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无线传感器网络的体系结构和应用安全
2016年微型机与应用第11期
丁革媛1,李振江2,李诗涵3
(1.沈阳工业大学 化工过程自动化学院,辽宁 辽阳 111003;2.中国石油辽阳石化公司动力厂,辽宁 辽阳 111003; 3.沈阳工业大学 管理学院,辽宁 沈阳 110870)
摘要:随着物联网应用领域的不断扩大,无线传感器网络的应用也以前所未有的速度迅速拓展。无线传感器网络(WSN)具有覆盖区域广泛、检测精度高、可以远程监控和高容错性等优点,使其在军事、工业、农业、环境保护、医疗系统、智能交通等各领域得到了广泛的应用。虽然无线传感器网络的应用前景非常广泛,但仍存在很多技术问题需要解决,包括最大限度减少传感节点的功耗,以及如何有效提高网络系统容量、减少碰撞阻塞等。为了有效解决以上技术难题,通过对MSN的体系结构以及具体应用领域的研究,提出了解决办法。
Abstract:
Key words :

  丁革媛1,李振江2,李诗涵3

  (1.沈阳工业大学 化工过程自动化学院,辽宁 辽阳 111003;2.中国石油辽阳石化公司动力厂,辽宁 辽阳 111003;3.沈阳工业大学 管理学院,辽宁 沈阳 110870)

 摘要:随着物联网应用领域的不断扩大,无线传感器网络的应用也以前所未有的速度迅速拓展。无线传感器网络(WSN)具有覆盖区域广泛、检测精度高、可以远程监控和高容错性等优点,使其在军事、工业、农业、环境保护、医疗系统、智能交通等各领域得到了广泛的应用。虽然无线传感器网络的应用前景非常广泛,但仍存在很多技术问题需要解决,包括最大限度减少传感节点的功耗,以及如何有效提高网络系统容量、减少碰撞阻塞等。为了有效解决以上技术难题,通过对MSN的体系结构以及具体应用领域的研究,提出了解决办法。

 关键词感知采集自组织低功耗;低成本

0引言

  通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展,使得无线传感器网络发挥着越来越重要的作用。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,是通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统,其目的是感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息,并发送给观察者。

  无线传感器网络主要涉及计算机网络技术、传感器技术、数据传输技术、分布式处理技术、嵌入式技术等多种技术,是涉及多学科、跨领域的交叉技术,表现出信息时代知识密度大、学科交叉领域宽等特征[1]。

  传感器网络的发展经历了传感器、无线传感器、无线传感器网络三个阶段。在传感器阶段,最早的应用是在越南战争时期。当时美国军队使用传感器系统,使越军受到沉重打击。无线传感器的发展是在20世纪80年代至90年代之间,主要设备是美国研制的分布式传感器网络系统、远程战场传感器系统等,该系统具备感知能力、计算能力和通信能力。无线传感器网络阶段始于21世纪初,发展到目前,无线传感器网络已在很多领域得到应用。其最突出的特点是网络传输可以实现自组织方式,加上低功耗特性,更进一步推动了它的应用进程[2]。

1无线传感器网络的体系结构

  无线传感器网络的系统架构包括无线传感器节点、汇聚节点、外部网络以及任务管理节点和用户等几个组成部分,如图1所示。

001.jpg

  由图1可以看出,网络中的传感器按一定规律部署在目标监测区域,通过无线多跳方式形成网络,负责本地信息收集、数据处理任务,同时还要对其他节点转发来的数据进行存储、管理和融合。网络中每个传感器测量得到的数据在传输的过程中可能经过其他传感器节点,因此,测量得到的数据还可以由其他节点进行相关操作和处理。测量到的数据到达网络中的汇聚节点,最终可以通过互联网、卫星通信网络等传送至远程任务管理节点,再提供给用户进行收集[3]。

  设计无线传感器网络时,对于其体系结构,要重点考虑以下几个方面。

  (1)有效利用节点资源。由于低成本微型传感器节点的资源有限,如何有效地管理和使用这些资源并最大限度地延长网络寿命,是WSN面临的一个关键问题。常用的方法有下面几种:

  ①选择低功耗的硬件设备,设计低功耗的MAC协议和路由协议;

  ②各功能模块间保持必要的同步,即同步休眠与唤醒,有效降低设备功耗;

  ③设计能耗均衡的路由协议,避免因为追求低功耗而忽视系统的分层设计。

  (2)支持在网络内部完成数据处理功能。传感器网络以数据为中心,而传统网络以传输数据为目的。传统网络中的节点不实现任何与分组内容相关的功能,只是简单地用存储或转发的模式为用户传送分组。而WSN仅仅实现分组和传输功能是不够的,有时特别需要在网络内进行数据的聚合、压缩或过滤等操作,同时减少分组传输,才能有效控制网络数据传输的流量,保证网络畅通。

  (3)保障网络的安全性。无线传感器网络利用无线方式进行通信,因此网络信道没有必要的物理屏蔽,容易受到外部黑客等的恶意攻击。所以对于WSN,要加强网络安全考虑,提供可靠的安全保护措施,保障网络的安全性和可靠性[4]。

  可以看出WSN综合了传感器、嵌入式计算、分布式信息处理、无线通信等技术,能实时监测、感知、采集网络区域内的各种环境或被监测对象的信息,并通过系统对信息进行处理,以便进一步获取更详尽准确的数据,传送给需要这些数据信息的用户。它具有以下突出特点:

  (1)网络规模大。工作时,为使获取的信息更准确,往往需要在监测区域内设置大量传感器节点。除此之外,WSN也可以建立在面积较大的地理空间范围内,通过紧密布置、功能各异的传感器实现数据的采集和传送,还能有效减少检测空洞或盲区。

  (2)自组织性。具有较好的自组织能力是WSN能够广泛应用的重要基础。当被监测的区域处于人力难以到达,或者是比较危险的区域时,就需要传感器节点发挥其自组织能力,通过系统能够自动进行网络配置和管理,实现数据采集和通信等功能。

  (3)低功耗。一般传感器节点都是利用电池进行供电,为确保其能够长时间地使用,要求各节点的功耗要尽可能降低,这样才能有效地保证传感器的工作时效和使用寿命。

  (4)高可靠性。在正常情况下,WSN的传感器都是直接暴露在其地理环境中,很容易遭到破坏。所以,当WSN需要建立在比较恶劣的复杂环境时,要求传感器必须具有较高的可靠性,才能保证在复杂环境中依然能够实现数据采集、传输等功能[5]。

2无线传感器网络的应用

  无线传感器网络的应用目前已经扩展到很多领域,主要包括农业、军事、环境及土壤监测、智能家居、健康护理、智能交通、机械制造流程监控、空间探索以及机场、火车站的安全监测等。

  (1)在军事相关领域的应用

  利用无线传感器网络可以实现敌我双方战场的监视、寻找敌方目标并进行定位等功能,而且在攻击范围、目标搜索和监视等功能领域的应用已得到很好的验证。在这些应用中,通过相关的生物传感器,能够准确地检测出生化武器的化学成分,并通过网络系统将检测信息及时传送给指挥系统,帮助指挥人员制定做战计划。

  (2)在自然环境监测中的应用

  在自然环境监测领域中,WSN可以发挥更大的作用。利用WSN能够实现对农作物的灌溉、空气的温度和湿度、家禽的生长环境、迁移时间及距离、家畜的生长环境及生长规律、地球表面大面积的监测等。此外,WSN还能够应用在气象研究、行星探测、洪水易发地域特殊监测等。基于无线传感器网络,可以通过数量繁多、功能各异的多种传感器监测一个地区的河水水位、夏季的降雨量以及土壤温度和湿度的变化情况,利用这些数据作为自然环境生态描述、山洪爆发等的参考数据。

  (3)在医疗和健康护理中的应用

  在医疗和保健系统,可以通过无线传感器网络监控病患的病情。例如将具有心跳速率和血压监测功能的设备佩戴到病患胳膊上,医生可以通过网络对患者进行实时监控,当患者出现异常情况时,可以随时掌握病人的病情迅速出救。

  (4)在信息家电设备中的应用

  通过无线传感器网络建立的智能家居系统,可以通过远程操控系统遥控器,对家居中的设备进行远程监控。(5)在建筑物状态监控中的应用

  任何一个建筑都有它的生命周期,可以通过WSN对城市中的所有建筑物的存在状态实施监测,通过网络中的传感器获得建筑物的实时状态信息,及时发现存在的安全隐患,保障建筑物处于安全状态。如果用传统方法进行建筑物状态监控往往需要使建筑物封闭几个月,而用传感器网络进行监控,就可以实时报告建筑物的相关信息给管理部门,同时还能够按照系统设置的程序选择合适的方案进行修复操作。WSN在建筑领域的应用使得建筑物具有智能控制系统[6]。

  (6)在空间探索中的应用

  用航天器在外星体上撒播一些传感器节点,可用于探索外星体表面。通过这种方式,传感器节点之间可以互相通信,还可以与地面站通信。 NASA的JPL实验室的传感器网目前正在研究用于火星探测技术的项目。

3结论

  无线传感器网络具有覆盖区域广、检测精度高、可以远程监控、可自组织和高容错性等优点,再加上其网络规模大、低功耗、高可靠性等特点,使得其在工业、农业、军事、环境保护、智能交通等各领域得到了广泛的应用。虽然无线传感器网络的应用前景非常广泛,但也存在很多技术上的难题没有得到有效解决,其中最主要的便是如何最大限度地减少传感节点的功耗问题。随着时间的推移和技术的进步,可以通过联合路由协议和MAC协议来实现。另外,如何有效提高WSN系统容量、减少碰撞和阻塞也是急需解决的问题。目前,可以考虑更多地使用并行传输技术,这样可以有效提高中心节点的数据传输能力,有效提高网络容量,减少阻塞[7]。

参考文献

  [1] 王汝传、孙力娟、肖甫,等.无线传感器网络技术导论[M] .北京:清华大学出版社,2012.

  [2] 许毅.无线传感器网络原理及方法[M].北京:清华大学出版社,2012.

  [3] 汪涛.无线网络技术导论[M]. 北京:清华大学出版社,2012.

  [4] 叶剑春.一种基于改进遗传算法的无线网络覆盖研究[J]. 微型机与应用,2011,30(22):5961.

  [5] 司海飞,杨忠,王珺 .无线传感器网络研究现状与应用[J] .机电工程,2011,28(1):1620.

  [6] 王珺.无线传感器网络能量有效性的研究[D].南京:南京大学,2012.

  [7] 何拥军,曾文权,曾文英.基于BP神经网络的多传感器数据融合技术优化[J] . 微型机与应用,2011,30(22):5254.


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