无线传感网技术综述论文（精选8篇）
无线传感网技术综述论文 篇1
摘要：时间同步是无线传感网络中数据传输、节点定位和网络调度等技术的基础。由于低功耗、低复杂度和低带宽的限制,传统网络的时间同步技术无法满足无线传感网的要求。在介绍无线传感网中时间同步技术国内外研究现状的基础上,给出节点的时钟模型,归纳经典时间同步机制,总结萤火虫同步、混合时间同步、分布式时间同步等多种新型时间同步协议,并指出当前无线传感网中时间同步技术存在的不足。最后给出时间同步技术发展趋势的展望。
关键词：无线传感网,时间同步,时钟模型,萤火虫同步,分布式同步
0 引言
自20世纪90年代开始,无线传感网技术得到快速发展,被广泛应用在森林、建筑、军事战场及其他感知监测区域[1,2]。其中时间同步技术应用在无线传感网各个方面:监测数据通过数据融合技术向网络基站传输,节点为减少能量消耗,延长网络寿命需要进行定时的睡眠和唤醒[3];节点定位[4]、节点调度机制[5]以及节点工作模式的切换[6]等。
互联网中常用的网络时间协议NTP,是在层状结构中利用客户/服务器模式对欲同步的客户端进行同步,通过时间获取的多路径和上层服务器的冗余性来保证时间同步的可靠性[7]。由于NTP无法满足无线传感网络中节点功耗低、带宽有限以及无线传输的要求,所以无线传感网中时间同步技术需要在无线传输、节点计算能力较低和能量受限的前提下尽可能实现低开销和较低的复杂度。作为无线传感网技术中的一项关键技术,时间同步技术不仅需要提高时间同步精度来实现系统运行的可靠性,还需要减少时间同步开销,延长网络寿命,实现系统运行的可持续性。
早期的时间同步协议致力于直接得到节点间的时钟差值或者构建晶振的时钟模型,来实现节点间的时钟同步。近年来新型的时间同步协议通过物理同步方式或者改进时钟模型的方式来实现较高的时间同步精度;通过物理方式或者被动同步方式来实现较低的时间同步开销和对动态网络拓扑的兼容性。本文将对目前主要的时间同步协议进行总结和对比。
1 时间同步技术难点
节点间时钟差异主要来源于节点晶振的差异性。节点的上电时间不同带来节点不同的时间相位偏移,晶振因制作工艺和环境的影响会产生频率偏差和频率漂移,并进一步导致节点时钟的输出时间产生偏差和漂移[8],如图1所示。图1所示的三条节点时间输出曲线,分别表示受上电时间和晶振制作工艺影响产生的相位偏移和频率偏差的节点时间、理想晶振对应的系统时间以及环境因素和晶振老化因素引起晶振频率漂移下的节点时间。
无论是估计同一时刻不同节点的时间差值,还是通过对节点的晶振建立时间模型来实现时间同步,节点进行报文交互的过程中都必须面临报文时延的不精确性。报文时延主要是指同步报文从节点发送之后分别经过的发送延时、信道访问延时、传输延时、传播延时、接收延时和接收处理延时六部分延时[9],如图2所示。
接收节点通过处理同步报文得到节点间的时间差值或者节点间的相对时钟模型。
(1)发送延时:节点构建同步报文并将报文递交到MAC层所用的时间;(2)信道访问延时:同步报文从检测信道是否空闲到物理层开始发送报文所用的时间;信道访问延时随机性较大,受当前信道空闲度和网络负载状况的影响较大;(3)传输延时:发送节点通过天线向外传输同步报文所用的时间;(4)传播延时:节点在媒介中从发送节点传播至接收节点所用的时间;(5)接收延时:接收节点的物理层通过天线接收同步报文所用的时间;(6)处理延时:接收节点对报文进行处理的时间。
除了上述随机性较大的发送延时、信道访问延时、处理延时之外,传输过程中存在的噪声经常会在同步报文的时延中引入部分符合高斯或者指数分布的小时延。
2 经典的时间同步协议
根据节点同步过程中同步报文的传输方向和交互方式的差异,经典的时间同步协议可以归纳为三类:基于接收-接收的同步机制、基于发送-接收的双向同步机制和基于发送-接收的单向同步机制。
2.1 基于接收-接收的同步机制
基于接收-接收模式的同步机制由参考节点向其广播范围内的节点广播不携带任何时间信息的参考同步报文。收到参考同步报文的一个节点会向另一个节点发送接收到该参考同步报文的本地时间。此时另一个节点可以根据收到的接收时间和自身记录的接收时间得到参考同步报文到达不同节点的时间差值,即两个节点的时间差值[10]。基于接收-接收同步机制的时间协议工作机制如图3所示。
接收-接收模式下的同步协议以同一参考同步报文到达不同节点应当为同一个时刻为出发点,通过节点间交换接收时间得到节点间的时间差值,通过补偿该时间差值来实现节点间的时间同步。接收-接收模式下节点m和节点n的时间差值为:
基于接收-接收机制的代表时间同步协议为RBS(Reference Broadcast Synchronisation)[10]。该机制下的同步协议虽然能够实现较高的同步精度,但是需要大量的参考同步报文和节点间交互报文,同步开销较大。尤其是在多跳网络中,所需的报文数量和同步计算的复杂度均将成倍增加。另外,节点间报文交互是接收-接收机制下实现网络时间同步的前提条件,所以基于接收-接收的时间同步机制不适用于跳数较多和节点分布较为稀疏的网络环境中。
2.2 基于发送-接收的双向同步机制
在发送-接收的双向同步机制中,待同步节点向基准节点发送同步请求报文,基准节点收到请求报文之后,向待同步节点发送包含自身当前时间的同步应答报文。待同步节点收到此应答报文之后通过自身的本地时间估算出节点间的时间偏差Δ和传输延时d,并据此校准自己的时钟。
双向同步机制在较短时间间隔内,认为节点间的时间偏差不变及报文传输延时一致,通过两次同步报文交互获得节点间的时间信息。基于发送-接收的双向同步机制中,报文交互如图4所示。
基于发送-接收双向同步机制的时间同步协议主要包括:TPSN(Time-sync Protocol for Sensor Networks)[11]和TS/MS(Tiny Time Synchronisation Protocol/Mini Time Synchronisation Protocol)[12,13]。TPSN协议通过图4所示的四个时间值完成待同步节点的时间同步,同步公式为:
采用双向同步机制的TPSN具有较高的同步可靠性,同步性能也比较好。但是因为没有考虑节点的时钟模型和晶振存在的频率偏移,在利用TPSN协议同步之后,节点仍旧会产生新的时间偏差,因此TPSN必须较为频繁地进行同步操作。TS/MS同步协议算法在基于图4所示的同步的基础上采用线性节点时钟模型,通过对少量的时间点进行拟合处理便可得到节点的时间偏差和时钟漂移。TS/MS时间同步协议采用较少的时间点得到比TPSN更高的同步精度,属于轻量级时间同步算法,适用于能量受限制的无线传感器网络。
基于发送-接收双向同步机制的时间同步协议在具有较高同步可靠性的同时产生相对较大的同步开销。另外,双向时间同步协议对网络拓扑的扩展的兼容性较差,无法适用于动态拓扑网络中。
2.3 基于发送-接收的同步机制
基于发送-接收同步机制的时间同步协议主要由基准节点向网络中单向广播包含报文发送时间的同步报文。子节点接收到同步报文之后,根据估计报文延时和记录本地报文的接收时间,对自身时间进行同步调整。
基于发送-接收机制的时间同步方法主要包括DMTS(Delay Measurement Time Synchronisation)[14]、FTSP(Flooding Time Synchronisation Protocol)[9]等方法。DMTS同步算法通过估计同步报文的传输延时,将同步报文中携带的发送时间与同步报文传输延时之和作为子节点的全局时间,对子节点进行时间同步。FTSP忽略同步报文的传输延时,认为待同步节点接收同步报文和基准节点发送报文为同一时刻,即节点记录的接收时间和基准节点的发送时间为两节点间的偏差。通过对时间点进行拟合,利用线性时钟模型,得到待同步节点相对于基准节点的相对时钟偏移和相位偏移。
发送-接收的同步机制采用单向信息交互,同步精度较高,能适应网络拓扑动态变化。同时和双向时间同步机制相比,它能够有效地减少网络中的同步开销,减小网络能耗。但由于发送-接收同步机制采用泛洪广播机制,网络规模较大时,产生的同步报文偏多。另外FTSP协议中节点的多径效应使得节点的同步精度不能得到保证。
2.4 经典时间同步协议总结对比
经典的时间同步协议主要通过得到节点间的时间差异,更新待同步节点的时钟来实现节点间的时间同步。在以上三种同步机制中,发送-接收双向同步机制和发送接收-同步机制均没有考虑同步报文的传输时延;接收-接收同步机制基于接收节点间的时间对比,无需考虑参考报文传输时的发送延时、信道访问延时和传播延时,时间同步精度不受发送方影响。发送-接收双向同步机制因为采用双向报文传输,所以更适用于对可靠性要求较高的应用。发送-接收同步机制采用时钟模型,利用得到的时钟参数对节点的时钟偏移进行修正补偿,同步精度较高;和双向同步机制相比,单向的同步方式也更适用于动态变化的网络拓扑结构。表1通过对时间同步协议一些具有代表性的性能指标进行列举,对比了以上三种时间同步机制。
3 新型时间同步协议
经典的时间同步协议主要解决节点间的时间同步精度问题。当同步协议能够达到较高精度时,新型时间同步协议在进一步提高精度的同时开始着手降低网络中的同步能耗,并研究应用于特定环境下的时间同步协议。
3.1 基于物理脉冲耦合的同步协议
经典的时间同步算法无法完全消除传输过程中延时对同步精度的影响,所以难以做到对节点间同步精度的进一步提升。在基于物理脉冲同步机制的同步协议中,每个传感器节点被看作是完全相同的耦合振荡器,通过物理方式来消除报文传输过程中的延时,实现节点间的高精度同步。
基于物理脉冲耦合的同步机制以萤火虫同步算法为主。1988年,Buck对萤火同步闪烁的现象进行了总结,并对此现象进行了基于phase-advance和phase-delay两种模式下的时间同步建模[15]。1990年Mirollo和Strogatz提出M&S脉冲耦合振荡模型,在假定脉冲延时为零的情况下,耦合振荡系统可以达到同步[16]。1998年Ernst在前人的基础上对脉冲延时情况下的耦合振荡系统的同步状况进行了研究。当一个振荡器状态激发时,会和临近的振荡器产生电耦合,使得临近的振荡器产生一个耦合强度的状态增量。基于物理脉冲的同步机制原理如图5所示。
Ernst通过理论证明,在脉冲延时不为零的情况下,正的耦合强度无法使振荡器之间产生同步现象,只有在负的耦合强度情况下,振荡器之间才能取得同步现象[17]。文献[18]针对耦合振荡电路提出了一种面向不相同模块的物理脉冲振荡模型,该系统模型不仅可以实现多振荡器之间的同步,而且可以实现多频率振荡器之间的耦合同步,为分布式系统中节点的多频段通信提供了理论依据。虽然文献[19]对M&S系统在硬件设备上的应用做了测试,但是大多数基于物理耦合脉冲的同步协议因为要求网络中各个耦合器完全一致、脉冲延迟较小,在实现上有很大难度,所以基于物理耦合脉冲的同步机制仍停留在理论研究阶段。
3.2 基于调度的同步协议
基于调度的时间同步算法有TSMP(Time Synchronised Mesh Protocol)[20]、TSCH(Time-Synchronised Channel Hopping)[5]。基于调度的同步机制是在网络初期将所有节点间的工作时隙、工作信道、网络结构均进行分配,并通过广播报文的形式告知网络中所有节点,节点在各自分配的时隙和分配好的邻居节点之间进行报文交互。父节点在固定的同步周期向网络广播时间同步报文,子节点在安全时间内接收到同步报文,然后根据发送时间和接收时间调整自身的时钟;如果安全时间内没有收到时间同步报文,则认为子节点与网络失去同步。
基于调度的时间同步机制能够达到较高的时间同步精度,但是该机制需要网络层、MAC层以及物理层进行整体协作,不再是单纯的时间同步机制;而且一般需要多信道甚至多频段的复用,整体上较为复杂。
3.3 分布式同步协议
经典的同步协议中,基于发送-接收的双向时间同步算法无法解决无线传感网中节点加入、失效和移动引起的网络拓扑动态变化问题,也无法较好地减少网络中的累积同步误差。为了解决这个问题,分布式一致时间同步协议应运而生。
分布式时间同步协议主要通过节点周期性广播本地时间来实现网络内节点的时间同步。分布式同步协议主要包括:实现邻居节点高精度同步的梯度时间同步协议GTSP(Gradient Time Synchronization Protocol)[21]、分开校正频偏和相偏实现更可靠时间同步的平均时间同步协议ATS(Average Time Synch)[22]、节点广播时间到网络虚拟时钟的分布时间同步协议[23]等。
分布式时间同步协议不要求网络拓扑结构为层次拓扑,这使得分布式时间同步协议的鲁棒性较强,能更好地适应于拓扑动态变化的无线传感网。由于分布式同步协议主要基于全局节点进行时间扩散和不停地同步迭代,分布式时间同步协议的收敛速度相对于经典的时间同步算法来说比较慢;并且分布式时间同步协议中需要的同步报文数量较多,网络开销较大,不利于降低网络同步能耗。
3.4 混合时间同步协议
除了提高时间同步精度,延长同步周期进而减少网络同步能耗[19,20]之外,部分时间同步协议采用主动同步和被动同步相结合的混合时间同步机制[24,25]。
混合时间同步机制中,代表节点之间采用双向的时间同步机制。在同步报文交互过程中,代表节点广播半径中的邻居节点能够监听到双向同步报文,得到同步报文中的时间信息。通过分析报文中包含的两个节点的时间信息,监听节点实现被动的时间同步。混合时间同步机制只需要代表节点之间进行报文交互,多数节点只需要对周围环境中的报文进行监听,无需发送报文,较大程度地减少了网络中的时间同步报文数量。混合时间同步机制通过主动同步来保证网络同步精度,通过被动时间同步来节省网络同步开销,从而实现了保证同步精度和节约能耗的双重目标。但是由于被动时间同步主要通过节点监听周围环境中的报文来实现自身的时间同步,所以混合时间同步协议中节点的分布密度不能过小,适用的网络规模不宜过大。图6说明了混合时间同步协议的同步机制。图中2号和3号节点为代表节点,采用基于双向的主动时间同步机制。在2号代表节点和3号代表节点周围的其他节点通过监听2号和3号代表节点发送的包含时间信息的同步报文之后,被动地完成时间同步。
3.5 特殊用途时间同步协议
传统的时间同步算法无法适用于报文延时较长、节点移动较为频繁的水下应用,近年来针对水下传感网特殊用途的无线同步协议逐渐发展起来。水下应用的时间同步协议主要从估计报文延时方面来实现节点同步。文献[26,27]通过采用邻居间的相对速度和多普勒频移来计算节点的真实移动速度,得到精确的报文延时时间,并进一步通过双向时间同步机制和基于权重的最小二乘法来求得节点相对于参考节点的相对时钟参数。文献[26,27]在利用线性规划获得节点间相对时钟参数的同时均引入了第二次线性回归计算,利用初次回归运算得到的时钟参数和估算的节点移动速度进一度提高节点的同步精度。
3.6 新型同步协议总结
新型同步协议主要是基于非层次性网络结构,更少地受到网络中心节点的制约,能够更好地适用于网络拓扑结构动态变化的无线传感网。无论是通过物理方式抑或是主动、被动同步方式结合,新型同步协议和经典时间同步协议相比,能够较大地减少网络同步能耗。另外,新型时间同步协议在提高同步精度和降低网络开销的同时,开始对特殊应用条件下的时间同步进行探索。虽然新型同步协议和经典时间同步协议相比有较多的优点,但是新型时间同步协议的复杂程度一般较高,对节点有较高的性能要求;而且新型时间同步协议大多数仍旧处于理论研究阶段,并没有在实际环境中大量应用。
除了上述同步协议之外,新型的时间同步算法还包括利用外部时间源的外部梯度时间同步算法[21]、针对移动网络拓扑的时间同步算法[28]、利用卡尔曼滤波实现高精度时间同步的卡尔曼一致滤波时间同步算法[9]和基于最大似然估计的时间同步算法[30]等。
4 结语
通过对时间同步协议机制的分析可知,更高的网络时间同步精度,需要更频繁的同步报文交互,相应会产生更高的网络能耗。在一定程度上,网络时间同步精度和同步能耗存在矛盾。早期的时间同步机制主要得到高精度的同步性能;新型的时间同步协议在保证同步较高精度的基础上,主要通过不同方式降低同步开销,减少网络能耗。
针对无线传感网节点间时间同步的技术难点,本文从时间同步精度、网络同步开销、协议特点等多个角度对时间同步协议进行了评价和比较。通过本文对各种时间同步机制的分析可以看出,单向同步机制中的FTSP时间同步协议因为采用节点时钟模型,时间同步精度较高,能够通过时钟模型进行时钟误差补偿,但是存在的多径效应无法降低同步精度。相对于经典时间同步算法单纯提高同步精度的做法,新型同步算法可以根据不同要求实现不同的时间同步,其中包括:提高时间同步精度、降低网络开销、分布式同步和特定用途的时间同步。新型时间同步协议较好地平衡了时间同步精度和同步开销之间的关系,同时更好地适用于动态变化的网络拓扑,有较高的鲁棒性。
通过对时间同步协议的总结和对比,结合当前无线传感网中时间同步协议发展的现状,本文认为未来时间同步协议需要在以下方面进行进一步研究:
(1)时间同步协议的实际应用。当前时间同步协议的性能主要是通过人为搭建仿真环境,通过网络仿真工具对性能进行试验得到的。应用到实际无线传感网中的同步试验较少,无从得知通信环境较恶劣环境下,时间同步协议的实际性能。
(2)大规模网络的同步。随着无线传感网技术的不断应用,网络规模将不断扩大,大规模无线传感网的时间同步将显得尤为重要。当前的时间同步协议主要是针对中小型网络的时间同步,缺少对大规模网络中大量节点移动、失效后网络同步状况的研究。
(3)多跳误差累积效应。随着无线传感网规模的不断扩大,网络层数也会相应增多,节点的时间同步会出现较大的同步偏差。如何降低网络中多跳累积误差也是当前时间同步研究领域需要解决的问题之一。
无线传感网技术综述论文 篇2
基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统
解决方案
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
目录
1.目前国内烟草仓库环境监测系统现状分析....................................................................3 2.现有仓库环境监测技术现状分析......................................................................................3 3.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的应用...........................................................4 3.1．基于无线传感网烟草仓库环境监测系统简述.......................4 4.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的功能...........................................................5 5.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的优势...........................................................7 6.产品介绍....................................................................................................................................8 6.1物联网网关....................................................8 6.2无线路由单元..................................................9 6.3无线水浸检测器...............................................10 6.4无线温湿度检测器.............................................10 6.5无线烟感探测器...............................................11 6.6无线明火探测器...............................................11 6.7无线门磁传感器...............................................12
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
1.目前国内烟草仓库环境监测系统现状分析
目前国内大部分成烟和烟叶仓库还是沿用传统的仓储管理方式，缺乏自动监控设备，只是进行简单的入仓数量管理，以及常规的防霉变、防烟虫处理，对烟叶醇化机理没有足够的认识，使得精选优质烟叶往往在存储过程中品质下降，不能生产出高质量的卷烟成品，带来了不小的因库耗而造成的经济损失。
烟草行业对如何提高卷烟品质进行深入研究后，发现卷烟生产和销售过程中的仓储环境对卷烟品质影响很大，传统烟草仓库环境质量采用人工测量记录，管理人员对仓储环境缺乏有效的监测手段。因此，加强对烟草仓库环境质量监测，降低烟叶库耗，提高烟叶利用率，具有非常重要的实际意义。
2.现有仓库环境监测技术现状分析
目前室内仓库的环境监测系统分为无线监测系统和有线监测系统两种，大多数系统是基于有线监测设备建立起来的。有线监测系统存在的缺点有： 1）.有线监测点的布置需要大量走线，布置方式不灵活，只能在一个固定位置，不能根据需要移动；
2）.监测点数量由于通信布线成本限制而不能大量布置，造成监测力度不够，存在监测数据不能全面反映实际的环境质量的可能，甚至存在监测盲区； 3）.有线监测点线路检查和维护需要大量的人力物力，若多个仓库实现集中管理会极大的增加安装成本，不利于构建大型的远程控制系统。
基于无线传感网技术的仓库环境监测系统具有高扩展性、可靠性、安全灵活、维护简便等优点。
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
3.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的应用
3.1．基于无线传感网烟草仓库环境监测系统简述
基于无线传感网烟草仓库环境监测系统结构图，如图所示：
如图1 所示
如图2所示
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
如上图所示，烟草仓库环境监测系统有集控中心、物联网网关、路由单元、无线传感器（如温湿度、水浸等）部分组成，烟草仓库环境监测系统采用分级分布式结构，在各工业生产残酷、销售公司卷烟成品仓库、原料基地烟叶仓库分别设置仓库监控子站，通过分布在仓库内的传感器检测和实时数据采集装置将检测数据传送到上一级监控站的监控及数据服务器，根据操作人员的指令或自动设置仓库的空调和通风除湿设备进行远程控制。如图1、2所示，视频监控系统通过有线形式与集控中心进行通讯，仓库环境监测系统通过无线传感器（如：温湿度、水浸等）把环境中的数据信息，通过无线的形式传输给路由单元，路由单元通过数据转发给网关，网关通过以太网传输给集控中心，因此，集控中心通过烟草仓库监测系统能够对仓库内环境信息实时监测，通过视频监控系统对仓库内人员的流动、设备的情况及安全情况，进行实时监控。
烟草仓库环境监测系统24小时自动数据采集，系统可以列表、图形显示监控数据，可自行设置温湿度上下限，超限时数据红字报警，传感器蜂鸣，系统可将监控系统记录下来并保存后的任意时间段、任意种类（如温度或湿度）、任意操作记录以各种形式（word、Excel等）电子文档导出可供使用，并可通用任何打印机将报表或图形打印出来，历史数据安全存储备份。
4.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的功能
（1）保证烟叶的产品质量
在自然状态下，仓库的环境根据气候的变化不能持续满足存储要求，所以需要有效地控制仓库中的温度和湿度，给烟叶存放带来一个安全的环境。在实际生产中，烟叶仓库的人工监管存在许多难以避免的人为因素失误，并且对烟叶堆垛内部的温湿度测量更是难以保证数据的及时、准确和可靠。而烟叶仓库监测系统将温度、湿度传感器布置烟叶堆垛内部和残酷的适宜位置，可以实时测量残酷各处的温度和适度并及时传送给监控室，测量数据能实时显示在监控室的电脑屏幕上，保证监控人员能够全面了解烟叶仓库的情况。一旦某点温度、湿度超过预定设置，系统将迅速向监控人员报警，详细显示库房具体位置的异常温度、湿度变化，并指导烟叶翻垛及通风等生产操作，可以有效预防因温度、湿度变化引起的烟叶变质等各种事件发生。
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
（2）有助于研究烟叶自然醇化机理
烟叶仓库环境监测系统采集了烟叶的醇化过程中的第一手环境资料，它有助于合理地掌握自然醇化速度调控，也为研究醇规律和醇化预测模型提供大量信息，可以逐步建立库存烟叶醇化质量信息档案，并根据烟叶醇化质量提出合理的使用建议。
（3）提高生产效率和管理水平
烟草仓库实时监测管理系统跟人工监管相比具有不可比拟的优势，系统实时性好、可靠性高、操作简便，可有效地提高生产效率和管理水平。烟草仓库监测系统数据采样间隔时间短，监测数据既能定时传输夜可随时召唤，布置在烟叶堆垛内的定点监测比人工临时测量更稳定和更准确。烟草仓库实时监测管理系统可以实现自动化生产管理，是烟草行业信息化系统的重要组成部分。
（4）保障生命安全
烟草仓库环境监测系统将已有的气体传感监测装置、防火报警装置和视频防盗装置结合起来，实现监测环境温湿度、检测室内易燃气体、非法闯入报警等系统功能，形成一个全方位的仓库环境安全监测系统，可以有效保障生产安全。
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
5.基于无线传感网烟草仓库环境监测系统的优势
1.施工方便：无需接拉数据线，只需要有220V市电或直接使用电池供电，对于扩容和旧有系统改造非常方便。并且组网是自动生成的，不需要人为干预，安装上基本就可以工作。
2.可靠性高：嵌入式与专用低功耗器件、精简的射频电路以及组网的多路径冗余备份，使系统里的设备可以可靠稳定地运行
3.扩展与增容方便：增加新类型和新的节点只需要安装节点本身即可，无须改造数据线/装修/布局等。因为容量高，不需要增加新的网关设备，只增加节点即可
4.零运营成本:单网关的高容量、近乎于零的施工成本、平与增容方便：增加新类型和新的节点只需要安装节点稳的扩容能力，使得项目总体成本远低于传统方案。可以降低用户系统总造价，可以为工程和方案提供商提供更高的效益空间
5.实时监测：实时监测仓库内环境信息，一旦发生变化，集控中心会发出报警同时显示相对应的区域范围。
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
6.产品介绍
6.1物联网网关
产品介绍：
安装在仓库内，与安装在仓库内的无线路由单元和无线传感器通讯，将仓库内环境信息（如:温湿度、水浸等）通过以太网上传到集控中心。
产品特性： 20S快速组网
黑白名单节点认证管理
支持3G、GPRS、wifi、RJ45上行接口
支持双信道的无线、RJ45、RS485、RS232下行接口
内置系统管理WEB Server 双WDN业务信道
满足7*24小时全天候连续工作
金属外壳设计，高可靠性与安全性 性能参数：
频段：433～510MHz 速率：40kbps 传输距离：无遮挡 800米/1700米/2000米以上
严重遮挡：50米/160米/200米
组网容量：200～500点
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
6.2无线路由单元
产品介绍：
安装在仓库内，负责将仓库内的数据通过无线传输到仓库内的物联网网关上。同时负责将其它较远无法直接进行无线通讯的设备进行无线数据路由的职责，通过多跳将无线数据传输给物联网网关。
产品功能：
信号覆盖 数据转发 构建子网 多径备份 信道隔离 硬件接口：
2个天线接口:1个与上级汇聚网关通信，1个与下级传输单元通信 天线接口：标准SMA接口
4路RS232/RS485接口:可用于接入采集设备 1路RJ45接口
指示灯：具有“Power”、“组网”、“4个数据收发指示灯“共6个指示灯
拨码开关：用于设置RS232/RS485接口类型 复位按钮:复位按钮对系统进行恢复默认
性能参数：
电源：DC 12～24V 天线接头:SMA标准接头 安装方式:壁挂/其他
工作环境：工作温度-20℃～+70℃，工作湿度 5%～95%（无结露）
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
6.3无线水浸检测器
产品介绍：
能够实时在线监测安装位置（场所）是否浸水，并实时的将水浸状态通过物联网路由节点上传到监测系统平台中心，以达到监控告警的目的。应用范围：大量用于通讯基站、宾馆、饭店、精密机房、图书館、仓库以及其他在积水需要报警的场所。
产品特点：
成本低、高可靠性 易于安裝、操作方便 质量可靠，耐用性高 6.4无线温湿度检测器
产品介绍：
本系列产品可对要求范围内的温、湿度进行测量。采用进口SHT11传感器芯片，传感器性能可靠，使用寿命长，响应速度快，湿度测量的温度范围宽。本产品主要应用领域是针对配套供电环境不便的场合，如通讯机房、办公室、仓库、医院、档案馆、博物馆、制药厂、食品厂等地方进行温湿度监测，实现信号无线远传。
产品特点：
无线安装，简单方便，测量精度高 网络节点多，测量距离远，抗干扰能力强 低功耗，工作稳定性强，使用时间长
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
6.5无线烟感探测器
产品介绍：
是基于无线传感网技术设计可探测空气中烟雾的浓度并发告警音，同时还内置了温度感应器，能检测到空气中的温度，当空气温度高于65℃时提出告警声。除此之外，它还能与警报设备绑定，发出无线触发信号，启动警报器发出警报。
产品特点：
内置Router温度感应器，具有温度感测功能 与CIE报警设备使用 内建无线开关警报器 紧凑尺寸 备用电池电源 被触发后，指示灯闪烁 6.6无线明火探测器
产品介绍：
无线明火传感器可探测到火焰中的紫外线，并予以警报。它不仅可以通过声音报警，它还装备有C(C/N——N/O)输出——可以满足专业人员的需要。另外，LED记忆能使您从一系列传感器中找到最初报警的传感器。区域调整装置使得预警区域角度更加宽阔，传感器和基座的快速分离使安装和维修变得简单轻松。
技术参数：
探测系统: 紫外线探测（探测波长185到260nm）
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基于无线传感网的烟草仓库环境监测系统解决方案
探测区域: 长度 33英尺(10米)2.75"(7厘米)面前的打火机火焰 电 源:（10-30）V DC（无正负极） 电 耗:静止时： <25mA 报警时: <75 mA(警铃开)<40 mA(警铃关) LED报警 ： LED(红色)：亮灯延迟10秒。 记忆LED(黄色)：记忆指示时灯亮，电源接通时闪烁。
报警声（蜂鸣声）: 报警：在延迟10秒内，每0.2秒间歇发声。 音量：80 dB或更高 3.3英尺(1米)(可选择无声设置) 容量： 30V/0.25A 环境温度:-10～+60℃（无凝结） 安装:室内安装（顶棚或墙壁安装） 重量:大约150克（5.25oz）6.7无线门磁传感器
产品介绍：
无线门磁传感器用来监控门的开关状态，当门不管何种原因被打开后，无线门磁传感器立即发射特定的无线电波，远距离向主机报警。无线门磁的无线报警信号在开阔地能传输100米，在一般住宅中能传输50米，和周围的环境密切相关。
产品参数：
外形尺寸：71x36x15.4毫米 发射功率：30毫瓦 工作电流：10毫安
工作电压：12V，A23报警器专用电池
无线传感网发展综述 篇3
传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、计算机及无线通信技术、分布式信息处理技术, 能够通过各类集成化的微型传感器以协作方式实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息, 通过嵌入式系统对信息进行处理, 并通过自组织无线通信网络将所感知的信息传送到用户终端[1], 从而真正实现“无处不在的计算”理念。
1 无线传感器网络体系结构
传感器网络是由一组传感器以Ad Hoc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。
传感器网络的基本要素是传感器、感知对象和观察者。传感器之间、传感器与观察者之间通过有线或无线网络通信, 节点间以Ad Hoc方式进行通信, 每个节点都可以充当路由器的角色。传感器由电源、感知部件、嵌入式处理器、存储器、通信部件和软件这几部分构成。观察者是传感器网络的用户, 是感知信息的接受和应用者。观察者可以是人, 也可以是计算机或其他设备。一个观察者也可以是多个传感器网络的用户。观察者可以主动地查询或收集传感器网络的感知信息, 也可以被动地接收传感器网络发布的信息。观察者将对感知信息进行观察、分析、挖掘、制定决策, 或对感知对象采取相应的行动。感知对象是观察者感兴趣的监测目标, 也是传感器网络的感知对象。感知对象一般通过表示物理现象、化学现象或其他现象的数字量来表征[2]。其工作模式如图1所示。
如图1所示, 无线传感器网络是由多个带有传感器, 数据处理单元及通信模块的节点, 根据数据采集任务的需求自组织而成的网络。其任务是从环境中采集用户感兴趣的数据, 数据源节点负责数据的采集, 所采集到的数据通过多个中间节点转发以多跳方式传递给数据接收者 (Sink) , 通常数据在经过中间节点时, 需要一定的处理, 去除冗余性提取有用信息。
2 无线传感器节点组成
节点是组成无线传感器网络的基本单位, 如图1所示, 是构成无线传感器网络的基础平台。它完成采集信息、融合并传送数据的功能, 节点技术的进步与无线传感器网络的发展有着密切的联系。
无线传感器网络节点的基本组成和功能包括如下几个单元:传感单元 (由传感器和模数转换功能模块组成) 、处理单元 (由嵌入式系统构成, 包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等) 、通信单元 (由无线通信模块组成) 、以及电源部分, 如图2所示[3]。此外, 可以选择的其它功能单元包括:定位系统、移动系统以及电源自供电系统等。
3 无线传感网分层结构
与互联网协议框架类似, 无线传感器网络的协议框架也包括五层, 如图3 (a) 所示, 网络协议各层功能如下。
物理层协议:物理层负责数据的调制、发送与接收。该层的设计将直接影响到电路的复杂度和能耗。研究的目标是设计低成本、低功耗、小体积的传感器节点。
数据链路层协议:数据链路层负责数据成帧、帧检测、差错控制以及无线信道的使用控制, 减少邻居节点广播引起的冲突。
路由层协议:路由层实现数据融合, 负责路由生成和路由选择。
传输控制层协议:传输控制层负责数据流的传输控制, 协作维护数据流, 是保障通信质量的重要部分。TCP协议是Internet上通用的传输层协议。但无线传感器网络的资源受限、高错误率、拓扑结构动态变化的特点将严重影响TCP协议的性能。
应用层协议:基于检测任务, 在应用层上开发和使用不同的应用层软件。
无线传感器网络的应用支撑服务包括:时间同步和节点定位。其中, 时间同步服务为协同工作的节点同步本地时钟;节点定位服务依靠有限的位置已知节点 (信标) , 确定其他节点的位置, 在系统中建立起一定的空间关系[4]。
图3 (b) 不是独立的模块, 它们的功能渗透到各层中, 如能量、安全、移动, 在各层设计实现中都要考虑;而拓扑管理主要是为了节约能量, 制定节点的休眠策略, 保持网络畅通;网络管理主要是实现在传感器网络环境下对各种资源的管理, 为上层应用服务的执行提供一个集成的网络环境;QoS支持是指为用户提供高质量的服务。通信协议中的各层都需要提供QoS支持。
4 无线传感器网络能耗特点分析
现有无线传感器网络节点主要由微处理器、存储器、传感器、I/O接口、射频模块等部分组成。在网络实际运行过程中, 能耗主要来源于处理 (Processing) 、传感 (Sensing) 和无线传输 (Radio) 三个操作。
无线传输能耗主要来源于无线模块在收发数据及空闲侦听时的能耗, 在网络运行过程中, 无线模块可能处于四种状态:发送、接收、空闲以及睡眠, 这四种状态下的能耗是不一样的[5]。图4给出了无线传感器网络中几种能耗的对比。该能量对比图主要针对于无线传感器网络短距离传输 (10米至100米) 场景, 这种场景下发送能耗与接收能耗是可比拟的。
从图4中可以看出, 无线模块是主要能耗来源, 无线模块处于空闲状态的能耗几乎等于接收状态的能耗。为了有效节省能量, 应该尽可能使无线模块睡眠。无线模块能耗主要来源于发送电路, 功放及接收电路, 如图5所示。
因此, 若定义发送一个bit的总能量消耗为Eb, 则Eb满足式:
Eb=E
5 无线传感器网络的关键技术
(1) 网络安全
安全是系统可用的前提, 需要在保证通信安全的前提下, 降低系统开销, 研究节能的安全算法。由于无线传感器网络受到的安全威胁和移动与Ad-hoc网络不同, 所以现有的网络安全机制无法应用于本领域, 需要开发专门协议。目前存在两种思路[6]:一是从维护路由安全的角度出发, 寻找尽可能安全的路由以保证网络的安全。另一种是把重点放在安全协议方面, 假定无线传感器网络的任务是为高级政要人员提供安全保护的, 提出一个安全解决方案将为解决这类安全问题带来一个普适的模型。
(2) 能量管理
传感器的电源能量极其有限。网络中的传感器由于电源能量的原因经常失效或废弃。电源能量约束是阻碍传感器网络应用的严重问题。商品化的无线发送接收器电源远远不能满足传感器网络的需要。传感器传输信息要比执行计算更消耗电能。传感器传输1位信息需要的电能足以执行3000条计算指令。需要研究在网络工作过程中节省能源, 在完成应用要求任务的前提下, 尽量延长整个网络系统的生存期。
(3) 数据融合
数据融合是将多份数据或信息进行综合, 以获得更符合需要的结果的过程。数据融合技术应用在传感器网络中, 可以在汇聚数据的过程中减少数据传输量, 提高信息的精度和可信度, 以及网络收集数据的整体效率。在应用层可以利用分布式数据库技术, 对采集到的数据进行逐步筛选;网络层的很多路由协议均结合了数据融合机制, 以期减少数据传输量;此外, 还有研究者提出了独立于其他协议层的数据融合协议层, 通过减少MAC层的发送冲突和头部开销达到节省能量的目的, 同时又不以损失时间性能和信息的完整性为代价。在传感器网络的设计中, 只有面向应用需求设计针对性强的数据融合方法, 才能最大程度的获益。
(4) 移动管理
这个问题实质上就是没有无线基础设施的无线传感器网络中节点查询问题。对于资源有限的无线传感器网络, 最简单的资源查询方式—全局泛洪法显然不合适, 需要研究寻找更有效的资源查询方法。
(5) 扩展性
在无线传感器网络应用中, 网络的覆盖区域可能不同, 节点的个数也在不同变化, 如刚开始部署时, 节点比较密集个数多, 随着部分节点的电源耗尽, 节点密度和个数都减少, 这就要求网络的机制具有很强的可扩展性, 能够动态地适应网络规模和节点个数的变化, 保证网络应用的需求。
(6) 健壮性
传感器网络特别适合部署在恶劣环境或人类不宜到达的区域, 传感器节点的部署往往是随机部署, 如通过飞机或炮弹部署。这些都要求传感器节点非常坚固, 不易损坏, 适应各种恶劣环境条件。因此, 传感器网络的软硬件必须具有高强壮性和容错性。
6 目前正在研究的课题
对传感网的认识还需要考虑容错性、可测性、成本、硬件、拓扑变化、环境、以及功耗等因素。由于这些制约因素有:高度严格和具体的传感器网络, 新的无线Ad Hoc网络技术是必需的。许多研究人员目前正在开发需要不同层次的传感器网络协议栈技术, 如图3所示。表1中给出了目前无线传感网正在进行研究的项目[7]。
无线传感网的兼容性, 容错性, 高保真, 低成本, 和快速调度为遥感技术创造了新的、令人兴奋的应用领域。
摘要：针对日益发展的无线传感网络进行了综合研究, 介绍了无线传感网络的整体体系结构和节点形式, 并对传感网耗能特点及关键技术作了重点介绍, 同时对其广泛的应用前景及研究热点问题做了描述。
关键词：无线传感网,网络协议,关键技术,能量管理
参考文献
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无线传感网数据聚集技术分析 篇4
1 无线传感网数据聚集技术及其分类
通常情况下, 一个无线传感器网络中都要部署大量的传感器节点, 节点对环境进行感测并把数据传送到汇聚节点, 在汇聚节点中对数据进行融合。如果在数据到达汇聚节点之前进行融合, 就可以大大减少网络中传送的数据包的数量, 有利于节约传感节点的能量消耗。这种技术被称为数据聚集技术。Elena Fosolo等人[1]这样定义数据聚集技术:“数据聚集是指在一个多跳的网络中, 采集并路由数据的过程, 其中的数据处理由中间节点进行, 目的在于减少资源的消耗 (尤其是能量) , 从而延长网络的生命周期”。
数据聚集技术在很大程度上受网络拓扑结构的影响。因此, 可以按网络结构的类型把数据聚集技术分成平面型与层次型两大类, 如图1所示。层次型数据聚集技术又可以进一步分成基于簇、基于链、基于树、基于网格等类型。
2 平面型数据聚集技术
在平面网络中, 每一个传感节点在网络中的作用是相同的, 数据聚集是由以数据为中心的路由完成的。汇聚节点以某种路由协议向传感节点发出一个查询消息, 拥有与该查询相匹配数据的节点就把响应消息发送回汇聚节点。
常见的平面型路由协议有:
泛洪协议Flooding和Gossiping协议;
信息协商传感协议SPIN;
定向扩散协议Directed Diffusion;
谣传路由Rumor routing;
基于梯度的路由Gradient-Based Routing。
平面型数据聚集技术对汇聚节点的通信与运算负担导致能量的过快消耗。一旦汇聚节点能量耗尽而死亡, 传感网络的功能就遭到破坏。平面型数据聚集技术只适用于小型网络。
为提高网络的规模性和能量有效性, 人们提出了各种层次型的数据聚集技术。
3 层次性数据汇聚技术
3.1 基于簇的数据汇聚技术
在这种层次型网络中, 网络节点被划分为簇, 每个簇都有一个特殊的节点称为簇首, 簇首节点负责聚集本簇节点的数据并把数据发送到汇聚节点, 这里介绍3种基于簇的数据汇聚协议:
1) LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)
LEACH[2]协议是第一个基于簇的数据汇聚协议, LEACH在运行过程中不断的执行簇的重构过程, 每个簇的重构过程可以用回合来描述, 每个回合可以分成两个阶段, 簇的建立阶段和传输数据的稳定阶段。在簇建立阶段, 进行簇的划分和簇首的挑选。选出的簇首向所有节点广播自己成为簇首的消息, 其他节点根据收到的消息强度决定加入哪个簇, 并告知相应的簇首, 完成簇的建立过程。
在稳定阶段, 传感器节点将数据传送到簇首节点, 簇首对采集的数据进行数据融合后再将消息传送到汇聚节点。
稳定阶段持续一段时间后, 网络将重新进入簇的建立阶段, 进行下一轮的簇的重建, 如此不断循环。
2) CAG (Clustered Aggregation Technique)
CAG[3]根据用户查询误差阈值和节点数据的空间相关性进行分簇, 从而减少传送的数据量, 满足查询的精度要求。CAG以两种模式工作:交互模式和流模式。在交互模式下, CAG对每一个查询产生一个响应;在流模式下, 对一个查询CAG生成周期性的响应。CAG的交互模式只是利用了数据的空间相关性, 数据传送的路径与查询传播的路径正好相反。在交互模式下, 每次用户需要新的数据都需要广播一个查询。
在流模式下, CAG同时利用了数据的空间相关性和时间相关性, 在流模式下只要把查询一次性注入到网络中, CAG会每隔设定的时间间隔就产生一次对该查询的响应。
3) EECDA (Energy Efficient Clustering and Data Aggregation)
EECDA[4]结合了基于簇的能量有效性的路由和数据聚集功能, 以增强网络的寿命和稳定性, 它主要用于异构的无线传感器网路。EECDA平衡了能量的消耗, 延长了网络生命周期, 与LEACH相比, 它使网络生命周期延长了51%。
3.2 基于链的数据聚集技术
在基于簇的网络中, 如果簇首节点离汇聚节点较远, 则与汇聚节点的通信会消耗更多的能量, 而在基于链的数据聚集技术中, 数据只传送给最近的邻居节点。
1) PEGASIS (Power Efficient GAthering in Sensor Information System)
PEGASIS[5]是对LEACH协议的改进, 在PEGASIS中没有簇的建立与簇首节点的选取, 每个节点用信号强度来判断到其邻居节点的距离, 然后调节自己发送信号的强度, 使只有最临近的节点才能接受到信号, 采集到的数据以点对点的方式传递、融合并最终被送到汇聚结点。传感节点与汇聚结点的通信是轮流进行的, 从而使能量消耗均衡分布在每个节点上。
2) COSEN (Chain Oriented Sensor Network for Efficient Data Collection)
COSEN[6]是基于链的两层结构的路由方案。与PEGASIS相比, 它减少了传送延迟和能量消耗。它将传感器节点按地理位置划分为多个低层的链, 对每一个低层链, 具有最多剩余能量的节点被选作链首。高层的链及其链首在低层链的基础上形成, 在数据通信时, 所有的普通节点与PEGASIS中的节点一样传送融合的数据, 通过低层链首和高层链首把数据发送到汇聚节点。COSEN引入了冗余的传送路程, 特别是在最靠近汇聚节点的地方。
3) Enhanced PEGASIS
该方法将整个传感网区域以汇聚节点为中心分成多个同心扇环, 对每个同心扇环, 用基于PEGASIS的贪心算法建立一个节点链。在数据通信时普通节点与PEGASIS中一样传送数据, 然后从最外层的扇环向内层的扇环, 进行一个多跳的, 链首对链首的数据传输过程。
3.3 基于树的数据聚集技术
在基于树的数据聚集技术中, 节点以树状结构进行组织, 汇聚结点就是树的根节点, 其他节点把数据聚集并传送到根节点, 能量有效的树的构建是这类技术的关键。
1) TREEPSI (Tree-based Efficient Protocol for Sensor Information)
在传送数据之前, 首先在所有节点中选择根节点, 并构建树。构建树的方法有两种, 第一种方法是由汇聚节点, 计算出路径, 并广播到全网络;第二种方法是在每个节点内建一个算法, 所有节点分布式构建相同的树。
在初始阶段, 根节点使用标准的树遍历算法向其子节点发送控制包来建立数据收集过程。在数据传输阶段, 所有的叶节点传送数据到它们的父节点, 父节点收到数据后与它们自己的数据融合后再发送到它们的父节点, 这一过程不断重复直到根节点收到数据。最后由根节点直接发送到汇聚节点。路径建立后可进行多轮的通信, 直到根节点耗尽能量死亡, 再构建一个新的树状路径。
2) TCDGP (Tree-Clustered Data Gathering Protocol)
TCDGP[8]协议结合了簇与树两种结构, 它把数据采集的过程分成三个阶段:第一阶段, 建立簇的阶段;第二阶段构建基于簇的树;第三阶段数据聚集阶段。
第一阶段, 由汇聚结点建立簇并选择簇首。汇聚节点按照节点的位置选取簇首, 簇首必须位于一个簇的中心位置。第二阶段以各个簇首为根节点在簇内构建最小生成树。
在数据聚集阶段, 节点传送数据到高层的节点, 高层的节点对数据融合后发送到更高层的节点, 这一过程反复进行直到数据聚集到根节点。
3.4 基于网格的数据聚集技术
在基于网格的数据聚集技术中, 每个网格中数据聚集节点是固定的, 它负责收集网格中所有节点的数据, 而网格中的传感节点之间并不相互通信, 网格中的任一个传感节点都可以轮流充当数据聚集节点, 直到最后一个节点死亡为止, 这种技术尤其适用于军事监控和气象预测等。
1) GROUP
GROUP[9]协议是一种能量有效的基于簇的路由协议, 节点被分成多个的簇, 每个簇选出一个节点作为簇首, 所有的簇首组成一个虚拟的簇网格。汇聚节点发出的查询经由簇首传送到每个节点, 节点中与查询相匹配的数据再通过簇首路由回汇聚节点。
GROUP动态地选择簇首, 数据的传送包括三个过程:簇网格的构建过程、查询的传递和数据的传递。
簇网格构造阶段, 在网络中的所有的汇聚节点中选择一个汇聚节点作为主汇聚节点, 由主汇聚节点根据节点的位置初始化簇网格的构建, 主汇聚节点比其他汇聚节点更靠近网络的中心, 从而保证在最短的时间内构建网格。
查询传送阶段, 查询分别通过有限广播和单播传送, 汇聚节点发送两类查询:位置感知的查询、位置不知的查询。位置不知的查询由汇聚节点发送至邻近的簇首节点。位置感知的查询发送到离目的区域最近的下游簇首。
在数据传输阶段, 传感节点从簇首接收到查询后, 检查收集的数据, 如果数据与查询相匹配, 就发送到簇首, 数据由簇首逐级传递到它的上游簇首, 直到抵达发出查询的汇聚节点为止。在GROUP中, 数据聚集由簇首承担, 以减少数据传输量。
2) ATCBG (Aggregation Tree Construction Based On Grid)
ATCBG在GROUP基础上有所改进。在ATCBG中, 以汇聚节点为网格的中心来构建聚集树。整个网络划分成网格, 每个网格就是一个簇, 簇首节点的选取是综合考虑节点的剩余能量、到网格中心的距离等因素来确定。数据的聚集由簇首承担, 所有的簇首节点构成树状结构。汇聚节点初始化聚集树的构建。
由于簇首节点接收与融合数据, 消耗的能量较多, 必须定期更换。当簇首节点的剩余能量低于阈值时, 它会发出更换簇首的消息。
在数据传输时, 传感节点首先把收集的数据发送到簇首节点, 簇首把从簇成员节点, 以及子节点处收到的数据进行融合后, 发送到它的父节点, 这一过程不断进行, 直到数据传递到汇聚节点。
4 结束语
数据聚集技术通过减少无线传感网络中传输的数据量, 提高了网络的能效, 延长了网络的生命周期。数据聚集技术与网络结构密切相关, 文章基于网络的拓扑结构, 分析了无线传感网中的数据聚集技术。这些技术关注于提高网络性能, 如数据延迟、数据精度、能量消耗等。目前这些工作主要集中在数据聚集的路由机制方面, 而对异构性以及诸如单跳、多跳等通信模式对数据聚集的影响等方面的研究还不够多。这些将是今后研究的方向之一。此外, 与数据聚集相关的安全性, 数据延迟等方面还有很多的工作值得进一步的研究。
摘要：无线传感网通常包含大量的低成本传感器节点, 传感节点的感测、能量、计算、通信能力都受到严格限制。重要的是最小化网络中的数据传输量, 从而延长网络生命周期, 提高信道利用率。数据聚集技术被认为是一种有效的方法, 它能减少数据传输量, 降低能量消耗。文章基于网络拓扑结构分析了主要的数据聚集技术, 并基于目前的研究提出了今后的研究方向。
关键词：无线传感网,数据聚集,能量有效
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无线传感网技术的能耗监测应用 篇5
WSN在建筑能耗监测中的适用性
建筑能耗监测平台的组网总体结构图如图1所示, 在系统的数据采集端采用WSN技术进行组网。整个WSN网络由若干个终端采集器以及一个汇聚采集器构成。通常将WSN的终端采集器称为采集节点, 将汇聚采集器成为汇聚节点。采集节点负责数据的采集和传送, 以及根据汇聚节点的控制命令设置相应的工作模式等;汇聚节点是网络的中心, 起到协调器和网关节点的作用, 汇聚节点负责整个区域网络的维护与数据的汇集, 再将数据通过Internet/GSM/CDMA上传到上级数据中心或中转站。系统最大特点就是基于WSN技术进行信息采集, 利用WSN节点与电表等与用能设备连接, 通过无线自组网方式自动采集分散在各处的电、水、气、冷热量等实时数据, 使用户随时监测现场耗能设备的运行数据, 为今后实施节能反馈控制系统的研发提供基础, 以达到优化能源供应、提高能源管理水平、提高能源利用效益、减少能源损耗、节约能源成本的目的。
基于WSN技术的建筑能耗监测系统属于WSN与节能的交叉领域, 以WSN和计算机信息处理为技术核心, 建设先进、功能强大的信息采集处理平台。该系统适用于各种既有和新建建筑, 系统组网方便, 不占空间, 无需综合布线施工, 项目实施快速方便。
在各种无线传感网技术中, Zig Bee的自组网能力以及高容量特性使其非常适合建筑能耗监测系统的应用, 在节点分散、数量众多、低速率传输的能耗监测采集端建设中, 有明显的优势, 是当前最适合建筑能耗监测系统数据传输的技术。
除了组网方便、安全、可靠, Zig Bee还有低传输速率、低功耗、高容量、低成本等特点。Zig Bee非常适合有大量终端设备的网络, 如能耗监测、楼宇自动化等场合。
自组网过程
对某个能耗监测区域而言, WSN网络包含一个Zig Bee汇聚节点和若干Zig Bee采集节点。汇聚节点在通信状态下, 每隔一段时间发送一次时标帧, 在汇聚节点通信范围内的采集节点在侦听状态下侦听到汇聚节点发送的时标帧, 确定汇聚节点为目标父节点, 并在下面的接入状态向目标父节点发送接入请求之后组成一个WSN网络。已经接入网络的节点通过转发时标帧, 向周围节点表明自己的存在, 其他未入网的节点在侦听状态下, 发现已经入网的节点并作为自身的目标父节点, 然后在接入状态下通过这些最先加入网络的节点作为中继加入网络。依次类推, 若干的Zig Bee采集节点和一个Zig Bee汇聚节点构成了WSN网络。为了延长网络生存时间, 降低节点功耗, 所有节点都会定时进入休眠阶段, 关闭射频收发器, 保持超低功耗工作, 最大限度地节省节点能量, 在定时器到期后节点被唤醒恢复正常工作状态并开启射频收发器。WSN网络中的所有节点定时在通信阶段和休眠阶段交替工作, 以保证网络的生存时间要求和通信要求。各WSN网络数据再通过无线网由将采集数据推送到数据中心进行分析处理。
WSN实施优势
内网组网灵活, 可随时增加或减少传感节点;
无需综合布线, 减少工程量与布线成本、提高安装速度;
与多种通信主干网融合, 方便用户实现远程监控;
WSN端机体积小、功耗低, 价格低;
根据WSN协议自动组成通讯内部网络;
系统易于维护, 任意节点的故障不会影响系统工作;
具有本地数据存储功能, 确保数据完整性;
减少建立建筑能耗及环境监测系统所带来的施工量以及综合布线对环境的影响, 减少投资和工期, 特别适用于既有建筑和设施。
设备改造方式
如果用户已有电表、水表等, 且带有485口, 则可直接接入采集器, 如已有仪表不支持485口, 则需要改造和更换设备。每户的总表最后统一为带485口的多功能表, 外接带无线传感模块的采集器, 可以每15分钟上送一次电量、电压、电流、功率因素等数据。数据采集频率可根据具体需要灵活设置, 数据采集频率可在15分钟/次到1小时/次之间调整。
设备改造的原则:在一定投资成本和不改动已有配电线路的前提下, 以最大程度地获得能耗公示需求数据为目标, 在既有配电支路上无拆换、无干扰方式安装。
WSN与通信网的融合应用
在节点分散且数量众多、需要低速率传输的组网要求下, 运用Zig Bee技术应是最佳解决之道。
无线传感器网络覆盖控制技术综述 篇6
近年来, 随着无线通信、传感技术、嵌入式应用和微电子技术的日趋成熟, 孕育了一种新兴的信息获取技术——无线传感器网络[1] (Wireless Sensor Networks, WSN) 。WSN是由部署在监测区域内大量传感器节点相互通信形成的多跳自组织网络系统, 可以在任何时间、任何地点、任何环境条件下获取人们所需信息, 它在军事、环境监测、智能家居、工业控制、城市交通和现代农业等方面都有重要的研究意义和使用价值。
覆盖控制作为传感器网络的一个基本问题, 是衡量传感器网络监测性能的重要指标之一优化网络部署以提高覆盖对于合理分配网络的空间资源, 保证服务质量 (Qo S, quality of service) , 更好地完成环境感知、信息获取以及延长网络的生存时间都具有重要的意义。
近年来, 已有一些文章对WSN覆盖控制方面做过综述, 但国内外学者对WSN优化覆盖控制取得新的进展。本文综述了近年来在这一领域取得的研究成果。
第1节简要回顾分析WSN的概述;在第2节中对现有覆盖控制技术国内外研究现状进行了详细分析;第3节中对覆盖控制技术基本概念阐述;第4节分析了WSN覆盖控制问题面临的挑战和该领域亟待解决的问题;第5节进行了总结和展望。
一、无线传感网络概述
无线传感器网络作为一个全新的研究领域, 在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题。无线传感器网络已经成为一个十分重要和非常热烈的新的研究领域。近年来, 国内外开展了大量研究, 取得了很多研究成果[2]。
无线传感器网络是指部署在监测区域里的大量微型传感器节点通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络, 节点之间通过协作方式对网络覆盖区域内被监测对象的信息进行感知、采集和处理, 并将有效数据发送到数据收集节点 (sack node) 或基站 (base station) , 最后, 再传送到用户终端。从而实现物理世界、计算世界以及人类社会三元世界的连通。WSNs被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一[3]。
二、覆盖控制技术国内外研究现状
近年来, 一些国内外学者开展了传感器网络覆盖控制方面的探索性研究, 陆续在IEEE系列会议 (如INFOCOM, GLOBECOM, ICC, SECON等) 、ACM传感器网络相关会议 (MOBICOM, SENSYS等) 发表了一系列前沿的研究成果。根据不同的性质覆盖控制问题可以划分为不同的类型 (如, 静态覆盖和动态覆盖、确定性覆盖和随机性覆盖) 。
覆盖控制技术是无线传感器网络中的关键技术, 其本质就是在给定节点数目的前提下如何最大化物理环境覆盖感知区域或者如何用尽量少的节点达到预期给定的覆盖质量和要求。
Veltri等人在文献[4]中提出了覆盖控制算法NSS (Node Self-Scheduling) , 算法中通过轮换“活跃”和“睡眠”节点, 可以有效地延长网络生存时问, 该算法采用周期性节点轮换的工作机制, 每个周期由状态调度阶段和工作阶段组成。
Zhang等人在文献[5]设计了一种分布式的最优地理密度控制算法OGDC (Optimal Geographical Density Control) , 讨论了如何使用最少数量的节点, 来保持无线传感器网络的覆盖质量以及维持网络的连通性。算法给出了两个判定条件:首先给出了通信半径大于或等于2倍的覆盖半径RS (RC≥2RS) 的条件下, 只要保证完全覆盖就可以保证网络区域的连通性。其次, 又给出了完全覆盖的最少节点数量的充要条件:网络中任意3个相邻节点都要构成一个以它们为顶点, 边长为行的等边三角形。
Ye等人在文献[6]中提出了基于探测的密度控制算法PEAS (Probing Environment and Adaptive Sleeping) 。PEAS算法通过关闭冗余节点的方法来节省能量。它的显著优点是节点不需要保存任何相邻节点的信息, 无须先获知节点的地理位置信息。体眠节点醒来后只需探测周围一定区域RP内是否存在工作节点来决定本节点是否需要工作。
Gupta等人在文献[7]中设计的CSCSO算法 (Connected Sensor Cover Self Organization) 通过选择连通的传感器节点路径来得到最大化的网络覆盖效果。该算法同时属于连通性覆盖中的连接路径覆盖及确定性区域/点覆盖类型。当管理端向无线传感器网络发送一个感应区域查询消息时, 连通传感器覆盖的目标是选择最小的连通传感器节点集合并充分覆盖网络区域。
任秀丽等人在文献[8]提出一个分布的、与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法 (a Location Independent Coverage Control Algorithm for Wireless Sensor Networks, LICA) 。L ICA采用基于节点分层成簇的思想, 节点与邻居交换信息, 并通过节点距离与覆盖模型找出覆盖节点。在保证覆盖性能的前提下, 关闭覆盖节点的通信设备。LICA算法不仅可以提供高质量的覆盖性能, 而且具有良好的节能性能, 特别适合低成本、资源缺乏、工作在恶劣环境中的分布式无线传感器网络。
王换招等人在文献[9]分析了实际环境中随机部署传感器网络的感知特性, 给出了节点感知半径服从正态分布的无须地理位置信息的节点冗余度计算模型, 以及保证网络覆盖质量所需要的最少工作节点数的计算模型。在此模型的基础上, 提出了高效节能的无线传感器网络覆盖保持协议 (energy efficient coverage conserving protocol, 简称EECCP) , 实现了均衡节点能量消耗的分布式协作调度, 该协议保留最少的工作节点以保证要求的覆盖质量, 从而达到节约网络能量的目的。EECCP不仅能够保证要求的覆盖质量, 而且能够减少网络能量消耗, 有效地延长了网络的有效寿命。
赵春江等人在文献[10]提出了一种基于Voronoi有效覆盖区域的空洞侦测修复策略。该策略以满足一定网络区域覆盖质量为前提, 在空洞区域内合理增加工作节点以提高网络覆盖率为优化目标, 采用几何图形向量方法对节点感知范围和Voronoi多边形的位置特性进行理论分析, 力求较准确地计算出空洞面积, 找寻最佳空洞修复位置, 部署较少的工作节点保证整个网络的连通性。
该策略能有效地减少网络总节点个数和感知重叠区域, 控制网络中冗余节点的存在, 同时其收敛速度较快, 能够获得比现有算法更高的目标区域空洞修复率, 实现网络覆盖控制优化。
三、覆盖控制技术基本概念
覆盖控制技术通过传感器网络节点放置以及路由选择等手段使得部署在传感器网络中的各个节点相互协作, 从而达到对目标监测区域的感知和管理, 在达到预期覆盖要求的同时, 尽可能地降低传感器节点的能量消耗, 从而延长网络生存时间。
目前在传感器网络覆盖问题的研究中, 经常涉及到邻居节点, 覆盖度、覆盖重数、覆盖效率、覆盖时间等基本概念。
3.1邻居节点
在节点的传感范围内的节点, 在传感范围内相邻的两个节点一般会相交或相切, 即通过相邻的节点在传感范围内连接起来, 这样才能完全覆盖被检测区域。
3.2覆盖度
节点覆盖的总面积与目标区域总面积的比值。其中节点覆盖的总面积取集合概念中的并集, 所以覆盖程度一般是小于或等于1的。
其中P代表覆盖程度, Ai表示第i个节点的覆盖面积, N代表节点的数目, A表示整个目标区域的面积。
3.3覆盖重数
如果监测区域中的每一点至少被K个传感器所覆盖, 则称为K重覆盖问题。覆盖重数表示某个区域的覆盖的冗余程度, 如果这个区域在K个节点的传感覆盖范围之内, 那么它的覆盖重数就是K。
这里KA表示A区域的覆盖重数, Ai节点i传感范围, Ki表示第i个节点传感范围是否覆盖A区域, 覆盖时Ki为1, 否则为0。
3.4覆盖效率
覆盖效率是衡量节点覆盖范围的利用率, 用来反映整个网络能量的消耗情况。定义为所有节点的有效覆盖范围的并集与所有节点覆盖范围之和的比值。
其中CE代表覆盖效率, Ai表示第i个节点的覆盖面积, N代表节点的数目。
3.5覆盖时间
目标区域被完全覆盖或者跟踪时, 所有工作节点从启动到就绪所需要的时间 (在有移动节点的覆盖中是指移动节点移动到最终位置所需要的时间) 。覆盖时间在营救或者突发事件监测中是一个很重要的节点覆盖衡量指标, 可以通过算法优化和改进硬件设施来减少覆盖时间。
四、覆盖控制技术面临的问题与挑战
4.1感知模型种类改进
目前, 己有的节点感知模型均为理想模型, 并未考虑到实际应用中存在于无线通信信道中的信号干扰、障碍物以及监测区域内的天气影响等要素, 因此针对无线传感器网络的实际应用需要对于节点感知模型的种类进行改进, 达到更好的效果。
4.2提供移动性的支持
目前, 传感器网络覆盖控制算法和协议大都假定传感节点是静态的。对于战场、救援等复杂应用场景, 如何通过引入移动节点建立静态节点与移动节点、多个移动节点之间的协作感知, 以及对热点区域或移动目标的持续性跟踪覆盖, 仍将是今后关注的一个研究问题。
4.3三维空间的覆盖控制
目前, 无线传感器网络覆盖控制的研究是针对二维空间展开的, 然而, 在实际应用中传感器节点的感知多数是在三维空间中进行的。因此, 对于三维空间的无线传感器网络覆盖控制可以作为进一步的研究工作。
4.4存在障碍物的覆盖控制
目前的研究仅考虑到监测区域内存在的“热点区域”, 没有考虑障碍物的存在对无线传感器网络覆盖控制的影响, 这种假设是与实际应用有所偏差的。因此, 对于区域内存在障碍物的网络覆盖控制是值得进一步研究的。
4.5大规模网络覆盖控制
在一些特定的应用场合, 如军事侦查、生态环境监测等, 节点通常是通过高空抛洒方式高密度、大面积的随机部署, 因此会产生许多冗余节点。该问题可以通过加入部分可移动节点, 节点布撒后, 根据获取的地域信息, 动态改变网络拓扑结构, 同时结合现己有节点调度策略, 实现大规模网络的覆盖控制算法更为复杂。
五、总结展望
覆盖控制作为体现传感器网络服务质量的主要指标之一, 覆盖控制理论及方法的研究近年来得到国内外研究学者的广泛关注。本文综述了无线传感器网络覆盖控制领域积累的国内外新近的研究现状, 并指出当前亟待解决的问题和进一步的研究方向, 期望本文的介绍能够推动同行学者对这一领域的关注与研究。
参考文献
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无线传感网技术综述论文 篇7
1 入侵检测原理和技术概述
确保传感器以及由众多传感器所构成的传感网安全的众多技术中, 除了物理保护外, 更重要的是要建立传感网安全的两道防线。第一道防线是采用数据加密、身份识别认证和密钥管理协议等以阻止通信信息被非授权方获得, 保证信息在到达对方前整个过程的完整性。但这一做法属于被动防御措施, 攻击方总能找到系统的薄弱点加以攻击, 尤其对于自身就很脆弱的物联网传感器节点。第二道防线则属于主动防御性质, 即采用入侵检测系统 (IDS) 主动发现攻击者和攻击行为的存在, 通过采集入侵信息来实现对传感网更好的保护。
从入侵检测原理上看, 一般采用自动机制识别攻击源, 发现攻击行为后产生报警并自动处理或向管理员发出告警信号的方式。作为攻击方而言, 其目的在于获取信息或破坏传感网正常通信和系统资源, 其攻击方式可能使用未经授权的外部系统或绕过授权后超标访问系统资源。常见的入侵检测技术包括为监测信息的协同处理和入侵攻击的全局信息提取的分布式入侵检测;采用神经网络、遗传算法、模糊技术等的智能化入侵检测等。
2 物联网入侵检测系统的特点
物联网中每个无线传感器节点的通信量小且无线通信范围短, 每个节点都是脆弱的单元, 在这样的应用环境下, 必须构建基于节点的分布式体系结构, 同时还应具备如下特点: (1) 审计本地化:由于物联网地域分布广的特点, 除基站外没有数据中心能够处理网络收集的全部审计数据, 因此, 物联网的IDS应以本地化和部分数据审计的方式工作。 (2) 分布式和新节点加入:物联网的数据采集和分析过程分布, 入侵检测也随之分布, 既保证检测的正确性降低误报率, 也降低网络系统负荷。同时, 在节点成簇情况下支持新节点的加入并将成簇节点通信与虫洞攻击等形式区分开来。 (3) 资源最小化:由于无线网络较之有线网络可能存在更大断线的风险, 物联网IDS应尽可能少的使用网络资源, 减少网络带宽的占用。 (4) 不相信节点:由于攻击者可能有意隐瞒恶意节点的身份和行为以防被IDS侦测, 因此, 物联网IDS应本着假定没有节点是完全可信的原则来工作, 仅通过事先的协作算法和通信协议对对方节点的身份进行识别和认证。
3 物联网入侵检测系统的体系结构
配合物联网分布式的特点, 物联网IDS也必须采用分布式结构和协作的工作方式。物联网中的IDS应更多的考虑节点的合作而非特定攻击行为的发现。所有物联网传感器节点上均安装IDS代理, 代理的运行与具体应用分离, 在主节点的无线通信范围内监听通信活动, 而邻近节点则作为确认方, 对其所在区域的可疑行为做出进一步的判断。IDS代理的基本功能通常包括三方面:网络监听、集体决策和响应动作。
一般以模块化的方式来构建物联网IDS客户的体系结构, 每个模块具体负责某一特定功能。在IDS系统中, 每个节点的IDS都是平等的, 它们为邻近节点的客户广播消息供其监听使用。目前, 大多数物联网节点采用的是层次结构, 所有传感器节点安全成簇, 每个簇中的一个节点作为簇头, 负责本簇的路由和管理。对应于这种节点成簇模型的IDS策略是, 设置IDS模块到每个传感器节点中, 每个节点通过监听无线端口可以很容易发现恶意数据包。可以有四种设置IDS模块的方法:一是设置在源点和目的地点路径上的每一个传感器中;二是设置在IDS基站中;三是设置在基站的每个临站中;四是设置在节点簇的簇头中。
4 物联网入侵检测系统的构成
一个物联网入侵检测系统大致包括以下六个部分: (1) 数据包监测:负责在无线通信范围内监听邻接节点的通信活动, 获取相关审计数据并提供给本地检测模块。 (2) 边界识别:该模块初始化后, 广播节点ID和该节点相邻节点的ID, 通过维护节点1跳和2跳邻居的邻接关系表, 保证每个数据包被发送方的1跳邻居仅转发一次, 并用最新的邻接关系更新邻接表。 (3) 密钥管理:节点的密钥管理采用预先指定的唯一密钥Kn生成一个单向长度为n的密钥链。该有序列表单向密钥链通过连续使用单向哈希函数F作用于种子Kn产生, 如Kj=F (Kj+1) (j=n-1, …, 0) 。当有新节点加入或删除时, 密钥管理模块就更新密钥, 并保证只对授权节点分发密钥。 (4) 本地检测:根据事先规定的规则, 节点在检测到攻击行为后将产生报警并输出质疑的节点集合, 集合大小取决于模块质量和规则的严密程度 (可控) 。节点间通过互传报警信息并协同分析得出攻击的真实性判断和攻击者身份识别。 (5) 投票:每个报警节点向所有其他报警节点发出投票并收集其他报警节点的投票。当每个报警节点s1, s2, …, sn均收集并认证了来自所有其他报警节点的投票后, 将产生全部相应的可疑列表, 最后将本地操作应用与这些列表上, 产生最终的入侵检测结果。 (6) 本地响应:本地响应负责当确认攻击发生时采取适当的行动, 通过改变路由、更新加密密钥等方法切断可能持续的入侵者, 隔离受威胁节点, 并用分布在网络中未受威胁部分节点的冗余信息对受损节点信息进行数据恢复。
5 基于神经网络的入侵检测
物联网中的传感器节点通常都分布在无人值守的环境下, 很容易受到外部的恶意攻击, 对节点的安全性要求很高。从攻击方式和入侵行为上看, 影响节点的正常路由转发和试图消耗尽节点资源是最主要的两种方式。现有的针对无线传感网的入侵检测技术虽然能够在很大程度上抵御系统攻击, 但也存在一些不足之处, 如:入侵检测系统的误报率较高;入侵检测系统的速度不稳定;攻击特征库更新不及时;不同的入侵检测系统间无法互操作;无法与其他网络安全产品互操作等。利用神经网络原理和技术来实现入侵检测成为近年来入侵检测技术发展的新方向, 它效仿了生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论和方法。基于神经网络的入侵检测系统属于异常入侵检测范畴, 包括数据采集模块、数据训练检测模块和响应模块, 其中最重要也最能体现神经网络算法特点的是数据训练检测模块。
以在簇头节点实施入侵检测机制的模型为例, 该模式下综合利用基于正常检测和基于误差检测两种检测方法, 不仅提高了发现攻击的效率也避免了不必要的浪费。节点首先采集发送到该节点的所有数据包, 使用基于正常检测的检测模型过滤大量冗余数据, 若通过了基于正常检测模型后结果为1的, 被认为是正常行为;若结果为0, 则再进行基于误差检测模型的检测, 若结果为1则判定该行为时恶意行为, 立即拦截并告警, 若结果为0则说明这是一种新的访问规则, 予以放行。模型中, 不断用预先定义好的正常数据集规则和攻击数据集规则来训练神经网络模块, 训练好的模块被装入簇头节点中作为入侵检测的检测引擎。检测后的结果则不断反补规则库, 不断更新规则库, 达到动态学习的目的。这也正是神经网络自组织、自学习能力的体现。
同时由于传统的神经网络算法是非线性优化算法, 导致其学习算法的收敛速度慢, 且收敛速度与初始权值有关, 网络在结构设计方面尤其是隐含层和节点数的选择上尚无数学理论的支撑, 新加入的样本会影响已完成学习的样本估值。在神经网络算法中, 学习速率η的选择是关键, η越大收敛速度越快, 但太大可能引起振荡, 太小则收敛速度变慢。可以通过增加动量项, 在维持算法稳定的基础上使用更高的学习速率, 如式1所示, 式中, 第一项为动量项, 第二项为常规算法的权值修正值。
当新的样本值加入样本库时, 式1可写成以t为变量的时间序列, t=0, 1, …, n, 该式即成为△ωij的一阶差分方程。对△ωij (k) 求解, 可得:
在实际应用中, 可以将动量项与可变学习速度结合起来使用获取更好的稳定效果并提高收敛速度。实验证明, 基于神经网络的入侵检测可以明显降低入侵检测的漏报率和误报率, 由于神经网络具有高度的灵活性和自适应能力, 其非线性处理方式特别适合检测网络中来自多个攻击者的攻击。基于神经网络的入侵检测还可以利用特征库对攻击行为进行预测, 跟踪事件、预判可能的攻击结果, 采取行动主动防御, 并将每次防御的结果及采用的方法以自学习的方式更新攻击行为库。
6 结语
无线传感网技术综述论文 篇8
近年来, 无线传感器网络得到了快速的发展, 无线传感器网络实用与战场通信、抢险救灾和公共集会等突发性、临时性场合。保持节点之间时间上的同步在无线传感器网络中非常重要, 它是保证无线传感网络中其他通信协议的前提, 如可靠的数据融合, 精确的目标跟踪, 低功耗MAC协议的设计, 无线传感网络中大部分节点在没有工作的情况下都是处于休眠状态, 只有在需要的情况下才处于激活状态, 以及整个网络中为了保证数据可靠的传输, 减少数据碰撞, 在MAC层可直接采用TDMA机制, 通过节点子节点个数动态分配时隙, 而这些的实现, 就必须保持节点之间的同步, 因此高效的同步机制就成了低功耗MAC协议设计的前提[1,2]。
2002年, Elson等人在HotNets这影响未来网络研究发展方向的国际权威学术会议上首次提出无线传感器网络时间同步的研究课题以来, 得到了国内外研究学者的高度重视, 目前也有相当多的研究成果被提出来, 并且单跳误差也控制在了微妙级, 功耗也相当较低, 可以符合大部分的环境需求。NTP协议是目前因特网上采用的时间同步协议标准, 虽然精度高, 当该协议的前提是网络中的链路失效非常小, 整个网络采用的是稳定的拓扑结构, 功耗大, 采用的是有线传输, 显然不适合于功耗、成本受限制的, 结构不稳定的无线传感网络中[2]。GPS系统也可以提供高精度的时间同步, 但它的信号穿透性差, GPS天线必须安装在空旷的地方, 还有功耗较大, 成本高, 所以不适合于无线传感网络中[3]。
目前关于无线传感网络的同步机制研究中, 主要有集中式同步机制, 以及分布式一致同步机制, 因有集中式同步机制采用的是首先由根节点发起的拓扑生成树阶段, 在同步阶段, 则采用相应的同步机制进行同步, 节点只能与上一级节点同步, 无法与根节点直接同步, 必然导致单跳累加的影响, 整个网络的拓扑性差, 全网同步收敛速度慢。随着无线传感网络规模的不断扩大, 节点体积不断缩小, 集中式同步机制的运用越来越受到限制。而分布式同步机制具有扩展性好, 抗毁性好等特性, 通过邻居节点的信息融合, 使节点的时间同步到一个虚拟的时间上, 不会因为根节点失效而导致全网重新同步的问题, 收敛速度快。
1时间同步技术
1.1时间同步不确定性的影响因素
目前大部分作者都把无线传感器网络中时间同步不确定性的主要的影响因素归结为以下几个因素, 如图1所示。
(1) 发送时间:
发送方用于构造分组并将分组转交给发送方的MAC层的时间。主要取决于时间同步程序的操作系统调用时间和处理器负载等。
(2) 访问时间:
分组到达MAC层后, 获取信道发送权的时间。主要取决于共享信道的竞争, 当前的负载等。
(3) 传送时间:
发送分组的时间, 主要取决于报文的长度等。
(4) 传播时间:
分组离开发送方后, 并将分组传输到接收方之间的无线传输时间。主要取决于传输介质、传输距离等。
(5) 接收时间:
接收端接收到分组, 并将分组传送到MAC层所需的时间。
(6) 接受时间:
处理接收到分组的时间。主要受到操作系统的影响。
1.2节点之间的时钟模型
在传统的计算机系统中, 时钟通常是用晶振来计时的, 即
其中:w (t) 是晶振的角频率, k是依赖于晶振物理特性的常量, t是真实时间变量;c (t) 是构造的本地时钟, 间隔c (t) -c (t0) 被用来作为度量时间。目前大体上把它分为三种模型, (1) 时钟有界模型, 符合该模型的时钟偏移具有上下界。 (2) 漂移变化有界模型, 即时钟漂移率是有界的, (3) 时钟速率恒定模型, 即节点的硬件时钟与真实时间
晶体振荡器的实际频率通常与它标定的频率之间存在一定的偏移, 即存在时钟频率的漂移。然而晶体振荡器会受到老化, 周围环境, 如温度、湿度的影响, 一段时间后必然存在时钟漂移, 节点之间的时钟必然也会不相同。
1.3传统的集中式同步机制
TPSN算法[4], 分成两个阶段, 第一阶段为层次发现阶段, 第二阶段为同步阶段。首先由根节点发起拓扑数生成阶段, 在同步阶段采用发送者—接收者的双向成对同步算法, 在MAC层则采用的加入时间戳的技术, 进而估算出节点之间的传输延迟与时钟偏移, 该作者在Mica 节点上测试过, TPSN平均单跳误差为17.61us, 然而TPSN算法并为考虑时钟漂移对同步精度的影响。RBS同步机制[5]采用的是接收者—接收者的同步算法, 较大程度的消除了发送方对同步精度的影响, 同级节点通过交换接收到上一级节点发来的同步消息, 进而修改自己的时钟, 在多跳网络中, RBS算法采用多次广播同步消息, 接收节点根据接收到同步消息的平均值, 同时采用最小平方线性回归方法进行线性拟合以减小同步误差, RBS虽然同时考虑了偏移与漂移的影响, 然而对漂移的考虑并未充分, RBS平均单跳误差为6.29us, DMTS算法[6], 是基于发送者—接收者的单向时间同步算法, 同步原理:当发送节点在检测到通道空闲时, 给广播分组加上时间戳t0, 从而排除了发送节点的处理延迟与MAC层的访问延迟。并假设发送报文的长度为NA个比特 (包括前导码与同步字) , 传送每个比特的时间为t, 而接收者在接收完同步字后, 记录下此时的本地时间为t1, 并在调整自己的本地时间记录之前记录下此时的时刻t2, 这时接收节点为了与发送节点达到时间上的同步, 可以调整接收节点的时间改为t0+tNA+ (t2-t1) , DMTS平均单跳误差为151us。LTS协议[7]是基于发送-接收同步机制基础上发展而来, 提出了集中式和分布式LTS多跳时间同步算法, 在集中式协议中, 首先把网络组成广度优先生成树拓扑结构, 并沿着树的每条边进行单跳成对同步, 参考节点的子节点同步完成后, 又以该节点为参考节点, 采用同样方式续继同步下去, 只到同步完成。HRTS算法[8]不再采用广度优先生成树的边, 采用的是广度优先生成树非叶子节点个数的线性函数, 相较于LTS协议, HRTS算法以牺牲一定的精确来降低了整个网络的功耗。BTS同步方法[9]类似于HRTS算法, 也是先建立广度优先成生树拓扑结构, 只不过BTS采用的是时间转换技术, 以达到整个网络的时间同步, 不同于HRTS直接对同步节点的本地时间进行修改而得到全网的同步。, 使得同步报文个数降为HRTS协议的2/3。
1.4协作同步技术
协作同步技术, 采用的是空间平均技术, 不再单纯的从单跳同步机制上进行改进, 而是通过信号叠加原理, 使同步基准节点能够把同步消息直接发送到远方待同步的节点, 使远方节点直接与基准节点同步, 消除了同步误差单跳累加的结果, Hu A等人针对节点密度较高的网络提出了一种协作同步算法, 基本思想是参考节点根据同步周期发出m个同步脉冲, 其一跳邻居节点收到这个消息后保存起来, 并根据最近的m个脉冲的发送时刻计算出参考节点的第m+1个同步消息发出的时间, 并在计算出来的时刻同步与参考节点同时发送第m+1个同步消息, 由于信号叠加, 因此同步脉冲可以发送到更远的节点[10][11]。在文献[12]中作者证实了协作同步误差的方差与节点密度呈反比关系。因此节点密度越高同步误差也会越小。协作同步的核心思想仍然是属于集中式协议, 要求整个网络中节点密度较高。
1.5分布式一致全网同步机制 (Distributed Consensus Time Synchronization: DCTS)
文献[13]中作者提出了分步式同步机制, 整个网络无需构造由根节点发起的生成树。只需要每个节点之间使用分布式广播同步机制。作者采用的时钟模型为时钟速率恒定模型, 即节点的硬件时钟与真实时钟满足线性关系。节点之间的同步原理:假设有两个节点i与j之间可以直接的通信, 节点i在
式中
在多跳同步过程中, 文献[13]有一个限制条件, 就是每一个圈形环内, 两两偏差迭代和为零。
通过两两节点成对构成一个关联矩阵, 通过最小二乘法多次迭代得到节点vi之间的本地时间如式 (3) 所示, 初始v1=0, Ni为节点i的直接邻居节点, 具体迭代过程详见文献[13]。从公式 (3) 中我们也可以看出节点只需要知道邻居节点的信息, 无需全网的消息。文献[14]作者对文献[1]再次详细的分析后, 得出采用最小二乘法多次迭代后收敛于一个值V*。文献[14]通过同步迭代过程映射到马尔可夫链的状态转移上, 得出了收敛性, 见公式 (4) , D0为根节点的度, k为图的连通度。详细分析过程见文献[14]所示, 从而我们也可以看出收敛速度与网络连通度, 根节点的邻居数, 网络规模等有关。文献[15]中作者也将分布式一致的无线传感器网络时间同步协议的收敛和加速问题映射到马尔可夫链的状态转移过程, 但是排除了连通度对收敛速度的影响, 得出收敛速度与节点邻居数与网络规模有关, 并通过100节点组网实验得出可以降低25%的迭代次数。
文献[16]中作者提出的萤火虫同步机制, 也是分步式同步机制, 并且考虑信息延迟与丢失对同步精度的影响。通过先前的信息延迟来调整当前的开火时间, 同步思想是把本轮同步周期内接收到的同步消息按照实际需要排序发送。文献[16]通过24个节点组网试验, 得出同步精度大约在100us。然而文献[16]作者并未考虑漂移的影响, 而且在MoteLab上测试, 同步周期相对较小, 通信开销太大了。文献[17]作者提出的分布同步机制ATS充分考虑了偏移与漂移的影响, 并在MAC层采用了时间戳技术, 作者采用的时钟模型为时钟速率恒定模型, 假设节点j在本地时刻
相比于与往的分布同步机制 (FO-DCTS) , 节点时钟的更新只与当前的同步消息相关, 文献[18]作者提出了 (SO-DCTS) 同步机制, 不仅使用当前得到的同步消息, 而且结合以往迭代产生的数据来更新节点的时钟。每个节点必须同时存储当前与先前迭代得到的来自邻居节点的消息。每个节点时间的更新采用式 (6) 所示原理。式 (6) 中, ti (k) 为节点i第k次迭代的本地时钟, Ni为节点i可靠通信的节点集合, ε是常量, γ是每次迭代选择的常数。初始条件为节点i的时钟偏移, 作者通过节点组网试验得到SO-DCTS收敛速度大约是FO-DCTS的两倍速度, 当然这篇文章作者并为考虑到时钟漂移, 以及节点失效情况下对精度与收敛速度的影响。
1.6梯度同步机制 (Gradient Clock Synchronization:GCS)
麻省理工学院的Rui Fan, Nancy Lynch两位作者第一次提出了GCS (Gradient Clock Synchronization) 同步算法[19], 在移动自组织网络中, 往往是邻居的节点联系比较密切, 共同完成某些任务, 而相距较远的节点往往很少交互消息, 因此相距较远的节点可以允许误差大一点, 如数据融合中, 同个父节点的字节点需要精确的同步, 但是较远的节点, 往往不是同一个父节点, 可以允许误差大一点, 作者根据这些情况提出了梯度同步算法。时钟模型:假设, 节点i与j为网络中的两个节点, 信息从节点i到节点j的传播时间为0到dij, dij记做节点i到j的距离。网络的直径为D=maxijdij, 假设节点之间的最小距离为1。记节点i在时刻t时的硬件时钟
2总结与展望
本文较详细的分析了近几年来无线传感器网络中时钟同步技术的研究进展情况, 充分分析了目前关于无线传感器网络中时钟不确定的来源, 节点之间采用的时钟模型, 以及分析了经典的同步机制, 传统的集中式同步机制, 虽然同步精度也到达了非常高, 然而由于整个网络的拓扑性差, 全网同步收敛速度慢, 大部分都存在单跳累加对同步精度的影响, 在结构不稳定, 规模较大的移动自组织无线传感器网络中的运用越来越受到限制。协作同步机制虽然避开了节点单跳累加的影响, 然而其核心思想仍然是属于集中式协议, 且要求整个网络中节点密度较高, 节点具有相同的同步脉冲, 这些条件的限制使得其在无线传感器网络中的运用有一定的局限性, 梯度同步机制, 核心机制属于分布式同步机制, 该机制具有扩展性好, 抗毁性好, 整个网络同步收敛速度快等特性, 通过邻居节点的信息融合, 使节点的时间同步到一个虚拟的时间上, 不会因为根节点失效而导致全网重新同步的问题, 非常适合于无线传感器网络中, 当然从以上的分析中, 我们也可以看出在MAC层加入时间戳, 可以提高同步精度, 以及同时考虑偏移与漂移的影响, 不但可以提高精度, 而且可以延长整个网络的同步周期, 减少整个网络的功耗。
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