面向物联网的无线传感网络综述

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❷ 无线传感网络的发展

这个问题的范围有点大。
简而言之，无线传感器网络（wireless sensor network，wsn）作为物联网（internet of thing,IOT）的重要组成部分，目前在智能家居、精准农业、林业监测、军事、智能建筑、智能交通等领域都在逐渐展开应用。能被传感器sensor感知的物理参量（温度、湿度、震动、加速度、二氧化碳浓度...），包括video、image、audio等多媒体数据，通过wsn节点的自组网，远程采集、传输至监控端。

目前制约wsn普及的因素主要有：能耗（通常wsn节点较小，2节电池供电）、传输范围（射频芯片cc2430，我们做实验，在150m左右，信号已经很差），还有最重要的，硬件成本。

wsn特别适合：无人监守、不适合人去的地方（如山体滑坡监测等、煤矿瓦斯浓度监测...等）

以上文字原创。只是简要回答你的问题，因为问题范围有点大。

❸ 无线传感器网络通信协议的目录

第1章 无线传感器网络概述
1.1 引言
1.2 无线传感器网络介绍
1.2.1 无线传感器网络体系结构
1.2.2 无线传感器网络的特点和关键技术
1.2.3 无线传感器网络的应用
1.3 无线传感器网络路由算法
1.3.1 无线传感器网络路由算法研究的主要思路
1.3.2 无线传感器网络路由算法的分类
1.3.3 无线传感器网络QoS路由算法研究的基本思想
1.3.4 无线传感器网络QoS路由算法研究的分类
1.3.5 平面路由的主流算法
1.3.6 分簇路由的主流算法
1.4 ZigBee技术
1.4.1 ZigBee技术的特点
1.4.2 ZigBee协议框架
1.4.3 ZigBee的网络拓扑结构
1.5 无线传感器安全研究
1.5.1 无线传感器网络的安全需求
1.5.2 无线传感器网络安全的研究进展
1.5.3 无线传感器网络安全的研究方向
1.6 水下传感器网络
1.7 无线传感器网络定位
1.7.1 存在的问题
1.7.2 性能评价
1.7.3 基于测距的定位方法
1.7.4 非测距定位算法
1.7.5 移动节点定位
第2章 无线传感器网络的分布式能量有效非均匀成簇算法
2.1 引言
2.2 相关研究工作
2.2.1 单跳成簇算法
2.2.2 多跳成簇算法
2.3 DEEUC成簇路由算法
2.3.1 网络模型
2.3.2 DEEUC成簇算法
2.3.3 候选簇头的产生
2.3.4 估计平均能量
2.3.5 最终簇头的产生
2.3.6 平衡簇头区节点能量
2.3.7 算法分析
2.4 仿真和分析
2.5 结论及下一步工作
参考文献
第3章 无线传感器网络分簇多跳能量均衡路由算法
3.1 无线传输能量模型
3.2 无线传感器网络路由策略研究
3.2.1 平面路由
3.2.2 单跳分簇路由算法研究
3.2.3 多跳层次路由算法研究
3.3 LEACH-L算法
3.3.1 LEACH-L的改进思路
3.3.2 LEACH-L算法模型
3.3.3 LEACH-L描述
3.4 LEACH-L的分析
3.5 实验仿真
3.5.1 评价参数
3.5.2 仿真环境
3.5.3 仿真结果
3.6 总结及未来的工作
3.6.1 总结
3.6.2 未来的工作
参考文献
第4章 基于生成树的无线传感器网络分簇通信协议
4.1 引言
4.2 无线传输能量模型
4.3 基于时间延迟机制的分簇算法（CHTD）
4.3.1 CHTD的改进思路
4.3.2 CHTD簇头的产生
4.3.3 CHTD簇头数目的确定
4.3.4 CHTD最优簇半径
4.3.5 CHTD描述
4.3.6 CHTD的特性
4.4 CHTD簇数据传输研究
4.4.1 引言
4.4.2 改进的CHTD算法（CHTD-M）
4.4.3 CHTD-M的分析
4.5 仿真分析
4.5.1 生命周期
4.5.2 接收数据包量
4.5.3 能量消耗
4.5.4 负载均衡
4.6 总结及未来的工作
4.6.1 总结
4.6.2 未来的工作
参考文献
第5章 基于自适应蚁群系统的传感器网络QoS路由算法
5.1 引言
5.2 蚁群算法
5.3 APAS算法的信息素自适应机制
5.4 APAS算法的挥发系数自适应机制
5.5 APAS算法的QoS改进参数
5.6 APAS算法的信息素分发机制
5.7 APAS算法的定向广播机制
5.8 仿真实验及结果分析
5.8.1 仿真环境
5.8.2 仿真结果及分析
5.9 总结及未来的工作
5.9.1 总结
5.9.2 未来的工作
参考文献
第6章 无线传感器网络簇头选择算法
6.1 引言
6.2 LEACH NEW算法
6.2.1 网络模型
6.2.2 LEACH NEW簇头选择机制
6.2.3 簇的生成
6.2.4 簇头间多跳路径的建立
6.3 仿真实现
6.4 结论及未来的工作
参考文献
第7章 水下无线传感网络中基于向量的低延迟转发协议
7.1 引言
7.2 相关工作
7.3 网络模型
7.3.1 问题的数学描述
7.3.2 网络模型
7.4 基于向量的低延迟转发协议
7.4.1 基于向量转发协议的分析
7.4.2 基于向量的低延迟转发算法
7.5 仿真实验
7.5.1 仿真环境
7.5.2 仿真分析
7.6 总结
参考文献
第8章 无线传感器网络数据融合算法研究
8.1 引言
8.2 节能路由算法
8.2.1 平面式路由算法
8.2.2 层状式路由算法
8.3 数据融合模型
8.3.1 数据融合系统
8.3.2 LEACH簇头选择算法
8.3.3 簇内融合路径
8.3.4 环境设定和能耗公式
8.4 数据融合仿真
8.4.1 仿真分析
8.4.2 仿真结果分析
8.5 结论
参考文献
第9章 无线传感器网络相关技术
9.1 超宽带技术
9.1.1 系统结构的实现比较简单
9.1.2 空间传输容量大
9.1.3 多径分辨能力强
9.1.4 安全性高
9.1.5 定位精确
9.2 物联网技术
9.2.1 物联网原理
9.2.2 物联网的背景与前景
9.3 云计算技术
9.3.1 SaaS软件即服务
9.3.2 公用/效用计算
9.3.3 云计算领域的Web服务
9.4 认知无线电技术
9.4.1 传统的Ad-hoc方式中无线传感器网络的不足
9.4.2 在ZigBee无线传感器网络中的应用
参考文献
第10章 无线传感器网络应用
10.1 军事应用
10.2 农业应用
10.3 环保监测
10.4 建筑应用
10.5 医疗监护
10.6 工业应用
10.6.1 工业安全
10.6.2 先进制造
10.6.3 交通控制管理
10.6.4 仓储物流管理
10.7 空间、海洋探索
10.8 智能家居应用

❹ 物联网建筑能耗监测系统的无线传感网技术的能耗监测设计

建筑节能运行和改造需建立在获取照明、消防、空调等建筑用能信息的基础之上，在接收到数据进行分析之前，各类用能数据的传输是一个关键问题。现阶段主要采用综合布线进行传输，此方式在建筑内布设大量线缆，存在施工复杂、代价高、影响建筑内部美观等缺点，这是有线传输方式固有缺陷所决定的，而采用无线传输方式则能有效克服。相较于CDMA、GPRS、WLAN等传统的无线传输方式，作为物联网基础组成的WSN(wireless sensor network，无线传感网)技术更适合于建筑用能信息传输的应用 。
WSN技术是一种全新的无线网络通讯技术，也是物联网的主要技术之一。它由末端节点设备、路由设备和网关设备组成，末端节点设备负责信息采集和自动控制，路由设备负责组网和通讯，网关设备负责与管理中心或外网连接。无线传感网具有自组网、自路由、自恢复的功能和低功耗、低带宽、低成本的特点，能够实现多业务平台的双向数据传输，非常适合于自动控制和远程监控领域。 建筑能耗监测平台的组网总体结构图，在系统的数据采集端采用WSN技术进行组网。整个WSN网络由若干个终端采集器以及一个汇聚采集器构成。通常将WSN的终端采集器称为采集节点，将汇聚采集器成为汇聚节点。采集节点负责数据的采集和传送，以及根据汇聚节点的控制命令设置相应的工作模式等;汇聚节点是网络的中心，起到协调器和网关节点的作用，汇聚节点负责整个区域网络的维护与数据的汇集，再将数据通过Internet/GSM/CDMA上传到上级数据中心或中转站。系统最大特点就是基于WSN技术进行信息采集，利用WSN节点与电表等与用能设备连接，通过无线自组网方式自动采集分散在各处的电、水、气、冷热量等实时数据，使用户随时监测现场耗能设备的运行数据，为今后实施节能反馈控制系统的研发提供基础，以达到优化能源供应、提高能源管理水平、提高能源利用效益、减少能源损耗、节约能源成本的目的。
基于WSN技术的建筑能耗监测系统属于WSN与节能的交叉领域，以WSN和计算机信息处理为技术核心，建设先进、功能强大的信息采集处理平台。该系统适用于各种既有和新建建筑，系统组网方便，不占空间，无需综合布线施工，项目实施快速方便。
在各种无线传感网技术中，ZigBee的自组网能力以及高容量特性使其非常适合建筑能耗监测系统的应用，在节点分散、数量众多、低速率传输的能耗监测采集端建设中，有明显的优势，是当前最适合建筑能耗监测系统数据传输的技术。
除了组网方便、安全、可靠，ZigBee还有低传输速率、低功耗、高容量、低成本等特点。ZigBee非常适合有大量终端设备的网络，如能耗监测、楼宇自动化等场合。 1）内网组网灵活，可随时增加或减少传感节点；
2）无需综合布线，减少工程量与布线成本、提高安装速度；
3）与多种通信主干网融合，方便用户实现远程监控；
4）WSN端机体积小、功耗低，价格低；
5）根据WSN协议自动组成通讯内部网络；
6）系统易于维护，任意节点的故障不会影响系统工作；
7）具有本地数据存储功能，确保数据完整性；
8）减少建立建筑能耗及环境监测系统所带来的施工量以及综合布线对环境的影响，减少投资和工期，特别适用于既有建筑和设施。 如果用户已有电表、水表等，且带有485口，则可直接接入采集器，如已有仪表不支持485口，则需要改造和更换设备。每户的总表最后统一为带485口的多功能表，外接带无线传感模块的采集器，可以每15分钟上送一次电量、电压、电流、功率因素等数据。数据采集频率可根据具体需要灵活设置，数据采集频率可在15分钟/次到1小时/次之间调整。
设备改造原则：在一定投资成本和不改动已有配电线路前提下，以最大程度地获得能耗公示需求数据为目标，在既有配电支路上无拆换、无干扰方式安装。

❺ 无线传感器网络与互联网的区别主要体现在哪些方面

无线传感器网络与互联网的区别主要体现在包含层次和识别方式上的不同。

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。

互联网是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络。

以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。

无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。

❻ 物联网无线传感器网络的应用领域有哪些

主要特点

大规模

为了获取精确信息，在监测区域通常部署大量传感器节点，可能达到成千上万，甚至更多。传感器网络的大规模性包括两方面的含义：一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内，如在原始大森林采用传感器网络进行森林防火和环境监测，需要部署大量的传感器节点；另一方面，传感器节点部署很密集，在面积较小的空间内，密集部署了大量的传感器节点。

传感器网络的大规模性具有如下优点：通过不同空间视角获得的信息具有更大的信噪比；通过分布式处理大量的采集信息能够提高监测的精确度，降低对单个节点传感器的精度要求；大量冗余节点的存在，使得系统具有很强的容错性能；大量节点能够增大覆盖的监测区域，减少洞穴或者盲区。

自组织

在传感器网络应用中，通常情况下传感器节点被放置在没有基础结构的地方，传感器节点的位置不能预先精确设定，节点之间的相互邻居关系预先也不知道，如通过飞机播撒大量传感器节点到面积广阔的原始森林中，或随意放置到人不可到达或危险的区域。这样就要求传感器节点具有自组织的能力，能够自动进行配置和管理，通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。

在传感器网络使用过程中，部分传感器节点由于能量耗尽或环境因素造成失效，也有一些节点为了弥补失效节点、增加监测精度而补充到网络中，这样在传感器网络中的节点个数就动态地增加或减少，从而使网络的拓扑结构随之动态地变化。传感器网络的自组织性要能够适应这种网络拓扑结构的动态变化。

动态性

传感器网络的拓扑结构可能因为下列因素而改变：①环境因素或电能耗尽造成的传感器节点故障或失效；②环境条件变化可能造成无线通信链路带宽变化，甚至时断时通；③传感器网络的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性；④新节点的加入。这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化，具有动态的系统可重构性。

可靠性

WSN特别适合部署在恶劣环境或人类不宜到达的区域，节点可能工作在露天环境中，遭受日晒、风吹、雨淋，甚至遭到人或动物的破坏。传感器节点往往采用随机部署，如通过飞机撒播或发射炮弹到指定区域进行部署。这些都要求传感器节点非常坚固，不易损坏，适应各种恶劣环境条件。