無線感測器網路研究熱點

⑴ 無線感測器網路

無線感測器網路(wirelesssensornetwork，WSN)是綜合了感測器技術、嵌入式計算機技術、分布式信息處理技術和無線通信技術，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，並對這些數據進行處理，獲得詳盡而准確的信息。傳送到需要這些信息的用戶。它是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成，通過無線通信方式形成一個多跳的自組織的網路系統。感測器、感知對象和觀察者構成了感測器網路的三要素。
無線感測器網路作為當今信息領域新的研究熱點，涉及到許多學科交叉的研究領域，要解決的關鍵技術很多，比如：網路拓撲控制、網路協議、網路安全、時間同步、定位技術、數據融合、數據管理、無線通信技術等方面，同時還要考慮感測器的電源和節能等問題。
所謂部署問題，就是在一定的區域內，通過適當的策略布置感測器節點以滿足某種特定的需求。優化節點數目和節點分布形式，高效利用有限的感測器網路資源，最大程度地降低網路能耗，均是節點部署時應注意的問題。
目前的研究主要集中在網路的覆蓋問題、連通問題和能耗問題3個方面。
基於節點部署方式的覆蓋：1)確定性覆蓋2)自組織覆蓋
基於網格的覆蓋：1)方形網格2)菱形網格
被監測目標狀態的覆蓋：1)靜態目標覆蓋2)動態目標覆蓋
連通問題可描述為在感測器節點能量有限，感知、通信和計算能力受限的情況下，採用一定的策略(通常設計有效的演算法)在目標區域中部署感測器節點，使得網路中的各個活躍節點之間能夠通過一跳或多跳方式進行通信。連通問題涉及到節點通信距離和通信范圍的概念。連通問題分為兩類：純連通與路由連通。
覆蓋中的節能對於覆蓋問題，通常採用節點集輪換機制來調度節點的活躍／休眠時間。連通中的節能針對連通問題，也可採用節點集輪換機制與調整節點通信距離的方法。而文獻中涉及最多的主要是從節約網路能量和平衡節點剩餘能量的角度進行路由協議的研究。

⑵ 什麼是無線感測技術

科技發展的腳步越來越快，人類已經置身於信息時代。作為信息獲取的一種重要、基本的技術——感測器技術，也得到了極大的發展。無線感測器網路是一種全新的信息獲取和處理技術，感測器節點可以連續不斷地進行數據採集、事件檢測、事件標識、位置監測和節點控制，感測器節點的這些特性和無線連接方式使得無線感測器網路的應用前景非常廣闊，隨著無線感測器網路的深人研究和廣泛應用，無線感測器網路將逐漸深入到人類生活的各個領域。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。
【關鍵詞】：信息時代、感測器技術、無線連接、信息革命
1引言
無線感測器網路(WSN, Wireless Sensor Net-work )綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、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。
無線感測器網路被認為是21世紀最重要的技術之一，它將會對人類未來的生活方式產生深遠影響。本文將先介紹無線感測器網路的概念和特點，再探討WSN在人們生活中的一些應用模型以及在發展中所遇到的一些問題。
2無線感測器網路
2.1無線感測器網路簡介
無線感測器網路（Wireless Sensor Network，WSN）是由許多個功能相同或不同的無線感測器節點通過自組織方式形成的無線網路。每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)以及供電模塊(電池、DC/DC能量轉換器)等組成。節點在網路中可以充當數據採集者、數據中轉站或簇頭節點(cluster-head node)的角色。作為數據採集者，數據採集模塊收集周圍環境的數據(如溫度和濕度)，通過通信路由協議直接或間接將數據傳輸給遠方基站(base station)或匯節點(sink node);作為數據中轉站，節點除了完成採集任務外，還要接收鄰居節點的數據，並將其轉發到距離基站最近的鄰居節點或者直接轉發到基站或匯節點，簇頭節點負責收集該類內所有節點採集的數據，經數據融合後，發送到基站或匯節點。這些感測器節點可以任意地部署在監測區域內，彼此通過無線通信形成一個多跳的、自組織的網路來完成信息採集、數據傳輸和信息處理。無線感測器網路通過節點的數據採集和傳輸，可以在任何時間、任何地點獲取對象的信息，對環境的變化具有很強的魯棒性，因此它具有廣泛的應用前景，可以應用於軍事情報偵察、工業生產過程式控制制、環境監測和保護以及現代化交通管理等領域。
2.2無線感測器網路的節點結構及網路體系結構
網路體系結構是網路的協議分層以及網路協議的集合，是對網路及其部件所應完成功能的定義和描述，對無線感測器網路來說，其網路體系結構不同於傳統的計算機網路和通信網路。網路體系結構由分層的網路通信協議、感測器網路管理以及應用支撐技術三部分組成。
2.2.1 感測器網路節點結構
感測器網路節點的基本組成包括如下4個基本單元：感測單元(由感測器和模數轉換功能模塊組成)、處理單元(包括CPU、存儲器、嵌入式操作系統等)、通信單元(由無線通信模塊組成)以及電源。此外，可以選擇的其他功能單元包括：定位系統、移動系統以及電源自供電系統等。
2.2.2 感測器網路的體系結構
網路體系結構是網路的協議分層以及網路協議的集合，是對網路及其部件所應完成功能的定義和描述，對無線感測器網路來說，其網路體系結構不同於傳統的計算機網路和通信網路。網路體系結構由分層的網路通信協議、感測器網路管理以及應用支撐技術三部分組成。分層的網路通信協議結構類似於TCP／IP協議體系結構；感測器網路管理技術主要是對感測器節點自身的管理以及用戶對感測器網路的管理；在分層協議和網路管理技術的基礎上，支持了感測器網路的應用支撐技術。
2.3無線感測器網路的物理組成
無線感測器網路的感測器節點個數通常很多,它們不僅體積小、成本低,另外還要求感測器節點功耗非常低,以滿足用電池即可維持長時間的工作狀態。因此這些特點決定了對感測器節點的設計需要在盡可能簡單的情況下滿足應用需求。無線感測器節點是由硬體層與軟體層的配合完成任務。
2.3.1 無線感測器硬體層
硬體層一般都包括以下四個單元:供電單元、數據採集單元(包括感測器和A/D模數轉換器件)、數據處理單元(包括存儲器和微控制器)、無線通信單元。微控 制器作為感測器節點運「心臟」,在上面運行著嵌入式系統軟體,從而對另外三個單元的工作進行控制。在硬體的選取上,盡量採用低功耗器件,還可以考慮在無數 據採集和無數據通信的時候命令微控制器進入「睡眠」狀態並可切斷無線通信單元的部分電源,從而降低功耗。
2.3.2 無線感測器軟體層
無線感測器網路的軟體層包括三個層次:硬體抽象層、系統服務層和應用層。硬體抽象層用來實現對硬體平台(供電、數據採集、數據處理和無線通信單元)的抽象,為上層屏蔽底層硬體細節,簡化系統平台移植。系統服務層包括通信服務、感測服務、能耗管理服務、實時內核等四部分,在這個層次中除了實現操作系統如任務調度、信號量等內核服務外,還將完成各種路由、安全演算法的實現,並支持各類通信傳輸協議。應用層是由用戶根據具體應用的需要定義,利用系統服務層提供的介面,能方便的設計出上層軟體。
軟體層用來控制硬體層,是整個感測器的「大腦」,除了最基本的數據採集和發送之外,根據應用的場合,還需要實現關於網路拓撲、自組織、路由選擇、能耗節 約、錯誤處理、可靠性保證等一系列的演算法與設計。對於一些簡單的應用可以使用單一循環邏輯的軟體來完成。而一些復雜性較高的應用場景就有必要使用針對無線感測器網路特點的嵌入式操作系統。。
2.4 無線感測器網路主要特點 1．自組織網路
在無線感測器網路應用中，通常情況下感測器節點被放置在沒有基礎設備的地方。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也不能預先知道，如通過飛機撒播大量感測器節點在面積廣大的原始森林中，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。在無線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，也有一些感測器節點為了彌補失效節點、增加監測精度而補充到網路中，這樣在無線感測器網路中的節點個數就動態的增加或減少，從而使網路的拓撲結構隨之動態變化。無線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。
2．多跳路由
網路中節點通信距離有限，一般在幾十到幾百米范圍內，節點只能與它的鄰居直接通信。如果希望與其射頻覆蓋范圍之外的節點進行通信，則需要通過中間節點進行路由。擬定網路的多跳路由使用網關和路由器來實現，而無線感測器網路中的多跳路由是由普通網路節點完成的，沒有專門的路由設備。這樣每個節點既可以是信息的發起者，也可以是信息的轉發者。
3．動態網路拓撲
無線感測器網路是一個動態的網路，節點可以隨處移動；一個節點可能會因為電池能量耗盡或其他故障，退出網路運行；一個節點也可能由於工作的需要而被添加到網路中。在某些特殊的應用中，無線感測器網路是移動的，感測器節點可能會因能量消耗完或其他故障而終止工作，這些因素都會使網路拓撲發生變化。
4.以數據為中心的網路
感測器網路是一個任務型的網路，脫離感測器網路談論感測器節點沒有任何意義。感測器網路中的節點採用編號標識，節點編號是否需要全網唯一取決於網路通信協議的設計。由於感測器節點隨機部署，構成的感測器與節點編號之間的關系是完全動態的，表現為節點編號與節點位置沒有必然聯系。用戶使用感測器網路查詢事件時，直接將所關心的事件通告給網路，而不是通告給某個確定編號的節點。網路在獲得指定事件的信息後匯報給用戶。這種以數據本身作為查詢或者傳輸線索的思想更接近於自然語言交流的習慣。所以通常說感測器是一個以數據為中心的網路。
2.5 無線感測器網路的發展現狀
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。
近年來,無線通信技術和微電子技術的不斷進步,大大地推動了無線感測器網路的迅猛發展。無線感測器網路是任意部署在一定地理范圍內的大量體積微小的感測器節點所組成的自組織網路。這些微小的節點具有數據採集，信號處理和無線通信等功能，彼此通過無線通信，相互協調形成一個智能的感測網路。無線感測器網路通過節點的數據採集和傳輸，可以在任何時間，任何地點獲取對象的信息，對環境的變化具有很強的魯棒性。因此，通過合理的節點部署和網路設計，無線感測器網路能夠在危險，惡劣的環境中執行任務，比如敵方軍事報偵察。但是，由於節點本身設計製造成本低，體積微小的特點，單個節點只能攜帶有限的能量，進行簡單的局部信號處理及短距離的無線通信。因此，如何設計高效的分布式信號處理演算法以降低網路中能量和帶寬的消耗已成為當前無線感測器網路研究的熱點問題之一。
3 無線感測器網路的關鍵技術
無線感測器網路作為當今信息領域新的研究熱點，有非常多的關鍵技術有待發現和研究。而功耗和安全問題對於無線感測器網路來說，是兩個最重要的性能指標，所以WSN的關鍵技術必然以降低網路功耗和確保網路安全為主線。下面介紹網路拓撲控制、數據融合等部分關鍵技術。
3.1網路拓撲控制
對於自組織的感測器網路而言，網路拓撲控制具有特別重要的意義。通過拓撲控制自動生成的良好的網路拓撲結構，能夠提高路由協議和MAC協議的效率，可為數據融合、目標定位等很多方面奠定基礎，有利於節省節點的能量來延長網路的生存期。所以，拓撲控制是WSN研究的核心技術之一。WSN拓撲控制目前主要研究的問題是在滿足網路覆蓋度和連通度的前提下，通過功率控制和骨幹網節點選擇，剔除節點之間不必要的無線通信鏈路，生成一個高效的數據轉發的網路拓撲結構。拓撲控制分為節點功率控制和層次型拓撲結構控制兩個方面。功率控制機制調節網路中每個節點的發射功率，在滿足網路連通度的前提下，減少節點的發送功率，均衡節點單跳可達的鄰居數目；目前已經提出了以鄰居節點度為參考依據的演算法，以及利用鄰近圖思想生成拓撲結構的DRNG和DLSS演算法。層次型的拓撲控制利用分簇機制，讓一些節點作為簇頭，由簇頭形成一個處理並轉發數據的骨幹網，其他非骨幹網節點可以暫時關閉通信模塊，進入休眠狀態以節省能量。
3.2 數據融合
在無線感測器網路中，節點感測器採集數據並將它發送到網路終端。但是在數據的採集和傳輸過程中，總要對採集的數據進行處理，因此存在如何對採集的數據進行處理、融合的問題。
如果完全在本地節點上處理採集的數據而只發送處理後的結果，可以降低傳輸數據的功耗，但增加了本地節點處理器的功耗；如果傳輸原始採集的數據，可以降低節點處理器的功耗但增加了節點傳輸數據的功耗。因此，如何對採集的數據進行處理與融合對降低節點能耗起到相當大的作用。通常網路中的感測器數量很多，感測器採集的數據具有一定的冗餘度，因此將多個節點採集的數據相互結合起來進行處理可以降低整個網路數據的傳輸量，有效降低系統功耗，問題是如何尋找本地節點處理與節點聯合處理的平衡點。
3.3 定位技術
位置信息是感測器節點採集數據中不可缺少的部分，沒有位置信息的監測消息通常毫無意義。為了提供有效位置信息，隨機部署的感測器節點必須能夠在布置後確定自身位置。由於感測器節點存在資源有限、隨機部署、通信易受環境干擾甚至節點失效等特點，定位機制必須滿足自組織性、健壯性、能量高效、分布式計算等要求。現有的WSN定位演算法根據定位機制的不同，可以分為基於測距的方法與不基於測距的方法兩類。基於測距的定位機制利用到達時間延遲、信號到達時差和接收信號強度來估計距離或來波方向，然後使用三邊測量法或最大似然估計等計算未知節點的位置。而不基於測距的定位機制無需距離或角度信息，或者不用直接測量這些信息，僅根據網路的連通性等信息實現節點的定位。距離無關的定位機制的定位性受環境因素的影響小，雖然定位誤差相應有所增加，但定位精度能夠滿足多數感測器網路應用的需求，是目前大家重點關注的定位機制。
3.4 無線通信技術
感測器網路需要低功耗短距離的無線通信技術。IEEE802.15.4標準是針對低速無線個人域網路的無線通信標准，把低功耗、低成本作為設計的主要目標。由於IEEE802.15.4標準的網路特徵與無線感測器網路存在很多相似之處，故很多研究機構把它作為無線感測器網路的無線通信平台。另外，超寬頻無線通信以其高速率、低功耗、抗多徑、低成本等諸多優勢，已成為室內短距離無線網路的首選方案，這為WSN的數據傳輸開辟了一種嶄新的方案。
3.5 時間同步
感測器網路中由於節能策略,節點在大部分時間是休眠的,所以要求解決通信同步問題,即通信節點雙方需要在通信時同時喚醒。另外,感測器網路是一個分布式網路,所有節點在通信上地位對等,沒有優先順序可言。所以要讓整個網路能夠工作在有效狀態,往往需要做到全網或者一定范圍內所有節點的同步,而不是通信雙方的簡單同步。
4 無線感測器網路的應用
雖然無線感測器網路的大規模商業應用，由於技術等方面的制約還有待時日，但是最近幾年，隨著計算成本的下降以及微處理器體積越來越小，已經為數不少的無線感測器網路開始投入使用。目前無線感測器網路的應用主要集中在以下領域：
4.1 環境的監測和保護
隨著人們對於環境問題的關注程度越來越高，需要採集的環境數據也越來越多，無線感測器網路的出現為隨機性研究數據的獲取提供了便利，並且還可以避免傳統數據收集方式給環境帶來的侵入式破壞。比如，英特爾研究實驗室研究人員曾經將32個小型感測器連進互聯網，以測出緬因州"大鴨島"上氣候的變化情況，用來評價一種海燕巢的條件。無線感測器網路還可以跟蹤候鳥和昆蟲的遷移，研究環境變化對農作物的影響，監測海洋、大氣和土壤的成分等。
4.2 醫療護理
無線感測器網路在醫療研究、護理領域也可以大展身手。羅徹斯特大學的科學家使用無線感測器創建了一個智能醫療房間，使用微塵來測量居住者的重要徵兆（血壓、脈搏和呼吸）、睡覺姿勢以及每天24小時的活動狀況。英特爾公司也推出了無線感測器網路的家庭護理技術，該技術是作為探討應對老齡化社會的技術項目Center for Aging Services Technologies（CAST）的一個環節開發的。該系統通過在鞋、傢具以家用電器等家中道具和設備中嵌入半導體感測器，幫助老齡人士、阿爾茨海默氏病患者以及殘障人士的家庭生活。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接受護理，而且還可以減輕護理人員的負擔。英特爾主管預防性健康保險研究的董事EricDishman稱，"在開發家庭用護理技術方面，無線感測器網路是非常有前途的領域"。
4.3 軍事領域
由於無線感測器網路具有密集型、隨機分布的特點，使其非常適合應用於惡劣的戰場環境中，使其非常適合應用於惡劣的戰場環境中，包括偵察敵情、監控兵力、裝備和物資，判斷生物化學攻擊等多方面用途。美國國防部遠景計劃研究局已投資幾千萬美元，幫助大學進行"智能塵埃"感測器技術的研發。哈伯研究公司總裁阿爾門丁格預測：智能塵埃式感測器及有關的技術銷售將從2004年的1000萬美元增加到2010年的幾十億美元。
4.4 建築結構監測
無線感測器網路用於監測建築物的健康狀況，不僅成本低廉，而且能解決傳統監測布線復雜、線路老化、易受損壞等問題。斯坦福大學提出了基於無線感測器網路的建築物監測系統，採用基於分簇結構的兩層網路系統，感測器節點由EVK915模塊和ADXL210加速度感測器構成，分簇首節點由Proxim Rangel LAN2無線調制器和EVK915連接而成。南加州大學的一種監測建築物的無線感測器網路系統NETSHM，該系統除了監測建築物的健康狀況外，並且能夠定位出建築物受損傷的位置。
4.5 自然災害的預防
在一些容易發生泥石流、滑坡等自然災害的地方，使用無線感測網路及時、長期地對這些地方的地形變化、各種環境因素的監測，採集相關數據並進行適當的分析，當災難將要發生時，我們就可以提前發出預警報告以做好准備或採取相應措施防止它們進一步的發生。
4.6 企業、家庭監控
在企業、家庭布設無線感測網路，可以實時地監控人員的流動和環境的變化，有利於企業、家庭採取有效的安全防護措施和災難應變措施。此外，國內還出現了大量的其他領域的應用，比如無線感測網路在地下無人採煤安全監測系統的應用，無線感測網路在溫室網路信息採集分析系統中的應用。
5.存在的問題
5.1 面臨的技術難題
就目前無線感測器網路的技術水平來說，無線感測器網路正常運行並大量投入使用還面臨著許多問題：
（1）網路內通信問題
無線感測器網路內正常通信聯系中，信號可能被一些障礙物或其他電子信號干擾而受到影響，怎麼安全有效的進行通信是個有待研究的問題。
（2）成本問題
在一個無線感測器網路裡面，需要使用數量龐大的微型感測器，這樣的話成本會制約其發展。
（3）系統能量供應問題
目前主要的解決方案有：使用高能電池；降低感測功率；此外還有感測器網路的自我能量收集技術和電池無線充電技術，其中後兩者備受關注。
（4）高效的無線感測器網路結構
無線感測器網路的網路結構是組織無線感測器的成網技術，有多種形態和方式，合理的無線感測器網路可以最大限度的利用資源。在這裡面，還包括網路安全協議問題和大規模感測器網路中的節點移動性管理等諸多問題有待解決。
5.2 安全問題
感測器網路多用於軍事、商業領域，安全性是其重要的研究內容。由於感測器網路中節點隨機部署、網路拓撲的動態性以及信道的不穩定性，使傳統的安全機制無法適用。因此需要設計新型的網路安全機制，可借鑒擴頻通信、接入認證／鑒權、數據水印、數據加密等技術。目前，保證網路安全性的方法也不少。
（1）藉助特殊的無線感測器終端。採用PTD(Personal Trust Device)作為感測器網路的終端，在網路中設立認證伺服器來提供感測器需要的服務，而在PTD和伺服器之間建立認證和加密體系，只有在伺服器注冊過的PTD終端才能獲得服務，未注冊的則不能，從而保證系統安全。通常，這種系統用在家庭環境中.
（2）採用安全罩(Secure Overlay)。採用一種稱為SCANv2(Secure Content Addressable Network Version 2)安全內容網路定址的安全罩，來實現無線感測器網路的安全。SCANv2其實是在蓋在實際網路層上的一個虛擬結構，通過採用Hash函數，把實際網路中的節點映射到這個罩空間之上，某一區域或某種功能的節點在罩空間的某一個共同的特定位置。用戶在從網路中獲取服務時，需要通過相應的安全認證進入罩空間，再進一步通過加密解密過程從這個映射空間進入實際網路中獲得所需服務。
6 結束語
無線感測器網路是一種新的信息獲取和處理技術，在特殊領域，它有著傳統技術不可比擬的優勢，人們對它的研究尚處於起步階段。無線感測器網路有著十分廣泛的應用前景，它不僅在工業、農業、軍事、環境、醫療等傳統領域有具有巨大的運用價值，在未來還將在許多新興領域體現其優越性，如家用、保健、交通等領域。我們可以大膽的預見，將來無線感測器網路將無處不在，將完全融入我們的生活。比如微型感測器網路最終可能將家用電器、個人電腦和其他日常用品同互聯網相連，實現遠距離跟蹤，家庭採用無線感測器網路負責安全調控、節電等，其應用可以涉及到人類日常生活和社會生產活動的所有領域。對這些網路的進一步研究，將滿足中國未來高技術民用和軍事發展的需要，不僅具有重要的社會和經濟意義，也具有十分重要的戰略意義。
但是，我們還應該清楚的認識到，無線感測器網路才剛剛開始發展，它的技術、應用都還還遠談不上成熟，國內企業應該抓住商機，加大投入力度，推動整個行業的發展。
摘錄於網路

⑶ 無線感測器網路中的部署問題，200分！！追加！！

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
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

⑷ 無線網路感測器的歷史發展

無線網路感測器 其巨大的商業軍事應用價值，吸引了世界上許多國家的關注。Intel、微軟內等IT業巨頭容開始了無線網路感測器方面的研究工作。日本、德國、英國、義大利等科技發達國家也對無線網路感測器表現出了極大的興趣，紛紛展開了該領域的研究工作。我國在感測器網路方面的研究工作還很少，目前，國內一些高等院校與研究機構已積極開展無線感測器網路的相關研究工作，主要有清華大學、中科院軟體所、浙江大學、哈爾濱工業大學、中科院自動化所、中國人民大學等。目前國內研究熱點主要集中在穿戴式計算、上下文感知環境、智能教室等領域，在支持普適計算的操作系統或軟體架構系統的研究尚不多見。

⑸ 無線感測器網路面臨的挑戰有哪些

無線通信和低功耗嵌入式技術的飛速發展，孕育出無線感測器網路(Wireless Sensor Networks, WSN)，並以其低功耗、低成本、分布式和自組織的特點帶來了信息感知的一場變革，無線感測器網路是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點，通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網路。

信息安全
很顯然，現有的感測節點具有很大的安全漏洞，攻擊者通過此漏洞，可方便地獲取感測節點中的機密信息、修改感測節點中的程序代碼，如使得感測節點具有多個身份ID，從而以多個身份在感測器網路中進行通信，另外，攻擊還可以通過獲取存儲在感測節點中的密鑰、代碼等信息進行，從而偽造或偽裝成合法節點加入到感測網路中。一旦控制了感測器網路中的一部分節點後，攻擊者就可以發動很多種攻擊，如監聽感測器網路中傳輸的信息，向感測器網路中發布假的路由信息或傳送假的感測信息、進行拒絕服務攻擊等。
對策：由於感測節點容易被物理操縱是感測器網路不可迴避的安全問題，必須通過其它的技術方案來提高感測器網路的安全性能。如在通信前進行節點與節點的身份認證;設計新的密鑰協商方案，使得即使有一小部分節點被操縱後，攻擊者也不能或很難從獲取的節點信息推導出其它節點的密鑰信息等。另外，還可以通過對感測節點軟體的合法性進行認證等措施來提高節點本身的安全性能。
根據無線傳播和網路部署特點，攻擊者很容易通過節點間的傳輸而獲得敏感或者私有的信息，如：在使用WSN監控室內溫度和燈光的場景中，部署在室外的無線接收器可以獲取室內感測器發送過來的溫度和燈光信息;同樣攻擊者通過監聽室內和室外節點間信息的傳輸，也可以獲知室內信息，從而非法獲取出房屋主人的生活習慣等私密信息。[6]
對策：對傳輸信息加密可以解決竊聽問題，但需要一個靈活、強健的密鑰交換和管理方案，密鑰管理方案必須容易部署而且適合感測節點資源有限的特點，另外，密鑰管理方案還必須保證當部分節點被操縱後（這樣，攻擊者就可以獲取存儲在這個節點中的生成會話密鑰的信息），不會破壞整個網路的安全性。由於感測節點的內存資源有限，使得在感測器網路中實現大多數節點間端到端安全不切實際。然而在感測器網路中可以實現跳-跳之間的信息的加密，這樣感測節點只要與鄰居節點共享密鑰就可以了。在這種情況下，即使攻擊者捕獲了一個通信節點，也只是影響相鄰節點間的安全。但當攻擊者通過操縱節點發送虛假路由消息，就會影響整個網路的路由拓撲。解決這種問題的辦法是具有魯棒性的路由協議，另外一種方法是多路徑路由，通過多個路徑傳輸部分信息，並在目的地進行重組。
感測器網路是用於收集信息作為主要目的的，攻擊者可以通過竊聽、加入偽造的非法節點等方式獲取這些敏感信息，如果攻擊者知道怎樣從多路信息中獲取有限信息的相關演算法，那麼攻擊者就可以通過大量獲取的信息導出有效信息。一般感測器中的私有性問題，並不是通過感測器網路去獲取不大可能收集到的信息，而是攻擊者通過遠程監聽WSN，從而獲得大量的信息，並根據特定演算法分析出其中的私有性問題。因此攻擊者並不需要物理接觸感測節點，是一種低風險、匿名的獲得私有信息方式。遠程監聽還可以使單個攻擊者同時獲取多個節點的傳輸的信息。
對策：保證網路中的感測信息只有可信實體才可以訪問是保證私有性問題的最好方法，這可通過數據加密和訪問控制來實現;另外一種方法是限制網路所發送信息的粒度，因為信息越詳細，越有可能泄露私有性，比如，一個簇節點可以通過對從相鄰節點接收到的大量信息進行匯集處理，並只傳送處理結果，從而達到數據匿名化。
拒絕服務攻擊（DoS）
專門的拓撲維護技術研究還比較少，但相關研究結果表明優化的拓撲維護能有效地節省能量並延長網路生命周期，同時保持網路的基本屬性覆蓋或連通。本節中，根據拓撲維護決策器所選維護策略

在無線感測器網路的研究中，能效問題一直是熱點問題。當前的處理器以及無線傳輸裝置依然存在向微型化發展的空間，但在無線網路中需要數量更多的感測器，種類也要求多樣化，將它們進行鏈接，這樣會導致耗電量的加大。如何提高網路性能，延長其使用壽命，將不準確性誤差控制在最小將是下一步研究的問題。
採集與管理數據

在今後，無線感測器網路接收的數據量將會越來越大，但是當前的使用模式對於數量龐大的數據的管理和使用能力有限。如何進一步加快其時空數據處理和管理的能力，開發出新的模式將是非常有必要的。
無線通訊的標准問題

標準的不統一會給無線感測器網路的發展帶來障礙，在接下來的發展中，要開發出無線通訊標准。

⑹ 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。

⑺ 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。

⑻ 無線感測器國內外研究現狀請高人指點，謝謝

更小、更廉價的低功耗計算設備代表的「後 PC 時代」沖破了傳統台式計算機和高性能伺服器的設計模式;普遍的網路化帶來的計算處理能力是難以估量的;微機電系統(micro-electro-mechanism system,簡稱 MEMS)的迅速發展奠定了設計和實現片上系統(system on chip,簡稱 SOC)的基礎.以上 3 方面的高度集成又孕育出了許多新的信息獲取和處理模式,感測器網路就是其中一例.隨機分布的集成有感測器、 數據處理單元和通信模塊的微小節點通過自組織的方式構成網路,藉助於節點中內置的形式多樣的感測器測量所在周邊環境中的熱、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、移動物體的大小、速度和方向等眾多我們感興趣的物質現象.在通信方式上,雖然可以採用有線、無線、紅外和光等多種形式,但一般認為短距離的無線低功率通信技術最適合感測器網路使用,為明確起見,一般稱作無線感測器網路.但也不絕對,Berkeley 的 Smart Dust因為可以像塵埃一樣懸浮在空中,有效地避免了障礙物的遮擋,因此採用光作為通信介質. 無線感測器網路與傳統的無線網路(如 WLAN 和蜂窩行動電話網路)有著不同的設計目標,後者在高度移動的環境中通過優化路由和資源管理策略最大化帶寬的利用率,同時為用戶提供一定的服務質量保證.在無線感測器網路中,除了少數節點需要移動以外,大部分節點都是靜止的.因為它們通常運行在人無法接近的惡劣甚至危險的遠程環境中,能源無法替代,設計有效的策略延長網路的生命周期成為無線感測器網路的核心問題.當然,從理論上講,太陽能電池能持久地補給能源,但工程實踐中生產這種微型化的電池還有相當的難度.在無線感測器網路的研究初期,人們一度認為成熟的Internet技術加上Ad-hoc路由機制對感測器網路的設計是足夠充分的,但深入的研究表明:感測器網路有著與傳統網路明顯不同的技術要求.前者以數據為中心,後者以傳輸數據為目的.為了適應廣泛的應用程序,傳統網路的設計遵循著「端到端」的邊緣論思想,強調將一切與功能相關
的處理都放在網路的端系統上,中間節點僅僅負責數據分組的轉發,對於感測器網路,這未必是一種合理的選擇.一些為自組織的 Ad-hoc 網路設計的協議和演算法未必適合感測器網路的特點和應用的要求.節點標識(如地址等)的作用在感測器網路中就顯得不是十分重要,因為應用程序不怎麼關心單節點上的信息;中間節點上與具體應用相關的數據處理、融合和緩存也顯得很有必要.在密集性的感測器網路中,相鄰節點間的距離非常短,低功耗的多跳通信模式節省功耗,同時增加了通信的隱蔽性,也避免了長距離的無線通信易受外界雜訊干擾的影響.這些獨特的要求和制約因素為感測器網路的研究提出了新的技術問題.

這是引用軟體學報《無線感測器網路》的一段話。
國內做的好的無線感測器網路/物聯網：中科院、國防科大、哈工大、西北工業大學等等
國外相當好的：UC Berkeley、mit 、 貝爾實驗室、韓國諸多院校、香港科技大學（這個大家都是這么歸類的，不是我賣國）等。
提問者可以上中國知網搜EI源刊看一看國內研究現狀
再上google學術搜索wsn，如果有條件就直接去sci的搜索平台搜一下研究現狀。