㈠ 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。
;㈡ 有關無線感測器網路中時間同步機制有哪些方法和策略
1 時間同步技術的重要性
感測器節點的時鍾並不完美，會在時間上發生漂移，所以觀察到的時間對於網路中的節點來說是不同的。但很多網路協議的應用，都需要一個共同的時間以使得網路中的節點全部或部分在瞬間是同步的。
第一，感測器節點需要彼此之間並行操作和協作去完成復雜的感測任務。如果在收集信息過程中，感測器節點缺乏統一的時間戳（即沒有同步），估計將是不準確的。
第二，許多節能方案是利用時間同步來實現的。例如，感測器可以在適當的時候休眠（通過關閉感測器和收發器進入節能模式），在需要的時候再喚醒。在應用這種節能模式的時候，節點應該在同等的時間休眠和喚醒，也就是說當數據到來時，節點的接收器可以接收，這個需要感測器節點間精確的定時。
2 時間同步技術所關注的主要性能參數
時間同步技術的根本目的是為網路中節點的本地時鍾提供共同的時間戳。對無線感測器
網路WSN（Wireless Sensor Networks）[1]
的時間同步應主要應考慮以下幾個方面的問題：
(1)能量效率。同步的時間越長，消耗的能量越多，效率就越低。設計WSN的時間同步演算法需以考慮感測器節點有效的能量資源為前提。
(2) 可擴展性和健壯性。時間同步機制應該支持網路中節點的數目或者密度的有效擴展，並保障一旦有節點失效時，餘下網路有效且功能健全。
(3)精確度。針對不同的應用和目的，精確度的需求有所不用。
(4)同步期限。節點需要保持時間同步的時間長度可以是瞬時的，也可以和網路的壽命一樣長。
(5)有效同步范圍。可以給網路內所有節點提供時間，也可以給局部區域的節點提供時間。
(6)成本和尺寸。同步可能需要特定的硬體，另外，體積的大小也影響同步機制的實現。 (7)最大誤差。一組感測器節點之間的最大時間差，或相對外部標准時間的最大差。 3 現有主要時間同步方法研究
時間同步技術是研究WSN的重要問題，許多具體應用都需要感測器節點本地時鍾的同步，要求各種程度的同步精度。WSN具有自組織性、多跳性、動態拓撲性和資源受限性，尤其是節點的能量資源、計算能力、通信帶寬、存儲容量有限等特點，使時間同步方案有其特
殊的需求，也使得傳統的時間同步演算法不適合於這些網路[2]
。因此越來越多的研究集中在設
計適合WSN的時間同步演算法[3]
。針對WSN，目前已經從不同角度提出了許多新的時間同步演算法[4]
。
3.1 成對(pair-wise)同步的雙向同步模式
代表演算法是感測器網路時間同步協議TPSN（Timing-Sync Protocol for Sensor
Networks）[5~6]
。目的是提供WSN整個網路范圍內節點間的時間同步。
該演算法分兩步：分級和同步。第一步的目的是建立分級的拓撲網路，每個節點有個級別。只有一個節點與外界通信獲取外界時間，將其定為零級，叫做根節點，作為整個網路系統的時間源。在第二步，每個i級節點與i-1（上一級）級節點同步，最終所有的節點都與根節點同步，從而達到整個網路的時間同步。詳細的時間同步過程如圖 1 所示。
圖1 TPSN 同步過程
設R為上層節點，S為下層節點，傳播時間為d，兩節點的時間偏差為θ。同步過程由節點R廣播開始同步信息，節點S接收到信息以後，就開始准備時間同步過程。在T1時刻，節點S發送同步信息包，包含信息(T1)，節點R在T2接收到同步信息，並記錄下接收時間T2，這里滿足關系：21TTd
節點R在T3時刻發送回復信息包，包含信息(T1,T2,T3)。在T4時刻S接收到同步信息包，滿足關系：43TTd
最後，節點S利用上述2個時間表達式可計算出的值：(21)(43)2
TTTT
TPSN由於採用了在MAC層給同步包標記時間戳的方式，降低了發送端的不確定性，消除了訪問時間帶來的時間同步誤差，使得同步效果更加有效。並且，TPSN演算法對任意節點的同步誤差取決於它距離根節點的跳數，而與網路中節點總數無關，使TPSN同步精度不會隨節點數目增加而降級，從而使TPSN具有較好的擴展性。TPSN演算法的缺點是一旦根節點失效，就要重新選擇根節點，並重新進行分級和同步階段的處理，增加了計算和能量開銷，並隨著跳數的增加，同步誤差呈線性增長，准確性較低。另外，TPSN演算法沒有對時鍾的頻差進行估計，這使得它需要頻繁同步，完成一次同步能量消耗較大。
3.2 接收方-接收方（Receiver-Receiver）模式
代表演算法是參考廣播時間同步協議RBS（Reference Broadcast Synchronization）[7]
。RBS是典型的基於接收方-接收方的同步演算法，是Elson等人以「第三節點」實現同步的思想而提出的。該演算法中，利用無線數據鏈路層的廣播信道特性，基本思想為：節點(作為發
送者)通過物理層廣播周期性地向其鄰居節點（作為接收者）發送信標消息[10]
，鄰居節點記錄下廣播信標達到的時間，並把這個時間作為參考點與時鍾的讀數相比較。為了計算時鍾偏移，要交換對等鄰居節點間的時間戳，確定它們之間的時間偏移量，然後其中一個根據接收
到的時間差值來修改其本地的時間，從而實現時間同步[11]
。
假如該演算法在網路中有n個接收節點m個參考廣播包，則任意一個節點接收到m個參考包後，會拿這些參考包到達的時間與其它n-1個接收節點接收到的參考包到達的時間進行比較，然後進行信息交換。圖2為RBS演算法的關鍵路徑示意圖。
網路介面卡
關鍵路徑
接收者1
發送者
接收者2
圖2 RBS演算法的關鍵路徑示意圖
其計算公式如下：
,,1
1,:[,]()m
jkikkinjnoffsetijTTm
其中n表示接收者的數量，m表示參考包的數量，,rbT表示接收節點r接收到參考包b時的時鍾。
此演算法並不是同步發送者和接收者，而是使接收者彼此同步，有效避免了發送訪問時間對同步的影響，將發送方延遲的不確定性從關鍵路徑中排除，誤差的來源主要是傳輸時間和接收時間的不確定性，從而獲得了比利用節點間雙向信息交換實現同步的方法更高的精確度。這種方法的最大弊端是信息的交換次數太多，發送節點和接收節點之間、接收節點彼此之間，都要經過消息交換後才能達到同步。計算復雜度較高，網路流量開銷和能耗太大，不適合能量供應有限的場合。
3.3 發送方-接收方(Sender-Receiver)模式
基於發送方-接收方機制的時間同步演算法的基本原理是：發送節點發送包含本地時間戳的時間同步消息，接收節點記錄本地接收時間，並將其與同步消息中的時間戳進行比較，調整本地時鍾。基於這種方法提出的時間同步演算法有以下兩種。
3.3.1 FTSP 演算法[8]
泛洪時間同步協議FTSP（Flooding Time Synchronization Protocol）由Vanderbilt大學Branislav Kusy等提出，目標是實現整個網路的時間同步且誤差控制在微秒級。該演算法用單個廣播消息實現發送節點與接收節點之間的時間同步。
其特點為：(1)通過對收發過程的分析，把時延細分為發送中斷處理時延、編碼時延、傳播時延、解碼時延、位元組對齊時延、接收中斷處理時延，進一步降低時延的不確定度；(2)通過發射多個信令包，使得接收節點可以利用最小方差線性擬合技術估算自己和發送節點的頻率差和初相位差；(3)設計一套根節點選舉機制，針對節點失效、新節點加入、拓撲變化
等情況進行優化，適合於惡劣環境[12]
。
FTSP演算法對時鍾漂移進行了線性回歸分析。此演算法考慮到在特定時間范圍內節點時鍾晶振頻率是穩定的，因此節點間時鍾偏移量與時間成線性關系，通過發送節點周期性廣播時間同步消息，接收節點取得多個數據對，構造最佳擬合直線，通過回歸直線，在誤差允許的時間間隔內，節點可直接通過它來計算某一時間節點間的時鍾偏移量而不必發送時間同步消息進行計算，從而減少了消息的發送次數並降低了系統能量開銷。
FTSP結合TPSN和RBS的優點，不僅排除了發送方延遲的影響，而且對報文傳輸中接收方的不確定延遲（如中斷處理時間、位元組對齊時間、硬體編解碼時間等）做了有效的估計。多跳的FTSP協議採用層次結構，根節點為同步源，可以適應大量感測器節點，對網路拓撲結構的變化和根節點的失效有健壯性，精確度較好。該演算法通過採用MAC層時間戳和線性回歸偏差補償彌補相關的錯誤源，通過對一個數據包打多個時戳，進而取平均和濾除抖動較大的時戳，大大降低了中斷和解碼時間的影響。FTSP 採用洪泛的方式向遠方節點傳遞時間基準節點的時間信息，洪泛的時間信息可由中轉節點生成，因此誤差累積不可避免。另外，FTSP的功耗和帶寬的開銷巨大。
3.3.2 DMTS 演算法[9]
延遲測量時間同步DMTS (delay measurement time synchronization) 演算法的同步機制是基於發送方-接收方的同步機制。DMTS 演算法的實現策略是犧牲部分時間同步精度換取較低的計算復雜度和能耗，是一種能量消耗輕的時間同步演算法。
DMTS演算法的基本原理為：選擇一個節點作為時間主節點廣播同步時間，所有接收節點通過精確地測量從發送節點到接收節點的單向時間廣播消息的延遲並結合發送節點時間戳，計算出時間調整值，接收節點設置它的時間為接收到消息攜帶的時間加上廣播消息的傳輸延遲，調整自己的邏輯時鍾值以和基準點達成同步，這樣所有得到廣播消息的節點都與主節點進行時間同步。發送節點和接收節點的時間延遲dt可由21()dtnttt得出。其中，nt為發送前導碼和起始字元所需的時間，n為發送的信息位個數，t為發送一位所需時間；1t為接收節點在消息到達時的本地時間；2t為接收節點在調整自己的時鍾之前的那一時刻記錄的本地時間，21()tt是接收處理延遲。
DMTS 演算法的優點是結合鏈路層打時間戳和時延估計等技術，消除了發送時延和訪問時延的影響，演算法簡單，通信開銷小。但DMTS演算法沒有估計時鍾的頻率偏差，時鍾保持同步的時間較短，沒有對位偏移產生的時間延遲進行估計，也沒有消除時鍾計時精度對同步精度的影響，因此其同步精度比FTSP略有下降，不適用於定位等要求高精度同步的應用。
基於發送方-接收方單向同步機制的演算法在上述三類方法中需要發送的時間同步消息數目最少。發送節點只要發送一次同步消息，因而具有較低的網路流量開銷和復雜度，減少了系統能耗。
4 結論
文章介紹了WSN時間同步演算法的類型以及各自具有代表性的演算法，分析了各演算法的設計原理和優缺點。這些協議解決了WSN中時間同步所遇到的主要問題，但對於大型網路，已有的方法或多或少存在著一些問題：擴展性差、穩定性不高、收斂速度變慢、網路通信沖突、能耗增大。今後的研究熱點將集中在節能和時間同步的安全性方面。這將對演算法的容錯性、有效范圍和可擴展性提出更高的要求。
㈢ ZigBee無線感測網如何組成協議棧是什麼
zigbee可以組三種類型的網路——星型、樹狀、網狀。
組網過程大體一致，路由過程存在很大的差別
zigbee組網首先都是由協調器發起組網，掃描環境是否存在其他干擾，選擇較好的信道和獨一的PANID進行組網
路由節點加入網路：星型網路由直接加入協調器就OVER了；樹狀網路由節點會找一個較好的父節點，以後通信只和父節點進行，以此類推；網狀網路由節點會隨機加入網路，但路由是AODV方式，即按需路由，源節點有信息時才發起路由發現，其餘時間只是周期性維護下鄰居表。當然地址分配也會存在差別，其他的也有一些差別，這里長話短說，僅僅說下組網過程的差別
對應最後一個問題，協議棧與協議的關系
協議通俗的說就是一些演算法的集合
協議棧通俗地說就是協議的語言實現，例如zigbee協議棧就是用C語言實現了一些必要的協議演算法
希望對你有幫助，歡迎追問！！！
㈣ 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[25].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[811]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viP1,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(1p0)/,ln(1(p0+p))/.其中, =ln(SR2)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=500500m2,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,ij}.
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d122R,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=10e6),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. t0; //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 tt+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,vji;
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 500500m2
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500500m2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
㈤ 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。
㈥ 無線感測器網路的信道接入技術有哪些
無線感測器網路(Wireless Sensor Networks, WSN)是一種分布式感測網路，它的末梢是可以感知和檢查外部世界的感測器。WSN中的感測器通過無線方式通信，因此網路設置靈活，設備位置可以隨時更改，還可以跟互聯網進行有線或無線方式的連接。通過無線通信方式形成的一個多跳自組織的網路。
WSN的發展得益於微機電系統(Micro-Electro-Mechanism System, MEMS)、片上系統(System on Chip, SoC)、無線通信和低功耗嵌入式技術的飛速發展。
㈦ 請簡要描述在無線感測網路組網實驗中進行zigbee參數配置時需注意哪些問題
Zigbee：全新無線網路數據通信技術 Zigbee技術是隨著工業自動化對於無線通信和數據傳輸的需求而產生的，Zigbee網路省電、可靠、成本低、容量大、安全，可廣泛應用於各種自動控制領域。 Zigbee的由來： 在藍牙技術的使用過程中，人們發現藍牙技術盡管有許多優點，但仍存在許多缺陷。對工業，家庭自動化控制和遙測遙控領域而言，藍牙技術顯得太復雜，功耗大，距離近，組網規模太小等，......而工業自動化對無線通信的需求越來越強烈。正因此，經過人們長期努力，Zigbee協議在2003年中通過後，於2004正式問世了。 Zigbee是什麼： Zigbee是一個由可多到65000個無線數傳模塊組成的一個無線數傳網路平台，十分類似現有的移動通信的CDMA網或GSM網，每一個Zigbee網路數傳模塊類似移動網路的一個基站，在整個網路范圍內，它們之間可以進行相互通信；每個網路節點間的距離可以從標準的75米，到擴展後的幾百米，甚至幾公里；另外整個Zigbee網路還可以與現有的其它的各種網路連接。例如，你可以通過互聯網在北京監控雲南某地的一個Zigbee控制網路。 不同的是，Zigbee網路主要是為自動化控制數據傳輸而建立，而移動通信網主要是為語音通信而建立；每個移動基站價值一般都在百萬元人民幣以上，而每個Zigbee"基站"卻不到1000元人民幣;每個Zigbee 網路節點不僅本身可以與監控對對象，例如感測器連接直接進行數據採集和監控，它還可以自動中轉別的網路節點傳過來的數據資料; 除此之外，每一個Zigbee網路節點（FFD）還可在自己信號覆蓋的范圍內，和多個不承擔網路信息中轉任務的孤立的子節點（RFD）無線連接。 每個Zigbee網路節點（FFD和RFD）可以可支持多到31個的感測器和受控設備，每一個感測器和受控設備終可以有8種不同的介面方式。可以採集和傳輸數字量和模擬量。 Zigbee技術的應用領域： Zigbee技術的目標就是針對工業，家庭自動化，遙測遙控，汽車自動化、農業自動化和醫療護理等，例如燈光自動化控制，感測器的無線數據採集和監控，油田，電力，礦山和物流管理等應用領域。另外它還可以對局部區域內移動目標例如城市中的車輛進行定位。（成都西谷曙光數字技術公司的專利技術）。 通常，符合如下條件之一的應用，就可以考慮採用Zigbee技術做無線傳輸： 1． 需要數據採集或監控的網點多； 2． 要求傳輸的數據量不大，而要求設備成本低； 3． 要求數據傳輸可性高，安全性高； 4． 設備體積很小，不便放置較大的充電電池或者電源模塊； 5． 電池供電； 6． 地形復雜，監測點多，需要較大的網路覆蓋； 7． 現有移動網路的覆蓋盲區； 8． 使用現存移動網路進行低數據量傳輸的遙測遙控系統。 9． 使用GPS效果差，或成本太高的局部區域移動目標的定位應用。 Zigbee 技術的特點： 省電：兩節五號電池支持長達6個月到2年左右的使用時間 可靠：採用了碰撞避免機制，同時為需要固定帶寬的通信業務預留了專用時隙，避免了發送數據時的競爭和沖突；節點模塊之間具有自動動態組網的功能，信息在整個Zigbee網路中通過自動路由的方式進行傳輸，從而保證了信息傳輸的可靠性。 時延短：針對時延敏感的應用做了優化，通信時延和從休眠狀態激活的時延都非常短。 網路容量大：可支持達65000個節點。 安全：ZigBee提供了數據完整性檢查和鑒權功能，加密演算法採用通用的AES-128。 高保密性：64位出廠編號和支持AES-128加密 Zigbee的發展前景： Zigbee技術和RFID 技術在2004年就被列為當今世界發展最快，市場前景最廣闊的十大最新技術中的兩個。關於這方面的報道，你只需在網路，或GOOGLE搜索欄中鍵入"Zigbee"，你就會看到大量的有關報道。總之，今後若干年，都將是Zigbee技術飛速發展的時期。 Zigbee技術在我國的應用情況： 盡管，國內不少人已經開始關注Zigbee這們新技術，而且也有不少單位開始涉足Zigbee技術的開發工作，然而，由於Zigbee 本身是一種新的系統集成技術，應用軟體的開發必須和網路傳輸，射頻技術和底層軟硬體控制技術結合在一起。因而深入理解這個來自國外的新技術，再組織一個在這幾個方面都有豐富經驗的配套的隊伍，本身就不是一件容易的事情，因而，到目前為止，國內目前除了成都西谷曙光數字技術有限公司，真正將Zigbee技術開發成產品，並成功地用於解決幾個領域的實際生產問題而外，尚未見到其它報道。 Zigbee 和現有移動網（GPRS，CDMA-1X）的比較： 1． 無網路使用費：使用移動網需要長期支付網路使用費，而且是按節點終端的數量計算的，而Zigbee沒有這筆費用； 2． 設備投入低：使用移動網需要購買移動終端設備，每個終端的價格在人民幣1000元上下，而使用Zigbee 網路，不僅Zigbee網路節點模塊（相當於基站）費用每隻人民幣不到1000元，而且，主要使用的網路子節點（相當於手機）的價格還要低得多； 3． 通信更可靠：由於現有移動網主要是為手機通信而設計的，盡管CDMA-1X和GPRS可以進行數據通信，但實踐發現，不僅通信數率比設計速率低很多，而且數據通信的可靠信也存在一定的問題。而Zigbee網路則是專門為控制數據的傳輸而設計的，因而控制數據的傳輸具有相當的保證。 4． 高度的靈活性和低成本：首先，通過使用覆蓋距離不同，功能不同的Zigbee網路節點，以及其它非Zigbee系統的低成本的無線收發模塊，建立起一個Zigbee局部自動化控制網，（這個網路可以是星型，樹狀，網狀及其共同組成的復合網結構）再通過互聯網或移動網與遠端的計算機相連，從而實現低成本，高效率的工業自動化遙測遙控； 5． 比起現有的移動網來，盡管Zigbee僅僅只是一個區域網，覆蓋區域有限，但它卻可以與現有的移動網，互聯網和其它通信網路相連接，將許多Zigbee區域網相互連成為一個整體。有效的解決移動網的盲區覆蓋問題：我們知道，現有移動網路在許多地方存在盲區，特別是鐵路，公路，油田，礦山等野外，更是如此。而增加一個移動基站或直放站的費用是相當可觀的，此時使用Zigbee網路進行盲區覆蓋不僅經濟有效，而且往往是現在唯一可行手段。 Zigbee與現有數傳電台的比較： 1． 可靠性高：由於Zigbee模塊的集成度遠比一般數傳電台高，分離元器件少，因而可靠性更高； 2． 使用方便安全：因為集成度高，比起一般數傳電台來，Zigbee收法模塊體積可以做得很小，而且功耗低，例如成都西谷公司遠距離傳輸模塊（2-5公里），最大發射電流比一個CDMA手機還要小許多，因而很容易集成或直接安放在到設備之中，不僅使用方便，而且在戶外使用時，不容易受到破壞； 3． 抗干擾力強，保密性好，誤碼率低：Zigbee收發模塊使用的是2.4G 直序擴頻技術，比起一般FSK， ASK和跳頻的數傳電台來，具有更好的抗干擾能力，和更遠的傳輸距離； 4． 免費頻段：Zigbee使用的是免費頻段，而許多數傳電台所使用的頻段不僅需要申請，而且每年都需要向國家無委會交納相當的頻率使用費。 5． 價格低： Zigbee數傳模塊的價格只有具有類似功能的數傳電台的幾分之一；(2.4G，250kps，3-5公里距離DSSS 數傳模塊每隻不到1000元人民幣) 怎樣利用Zigbee盡快產生效益： 為了讓大家能更快更好的將Zigbee技術用於解決不同應用領域的實際問題，而不需要深入了解Zigbee網路本身是如何來工作的，從而大大縮短你系統集成的時間，迅速給你帶來實際經濟效益。 成都西谷曙光數字技術有限公司專門向用戶提供Zigbee無線網路平台的演示/應用套件，和具體應用開發培訓。 這個套件包括： 1). 5個標準的演示/應用模塊（其中一個用作為與計算機相連的網關節點）； 2). 電池，天線等附件； 3). Zigbee網路功能演示軟體； 4). 每個模塊提供兩個USART介面； 5). 一個標準的串口通信協議，用於將應用模塊與你的計算機和感測器相連。如果我們的標准串口協議不能滿足你具體應用的需要，原則上，我們可以根據你的具體要求加以修改。 利用這個套件，你可以完全按照有線網路連接來編制你的應用程序；將實際上的無線網路，當作一個一般的有線網路來加以利用。 這個套件，具有如下演示功能： 1． 演示Zigbee網路本身所具有的自動動態組網功能； 2． 演示網路中數據傳輸自動路由，以及數據如何在網路中傳輸的功能； 3． 顯示網路無線鏈路連接狀況，以及每個網路節點實際數據傳輸統計的功能，； 4． 演示整個網路的多種數據採集功能； 5． 演示控制中心對遠端網路節點的控制功能； 6． 更重要的是，它除了具有如上的演示功能外，它還可用於實際網路布置中檢查無線鏈路連接狀況，對現場網路節點的具體布置效果進行評估和調整。這個套件中的每個模塊提供兩個USART介面，供用戶直接編寫自己的應用程序和它用。這樣，用戶可根據自己實際應用的需要，確定所需的網路節點數量和遠端的具體設置後，就可以編寫具體應用程序軟體。當你的軟體開發工作完成後，就可以直接使用我們提供的標准模塊進行現場安裝設置後，就可以工作了。
㈧ 什麼是無線感測技術
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，具有非常上世紀70年代，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。
無線感測器網路可以看成是由數據獲取網路、數據頒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、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。
㈨ 無線感測器網路的路由協議有哪些類型路由協議的設計要求
（1）能量優先
傳統路由協議在選擇最優路徑時，很少考慮節點的能量消耗問題。而無線感測器網路中節點的能量有限，延長整個網路的生存期成為感測器網路路由協議設計的重要目標，因此需要考慮節點的能量消耗以及網路能量均衡使用的問題。
（2）基於局部拓撲信息
無線感測器網路為了節省通信能量，通常採用多跳的通信模式，而節點有限的存儲資源和計算資源，使得節點不能存儲大量的路由信息，不能進行太復雜的路由計算。在節點只能獲取局部拓撲信息和資源有限的情況下，如何實現簡單高效的路由機制是無線感測器網路的一個基本問題。
（3）以數據為中心
傳統的路由協議通常以地址作為節點的標識和路由的依據，而無線感測器網路中大量節點隨機部署，所關注的是監測區域的感知數據，而不是具體哪個節點獲取的信息，不依賴於全網唯一的標識。感測器網路通常包含多個感測器節點到少數匯聚節點的數據流，按照對感知數據的需求、數據通信模式和流向等，以數據為中心形成消息的轉發路徑。
（4）應用相關
感測器網路的應用環境千差萬別，數據通信模式不同，沒有一個路由機制適合所有的應用，這是感測器網路應用相關性的一個體現。設計者需要針對每一個具體應用的需求，設計與之適應的特定路由機制。
針對感測器網路路由機制的上述特點，在根據具體應用設計路由機制時，感測器網路需滿足一定的路由機制。