无线传感器网络技术研究

作者：罗昌俊 陈希 周明天

欢迎访问e展厅 展厅 11 传感器展厅 差压变送器, 压力变送器, 压力传感器, 压力开关, 张力传感器, ... 具有感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器网络（WSN, wireless sensor networks）综合了传感器技术、嵌人式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到需要这些信息的用户。 由于WSN的巨大应用价值，它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的广泛关注，被广泛地应用于军事，工业过程控制、国家安全、环境监测等领域。 美国国防部和各军事部门都对WSN给予了高度重视，在C4ISR的基础上提出了C4KISR计划，强调战场情报的感知能力、信息的综合能力和信息的利用能力，把WSN作为一个重要研究领域，设立了一系列的，军事传感器网络研究项目，如美国陆军2001年提出了“灵巧传感器网络通信”计划，已被批准为2001财政年度的一项科学技术研究计划，并在2001～2005财政年度期间实施；美国海军最近开展的网状传感器系统（CEC，cooperative engagement capability），即使是今天最先进的反舰巡航导弹也会被实时地监测到并被击中。在民用领域，2002年，Intel公司发布了“基于WSN的新型计算发展规划”。Intel将致力于WSN在预防医学、环境监测、森林灭火乃至海底板块调查、行星探查等领域的应用。 美国自然科学基金委员会（NSF）2003年制定了WSN的研究计划，投资3400万美元，支持相关基础理论的研究。在NSF的推动下，美国的加州大学伯克利分校、麻省理工学院、洛克维尔研究中心、加州大学洛杉矶分校等机构开始了WSN的基础理论和关键技术的研究。英国、日本、意大利等国家的一些大学和研究机构也纷纷开展了该领域的研究工作。学术界的研究主要集中在传感器网络技术和通信协议的研究上，也开展了一些感知数据查询处理技术的研究，取得了一些初步研究结果。 国内研究机构如中科院、清华大学、国防科技大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学以及浙江大学等学术团体对WSN进行了跟踪研究。中国下一代互联网示范工程（CNGI）2006年研究开发、产业化及应用试验项目中就包含了无线传感器网络节点的研究项目。 毋庸置疑，跟踪国外WSN技术的发展，并做出开创性的研究工作，对我国国防现代化的发展具有重要的意义。 1 WSN的定义和特点 无线传感器网络操作系统Tiny0S141的研制者，Jason Hill博士把WSN定义为： Sensing＋CPU＋Radio＝Thousands of potential application 哈尔滨工业大学的李建中教授将WSN定义为：WSN是由一组传感器节点以自组织的方式构成的有线或无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。如图1所示，从硬件上看，WSN节点主要由数据采集单元、数据处理单元、无线数据收发单元以及小型电池单元组成，通常尺寸很小，具有低成本、低功耗、多功能等特点；从软件上看，它借助于节点中内置传感器有效探测所处区域的温度、湿度、光强度、压力等环境参数以及待测对象的电压、电流等物理参数，并通过无线网络将探测信息传送到数据汇聚中心进行处理、分析和转发。 WSN与传统传感器和测控系统相比具有明显的优势。它采用点对点或点对多点的无线连接，大大减少了电缆成本，在传感器节点端即合并了模拟信号／数字信号转换、数字信号处理和网络通信功能，节点具有自检功能，系统性能与可靠性明显提升而成本明显缩减。 WSN具有以下特点： ①硬件资源有限。WSN节点采用嵌入式处理器和存储器，计算能力和存储能力十分有限。所以，需要解决如何在有限计算能力的条件下进行协作分布式信息处理的难题。 ②电源容量有限。WSN节点通过自身携带的电他来提供电源，当电池的能量耗尽，往往被废弃，甚至造成网络的中断。所以，任何WSN技术和协议的研究都要以节能为前提。 ③无中心。WSN没有严格的控制中心，所有节点地位平等，是一个对等式网络。节点可以随时加入或离开网络，任何节点的故障不会影响整个网络的运行，具有很强的抗毁性。 ④自组织。网络的布设和展开无需依赖于任何预设的网络设施，节点通过分层协议和分布式算法协调各自的行为，节点开机后就可以快速、自动地组成一个独立的网络。 ⑤多跳（Multi-hop）路由。WSN节点通信能力有限，覆盖范围只有几十到几百米，节点只能与它的邻居直接通信。如果希望与其射频覆盖范围之外的节点进行通信，则需要通过中间节点进行路由。WSN中的多跳路由是由普通网络节点完成的。 ⑥动态拓扑。WSN是一个动态的网络，节点可以随处移动；一个节点可能会因为电池能量耗尽或其他故障，退出网络运行；也可能由于工作的需要而被添加到网络中。这些都会使网络的拓扑结构随时发生变化，因此网络应该具有动态拓扑组织功能。 ⑦节点数量众多，分布密集。WSN节点数量大、分布范围广，难于维护甚至不可维护。所以，需要解决如何提高传感器网络的软、硬件健壮性和容错性。 2 风洞测控WSN的主要关键技术 针对WSN的特点和在风洞测控中应用需求，WSN研究领域还有很多具有开创性和挑战性的难题需要解决，主要包括以下的研究内容。 2.1 WSN节能技术 能源是WSN最重要的资源，如何有效地节约能源是WSN必须考虑的关键技术。WSN节点工作时按功率消耗由小到大的顺序有4种模式：睡眠模式（sleep）、空闲模式（idle）、接收模式（receive）以及发送模式（transmit），有效地进入睡眠模式与空闲模式以及减少数据的发送量将大大地节约能源。采用合理的路由算法与信道接入方式也是节能的关键。 2.2 WSN节点微型化技术 WSN节点微型化技术在现阶段还集中在硬件电路的设计上，通过采用体积小、功耗低的芯片与器件和采用模块化的设计与分层布线的方法会使体积尽量减小，然而随着MEMS（微电子机械系统）技术的日趋成熟，在不久的将来，WSN节点体积将会越来越小。 2.3 WSN组网技术 WSN其本质是基于Ad hoc技术的自组织网络，在WSN的布设区域（比如野外的高压储气罐群）没有网络基础设施，必须通过WSN节点的自组织来形成一个无线的传输网络环境，并通过相关数据的汇聚和融合，从而把相应的测试对象的参数传递到监控中心。传统无线网络的首要目标是提供高的服务质量和高效利用网络带宽，其次才考虑节约能量，而WSN的首要目标是高效使用能量，延长网络系统的生存期。因此，已有网络路由协议不能用于WSN。所以，必须设计和研究新的面向数据的低功耗、自组织的信息传输路径的建立机制和网络管理方案，并且满足如下的技术要求： ①高效性：节点采集的数据要经过Multi-hop才能到达Sink节点进行汇聚，所以，要求网络路由／组网协议必须是高效的，简单易实现，与数据融合技术相结合，减少传输和计算开销，使用尽量少的能量，以满足WSN的能量约束和时间约束。 ②鲁棒性：WSN在实验流体力学中应用时，必须适应野外环境中WSN节点容易失效以及风洞环境中由于电磁干扰等因素造成无线信道不稳定性的特点，建立稳健、冗余的路由通道，避免因个别节点的失效或无线信道的突然中断，而造成感知盲区。 ③扩展性：WSN节点的数目经常变化，可以是几百甚至几千，路由／组网协议和传感器网络管理系统必须能够适应WSN拓扑结构变化的特点。 ④收敛性：即WSN路由／组网和网络管理方案既要能覆盖所有的网络节点，同时要能迅速形成全网的稳定的拓扑结构。 2.4 WSN数据汇聚技术 在WSN的风洞测控应用环境中，WSN节点需要采集温度、湿度、光、压力等多种环境参数，单个节点往往不能完成对环境目标的侧量和识别，单一传感器获得的仅是风洞环境特征的局部、片面的信息，它的信息量是非常有限的。而且每个WSN节点还受到自身品质、性能及风洞噪声的影响，采集到的信息往往是不完善的，带有较大的不确定性，甚至是错误的。这就需要研究和开发一定的算法，使具有一定属性的多个WSN节点采用通过交换信息，对所获得的数据进行了加工、汇总和过滤，以事件的形式得到最终结果，这就是WSN数据的汇聚。多传感器数据融合是一个多学科交叉的新技术，对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。一般情况下，基于非线性的数学方法，如果它具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力，则都可以用来作为融合方法，目前常用的数据融合方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理等；而人工智能类则有模糊逻辑、神经网络等。 3 WSN在风洞测控中的应用 在风洞测控这个特定的场景下，需要对、一些关键部件和设备的技术参数进行监测与跟踪，以监控设备的运行情况，合理调度设备运行，预报关键部件的失效概率，制定关键部件的维护或更换计划，并避免出现大的系统故障或风洞长期的停转，降低工作强度和人为误差发生概率，提高风洞试验效率，保障风洞安全运行。在不便于安装有线传感器的情况下，均可考虑无线传感器网络。WSN的具体应用需求包括： ①旋转机构的监测：包括轴流风扇、攻角机构、滚珠丝杆等旋转机构振动特性的监测与跟踪，以及模型姿态检测与跟踪等。 ②气源系统监测：包括监测位于野外的高／中压储气罐群、高／中压压缩机组、吸附干燥站、冷却循环水系统等，具体监测温度、压力、有毒气体浓度等参数。 ③风洞运行监测：对风洞运行状态进行监测，包括试验时的压力状态、引射器的位置状态、试验段的温度状态、风洞安全联锁状态等，具体监测温度、压力、位置、电流、电压等物理参数。 ④其他没有基础网络设施，而有线传感器系统安装又不方便或不安全的应用环境。 3.1 WSN应用系统的体系结构 根据风洞测控的布设区域结构复杂、待测参数数量多、范围广等实际需求，采用分层的WSN网络拓扑结构，如图2所示。 在图2所示的分层WSN中，具有某种关联的网络节点组成簇（cluster）。在一个簇内，通常有一个按一定规则选举产生的、被称为簇首（也称为汇点Sink）的节点。普通节点将采集并压缩的监测数据传到Sink节点；然后由Sink节点和网关节点（Gateway）通过多跳中继（Multi-hop）方式完成多个WSN节点数据的汇集并传发；最后在监控服务器（Control Center）将整个监测区域内的数据进行集中处理。 3.2 WSN系统的实现 WSN的性能很大程度上依赖于WSN节点的特性。图3显示的是一种商业化的WSN节点o Mica2dot节点采用4 MHz的Atmel ATmega 128L微处理器，具有868/916 MHz多通道射频收发器，512 KB的片上存储，并集成多种传感器，直径仅为25mm。基于TinyOS操作系统来完成节点数据采集、数据处理和通信。 TinyOS作为一个面向WSN应用的操作系统，能够利用有限的资源来进行高效率、低能耗的并行操作，程序核心很小，能够有效地运行在WSN上并执行相应的管理工作，自动发现和组成网络，提供可重用的组件，并几能提供简单的调度机制。 TinyOS定义一系列非常简单的组件（component）模型，具有高度的模块化特征。每个组件都完成一个特定的任务，整个操作系统基本上就是由一系列的组件模型组成。当系统要完成某个任务时，就会调用事件调度器，事件调度器再有顺序地调用各种组件，从而高效、有序地完成各种功能。工作在该操作系统上的应用程序基于事件（event）驱动模式，采用事件触发去唤醒传感器工作。TinyOS采用类似C的结构化编程语言NESC编写应用程序。 3.3 初步结果分析 在1.2mx1.2m风洞进行了WSN风洞监测应用的初步尝试，实现了WSN的拓扑结构管理（见图4），并开发研制了1.2mx1.2m风洞WSN无线传感器网络测量系统（见图5），实现了对风洞试验段内温度的测量。 图4中，节点0作为基站，节点1、节点2为测量节点分别部署在风洞试验段和超扩段。节点1、节点2上的采集系统完成本地温度参数的采集，节点3为中继节点，节点1、节点2的温度测量数据按照多跳路由（Multi-hop routing）的方式，经过节点3的中继，最终汇集到节点0，并由基站完成测量数据的汇聚融合和结果显示。从图5中可以观察到在1.2m×1.2 m风洞试验过程中风洞试验段温度的变化。这样采用WSN的温度测量数据，就能对流体力学风洞试验的测量结果进行有效的修正。 4 结束语 无线传感器网络（WSN）被认为是影响人类未来生活的重要技术之一，这一新兴技术为人们提供了一种全新的获取信息、处理信息的途径。由于WSN本身的特点，使得它与现有的传统网络技术之间存在较大的区别，给人们提出了很多新的挑战。由于WSN对国家和社会意义重大，国内外对于WSN的研究正热烈开展，希望本研究能够引起测控领域对这一新兴技术的重视，推动对这一具有国家战略意义的新技术的研究、应用和发展。(end)

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