無線感測器網路的應用論文

『壹』 無線區域網的技術與應用論文 (需要資料)

說明：

1.802.11、802.11b、802.11g都工作在2.4GHz的ISM（工業、科學、醫療）公共頻段，無需向無委申請；而802.11a工作在5GHz頻段，該頻段目前暫不開放，需要申請。

2.802.11a和802.11g物理層速率最高都可達54Mbps，傳輸層速率最高也可達25Mbps，但穩定性有待進一步改善，且成本也較高。而802.11b最高速率可達11Mbps，因為起步較早，技術較為成熟，成本也不高，將是未來最有前途的無線區域網標准，下面重點介紹802.11b標准。

二、IEEE 802.11b無線網路標准

1． 無線區域網的物理層

無線區域網同傳統有線區域網的區別，表現在物理層上就是無線區域網一般用無線電作為傳輸介質，而不是傳統的電纜。對於IEEE 802.11b無線區域網，有三種可選物理層：跳頻擴頻（FHSS）物理層、直接序列擴頻（DSSS）物理層和紅外線（IR）物理層。物理層的選擇取決於實際應用的要求。跳頻擴頻和直接序列擴頻是通信技術中兩種常用的擴展頻譜技術，用以提高無線信道的利用率和數據通信的安全性。目前大多數基於IEEE 802.11b的無線區域網產品的物理層介質工作在2.4000～2.4835GHz的無線射頻頻段（ISM頻段），採用直接序列擴展頻譜技術以提供高達11Mbps的數據傳輸速率。

2． 無線區域網的MAC協議

原則上講，無線區域網的MAC協議和有線區域網的MAC協議並無本質上的區別。然而，由於無線傳輸媒體固有的特性以及移動性的影響，無線區域網的MAC協議不能沿用原有的區域網協議。例如，IEEE 802.3的MAC層採用CSMA/CD來使各個不同的站點共享同一物理信道。而實現CSMA/CD的一個重要前提是，各站點能夠非常容易地實現沖突檢測功能。在有線區域網（如乙太網）的情況下，可根據檢測電纜線上直流分量的變化容易地實現沖突檢測。然而在使用無線傳輸媒體時，由於以下的原因，很難實現沖突檢測。

1） 沖突檢測的能力要求各站能同時發送（發送自己的信號）和接收（決定其他站的傳輸是否干擾自己的傳輸），這將增加信道的花費。

2） 更重要的是，由於隱藏終端問題的存在，即使一個站有沖突檢測的能力，並已經在發送時檢測到沖突，在接收端仍然會有沖突發生。

鑒於以上原因，無線區域網協議標准IEEE 802.11b採用了一種具有沖突避免的載波監聽多路訪問（CSMA/CA）協議實現無線信道的共享。

一種簡單的CSMA/CA可實現如下：在數據包傳輸之前，無線設備將先進行監聽，看是否有其他無線設備正在傳輸。若傳輸正在進行，該設備將等待一段隨機決定的時間，然後再監聽，若沒有其他設備正在使用介質，該設備開始傳輸數據；因為很有可能在一個設備傳輸數據的同時，另一個設備也開始傳輸數據，為了避免此類沖突造成的數據丟失，接收設備檢測所收到的分組的CRC，如果正確，則向發送設備傳輸一個確認信息（acknowledgement）以指示沒有沖突發生。否則，發送設備將重復上述CSMA/CA過程。

為了使兩個無線設備同時進行傳輸（這將導致沖突）的可能性減到最小，802.11設計者使用稱為發送請求/清除以發送（RTS/CTS）的機制。例如：若數據到達無線節點指定的無線訪問點（AP），該AP將給那個無線節點發送一個RTS幀，請求一定量的時間向它傳輸數據，無線節點將用CTS幀進行回應，表示它將阻止任何其他的通信，直到AP發送完數據為止。其他無線節點也能聽到正在發生的數據傳輸，並把它們的傳輸延遲到那段時間之後。在這種方式下，數據在節點之間進行傳遞時，由設備導致的在介質上產生沖突的可能性最小。這種傳輸機制同時解決了無線區域網中的隱藏終端問題。

為了確保數據在傳輸中不丟失，CSMA/CA還引入了確認（ACK）機制，接收者在收到數據後，向發送單元發一個確認通知ACK。若發送者沒有收到ACK，表明數據丟失，將再次傳輸該數據。

3． 無線區域網實時性性能分析

IEEE 802.11b無線區域網標准在媒體訪問控制層採用CSMA/CA協議以實現無線信道的共享。在網路負荷較輕的情況下，發生沖突的機會很少，再加上一些無線網路產品採取了一些附加的措施，甚至可以完全避免沖突的發生。如Wi-LAN的無線產品AWE 120-24無線網路橋接器利用動態時間分配輪詢的方式：當有多個無線遠端設備要與基站通信時，基站會根據遠端站的ID依次詢問各個遠端站是否有數據要發送，如果有數據要發送，就給其分配時間片，如果沒有，則會繼續向下詢問，周而復始。這里的所謂動態輪詢是指用戶可以設置基站的輪詢方式，對於非活動站減少對其詢問的次數，這樣可以保證時間片不會被浪費。動態時間分配輪詢技術完全避免了沖突的發生，可以獲得比CSMA/CA更好的實時性。這使得無線技術在工業控制網路中的應用成為可能。

三、基於無線技術的網路化智能感測器介紹

計算機網路技術、無線技術以及智能感測器技術的結合，產生了「基於無線技術的網路化智能感測器」的全新概念。這種智能感測器集成了數據採集、數據處理和無線網路介面模塊，無線網路介面模塊底層網路介面（硬體介面）採用基於IEEE 802.11b的網路介面晶元，高層網路介面（軟體介面）採用TCP/IP協議，把TCP/IP協議作為一種嵌入式應用，即把TCP/IP協議固化到智能感測器的ROM中，使得現場數據的收發都以TCP/IP協議進行。這種基於無線技術的網路化智能感測器使得工業現場的數據能夠通過無線鏈路直接在網路上傳輸、發布和共享。

無線區域網可以在普通區域網基礎上通過無線Hub、無線接入站(AP)、無線網橋、無線Modem及無線網卡等來實現。

在工業自動化領域，有成千上萬的感應器，檢測器，計算機，PLC，讀卡器等設備，需要互相連接形成一個控制網路，通常這些設備提供的通信介面是RS- 232或RS-485。無線區域網設備使用隔離型信號轉換器，將工業設備的RS-232串口信號與無線區域網及乙太網絡信號相互轉換，符合無線區域網IEEE802.11b和乙太網絡IEEE 802.3標准，支持標準的TCP/IP網路通信協議，有效的擴展了工業設備的聯網通信能力。

四、無線區域網在工業控制網路中的應用

工業控制系統的網路化為無線技術在工業控制系統中的應用提供了基礎和可能。近幾年很多研究人員也展開了這方面的研究工作。中國科學院沈陽自動化所的曾鵬等人以FF（現場匯流排基金會）頒布的FFHSE（高速乙太網）為藍本，結合無線乙太網標准IEEE802.11b，構造了現場級無線通信協議棧。該協議棧保持了基金會現場匯流排的通信模型，能夠完成無線設備間的時間同步和實時通信。韓國釜山國立大學的Kyung Chang Lee等人設計了協議轉換模型，實現了Profibus－DP網路和IEEE802.11無線區域網的互連。Mario Alves等人對基於廣播方式的現場匯流排／無線網路的混合網路報文傳送延遲時間進行了估算。C．Koulamas等人研究了Profibus現場匯流排與基於IEEE802.11b的DSSS物理層相結合的性能。

除了在理論上的研究工作外，在一些工業控制網路中，無線通信技術已獲得了應用。如美國羅克威爾公司在基於DeviceNet、Control－net、Ethernet／IP的三層控制網路體系中，加入了無線乙太網部分，可以實現無線通信。德國西門子公司在基於Profibus－DP、Profinet的控制網路中結合無線乙太網技術，使控制網路具有了無線通信功能。由於無線網路無可比擬的優越性，它可以免去大量的線路連接，節省系統的構建費用和維護成本，還可以滿足一些特殊場合的需要，與此同時，大大增強了系統構成的靈活性。加之無線通信技術自身的不斷改進，無線通信技術在工業控制領域中必將具有廣闊的發展空間和應用前景。

五、無線技術在工控網路中的應用方案及使用設備

1.無線工業控制的方法

通過使用基於無線技術的網路化智能感測器，結合目前市場上出現的各種基於IEEE 802.11b的無線區域網網橋，就可以實現無線區域網技術在工業控制網路中的一種應用方案。無線區域網網橋用作無線訪問點（AP），基於無線技術的網路化智能感測器採集現場數據、處理，並以TCP/IP協議對數據進行打包，通過無線鏈路發送到AP，由於無線鏈路和有線乙太網高層均採用TCP/IP協議，且低層協議對高層協議是透明的，就實現了無線網路和有線網路的無縫連接。通過Internet，就可以實現遠程監控。

2．無線設備的選擇

要實現無線網路，需要選擇的設備一般為兩種。一種為無線區域網網橋，可將多個無線站點連入已有的區域網之中；另一種為無線通訊裝置，例如無線網卡、無線Modem等。下面介紹一下研華公司的無線裝置。

A．WLAN-9200系列11Mbps工業無線區域網接入器

WLAN-9200是一款用於室外的增強11Mbps無線區域網網橋。它能夠在無須任何物理布線的情況下，將多個遠程站連接到區域網中。

『貳』 無線感測器網路的特點與應用

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。

『叄』 求感測器畢業論文前言、摘要！

摘要:本文簡述了無線感測器網路的定義、組成及特點，並結合其特點介紹了無線感測器網路在各行各業廣泛的應用價值和未來發展前景以及目前存在的技術問題。 關鍵詞:無線感測器網路；組成；應用；發展 科技發展的腳步越來越快，人類已經置身於信息時代。而作為信息獲取最重要和最基本的技術——感測器技術，也得到了極大的發展。感測器信息獲取技術已經從過去的單一化漸漸向集成化、微型化和網路化方向發展，並將會帶來一場信息革命。具有感知能力、計算能力和通信能力的無線感測器網路（WSN, wireless sensor networks）綜合了感測器技術、嵌人式計算技術、分布式信息處理技術和通信技術，能夠協作地實時監測、感知和採集網路分布區域內的各種環境或監測對象的信息，並對這些信息進行處理，獲得詳盡而准確的信息，傳送到需要這些信息的用戶。 由於WSN的巨大應用價值，它已經引起了世界許多國家的軍事部門、工業界和學術界的廣泛關注，被廣泛地應用於軍事，工業過程式控制制、國家安全、環境監測等領域。 無線感測器網路綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等多種領域，是當前計算機網路研究的熱點。 一、發展概述 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器網路雛形，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，並通過與感測控制器的相聯，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，具有非常廣泛的應用前景，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。發達國家如美國，非常重視無線感測器網路的發展，IEEE正在努力推進無線感測器網路的應用和發展，波士頓大學（Boston University）還於最近創辦了感測器網路協會（Sensor Network Consortium），期望能促進感測器聯網技術開發。美國的《技術評論》雜志在論述未來新興十大技術時，更是將無線感測器網路列為第一項未來新興技術，《商業周刊》預測的未來四大新技術中，無線感測器網路也列入其中。可以預計，無線感測器網路的廣泛是一種必然趨勢，它的出現將會給人類社會帶來極大的變革。 二、無線感測器網路的定義和特點 無線感測器網路可以看成是由數據獲取網路、數據分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、數據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。 無線感測器網路操作系統Tiny0S141的研製者，Jason Hill博士把WSN定義為： Sensing＋CPU＋Radio＝Thousands of potential application 哈爾濱工業大學的李建中教授將WSN定義為：WSN是由一組感測器節點以自組織的方式構成的有線或無線網路，其目的是協作地感知、採集和處理網路覆蓋的地理區域中感知對象的信息，並發布給觀察者。從硬體上看，WSN節 點主要由數據採集單元、數據處理單元、無線數據收發單元以及小型電池單元組成，通常尺寸很小，具有低成本、低功耗、多功能等特點；從軟體上看，它藉助於節點中內置感測器有效探測所處區域的溫度、濕度、光強度、壓力等環境參數以及待測對象的電壓、電流等物理參數，並通過無線網路將探測信息傳送到數據匯聚中心 進行處理、分析和轉發。
原文出自： http://www.3qlw.com/gongxue/tongxinxue/2010-07-22/1420.html

『肆』 無線感測器應用，科技讓生活五彩斑斕

現代科技飛速發展，科技更新換代帶來的信息更是強大的，而無線感測器能夠採集設備的數字信號通過無線感測器網路傳輸到監控中心的無線網關，然後直接送入計算機，最後進行分析處理。無線感測器網路是現在常見的，能夠收集到具有感測器節點組成的無線感測器網路的各類信息。無線感測器的應用廣泛且應用實例頗多，下面介紹一下無線網路感測器的應用實例。

橋梁健康檢測及監測

橋梁結構健康監測(SHM)是一種基於感測器的主動防禦型方法，可以彌補目前安全性能十分重要的結構中，把感測器網路安置到橋梁、建築和飛機中，利用感測器進行SHM是一種可靠且不昂貴的做法，可以在第一時間檢測到缺陷的形成。這種網路可以提早向維修人員報告在關鍵結構中出現的缺陷，從而避免災難性事故。

糧倉溫濕度監測

無線感測器網路技術在糧庫糧倉溫度濕度監測領域應用最為普遍，這是由於糧庫糧倉溫度濕度的測點多，分布廣，使用縱橫交錯的信號線會降低防火安全系數，應用無線感測器網路技術具有低功耗，低成本，布線簡單，安裝方便，易於組網，便於管理維護等特點。

混凝土澆灌溫度監測

在混凝土施工過程中，將數字溫度感測器裝入導熱良好的金屬套管內，可保證感測器對混凝土溫度變化作出迅速的反應。每個溫度監測金屬管接入一個無線溫度節點，整個現場的無線溫度節點通過無線網路傳輸到施工監控中心，不需要在施工現場布放長電纜，安裝布放方便，能夠有效解決溫度測量點因為施工人員損壞電纜造成的成活率較低的問題.

地震監測

通過使用由大量互連的微型感測器節點組成的感測器網路，可以對不同環境進行不間斷的高精度數據搜集。採用低功耗的無線通信模塊和無線通信協議可以使感測器網路的生命期延續很長時間。保證了感測器網路的實用性。

無線感測器網路相對於傳統的網路，其最明顯的特色可以用六個字來概括即：「自組織，自癒合」。這些特點使得無線感測器網路能夠適應復雜多變的環境，去監測人力難以到達的惡劣環境地區。BEETECH無線感測器網路節點體積小巧,不需現場拉線供電，非常方便在應急情況下進行靈活部署監測並預測地質災害的發生情況。

建築物振動檢測

建築物懸臂部分不會因為旁邊公路及地鐵交通所引發的振動而超過舒適度的要求;通過現場測量，收集數據以驗證由公路及地鐵交通所引發的振動與主樓懸臂振動之相互關系;同時，通過模態分析得到主樓結構在小振幅脈動振動工況下前幾階振動模態的阻尼比，為將來進行結構的小振幅動力分析提供關鍵數據

無線感測器的應用實例頗多，而且無線感測器的應用范圍廣泛，在現代的城市建設等重要領域都發揮著至關重要的作用。無線感測器的應用，我們也能看出來現在科技的進步對人們現代化的生活是有深刻的影響的，科技能夠讓人們的生活更加便利，更加能夠了解信息的更新。以上就是小兔介紹的無線網路的應用，希望能夠對您有所幫助。

『伍』 無線感測器網路的特點及關鍵技術

無線感測器網路的特點及關鍵技術

無線感測器網路被普遍認為是二十一世紀最重要的技術之一，是目前計算機網路、無線通信和微電子技術等領域的研究熱點。下面我為大家搜索整理了關於無線感測器網路的特點及關鍵技術，歡迎參考閱讀！

一、無線感測器網路的特點

與其他類型的無線網路相比，感測器網路有著鮮明的特徵。其主要特點可以歸納如下：

（一）感測器節點能量有限。當前感測器通常由內置的電池提供能量，由於體積受限，因而其攜帶的能量非常有限。如何使感測器節點有限的能量得到高效的利用，延長網路生存周期，這是感測器網路面臨的首要挑戰。

（二）通信能力有限。無線通信消耗的能量與通信距離的關系為E=kdn。其中，參數n的取值為2≤n≤4，n的取值與許多因素有關。但是不管n具體的取值，n的取值范圍一旦確定，就表明，無線通信的能耗是隨著距離的增加而更加急劇地增加的。因此，在滿足網路連通性的要求下，應盡量採用多跳通信，減少單跳通信的距離。通常，感測器節點的通信范圍在100m內。

（三）計算、存儲和有限。一方面為了滿足部署的要求，感測器節點往往體積小；另一方面出於成本控制的目的`，節點的價格低廉。這些因素限制了節點的硬體資源，從而影響到它的計算、存儲和通信能力。

（四）節點數量多，密度高，覆蓋面積廣。為了能夠全面准確的監測目標，往往會將成千上萬的感測器節點部署在地理面積很大的區域內，而且節點密度會比較大，甚至在一些小范圍內採用密集部署的方式。這樣的部署方式，可以讓網路獲得全面的數據，提高信息的可靠性和准確性。

（五）自組織。感測器網路部署的區域往往沒有基礎設施，需要依靠感測器節點協同工作，以自組織的方式進行網路的配置和管理。

（六）拓撲結構動態變化。感測器網路的拓撲結構通常是動態變化的，例如部分節點故障或電量耗盡退出網路，有新的節點被部署並加入網路，為節約能量節點在工作和休眠狀態間進行切換，周圍環境的改變造成了無線通信鏈路的變化，以及感測器節點的移動等都會導致感測器網路拓撲結構發生變化。

（七）感知數據量巨大。感測器網路節點部署范圍大、數量多，且網路中的每個感測器通常都產生較大的流式數據並具有實時性，因此網路中往往存在數量巨大的實時數據流。受感測器節點計算、存儲和帶寬等資源的限制，需要有效的分布式數據流管理、查詢、分析和挖掘方法來對這些數據流進行處理。

（八）以數據為中心。對於感測器網路的用戶而言，他們感興趣的是獲取關於特定監測目標的真實可靠的數據。在使用感測器網路時，用戶直接使用其關注的事件作為任務提交給網路，而不是去訪問具有某個或某些地址標識的節點。感測器網路中的查詢、感知、傳輸都是以數據為中心展開的。

（九）感測器節點容易失效。由於感測器網路應用環境的特殊性以及能量等資源受限的原因，感測器節點失效（如電池能量耗盡等）的概率遠大於傳統無線網路節點。因此，需要研究如何提高數據的生存能力、增強網路的健壯性和容錯性以保證部分感測器節點的損壞不會影響到全局任務的完成。此外，對於部署在事故和自然災害易發區域的無線感測器網路，還需要進一步研究當事故和災害導致大部分感測器節點失效時如何最大限度地將網路中的數據保存下來，以提供給災害救援和事故原因分析等使用。

二、關鍵技術

無線感測器網路作為當今信息領域的研究熱點，設計多學科交叉的研究領域，有非常多的關鍵技術有待研究和發現，下面列舉若干。

（一）網路拓撲控制。通過拓撲控制自動生成良好的拓撲結構，能夠提高路由協議和MAC協議的效率，可為數據融合、時間同步和目標定位等多方面奠定基礎，有利於節省能量，延長網路生存周期。所以拓撲控制是無線感測器網路研究的核心技術之一。目前，拓撲控制主要研究的問題是在滿足網路連通度的前提下，通過功率控制或骨幹網節點的選擇，剔除節點之間不必要的通信鏈路，生成一個高效的數據轉發網路拓撲結構。

（二）介質訪問控制（MAC）協議。在無線感測器網路中，MAC協議決定無線信道的使用方式，在感測器節點之間分配有限的無線通信資源，用來構建感測器網路系統的底層基礎結構。MAC協議處於感測器網路協議的底層部分，對感測器網路的性能有較大影響，是保證無線感測器網路高效通信的關鍵網路協議之一。感測器網路的強大功能是由眾多節點協作實現的。多點通信在局部范圍需要MAC協議協調其間的無線信道分配，在整個網路范圍內需要路由協議選擇通信路徑。

在設計MAC協議時，需要著重考慮以下幾個方面：

（1）節省能量。感測器網路的節點一般是以干電池、紐扣電池等提供能量，能量有限。

（2）可擴展性。無線感測器網路的拓撲結構具有動態性。所以MAC協議也應具有可擴展性，以適應這種動態變化的拓撲結構。

（3）網路效率。網路效率包括網路的公平性、實時性、網路吞吐量以及帶寬利用率等。

（三）路由協議。感測器網路路由協議的主要任務是在感測器節點和Sink節點之間建立路由以可靠地傳遞數據。由於感測器網路與具體應用之間存在較高的相關性，要設計一種通用的、能滿足各種應用需求的路由協議是困難的，因而人們研究並提出了許多路由方案。

（四）定位技術。位置信息是感測器節點採集數據中不可或缺的一部分，沒有位置信息的監測消息可能毫無意義。節點定位是確定感測器的每個節點的相對位置或絕對位置。節點定位分為集中定位方式和分布定位方式。定位機制也必須要滿足自組織性，魯棒性，能量高效和分布式計算等要求。

（五）數據融合。感測器網路為了有效的節省能量，可以在感測器節點收集數據的過程中，利用本地計算和存儲能力將數據進行融合，取出冗餘信息，從而達到節省能量的目的。

（六）安全技術。安全問題是無線感測器網路的重要問題。由於採用的是無線傳輸信道，網路存在偷聽、惡意路由、消息篡改等安全問題。同時，網路的有限能量和有限處理、存儲能力兩個特點使安全問題的解決更加復雜化了。

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『陸』 工業自動化領域中的無線技術

工業自動化領域中的無線技術

導語：一定條件下，在工業自動化方面，其要求對數據進行精確的定位。在測量方面，特別是在底下探測方面，具有十分廣闊的發展前景。以下是我為大家整理的工業自動化領域中的無線技術論文範文，希望大家喜歡，更多內容請瀏覽(www.oh100.com/bylw)。

【摘要】筆者概述了工業自動化領域中的無線技術方法及特徵，並探討了UWB無線通信技術在工業自動化領域中的運用效果及發展的新趨勢，對指導工業自動化領域中的無線技術具有一定的參與價值。

【關鍵詞】工業自動化，領域，無線技術

一、前言

幾年來，我國工業自動化領域中的無線技術取得了飛速發展，但依然存在一些問題和不足需要改進，筆者對工業自動化領域中的無線技術存在的主要問題進行分析，對工業自動化領域中的無線技術創新策略進行研究，對加快工業自動化推進的步伐，具有十分重要的意義。

二、Z igbee技術特徵

Z igbee是一項近距離、低復雜度、低功耗、低數據速率、低成本的雙向無線通信技術, 在一定情況下，主要適用於自動控制與遠程式控制制領域, 是為滿足小型廉價設備的無線聯網與控制而制定的。Z igbee是 IEEE 802.15. 4技術的商業名子。與此同時，這項技術的核心協議由 2005年 12月成立的 IEEE 802. 15. 4工作組研究制定的, 但是，高層應用、互聯互通測試與市場推廣由 Zigbee聯盟負責。接著研究的問題是Z igbee聯盟成立時間是 2001年 9月, 現在包括英國Invensys公司、日本三菱電氣公司、美國摩托羅拉公司等在內的百餘家知名企業。在一定程度上，Z igbee的協議主要是由物理層、數據鏈路層、網路/安全層、應用框架及高層應用規范組成。其中IEEE 802. 15. 4負責物理層與數據鏈路層標准; 據此開始研究Zig-bee聯盟負責網路層與應用層的研發。 Z igbee協議棧如圖 1所示。

Z igbee技術的主要特徵如下:一是功耗低。在低耗電待機條件下, 兩節普通5號干電池才可使用 6 個月以上, 這是 Zigbee支持者所特定的優勢。二是數據傳輸過程中速率低。只有 10~ 250 kb/s,專注於低傳輸應用。三是成本比較低。 Z igbee 數據傳輸速率比較低, 而且協議簡單, 很大程度上降低了成本。為此，預算今年年底一個 Zigbee晶元價格可能降到 3美元。四是網路容量比較大。統計顯示，網路可容納 65536個節點。五是有效范圍比較小。有效覆蓋范圍在10~ 75 m之間, 在一定情況下，要具體根據實際發射功率大小與各種不同的.應用模式確定。六是工作頻段很靈活。在一定程度上，應用的頻段分別為2. 4GH z(全球)、868MH z( 歐洲 ) 與 915 MH z(美國 ) , 都是免執照頻段。七是安全適用。 Z igBee提供了數據完整性檢查與鑒權功能, 採取 AES- 128加密演算法。八是誠信可靠。採用了碰撞預防辦法, 並且，為需要固定帶寬的通信業務預留了專用時隙, 防止發送數據的競爭和沖突。九是時延短。 Z igbee 通信時延與從休眠狀態激活的時延都很短, 設備搜索時間典型值為 30 ms,設備激活時間典型值是 15 m s, 活動設備接入時間是 15ms。在此基礎之上，Z igbee主要應用於數據傳輸速率不高的諸多電子設備之間, 比如：醫療護理 與工控等。其中最典型的應用是自動抄表系統。為此，當前 GPRS/CDMA無線抄表系統成本相對較高, 並且還要向電信運營商支付一定額度的費用, 另一種電力線聯網 ( PLC)技術運行則不夠穩定。據此，比較而言, 運用Z igbee網路的抄表系統由電力局自行建網, 在一定程度下，不需要交納額外的費用, 另外，Z igbee網路超大的容量一般可以滿足覆蓋的需求,因此 Z igbee在無線自動抄表領域具有廣闊的發展前景。與此同時，在井下無線監控、工業環境的溫濕度監測、污水監測、氣體監測上 Zigbee也具有很大的優勢。在特殊條件下，由於感測器與通信技術的發展, 無線感測器網路 (W ireless sensor networks, WSN)的概念已深入人心。 Zigbee在無線感測器網路的運用上有著無法比喻的優勢。在一定程度上，無線感測器網路也是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點構成、經過無線通信方式，並且形成的一個多跳的自組織的網路系統, 為此，具有監測高精度、高容錯性、大覆蓋區域、可遠程監控等諸多優點。WSN 可應用於工業自動化系統、設備故障診斷、惡劣環境下生產過程監控等。同時，無線感測器網路設計的首要目標是能源的高效利用, 也就是說, 在保證正常的監測功能的條件下, 盡可能較少的消耗節點的能量, 同時，延長網路的生命周期。基於這一點, 它和 Z ig-bee的設計目標相符。其次。感測器網路嚴格要求每個節點的成本要盡可能達到最低,並且要求很嚴格。只有這樣, 一個網路才可以擁有較多的節點, 在個別節點無效的條件下，可以迅速的重新規劃確定路由, 從而，不致於使網路癱瘓。第三，Z igbee網路可以同時容納 6.5萬多個節點, 足能保證多源數據的採集。在一定條件下，一個感測器網路通常包涵感測器節點、匯聚節點與管理節點。同時，感測器節點一般由感測器模塊、處理器模塊、無線通信模塊與能量供應模塊四部分組成, 是一個微型的嵌入式系統, 它兼顧傳統網路節點的終端與路由器雙重功能。感測器網路的體系結構見圖 2。

匯聚節點連接感測器網路與外部網路, 達到兩種協議棧之間的通信協議轉換, 在此基礎上，發布管理節點的監測任務, 還要把收集到的數據轉發到外部網路上。為此，用戶通過管理節點對感測器網路實施配置與管理, 發布監測指令以及收集監測數據。同時，針對感測器網路的組成結構, 可以應用 Zigbee節點作整個網路的感測器節點, 並且，在整個監測區域內，組成一個 Zigbee網路, 每個感測器節點內嵌 Zigbee協議棧, 實現基本的 Zigbee網路功能,與此同時，把採集到的數據傳輸給匯聚節點, 還要接受匯聚節點對其下達的任務與命令。在一定程度下，利用一個微處理器 + GPRS模塊作為匯聚節點, 據此，用來連接感測器網路和 GPRS網路, 實現 TCP/UD P等協議, 把數據打包封裝成幀, 在一定條件下，通過 GPRS網路傳遞給主控制室, 並把主控端的命令解封裝, 然後，傳達給感測器節點。在用戶端接一個 GPRS模塊與 PC機伺服器做硬體平台, 軟體包含資料庫等,在這一過程中，對收到的數據進行認真分析, 同時對整個網路進行管理。在特定情況下，Z igbee自身的特點決定了它只能應用在短距低速的條件下, 在工業監測中, 必須注意工作流程，有很多時間需要的是實時的圖像, 這就必須有高速的數據傳輸率, 因而, 在這一點上, Zigbee有著致命的缺點。UWB技術的出現使這種運用需求成為了可能。

三、UWB無線通信技術在工業自動化領域中的運用效果

1. UWB無線通信技術分析。

在特定條件下，UWB無線通信技術是一項採取時間間隔極短的脈，而不用載波的通信方法。同時，具備以下優勢：一是具有很強的抗干擾能力，這主要是這一技術的自身特徵，在一定情況下，此技術的所有頻段和當前我國通信系統，所採取頻段之間各自安好且互不幹擾。在特定情況下，一旦發射信號，它發射的無線電脈沖信號不但很微弱，並且所輸出的功率也相對比較低;二是具有傳輸速率高、能耗低的特徵，和Zigbee相比較，一定情況下，它的傳輸速率比Zigbee要高得多，最高時可能高達幾百兆位元組每秒，並且能耗很低，這主要是由於其發射時不能採用載波，同時，只在脈沖發射時消耗很低的能量;三是具有較高的安全功能，就有線技術相對比而言，不論是安全性或者是穩定性都大於有線通信技術。在一定程度下，基於此技術中融入了跳時擴頻技術方法，因而信息數據接收設備，只有在知道發送端擴頻碼的前提條件下，對發射的數據進行接收，同時，發射功率譜密度較低，通常的信數據接收設備是不會接收的，為此，顯現其安全功能;四是定位優點比較，這主要是由於這樣系統本身具備的良好定位優點，一定條件下，穿透性能很強。因此其具備比較精確的定位性能，精準度能高達10米左右，為此，這也是別的通信技術無法可比的優勢。五是具有較強的多徑分辨功能，和一般無線通信技術比較，一定程度下，它的多徑傳播效應的通信質量與數據的傳輸速度很大程度的增強。

2. UWB無線通信技術在工業自動化領域中的運用。

從UWB無線通信技術用途的起源進行分析，剛開始時主要用在軍事方面的雷達領域，一定條件下，用來開發軍事雷達科技。從2005年3月開始，UWB技術被美國批准可以在非軍事領域運用，從此UWB技術才得到了新的突破，通過科學發明，得到越來越廣泛的應用。從UWB技術進行分析，一定條件下，它說具有的傳輸速率很高，為此，在工業自動化方面具有明顯的優點，得到了廣泛的應用。一定條件下，在工業自動化方面，其要求對數據進行精確的定位。在測量方面，特別是在底下探測方面，具有十分廣闊的發展前景。在一定條件下，這種技術能夠實現實時圖像與聲音的傳輸，這么高精度的數據量傳輸，在當前現有的無線技術中是難以實現的。為此，在這一通信技術的實際運用過程中，要在攝像頭端安裝微型處理器，一定程度下，經過簡單壓縮並處理實時傳輸的圖像數據，就能使數據傳輸速率降到幾十兆位元組每秒，從而，最後利用UWB無線通信技術，將圖像數據傳送到數米開外的中心控制室。

四、結束語

通過對新時期下，通過對Z igbee技術存在的問題分析，進一步明確了Z igbee技術與UWB技術是時下無線通信市場的最流行的技術之一, 是無線網路重要的組成部分,為無線網路管理系統的優化完善奠定了堅實基礎，無線技術具有廣闊的應用發展前景。其有助於提高企業的競爭力和效益。

參考文獻:

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[5]夏春蕾 姜志國 高剪切強度聚氨酯密封膠用底塗劑 化工新材料 2013.03

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『柒』 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

『捌』 無線感測器網路的相關課題論文

1，能量優化，
2， 路由優化
3， 地理定位演算法
4，感測器節能演算法
5， 感測器覆蓋率研究
6，休眠研究。
7。MAC層研究
8，網路信息安全等，。。。。
總之課題很多，看樓主怎麼選了。。。。。

『玖』 物聯網無線感測器網路的應用領域有哪些

主要特點

大規模

為了獲取精確信息，在監測區域通常部署大量感測器節點，可能達到成千上萬，甚至更多。感測器網路的大規模性包括兩方面的含義：一方面是感測器節點分布在很大的地理區域內，如在原始大森林採用感測器網路進行森林防火和環境監測，需要部署大量的感測器節點；另一方面，感測器節點部署很密集，在面積較小的空間內，密集部署了大量的感測器節點。

感測器網路的大規模性具有如下優點：通過不同空間視角獲得的信息具有更大的信噪比；通過分布式處理大量的採集信息能夠提高監測的精確度，降低對單個節點感測器的精度要求；大量冗餘節點的存在，使得系統具有很強的容錯性能；大量節點能夠增大覆蓋的監測區域，減少洞穴或者盲區。

自組織

在感測器網路應用中，通常情況下感測器節點被放置在沒有基礎結構的地方，感測器節點的位置不能預先精確設定，節點之間的相互鄰居關系預先也不知道，如通過飛機播撒大量感測器節點到面積廣闊的原始森林中，或隨意放置到人不可到達或危險的區域。這樣就要求感測器節點具有自組織的能力，能夠自動進行配置和管理，通過拓撲控制機制和網路協議自動形成轉發監測數據的多跳無線網路系統。

在感測器網路使用過程中，部分感測器節點由於能量耗盡或環境因素造成失效，也有一些節點為了彌補失效節點、增加監測精度而補充到網路中，這樣在感測器網路中的節點個數就動態地增加或減少，從而使網路的拓撲結構隨之動態地變化。感測器網路的自組織性要能夠適應這種網路拓撲結構的動態變化。

動態性

感測器網路的拓撲結構可能因為下列因素而改變：①環境因素或電能耗盡造成的感測器節點故障或失效；②環境條件變化可能造成無線通信鏈路帶寬變化，甚至時斷時通；③感測器網路的感測器、感知對象和觀察者這三要素都可能具有移動性；④新節點的加入。這就要求感測器網路系統要能夠適應這種變化，具有動態的系統可重構性。

可靠性

WSN特別適合部署在惡劣環境或人類不宜到達的區域，節點可能工作在露天環境中，遭受日曬、風吹、雨淋，甚至遭到人或動物的破壞。感測器節點往往採用隨機部署，如通過飛機撒播或發射炮彈到指定區域進行部署。這些都要求感測器節點非常堅固，不易損壞，適應各種惡劣環境條件。