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上海豫淞电子科技有限公司
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无线位移传感器作为一种分布式传感器网络，和移动ad hoc网络有相似点，但又有很多不同。移动ad hoc网络可以用于没有无线基础设施存在或出于费用和安全方面的考虑不方便设置无线基础设施的场合，而传感器很多时候被布置在近地环境中，地波吸收现象不能被忽视，并且高密度布置的传感器网络中的多用户接口也造成了很高的误率。作为移动通信的两种基本组网模式之一，移动ad hoc网络中的传输模型是典型的多对多式，而传感器网中的传输模型更偏向于分层次模型（多对一传输）。一般来说，无线传感器网络的节点比典型的移动终端或手持设备有更多的资源受限要求，但对于计算的要求则是可有可无的，当需要执行计算任务时，如果通信成本比计算成本低，计算任务就被送到中心节点去执行。 统功耗问题 无线传感器网络应用于场合时，电源不可更换，因此功耗问题显得至关重要。 系统的功耗模型中，我们关心的是： （1） 微控制器的操作模式（休眠模式、操作模式、，潜在的减慢时钟速率等），无线前端的工作模式（休眠、空闲、接收、发射等）； （2）在每种模式中，每个功能块的功耗量，及它与哪些参数有关； （3）在发射功率受限的情况下，发射功率和系统功耗的映射关系； （4）从一种操作模式转换到另外一种操作模式(假设可以直接转换)的转换时间及其功耗； （5）无线调制解调器的接收灵敏度和大输出功率； （6）附加的品质因数（如发射前端的温漂和频稳度、接收信号场强指示(RSSI)信号的标准等）。 基于以上考虑，文献[14]提出了一种自组织低功耗网络的协议i-Beans，并具体说明了此网络的功耗。比如，用一个220mAh的小纽扣电池供电，网络的平均消耗电流是100µ;A，取样率是每秒1次，则电池可以持续80天；如果抽样率是每两分钟一次，平均消耗电流降到1.92µ;A，则电池寿命可以延长到13.1年。 为了克服远程无线传感器网络面临的电池工作时间短的问题，美国Millennial Net公司已经将其i-Bean无线技术与来自新兴公司Ferro Solutions的“能量获得（energy harvesting）”技术结合在一起，双方近展示了一个靠感应振荡能量转换器工作的i-Bean无线发射机。这种转换器能由在50mg至100mg力作用下的28Hz至30Hz振荡产生1.2mV至3.6mV的电压，并允许在30m距离上以115Kb/s速率发送数据（无电池）。该公司还与其他公司合作开发太阳能电池板来给无线传感器供电。 在能量优化研究方面，西安交通大学的黄进宏等在文献[15]中提出了一种基于能量优化的无线传感网络自适应组织结构和协议ALEP。与传统的无线微传感器网络协议相比，ALEP更加充分地考虑到实际应用。它将一种能量控制算法引入组网协议，提高了网络的能量利用率，显著延长了无线网络的生命周期，增强了网络的健壮性。通过对ALEP协议进行OPNET仿真，结果显示该协议与传统模式的无线微传感器网络协议相比，在传送相同的数据量的条件下有更的能量特性和信息传输特性。无线位移传感器稳定性及精度选择上无论何种设备在使用过程中都会出现性能变化，所以对于无线传感器而言，其稳定性还是十分重要的指标。所以在实际的传感器选择时就需要**考虑测量的环境，在对使用环境做出详尽调查之后合理安排传感器的类型。而当一些传感器**龄服役过后还是需要对传感器的性能进一步进行测评，而对于一些环境变量不太稳定的区域，就可以选择一些更为耐用的传感器来应对环境的改变。之所以如此注重传感器的稳定性，是因为无线传感器的稳定性和精度之间是存在着严密的关系，一旦传感器的稳定性出现偏差，那么对于传感器的精度将是致命的打击。在测量时，有时还需要根据测量目的不同来选择无线传感器的类型。一般的测量目的分为定量分析和定性分析两类，对于定性分析而言，有一个概念性的数据结果即可，所以就不必使用精度偏高的传感器；而定量分析需要地得出监测数据，此时就需要精度等级较高的传感器来满足对于测量要求。频率响应传感器的机械性能和结构不但可以影响其度与稳定性，还会对传感器的频率产生影响，只有传感器的频率响应得到十足的保证，传感器的测量范围也才能得到保证。无线位移传感器网络的自动配置和自动康复和维持系统能量有效性 无线传感器网络被布置在无人值守的环境中时，更换能源几乎不可能，为了节约能源，发射功率要尽可能小，传输距离要短，节点间通信需要中间节点作为中继。在地震救灾或者是无人*行器中，网络的自动配置和自动康复功能显得异常重要，而大规模的多跳无线传感器网络系统的可测量性（scalability）也是一个关键问题。实现可测量性的一种方法是“分而治之（divide and conquer）”，或者说是分层控制（hierarchical），即用某种簇标准将网络节点分成簇组（clusters），在每个簇中选出一个作为簇头（leader），它在比较高的层次上代表本簇；同样的机制也应用到簇头中，使之形成一个层次，这个层次中，每个级别应用当地控制（local control）去实现某个全局目标。大多数无线网络中的分类思想认为网络与地理位置无关，分类的标准是簇里的节点数量和簇间的逻辑直径（相对于地理直径而言）。但是，当簇头（cluster leader）和簇内其它节点间的链路很长，相邻簇间地理位置交迭很大，且不同的簇间路由消息载荷（routing traffic load）不平衡时，一个非簇头（non-leader）节点和它的簇头节点之间通过它们之间仅有的长链路通信将要消耗更多的能量，并且相邻簇间的并行通信冲突频发，簇间能量消耗不平衡，由此带来的结果是网络的寿命和通信质量与有效性都大幅减小。因此，为了节约能量和改善通信质量和有效性，在设计簇算法时，簇的地理半径应该考虑。文献[10]提出，在传感器节点内用一种简单的细胞聚类结构去构成路由协议，这样可以维持一种可测量的能量有效的系统，其关键的问题是使这种细胞簇结构具有自动康复性。作者针对大规模多跳传感器网络的自动配置和自动康复提出了一种分布式算法，这种算法可以保证网络节点在二维空间里自动配置成细胞簇结构，其细胞单元有紧凑的地理半径，细胞单元之间的交叠也很小。这种结构在各种扰动下是自动康复的，比如节点加入、离开、、移动、被敌方捕获等。文献[11]给出了一种针对簇的分布式算法LEACH，它是通过全局上重复簇操作来处理扰动的，但这种算法既不能保证系统中簇的定位也不能保证簇的数量。文献[12]给出了另外一种簇算法，它仅考虑了簇的逻辑半径，而不考虑地理半径，当簇间存在比较大的交迭时，这种方降低无线传输的有效性。另外，它的康复不在本地处理，而是依赖于消息在整个系统中的多次循环。文献[13]中给 出了一种基于访问的簇算法，这种算法注重簇的稳定性，不考虑簇的大小，要求每个节点都有**定位系统（GPS）的支持。无线传感器网络的特点 1、 无线传感器网络包括了大面积的空间分布 比如在军事应用方面，可以将无线传感器网络部署在战场上跟踪敌人的军事行动，智能化的终端可以被大量地装在宣传品、或炮弹壳中，在目标地点撒落下去，形成大面积的监视网络。 2、 能源受限制 网络中每个节点的电源是有限的，网络大多工作在无人区或者对人体有伤害的恶劣环境中，更换电源几乎是不可能的事，这势必要求网络功耗要小以延长网络的寿命，而且要尽大可能的节省电源消耗。 3、 网络自动配置，自动识别节点 这包括自动组网、对入网的终端进行身份验证、防止非法用户入侵。相对于那些布置在预先地点的传感器网络而言，无线传感器网络可以借鉴ad hoc方式来配置，当然前提是要有一套合适的通信协议保证网络在无人干预情况下自动运行。 4、 网络的自动管理和高度协作性 在无线传感器网络中，数据处理由节点自身完成，这样做的目的是减少无线链路中传送的数据量，只有与其他节点相关的信息才在链路中传送。以数据为中心的特性是无线传感器网络的又一个特点，由于节点不是预先计划的，而且节点位置也不是预先确定的，这样就有一些节点由于发生较多错误或者不能执行任务而被中止运行。为了在网络中监视目标对象，配置冗余节点是必要的，节点之间可以通信和协作，共享数据，这样可以保证获得被监视对象比较全面的数据。 对用户来说，向所有位于观测区内的传感器发送一个数据请求，然后将采集的数据送到节点处理，可以用一个多播路由协议把消息送到相关节点，这需要一个的地址表，对于用户而言，不需要知道每个传感器的具体身份号，所以可以用以数据为中心的组网方式。