到的信息，利用RS485总线将传感器信息送给485转232的转换器，接到上位计算机上进行显示，报警，查询。监控中心将收到的采样数据以表格形式显示和存储，然后将其与设定的报警值相比较，若实测值超出设定范围，则通过屏幕显示报警或语音报警，并打印记录。与此同时，监控中心可向现场控制器发出控制指令，监测仪根据指令控制风机、水泵等设备进行降温除湿等操作，以保证温室内作物的生长环境。监控中心也可以通过报警指令来启动现场监测仪上的声光报警装置，通知温室管理人员采取相应措施来确保温室内的环境正常。 物联网技术在智能温室中的应用 实际上，物联网技术是将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用。 在温室环境里，单栋温室可利用物联网技术，成为无线传感器网络一个测量控制区，采用不同的传感器节点和具有简单执行机构的节点，如风机、低压电机、阀门等工作电流偏低的执行机构，构成无线网络，来测量基质湿度、成分、pH值、温度以及空气湿度、气压、光照强度、二氧化碳浓度等，再通过模型分析，自动调控温室环境、控制灌溉和施肥作业，从而获得植物生长的最佳条件。 对于温室成片的农业园区，物联网也可实现自动信息检测与控制。通过配备无线传感节点，每个无线传感节点可监测各类环境参数。通过接收无线传感汇聚节点发来的数据，进行存储、显示和数据管理，可实现所有基地测试点信息的获取、管理和分析处理，并以直观的图表和曲线方式显示给各个温室的用户，同时根据种植植物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息，实现温室集约化、网络化远程管理。 此外，物联网技术可应用到温室生产的不同阶段。在温室准备投入生产阶段，通过在温室里布置各类传感器，可以实时分析温室内部环境信息，从而更好地选择适宜种植的品种；在生产阶段，从业人员可以用物联网技术手段采集温室内温度、湿度等多类信息，来实现精细管理，例如遮阳网开闭的时间，可以根据温室内温度、光照等信息来传感控制，加温系统启动时间，可根据采集的温度信息来调控等；在产品收获后，还可以利用物联网采集的信息，把不同阶段植物的表现和环境因子进行分析，反馈到下一轮的生产中，从而实现更精准的管理，获得更优质的产品。 物
⑤ 请问谁知道无线传感器网络有哪些用途，谢谢！
无线传感器网络的主要用途 ：
1.环境监测
随着人们对于环境问题的关注程度越来越高，需要采集的环境数据也越来越多，无线传感器网络的出现为随机性的研究数据获取提供了便利，并且还可以避免传统数据收集方式给环境带来的侵入式破坏。比如，英特尔研究实验室研究人员曾经将32个小型传感器连进互联网，以读出缅因州"大鸭岛"上的气候，用来评价一种海燕巢的条件。无线传感器网络还可以跟踪候鸟和昆虫的迁移，研究环境变化对农作物的影响，监测海洋、大气和土壤的成分等。此外，它也可以应用在精细农业中，来监测农作物中的害虫、土壤的酸碱度和施肥状况等。
2.医疗护理
罗彻斯特大学的科学家使用无线传感器创建了一个智能医疗房间，使用微尘来测量居住者的重要征兆(血压、脉搏和呼吸)、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况。英特尔也推出了基于WSN的家庭护理技术。该技术是做为探讨应对老龄化社会的技术项目Center for Aging Services Technologies(CAST)的一个环节开发的。该系统通过在鞋、家具以家用电器等家中道具和设备中嵌入半导体传感器，帮助老龄人士、阿尔茨海默氏病患者以及残障人士的家庭生活。利用无线通信将各传感器联网可高效传递必要的信息从而方便接受护理。而且还可以减轻护理人员的负担。英特尔主管预防性健康保险研究的董事Eric Dishman称，"在开发家庭用护理技术方面，无线传感器网络是非常有前途的领域"。
3.军事领域
由于无线传感器网络具有密集型、随机分布的特点，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，包括侦察敌情、监控兵力、装备和物资，判断生物化学攻击等多方面用途。美国国防部远景计划研究局已投资几千万美元，帮助大学进行"智能尘埃"传感器技术的研发。哈伯研究公司总裁阿尔门丁格预测：智能尘埃式传感器及有关的技术销售将从2004年的1000万美元增加到2010年的几十亿美元。
目标跟踪
DARPA支持的Sensor IT项目探索如何将WSN技术应用于军事领域，实现所谓“超视距”战场监测。UCB的教授主持的Sensor Web是Sensor IT的一个子项目。原理性地验证了应用WSN进行战场目标跟踪的技术可行性，翼下携带WSN节点的无人机(UAV)飞到目标区域后抛下节点，最终随机布撤落在被监测区域，利用安装在节点上的地震波传感器可以探测到外部日标，如坦克、装甲车等，并根据信号的强弱估算距离，综合多个节点的观测数据，最终定位目标，并绘制出其移动的轨迹。虽然该演示系统在精度等方面还远达不到装备部队用于实战的要求，这种战场侦察模式尚未应用于实战，但随着美国国防部将其武器系统研制的主要技术目标从精确制导转向目标感知与定位，相信WSN提供的这种新颖的战场侦察模式会受到军方的关注。
4.其他用途
WSN还被应用于一些危险的工业环境如井矿、核电厂等，工作人员可以通过它来实施安全监测。也可以用在交通领域作为车辆监控的有力工具。此外和还可以在工业自动化生产线等诸多领域，英特尔正在对工厂中的一个无线网络进行测试，该网络由40台机器上的210个传感器组成，这样组成的监控系统将可以大大改善工厂的运作条件。它可以大幅降低检查设备的成本，同时由于可以提前发现问题，因此将能够缩短停机时间，提高效率，并延长设备的使用时间。尽管无线传感器技术仍处于初步应用阶段，但已经展示出了非凡的应用价值，相信随着相关技术的发展和推进，一定会得到更大的应用。