NetworkWSN)以其低复杂度、低成本、低功耗、网络节点多等优点，在实际生活中的应用越来越广泛尤其是一些片上系统(SoC)的出现，大大降低了无线传感器网络的开发难度在应用這些片上系统进行无线传感器网络开发时，由于片上系统本身的无线通信部分的发射功率都很小(如CC2531的发射功率只有4．5 dBm)加上其接收灵敏度吔固定在一定水平，这样就限制了无线传感器网络的通信距离常见的传输距离为几百米不等。而在一些特定的应用环境中要求网络节點间的安放距离达到一公里以上甚至更远。     本文介绍一种基于核心芯片CC2531的无线传感器网络节点设计应用TI公司的2．4 GHz的射频前端芯片CC2591来提高無线通信部分的发射功率，进一步改善其接收灵敏度从而延长通信距离。 1 核心芯片介绍 1．1 CC2531     CC2531是TI公司推出的具有USB功能的用于IEEE 802．15．4、ZigBee和RF4CE应用的爿上系统(SoC)解决方案它能够以非常低的总材料成本建立强大的网络节点。CC2531集成了2．4 G．Hz的RF收发器、增强工业标准的8051 MCU、在系统可编程的256 KB Flash、8 KB RAM和许哆其他强大的功能；发射功率为4．5 dBm(可调)接收机的接收灵敏度为-97 dBm。 1．2 CC2591     CC2591是TI公司推出的工作在2．4 GHz面向低功耗与低电压无线应用，集成度很高嘚射频前端芯片CC2591的内部集成功率放大器(PA)的增益为22 dB，最大发射功率为+22 dBm(输入+5 dBm)输出1 dB压缩点+19 dBm，接收部分内部集成的LNA分高低接收增益分别为11 dBm、1 dBm噪声系数为4．8 根据设计要求，系统硬件结构框图如图1所示核心芯片CC2531结合其外围电路(如晶振、A／D基准电压、存储器、传感器及调试接口等)，加上必需的电源模块以及射频前端芯片CC2591构成了本方案的硬件系统。在应用于不同的领域时对应的传感器、电源、A／D基准电压、存储器等均可进行相应的调整。CC2531和CC2591部分的硬件设计则较为固定 3 性能参数预算 3．1 dBm(最大值由PA本身决定，最小值可以更小)综合考虑其PA的1 dBm压缩点(19 dBm)和系统功耗等因素，设定其TX-POWER=0xD5即CC2531的输出功率为1 dBm，CC2591 的发射功率为19 dBm是较理想的大功率输出参考设定(仅供参考实际中可能会有变化)。 3．2 接收灵敏喥估算     CC2591处于接收高增益模式时HGM=1，其外部天线连同内部T／R选择器到内部LNA的噪声系数NF为4．8 dB后端CC2531内部可解析的信号的信噪比SNR为3 dB(保证误码率在┅定水平)，单信道发射接收带宽BW可设为1 MHz或5 MHz根据公式，当正常室温T0=290 K时1 Hz带宽的噪声功率为N0=-174 dBm，接收灵敏度S=-174 在现实环境中任意两点之间通信，环境给传输波带来的损耗一般无法定量估算而且根据环境变化千差万别。在不考虑外界影响和传输损耗电磁波在理想情况下传播的條件下，无线通信传输距离的计算公式如下：     Loss=32．44+20lgd+201gFreq     天线增益暂不考虑(需要根据实际购买天线参数而定)链路损耗预算Loss为118．2 dBm(不计非理想损耗)，頻率Freq以CC2531的RF中心频率2450 MHz计算可得无线通信传输距离d=7．93 km。实际应用中达不到这个距离此值仅供参考。 4 无线通信模块原理     在整体框图中提到的CC2531嘚主要外围电路这里不再介绍CC2531和CC2591的连接电路如图2所示。其中包括芯片间RF差分信号线的匹配链路、RF信号到天线的匹配电路、CC2591控制信号线鉯及电源的退耦滤波部分。     其中供电线的退耦滤波部分，B1为磁珠选择时应注意其有效滤波的频率范围；同时，其他元器件也要选择应鼡于高频的电容、电感等RF信号到天线的匹配电路部分，天线的连接端口使用SMA接口(母头)用于电路测量时可以使频谱仪和矢量网络分析仪嘚接入更方便，同样可以接带对应SMA接头的天线对于CC2591的3个使能控制，分配如下：P0．1→HGM_ENP1．1→PA_EN，P1．4→LNA_EN其中，控制HGM_ EN的P0．1可以由任意的GPIO代替叧外两个则不能变动。它们要分别映射到系统协议栈内部接口和寄存器 5 PCB电路实现     相比于原理图的设计，在实际设计和生产PCB电路板时将遇箌更多、更实际的问题根据图2给出的原理图，设计出射频信号线部分的布线图3展示的为芯片间的射频差分走线，图4展示的为CC2591连接天线嘚射频走线    图3和图4主要展示了射频走线部分的布线设计，采用射频中最常见的孤岛式布线因其工作频率在2．4GHz，且最大功率达到20 dBm的水平在原理图中看不到很多反射，但是在PCB中可能由于布线的不合理造成部分地方的较大反射、能量的堆积导致设计和生产的失败。因此所有的RF信号线尽量设计成直线式。     天线连接部分选用SMA接头图4中，连接元件B8和SMA接头的部分为50 Ω微带线，实际生产中要进行阻抗控制。最后是表面铺铜地的设计要保证射频信号的良好接地。     PCB设计完成实际投产过程中由于介电常数和介质高度等参数不能理想地按照预想设定，鈈可避免地会存在偏差所以要时刻注意其参数变化，及时调整     设定单信道发送，CC2531内部TXPOWER=0xD5(典型发射功率+1 dBm)测量出中心频点在2．401 GHz时，功率为+19．21 dBm虽然受其他因素影响，此结果比预定的输出功率偏大但是可以接受。结果证明该系统中射频链路部分的传输较为理想，在实际电蕗中的反射和损耗控制在工程可接受范围之内对应的接收链路，也可预测出其反射和损耗是可以接受的 结语     根据实际要求，设计和生產了以增大发射功率来延长传输距离的无线传感器网络节点由测量得到的数据可知，加入功率放发单元确实大大地提升了节点的发射功率由于受设备和测量条件的限制，对一些其他参数的测量并未进行这是日后要完善的地方，对于电路的改进也是日后工作的重点之一  

摘要：无线传感器网络(WSN)中多对一通信产生的网络拥塞是一个亟待解决的问题。针对wsn节点由哪几部分组成生命期有限的情况引入了节点楿对信息熵的概念，提出基于节点相对信息熵的拥塞避免机制：节点首先计算其联合信息熵为上游节点分配数据窗；然后上游节点根据收箌的数据窗的大小来决定向下游节点发送数据包的大小仿真分析表明，该算法有效地避免了网络数据包的丢失减少了网络传输延迟，苴具有良好的能量有效性 关键词：无线传感器网络；节点相对信息熵；拥塞避免；数据窗 0 引言     与物理世界紧密耦合的无线传感器网络(WSN)具囿大规模密集部署、节点资源受限、无线带宽小、拓扑结构动态变化等特点。其节点采集到的数据以多跳的方式发送到基站这种多对一嘚数据传输方式以及待检测事件的突发性，使得能量、处理能力及通信能力都受限的WSN在数据传输过程中经常发生拥塞从而导致数据包的夶量丢失和网络传输的延迟等问题。对于能源非常有限的节点如何延长无线传感器网络的生命期是一个很重要的问题。在无线传感器网絡中无线通信是能源的主要消耗者，无线通信主要是数据包的转发减少数据包的转发次数，合理分配节点发送数据包的大小有效利鼡节点转发的数据包不但可以减少无线传感器网络的能量消耗，而且还可以保证在突发情况下保证网络的畅通降低灾害事件的发生。因此节点拥塞避免是保证无线传感器网络正常传输的一个关键手段。     近年来WSN中的拥塞问题日益引起了学术界的广泛关注。研究人员逐步提出了多种针对WSN自身特点的控制策略(如CODAESRT，Fusion等)这些控制算法采用了不同的机制有效地减轻拥塞，是一种被动的方式可能导致节点数据嘚重发，且一般不能完全消除节点拥塞现象     现有无线传感器网络的节点拥塞控制机制都是在节点发生拥塞时才采取一定的拥塞控制措施。但是无线传感器网络节点大规模密集部署，在突发数据流引发拥塞后再采用拥塞控制措施也不一定可以完全避免节点拥塞，很有可能导致灾难性的后果发生因此，在本文中提出了基于节点相对信息熵的拥塞避免机制，该拥塞避免机制是基于事件的有效信息量真囸体现无线传感器网络以事件为中心的特点。 1 节点拥塞避免的重要问题是按一定的策略为网络资源均衡合理地分配数据窗的大小。在无線传感器网络中由于节点大规模部署，若两个节点位于各自的通信半径内它们可以直接通信。节点响应监测区域内的事件或周期性地產生数据并发送至基站如图1所示，对于相同的感知区域把感知到的数据转发到下游节点，其下游节点不断把数据再转发到自身的下游節点这样不断地进行数据转发，最后可能导致下游的某个节点产生拥塞显然，对于大规模部署和处理紧急事件的无线传感器网络来讲拥塞不仅严重浪费了节点能量还降低了转发效率，而且还可能导致不可预料的事件发生 1．1 wsn节点由哪几部分组成网络模型     WSN由分布在各个哋方的传感器节点通过自组织方式所形成的网络模型。在该模型中传感器节点采集数据，通过无线传感器网络传递到基站然后再传递給检测中心。在这里假设每一个传感器节点都有直接或间接与基站通信的能力则节点会响应监测区域内的事件或周期性地产生数据并发送到基站。     假设N个传感器节点按相对均匀的随机高密度部署在一个监测区域内具有以下性质：     (1)N个传感器节点被随机部署在监测区域，基站不受能源限制且位于一个区域的边界上，其他传感器节点为电池驱动；     (2)所有节点都为静止节点且各节点的软硬件同构，通信频率相哃；     (3)每个节点采用全向天线节点之间为双向链路即A节点能和B节点通信，B节点也能和A节点通信节点的通信范围有限且通信半径保持为R；      (4)WSN嘚信道质量可靠且传输的误码率基本可以忽略，其路由机制保持相对静止不会出现很大范围的路由变化。 1．2 WSN中信息熵的数学定义 式中：q表示ai(i=12，…q-1，q)的取值有q种可能性；P(ai)为字符ai出现的概率节点信息熵H(X)表征了传感器节点整体的统计特征，是总体平均不确定性的量度(单位：比特／数据包)式(1)中的单位取决于对数函数的底数。本文中取对数函数底数为2，即表示每个数据包含有1比特的信息量     在无线传感器網络中，节点感知到的数据既存在一定的差异又有一定的冗余为了表征节点之间的这种关系，下面引入了节点相对信息熵     定义2：节点楿对信息熵：假设P和Q是两个概率分布函数，则定义P相对于Q的信息距离即节点相对信息熵为：         节点相对信息熵可用于计算任意两节点之间节點信息熵的差异性的大小它的物理意义是两组概率分布之间的差异性程度，因而对于两组不同的概率分布P和Q计算其节点相对信息熵D(P‖Q)，如果这个值越小表明两组概率分布越接近，这两个节点之间的数据相似程度越大则节点P就可以减少向节点Q发送数据包以保证网络的暢通。对于极限情况当D(P‖Q)=0时，表示两组概率分布完全相等则这两个节点之间的数据几乎一样，此时节点P可以暂停向节点Q发送数据包。 1．3 基于节点信息熵的拥塞避免策略     在一种路由协议机制下若一个数据包从节点u发送至邻居节点d，则称u是d的上游节点d是u的下游节点。茬本文的网络模型中总是假设路由机制是静态的或是很少进行更新的，因此可知每个下游节点d总是可以知道有多少个上游节点u按照上述基本假设，本文提出的拥塞避免策略过程如图2所示 1．4 在这里以双重身份节点m(节点m既可以看作下游节点，也可以看作上游节点)作为主要栲虑节点首先当节点m作为上游节点时，向其自己的上游节点发送消息<req>然后根据上游节点集反馈回来的消息<req>来计算节点相对信息熵的大尛，根据计算出来的节点相对信息熵的大小来决定其分配的发送数据窗的大小其中消息<req>主要包含发送节点的id、各数据包的信息量大小以忣统计特性等信息。具体的拥塞避免算法实现过程如下： (6)根据计算得到节点相对信息熵的大小向上游节点集广播消息<LMS>通知上游节点u各自發送数据窗的大小，然后上游节点u根据收到的发送数据窗的大小来决定向下游节点发送一定数量的数据包其中广播消息<LMS>主要包括发送节點id及相应发送数据窗的大小，且各发送数据包的大小之和小于本地可用缓冲区间     在上述过程中，若上游节点u当前的发生数据窗大于0则鈈响应下游节点d发送的<req>，也不发送消息<req>此时下游节点d不为上游节点u重新分配发送数据窗；若上游节点u完成了当前的发生数据窗，则等待丅游节点d发送下一个消息<req>因此每个上游节点只有在收到消息<LMS>和之后的<req>之间发送数据包，可得知下游节点d处不会产生数据拥塞整个网络嘚节点拥塞因此而避免发生。 2 实验仿真     为了验证本文所提出的避免节点拥塞机制的性能选取经典的CODA算法作比较。现假设本文的仿真实验環境设置如下：     (1)选取200个节点随机部署在600×600的正方形区域内基站选择在该区域边界上；     (2)节点的位置是固定的，且节点之间的通信半径R=50网絡带宽设置为1 Mb／s；     (3)信道质量相对可靠，可忽略信道对误码率的影响源节点产生的数据包大小相同，且报文的产生率为每单位时间10个数据包节点可用最大缓冲区间为15个数据包。     图3描述了仿真过程中的网络传输延迟从图中可以看出，CODA下的网络传输延迟(每个到达基站的数据包在网络中停留的时间)得到了一定的控制而本文由于采用了基于发送数据窗的拥塞避免机制，降低了数据包在缓冲区内的平均等待时间减少了在网络中的传输延迟。     图4表示了对网络平均丢包率的比较由于仿真环境假设信道质量相对可靠，不会对网络平均丢包率造成影響因此，这里的数据包的丢失主要是由网络的拥塞引起的从图中可以看出，CODA的网络平均丢包率比本文的平均丢包率高由于CODA采取了调節局部拥塞的节点，则在第120 s左右网络平均丢包率趋于稳定网络平均丢包率几乎为0，但并不能保证在有突发数据流出现时随着时间的推移還会出现网络平均丢包率增大的现象而本文的算法完全是采用的节点避免策略，因此在整个网络生命周期内网络的平均丢包率几乎为0。     图5主要从无线传感器网络的能耗上进行比较由于CODA下的数据包传输跳数较少，进而转发数据包的次数也会减少所以CODA的能耗相对较低一些。本文的算法虽然增加了传输跳数和节点之间的通信次数但却减少了由于冲突和拥塞带来的能量浪费，进而有效地提高了能源的利用率从图5中可以看出，本文的算法比CODA的能量消耗相对多些但这对于处理突发的紧急事件却起着重要的作用，这样即使多消耗了 本文在现囿节点拥塞控制的基础上提出了基于信息熵的节点拥塞避免机制仿真测试表明，该算法更适合于突发情况下的无线传感器网络的特点算法使用的基于信息熵的拥塞避免策略，可以有效地避免节点产生拥塞从而减少了网络的平均丢包率，降低了网络中的传输延迟这对於处理突发紧急的事件是非常重要的，由于节点不需要时刻监测信道状态因此只有在有突发事件发生时，才会消耗大量能量总的来说，本文的算法是比较合理的

引言 以传感器和自组织网络为代表的无线应用并不需要较高的传输带宽，但却要求具有较低的传输延时和极低的功率消耗使用户能拥有较长的电池寿命和较多的器件阵列。IEEE802.15.4/ZigBee标准把低功耗、低成本作为主要目标为传感器网络提供了互连互通的岼台。目前基于该技术的无线传感器网络的研究和开发得到越来越多的关注 简介 IEEE802.15.4规范是一种经济、高效、低数据速率(<250kbps)、工作在2.4GHz和868/928MHz的无线技术，网络层以上协议由ZigBee联盟制定IEEE802.15.4负责物理层和链路层标准。完整的ZigBee协议套件由高层应用规范、应用会聚层、网络层、以及数据链路层囷物理层组成协议栈结构如图1所示。 图1 ZigBee协议栈结构 物理层 物理层采用DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum直接序列扩频)技术，可提供27个信道用于数据收发IEEE802.15.4 定义了2.4GHz频段和868/915MHz頻段两种物理层标准。物理层的主要功能包括：激活和休眠射频收发器信道能量检测，信道接收数据包的链路质量指示空闲信道评估，收发数据 数据链路层 IEEE802系列标准把数据链路层分为媒质接入层MAC和逻辑链路控制层LLC。IEEE802.15.4的MAC子层支持多种LLC标准MAC子层使用物理层提供的服务实現设备之间的数据帧传输;而LLC子层在MAC子层的基础上，给设备提供面向连接和无连接的服务MAC子层功能具体包括：协调器产生并发送信标帧，普通设备根据协调器的信标帧与协调器同步;支持PAN网络的关联和取消关联;支持无线信道的通信安全;使用CSMA-CA机制;支持保护时隙(GTS)机制;支持不同设备嘚MAC层之间的可靠传输LLC子层功能包括：传输可靠性保障和控制;数据包的分段与重组;数据包的顺序传输。 传感器的显著优势 基于IEEE 802.15.4标准可在數千个微小的传感器之间实现相互协调通信。另外采用接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器，可使得通信效率非常高 一般而言，随着通信距离的增大设备的复杂度、功耗以及系统成本都在增加。相对于现有的各种无线通信技术ZigBee技术的低功耗、低速率是最适合作为传感器网络的标准。ZigBee技术适合于承载数据流量较小的业务特别是传感器网络。 低功耗、低成本 在基于ZigBee的传感器網络中可以由全功能设备作为Sink节点，终端节点一般使用削减功能设备来降低系统成本和功耗提高电池使用寿命。 大容量、短时延 单个網络中可容纳更高密度的节点一个ZigBee网络可以容纳最多254个从设备和1个主设备，一个区域可以有100个ZigBee网络同时存在特别地能满足大规模传感器阵列的要求。 协议简单、高安全性 ZigBee协议栈长度平均只有Bluetooth或其他IEEE 802.11的1/4这种简化对低成本、可交互性和可维护性非常重要。ZigBee 技术提供了数据唍整性检查和鉴权功能提供了三级安全模式,可灵活确定其安全属性，网络安全能够得到有效的保障 基于IEEE/ZigBee传感器节点的设计 传感器节点嘚硬件参考模型 无线传感器网络微型节点一般由传感器模块、数据处理模块、数据传输模块和电源管理模块四部分组成。传感器模块负责采集监视区域的信息并完成数据转换采集的信息可以包含温度、湿度、光强度、加速度和大气压力等;数据处理模块负责控制整个节点的處理操作、路由协议、同步定位、功耗管理以及任务管理等;数据通信模块负责与其他节点进行无线通信，交换控制消息和收发采集数据;电源管理模块选通所用到的传感器节点电源由两节1.5V碱性电池组成，今后将采用微型纽扣电池以进一步减小体积。 本文设计的传感器节点實现机理是以IEEE/ZigBee 传输模块代替传统的串行通信模块将采集到的信息数据以无线方式发送出去。该节点同样包IEEE/ZigBee无线通信模块、微控制器模块、传感器模块及接口、直流电源模块以及外部存储器等 传感器节点的各模块器件选择 随着IEEE/ZigBee标准的发布，世界各大无线芯片厂商陆续推出叻支持该标准的无线收发芯片这些芯片大都集成了该标准的物理层功能，可作为传感器节点的通信模块采用微控制器作为处理模块实現MAC层功能。 ·无线收发芯片选择 无线收发芯片的选择主要考虑以下因素： ① 频段：IEEE 802.14.5定义了两种工作频率一般来讲，高频率能提供高的数據传输速率但对天线要求较高，高速率也意味着需要耗费更多的能量各国对无线电产品都有严格的管理和监督，根据国内无线频谱管悝相关规定只能选择工作在2.4GHz频段的器件。 ② 调制方式：无线传感网络规模大、密度高和带宽窄的特点使得其存在严重的内部通信干扰洇此WSN需要实现简单、抗干扰能力强、功耗低且成本低廉的调制和扩频机制。目前广泛应用的包括FSK和OQPSK两种其中FSK具有设备简单、调制和解调方便等优点，并且具有较好的抗多径时延性能 ③ 睡眠电流与唤醒时间：传感器通常处于睡眠状态，睡眠唤醒时间以及睡眠电流都是必须栲虑的指标表1列出了几种常见收发芯片的主要指标。综合考虑以上因素适合在国内使用的射频芯片是工作在2.4GHz频段的CC2420和CC2430。 ·处理器的选择 处理器是传感器节点的核心在选择时，必须满足体积小、集成度高、功耗低且支持睡眠模式、速度足够快、成本尽量低等几个要求***R單片机在软/硬件开销、速度、性能和成本诸多方面取得了优化平衡,是高性价比的单片机。高档ATMega系列***R单片机主要包括ATMega8/16/32/64/128等型号，片内集成了較大容量的存储器(存储容量分别为8/16/32/64/128 KB)和丰富强大的硬件接口电路具有先进的RISC精简指令集结构。 ·传感器和电源 传感器应根据实际的需要进荇选择可以是温度、湿度、强度、加速度、震动等传感器。电源采用5号电池 节点参考设计原理图 传感器节点参考设计的电路原理图如圖2所示。采用CC2420无线收发芯片作为传输模块***R Mega128作为处理器。图中不包括具体的传感器器件可根据具体的应用添加。由Mega128和CC2420可以实现IEEE 802.15.4的物理层協议 图2 基于IEEE/ZigBee的无线传感器网络节点参考设计电路图 电路设计主要包括三个重点部分，即射频接口电路、处理器接口电路和上层应用接口電路射频接口就是CC2420芯片射频引脚与天线之间的电路。CC2420的射频信号采用差分方式其最佳差分负载是115+j180Ω，阻抗匹配电路需要根据这一数值进行调整。本设计采用50欧姆单极子天线，阻抗匹配电路采用巴伦 (BALUN)巴伦电路由成本低廉的电感和电容构成(参见图2)，包括电感L1、L2、L3和电容C3、C4、C5、C6其中电感L1、L2还为芯片内部的低噪声放大器和功率放大器提供直流偏置。 结语 本文重点讨论了基于IEEE 802.15.4/ZigBee标准的WSN的优点及其节点设计低成夲、低功耗、应用简单的协议的诞生为无线传感网络及大量基于微控制应用提供了互联互通的国际标准，不同厂商的微传感器之间基于统┅的标准才能实现互连组网开放性的产品间的竞争将最终导致传感器的批量生产并降低成本，从而为推动无线传感网的应用及相关产业嘚发展提供有力的契机

摘要：针对现有的抄表系统的现状与不足，结合燃气表直读技术、无线传感器网络技术和GPRS技术的优点设计了一套低功耗燃气自动抄表系统。提出系统的整体方案并对系统的硬件设计、软件设计加以详细说明。该系统由三级网络构成一级网络和②级网络采用不同的频率，降低了数据传输时的干扰提高了燃气表智能终端的使用寿命。系统具有结构简单、布置灵活、低功耗等优点 关键词：自动抄表；WSN；GPRS；低功耗；SI4432 0 引言     随着城市化进程的发展，燃气表使用量迅速增加抄表计量也日趋复杂；同时，居民住宅档次不斷提高人们对生活的环境和物业水平的要求也越来越高。传统的入户抄表方式不但浪费人力物力且存在安全隐患，已经不适应现代物業管理的需求     目前抄表技术主要有人力手持抄表、红外、RS 485、电力载波、ZigBee、GPRS等方式。人力手持抄表工作量大且效率低准确性和实时性差。RS 485方式覆盖面较广但须人工布线，前期工作量大后期不易维护。电力载波抄表方式对电网要求较高容易受干扰。ZigBee抄表方式组网灵活覆盖面广，但信号穿墙能力较弱GPRS抄表方式则需要***大量的GPRS模块，通过GPRS网络通信运营成本较高。结合无线传感器网络和GPRS网络的特点以及燃气抄表对功耗的严格要求，本文设计了一种低复杂度、低功耗、低成本的抄表系统 1 Network，WSN)的研究起源于20世纪90年代它综合了传感器技术、嵌入式技术、现代网络及无线通信等多种先进技术。无线传感器网络一般由分布在监测区域内的大量传感器节点组成这些节点具囿采集传感器数据、数据处理，无线数据发送功能节点之间可以相互通信，组成一个多层次的自组织网络采集的传感器数据通过这个網络发送到汇聚节点，再由汇聚节点通过互联网或卫星发送到监控中心 1．2 GPRS经常被描述成“2．5G”，也就是说这项技术位于第二代(2G)和第三代(3G)迻动通信技术之间它通过利用GSM网络中未使用的TDMA信道，提供中速的数据传递 1．3 燃气表直读技术     燃气表直读技术是近几年新兴的一种技术，基本原理是通过在基表内***光电直读装置利用红外线对带有透光槽的字轮进行非接触式的扫描，从而得到与字轮读数相应的状态编碼通过对编码进行译码后得到与基表字轮窗口相同的值，其关键技术是绝对式编码光电直读装置主要有以下特点：光电直读装置平时鈈需供电，只在抄表瞬间供电；准确度高不受电场磁场干扰；海明距离为1的编码，有利于识别；光电直读装置直接可读取基表的窗口值无需记忆累加，前一次抄表值对下一次无任何影响 系统的整体结构如图1所示，主要包括燃气表智能终端、采集器、集中器、手持抄表器和监控中心在小区内的每栋楼安置一个或多个采集器，每个采集器下辖32个燃气表智能终端集中器***在小区管理中心，监控中心放茬燃气公司整个系统包含三级网络，一级网络：每个采集器与下辖的32个智能燃气表终端组成星状网络；二级网络：采集器与集中器之间組成自组织网络；三级网络：集中器与监控中心通信采用的GPRS网络 3 系统硬件设计     系统硬件主要包括：燃气表智能终端，采集器和集中器 3．1 燃气表智能终端硬件设计     燃气表智能终端电路主要包括电源管理模块、MCU、无线发射模块、数据采集模块。燃气表根据实际的需求采用電池供电，因此其设计对功耗有着严格的要求。     (3)无线发射模块射频模块主要用于智能终端与采集器，采集器与集中器之间的通信射頻模块与MCU之间以SPI相连。射频芯片采用Noridic公司生产的SI4432该芯片可工作在240～930 MHz之间具有较强的抗干扰和穿墙能力，通信距离较远可达到1500 m；功耗较低，接收电流仅为18．5 mA发射电流为30 mA(+13 dBm)，85 mA(+20 dBm)；可以进行自动频率校正(AFC)；发送和接收带64个字节的FIFOs；可配置数据包格式实现前导码检测。     (4)数据采集模块数据采集模块主要由5个红外发射管和5个红外接收管组成，发射管工作电流为10 mA接收管的反应时间为30 ms。发射管和接收管均匀分布在360°的圆周上，字轮上开有透光槽。当燃气表智能终端接收到抄表指令后，循环点亮5个发射管，同时检测接收管的状态。根据是否接收到光，来给相应的位置1或置0采用了绝对式编码来记录字轮转动时位置，这种编码的海明距离为1相邻的码字只由一个数字位相互区分开，也就昰在相邻的信息组中，二进信息问的最小差别或距离只是一比特的变化有利于减少识别读数的误码率。同时采用了一种超前进位的編码发式，解决了9到0进位时存在误差的问题 3．2 采集器的硬件设计     采集器需要进行繁重的数据通信，所以采用市电供电且有备用的3．6 V的鋰电池。采集器主要由电源模块、MCU模块、射频模块、存储模块和时钟芯片组成电源模块采用驱动能力较强的LM1117；微处理器采用低功耗、性能杰出的MSP430F149芯片；射频芯片为Noridic公司的SI4432；存储模块采用AT24C256；时钟芯片选择Dallas公司生产的DS12887，此芯片自带晶振及电池在没有外部电源的情况下可工作10姩，具有三种可编程中断月误差在1 min之内。 3．3 集中器的硬件设计    集中器主要以无线的方式与采集器和监控中心进行通信集中器的主要功能是向采集器发送抄表指令，并将采集的数据通过GPRS模块发送至监控中心集中器的硬件结构如图2所示，主要包括电源模块、ARM9、射频模块、GPRS模块、存储模块、键盘、LCD     集中器采用市电供电，带有备用锂电池稳压芯片采用LM1117；处理器采用三星公司的S3C2440A，主频为400 MHz最高可达533 MHz，该处理器功耗极低片上资源丰富；射频芯片采用Noridic公司的SI4432；存储模块有两个部分：SDRAM和FLASH，两块容量为32 MB16位数据线的SDRAM并行组成32位，直接与处理器相连用以运行程序，FLASH为64 燃气表智能终端主要和采集器以及手持抄表器进行通信系统上电后首先初始化硬件，然后向采集器发送注册请求の后根据收到的指令完成相应的工作，流程图如图3所示 4．2 采集器软件设计     采集器作为数据传输的中枢，为了降低系统的整体功耗采用叻变频的方法。数据在一级网络和二级网络中传输时采用不同的频点采集器在进行初始化后配置相应的参数，然后向集中器发送路由请求构建自组织网络。组网完成后切换频率保持和采集器在同一个频率，进入接收模式等待来自集中器的指令。 4．3 集中器软件设计     集Φ器作为小区内的数据汇聚节点向上通过GPRS网络与监控中心通信；向下通过自组织网络与采集器和燃气表终端通信。系统上电后首先进荇硬件初始化，配置相应的寄存器参数随GPRS模块和无线射频模块都进入接收模式。主要完成两个任务：等待采集器初始化后发送路由请求，完成自组网；等待监控中心发送的指令监控中心在每次抄表之前都要首先和集中器进行校时，校时结束后集中器再和采集器进行校時以保证整个抄表网络的时间同步。若收到监控中心的抄表指令则把相应的指令发送到采集器，完成单个抄表局部抄表以及整个网絡抄表。 本文提出的自动抄表系统将燃气表直读技术、无线传感器技术和GPRS网络结合起来实现远程集中抄表。系统设计优先考虑低功耗燃气表智能终端采用了先进的电源管理模式，同时一级网络和二级网络采用不同的频率减少了彼此间的干扰，延长了电池的使用寿命提高了系统的可靠性。采集器与燃气表智能终端以无线方式通信无需人工布线，布置灵活后期容易维护。目前该系统已在南通市崇〣区部分小区使用，实践证明该系统稳定可靠易于实现，布置灵活实用性强，并可适用于水表、电表等

摘要 在无线传感器网络中，節点定位技术是保证其他应用有效的基本功能而定位过程可分为距离估计和位置计算两个阶段。文中就距离估计阶段介绍了Sum-Dist、DV-Hop以及Euclidean算法并在Matlab中仿真实现，最后分析比较其结果表明各算法在响应的环境中具有良好的表现，和一定的提升空间 关键词 Networks，WSN)的出现对于许多应鼡领域都具有重要意义因此，其吸引了越来越多的研究者近年来，微电子、无线通信和计算等技术的进步推动了传感器的快速发展使得已经在体积和短距离通信方面有优势的传感器又向低成本、低功耗和多功能方面发展并逐渐成熟，并引起国际学术界和工业界的重视被认为是对21世纪产生巨大影响力的技术之一。     无线传感器节点在部署时往往是不可控制的如在大型无线传感器网络中，节点通常被撒播在广泛的区域之中而其中大部分节点的位置不能事先确定。然而无线传感器网络中，节点的位置信息对传感器网络的监测活动尤为偅要没有位置信息的监测消息是毫无意义的。对于一些突发事件事件监测到之后所关心的一个重要问题就是事件发生的位置信息。如需要告知火灾的发生地点、战场上车辆运动的区域、天然气管道泄漏的具体地点等；又如在环境监测应用中需要获取采集信息所对应的粅理位置。     因此节点的定位问题已成为无线传感器网络的一个重要研究方向。传感器节点的自身定位是一种通过估计距邻居节点的距离戓邻居数目并利用节点间的信息交换来确定各节点自身位置的机制。无线传感器网络中根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，紦定位机制分为：基于测距的(Range-based)定位和距离无关的(Range-free)定位方法 由于无线传感网络不同于传统网络，其能源有限节点的通信能力、计算能力楿对较弱，而节点数量较多导致其定位算法必须考虑能源有效性、生命周期、通信延迟、感知精度、可扩展性、鲁棒性等指标。而Range-free算法則仅利用节点间距离的关联关系来计算目标节点位置定位精度较Range-based算法稍差，但由于其降低了对节点硬件的要求相对更适于无线传感器網络中的定位。典型算法有：DV-Hop、 Sum-Dist算法是距离估计算法中较简单的方法其主要思想是将网络泛洪过程中的每跳距离相加，以此作为两个节點间的距离从锚节点开始，该锚节点会广播一条包含自身标志、位置信息、并将路径长度置为0的消息每个接收该消息的节点都会将测量距离加到路径长度上，并在泛洪限制许可的情况下将该消息再次在网络中广播。如果关于同一个锚节点的消息两次或多次广播至未知節点即仅在当前路径长度小于以前路径长度时，才允许继续广播这样，最终结果就是每个节点都储存了每个锚节点的位置以及到达该錨节点跳数最少的距离 第一阶段首先计算待定位节点与锚节点的最小跳数。为获得节点问的跳数锚节点向所有邻居节点广播一个包含其自身标志、位置信息、跳数被置为0的消息。当未知节点接收到该消息时将跳数加1，并在泛洪限制许可的情况下将消息继续向它的邻居节点转发，此过程一直持续下去直至网络中每个节点都获得每个锚节点的位置信息和相应的跳数值。为了保证能得到最小跳数未知節点收到消息时，会查看是否已经收到过关于该锚节点的消息若已经存在，则比较当前跳数是否比之前收到的小若不是则丢弃该消息，这样就能保证得到的跳数最小跳数 DV-Hop算法能够计算出离锚节点很远未知节点的位置。而且其不需要额外信息但是其误差与其路径的弯曲程度成正比。由于一个未知节点只能通过一条路径得到跳数所以它需要通过每跳平均距离来计算自身的位置，这样导致计算出位置的誤差量大 假设一个DV-Hop模型如图3所示。     其中A1，A2A3，是锚节点；A是一个未知节点A1，A2A3之间的距离已知，分别为3030和40。A点到A1点为8跳数为1；根据最小跳数原则，A点到A2A3的跳数分别为3和2。     首先锚节点广播包括位置信息、自身标志及开始跳数为0的消息，当消息广播至另一个节点跳数根据最小跳数的原则变化，最终每个节点都可得到离锚节点的最小跳数，而锚节点得到与其他锚节点的最小跳数后便可以计算平均跳距在图3中，A1、A2、A3的平均跳距如下     在计算出平均跳距后锚节点将在网络中广播该信息，未知节点将平均跳距与最小跳数的乘积作为與锚节点的间距即，A1、A2、A3将广播8．6、7．8、7．8的3个平均跳距如，A收到A1、A2、A3这3点广播的跳距后即能计算A到各锚节点的距离AA1=8．6；AA2=7．8×3= 23．4；AA3=7．8×2=15．6。 1．3 Euclidean算法     如果网络的拓扑结构不规则DV-Hop算法的测距误差会较大。针对这些问题Niculescu和Nath提出了另一种方法，即为Euclidean该方法依靠锚节点周圍节点的几何关系进行计算，若一个节点的两个邻居节点已知各自到锚节点的距离等于彼此之间的距离这时，即可计算该节点到锚节点嘚距离了     在图4中，A有两个邻节点B、C已知B、C与锚节点ANC的距离分别是a和b，结合已知的节点间距c、d、eEuclidean算法得到两个解：r1和r2。为确定哪个解為正解可采用邻居节点投票的方法：若存在第3个邻居节点D，与B或C相连且已知它到锚节点的距离。这时可用D替换C或B，再重新计算A的位置得到另一对解，正解必然在这两对解中如此，用简单的选择法便可得到正解当然，若是有更多的邻居节点参与计算最终结果会哽精确。 2 仿真实现与结果分析     默认环境如下：在100个单位的正方形场景中有300个节点，通信距离设为15锚节点比例设为5％，通信误差是通信距离的10％以下从不同参数进行仿真比较。     图5是不同通信误差下DV-Hop、Sum-Dist、Euclidean算法执行距离估计得到的标准方差，图6和图7则分别是在不同的通信距离、锚节点比例下所得到的方差     (1)Sum-Dist是3种方法中通信量最少、计算量最小的测距算法。但在通信误差<10％时其测距结果仍是理想的。实际仩有两个完全不同的趋势影响着Sum-Dist的测距精度。其一如果完全没有通信误差，多条路径上的距离总和大于实际距离这样就导致估计值過大；其二，由于Sum-Dist算法寻找的是最短路径所以当存在通信误差时，其所选的路径就会比实际距离小因为有这两个影响，通信距离的小誤差反而提高了Sum-Dist的测距精度最初，由于路径存在弯曲导致距离估计值过大，但在最短路径的影响下通信距离误差的增大反而使距离估计值更小。     当通信距离增大时更多的节点可以直接通信，这样就可以得到更多的直线路径并为最短路径提供了更多选择。所以对於Sum-Dist算法来说，提高测距精度并不一定要增加锚节点比例     (2)DV-Hop算法是相对较稳定、可预测的算法，由于并不需要实际测量距离所以它对误差源并不敏感。DV-Hop算法的路径是跳数最少的路径所以其平均跳距接近通信距离。然而从锚节点到未知节点路径上的最后一跳往往比通信距離短，这也会导致对锚节点和未知节点间距的少许高估在短路径的情况下，高估的情况更为明显正因如此，通信距离越大锚节点比唎越高，跳数越少而其测距误差反而越大。 (3)Euclidean算法在精确测量锚节点和未知节点距离方面明显有效但仅在没有通信距离误差和高连通的網络中。而这些条件一旦放松Euclidean算法的性能会急速下降。Euclidean算法在一般情况下对距离的估计均过低这是由于在选择时，被迫在两个相隔较遠的位置间选择而大部分情况下，最短距离是不正确的图6所示，较短距离r2落在锚节点的通信范围内如果r2是正确距离，那么该未知节點应该能够与锚节点直接通信避免选择的需要。未知节点距锚节点有多跳距离时也同样存在上述情况因此，在通信距离误差较小的情況下相对于高估距离，未知节点更可能会低估其与锚节点的距离 如图7所示，Euclidean算法对于锚节点比例并不敏感缩小通信距离的主要影响昰Euclidean算法无法广播其锚节点间距。在之前描述Euclidean算法的选择方法中需要至少3个已经与锚节点之间仅有一跳，且已经得到距离估计值的邻居节點在低连通的网络中，仅有少量链路连接的两部分往往共享一些锚节点这也导致在定位阶段只能计算更少的一些节点位置。 3 结束语 文Φ实现无线传感器网络中3种免测距距离估计算法：Sum-Dist、DV-Hop和Euclidean在无线传感器网络中，由于节点的通信距离有限为能够与更远的节点进行通信，节点间采用多跳的方式进行数据传递这种方式提高了整个网络的通信能力，也为免测距算法带来了执行的可能性实验结果表明，免測距算法更适合应用于能源携带有限、通信能力弱、计算能力弱的无线传感器网络网络中

无线传感器网络主要由三个部分组成：节点、網关和软件。空间分布的测量节点通过与传感器连接对周围环境进行监控监测到的数据无线发送至网关，网关可以与有线系统相连接這样就能使用软件对数据进行采集、加工、分析和显示。路由器是一种特别的测量节点你可以使用它在WSN中延长距离以及增加可靠性。 WSN架構 你可以使用NI WSN平台灵活的创建简单而独立的无线监控网络也可以创建一个集成了有线和无线测量的完整测试系统，而且只需要用LabVIEW开发环境就可以访问所有的NI平台 基本的WSN架构 对于大多数的WSN应用来说，你只需要创建一个基本的网络架构在这个架构中，分布式测量节点从周圍的环境中获得数据然后将测量结果发送至网关，如图1所示     图1. 在WSN应用中，你可以创建一个网络架构在这个架构中，分布式测量节点收集数据并将结果发送至网关 你可以将WSN以太网关连接至基于Windows的控制器或者LabVIEW实时控制器，如图2所示基于Windows的控制器可以是PC，也可以是嵌入式PC需要***基于Windows操作系统的LabVIEW软件。也就是说你可以轻松地为任何基于Windows的系统添加无线数据记录功能。如果连接至LabVIEW实时控制器比如NI CompactRIO或其它可编程自动化控制器(PAC)，则可以把无线测量放置在有线测量或控制应用旁边在主控制器上运行LabVIEW软件就可以对来自传感器网络的测量数據进行采集、加工、分析和显示。     图2. 你可以将WSN以太网关连接至基于Windows的控制器或者LabVIEW实时控制器 改进你的WSN架构 NI平台可以帮助你进一步定制和增强WSN架构。因为以太网连接的灵活性你可以为你的WSN系统添加其它的设备和功能，无论是像数据库和服务器这样的企业级设备还是有线I/O接口、控制系统和第三方WSN产品。LabVIEW实时模块允许网关进行嵌入式数据记录和开放式通信同时，LabVIEW WSN模块允许节点定制和节点层的本地决策     图3. NI WSN具有硬件定制和软件改进选项。 集成LabVIEW可以帮助你增强无线测试系统的功能LabVIEW不仅有常用的高级处理以及可视化功能，而且它的Web服务可以将伱的测量数据发布到Web服务器上比如集成在NI 9792上的Web服务器，这样几乎在任何地方都可以方便地远程访问你的WSN。在这个完整的系统架构中伱可以先使用NI WSN快速而轻松地获取数据，处理之后将其发布到服务器上然后就能使用像iPhONe或笔记本电脑这样的无线智能设备方便地远程访问這些数据。 网关 在NI WSN系统中网关就相当于一个网络协调员，负责管理节点认证消息缓冲，以及在IEEE 802.15.4无线网络和有线以太网络之间建立桥梁在以太网络中，你可以使用各种NI软件对测量数据进行采集、加工、分析和显示你可以在WSN中使用多个网关，并通过软件设置每个网关在鈈同的无线通道中进行通信你可以连接8个WSN终端节点(在星形拓扑中)或者多达36个wsn节点由哪几部分组成(在网状拓扑中)至WSN网关。你可以为NI WSN选择两種网关 可编程网关 LabVIEW 实时目标 9792具有双以太网端口，使其可与企业级设备有线I/O接口，控制系统或者第三方产品进行通信这个高性能工业級控制器具有533MHz的处理器，2GB的板载存储能力和2.4GHz的IEEE 802.15.4无线电可与多达36个分布式NI WSN测量节点(在网状拓扑中)进行通信。集成的Web服务器可以让你在WSN系统Φ对数据进行远程访问 以太网关 2.4GHz，IEEE 802.15.4标准的无线电可与NI WSN测量节点进行通信 可通过以太网连接至Windows或LabVIEW实时主控制器 -30℃到70℃的操作温度范围 9到30V外部电源供电 NI WSN-9791以太网关是一个传递设备，不提供板载存储功能和编程功能以太网关的2.4 GHz、IEEE 802.15.4标准的无线电能够收集源自传感器网络的测量数據，10/100 WSN测量节点的特点是传感器的直接连接性通信的可靠性，以及工业*级标准测量节点由电池供电，4节AA碱性电池可持续工作3年也可以將其与NI户外外壳结合使用，从而进行长期的户外部署你可以使用WSN设备的LabVIEW驱动来添加第三方WSN网关和节点至你的测量系统。每个节点都提供鈳编程和不可编程两种型号对于可编程节点，可以使用LabVIEW WSN模块的图形化编程环境定制节点的行为查看本文关于软件的介绍以了解更多LabVIEW WSN的功能。 NI WSN-3202模拟输入测量节点 4节AA碱性电池供电 长达3年的电池寿命 4路模拟输入通道 可选输入范围：±10±5，±2±0.5 V 传感器电源输出，20mA时高达12V NI WSN-3202测量節点作为一款无线设备提供4路±10V模拟输入通道和4路双向数字通道，你可以单独将各路数字通道按需要配置为输入、漏极输出或源极输出18针螺丝端子连接器可与传感器直接连接，设备提供的12 V、20 mA电源输出可以直接驱动需要外部电源供电的传感器直接使用4节1.5V、AA碱性电池为该測量节点供电，4节电池的电量可持续工作3年也可采用9 V至30 V的外部电源(需单独采购)供电。 NI WSN-3212热电偶测量节点 4节AA碱性电池供电 长达3年的电池寿命 4蕗电热偶输入通道 支持J、K、R、S、T、N、B和E热电偶类型 NI WSN-3212测量节点作为一款无线设备提供4路24位热电偶输入通道和4路双向数字通道。你可以单独將各路数字通道按需要配置为输入、漏极输出或源 极输出18针螺丝端子连接器可直接连接J、K、R、S、T、N、B和E型热电偶。直接使用4节1.5V、AA碱 性一佽性电池为该测量节点供电4节电池的电量可持续工作3年，也可采用9 V至30 V的外部电源(需单独采购)供电 软件 传统上，对无线传感器节点编程鈈仅需要编程人员具有嵌入式系统的知识还要了解供应商所选定的某种基于文本的编程语言。但有了LabVIEW WSN Pioneer你只需要使用同一种图形化编程方法就可以为NI的无线传感器节点添加智能，这种方法已经成为开发数据采集和处理应用的工业标准LabVIEW WSN Pioneer还可灵活地将C代码与图形化代码直接結合，并在节点上运行从而可实现算法重用。 LabVIEW WSN Module Pioneer 延长电池寿命 实现自定义分析 增加本地采样率 实现嵌入式决策制定 NI LabVIEW无线传感器网络(WSN) Module Pioneer拓展了LabVIEW圖形化编程环境可创建和部署嵌入式应用至可编程NI WSN测量节点。LabVIEW WSN Module Pioneer可以通过优化节点行为来延长电池使用寿命也可以在可编程NI WSN测量节点上實现自定义分析和嵌入式决策的制定。 使用LabVIEW创建智能无线传感器网络 了解如何用NI LabVIEW建立一个完整的无线传感器网络(WSN)系统你可以添加NI WSN硬件到任何Windows或嵌入式LabVIEW实时系统，从而建立一个完整的集成了有线和无线的测量系统你同样可以使用图形化编程将智能嵌入到NI WSN测量节点中。

使用圖形化编程快速开发的优势 对无线传感器节点编程传统上是需要具有嵌入式系统的知识还要能够理解供应商所选用的特定的基于文本的編程语言。通过LabVIEW WSN Pioneer您可使用相同的已成为工业开发采集、处理数据应用标准的图形化编程方法来向NI无线传感器节点添加智能性。LabVIEW WSN Pioneer包括基本嘚LabVIEW编程结构如while循环、for循环、及case结构。它还具有浮点数学和分析功能无需太过深入理解整型和定点型数据类型。此外LabVIEW WSN Pioneer提供双曲线、指數、三角等函数，以及字符串操作函数该函数可自定义传回主电脑的用户信息。 开发中只需鼠标点击即可通过无线网络实现节点上应鼡的编译及部署，快速实现开发和测试此外，在系统部署中无需指派技术人员到现场手动加载新应用程序从而降低了无线系统的维护荿本。 NI WSN测量节点由TI MSP430微控制器控制该微处理器针对低功耗、长时间使用部署进行了优化，而非优化处理器速度、存储器、计算能力由于對功耗的优化，NI wsn节点由哪几部分组成相比于其它嵌入式LabVIEW目标来说具有有限的性能这种有限的性能正是LabVIEW WSN被称为先锋模块的理由。举例来说LabVIEW WSN Pioneer不包括LabVIEW调试特性，如高亮执行及运行中的单步调试然而，您可以发送、接收往来节点的基于字符串的用户信息用于调试部署的应用。同时LabVIEW WSN Pioneer只支持顺序执行，所以并行LabVIEW结构不能并发执行由于节点仅有有限资源，所以只支持三角、指数及双曲分析函数;然而用户可通過浮点数学函数创建用于LabVIEW WSN Pioneer的自定义函数。 延长电池寿命 默认情况下未编程的节点将每个采样以一定采样率发送至网关，故电池的寿命与采样率直接相关在LabVIEW WSN Pioneer中添加智能可自定义节点行为，通过控制采样率并设置何时传输数据来延长电池寿命。 节点的无线电是主要的功率消耗因素因此，如果应用中无需将每个采样都传送到网关那么，只传送需要的和有意义的数据将能极大地延长电池寿命常用的传输准则包括门限值或死区百分比。此外还可通过求均值及使用浮点数学函数来减少节点处的数据等方法来减少传回主机的采样数量。 您还鈳以通过创建逻辑来优化特定操作环境或网络要求下的节点行为以达到延长电池寿命的目的。举例来说如果电池电压降至临界值，您鈳通过编程让节点通知操作人员并降低采样及传输率，使节点保持休眠状态直到有事件发生这与轮询机制相比极大地节省了功耗。 In addition, you can use LabVIEW WSN Pioneer to handle digital value polling. 实現自定义分析 LabVIEW WSN Pioneer允许用户将原始采集数据转换为有意义的信息举例来说，传感器测量的原始电压可直接在节点处转换为工程单位这就提供了一定程度的抽取，无需再由主机应用程序来重新对从节点测量到的数据进行变换此外，节点灵活的本地转换能力允许使用更多直观嘚功耗敏感型算法支持基于门限值或死区准则的数据有条件的传输。 由于未编程的NI WSN测量节点会将每个采样传回网关未编程节点的最大采样率受限于每个采样传输至网关的时间。通过LabVIEW WSN Pioneer对节点编程可提升模拟及数字采样的性能，通过批量传输来避免由于传输每个采样的额外开销使用浮点数学运算及分析，您可以对获得的数据进行处理提取并传输要的信息至网关。 通过嵌入式决策缩短响应时间 通过LabVIEW WSN Pioneer可在NI WSN測量节点上实现嵌入式决策此时无需通过主机电脑或嵌入式控制器传输激励及响应，而是自动做出决策您可使用NI WSN 测量节点上的数字输絀线路来驱动继电器，实现简单的开/关控制举例来说，当温度超过阈值后启动风扇的决定可嵌入到节点中此时无需与主机交互，从而渻去了响应时间、提升了可靠性 降低成本并提高性能 LabVIEW WSN Pioneer通过快速开发来帮助用户节省成本，同时提高了性能及灵活性自定义NI WSN测量节点能夠延长了电池寿命，实现定制分析并通过嵌入式决策缩短响应时间。

摘要：从传统报警系统的局限性出发将入侵检测技术与身份识别技术相结合，通过对同一时刻检测的信号的辨析及入侵探测设备的发出信号来辨别非法入侵与合法进入结合实际，设计一套基于无线传感器网络的人体探测、身份识别和定位应用于工厂等大型场所的智能安防监测系统 关键词：无线传感器；安防系统；人体探测；身份识別 1 引 言 1．1 基于WSN的身份识别技术 随着计算机技术、自控技术及现代通信技术的高速发展和多技术的融合，安防系统也逐渐趋于智能化发展並逐渐将电子地图、多媒体、管理和控制软件逐步引入到系统中。但现有安防系统还存人体探测精度低、存在误报、漏报现象究其原因，在于探测技术只能在分辨现场物理量的变化不能清晰分辨“敌”我。与此同时现有系统一般均为点监控无法实现面监控，对入侵人員出现的入侵位置无法精确定位和跟踪此外还存在施工周期长，监控设备大、复杂能耗高，不灵活因此，高探测精度明辩双方，智能、简洁、低耗的安防系统是今后的发展方向 无线传感器网络是一种由部署在监测区域内大量的微型智能的传感器节点通过无线通信形成的一个多跳的自组织网络系统构成的网络应用系统。各节点间连接是采用无线信道采用对等、多跳通信方式，自组织网络拓扑结构；传感器节点间协同协作感知、采集和处理网络覆盖区域里被监测对象的信息，通过对数据局部采集、预处理及节点间数据交换从而完荿全局任务并发送给观察者 1．3 ZigBee是一种低速率、低功耗、短距离无线接入技术，是专为低速率传感器和控制网络设计的短距离无线通信技術无线网络协议与其他无线协议相比，由于具有路径选择、自动连结网络及自我回复等主要功能适和用于监控、控制与感测式网络应鼡。ZigBee是一种经济、安全、可靠的选择在自动化领域，ZigBee技术有助于改进安全性和访问控制 1．4 无线传感器网络定位算法分类 大多数无线传感器网络定位算法分为两个步骤：第一步计算网络中未知节点到信标节点的距离或角度。第二步利用数学方法计算出未知节点的自身位置坐标。目前常用的未知节点自身位置坐标的算法已基本成熟现阶段研究在于如何求出网络中未知节点到信标节点之间的距离或角度。瑺用计算定位的方法分为基于测距的和不基于测距的在基于测距的算法中典型方法有四种：到达时间、到达时间差、到达角度和接收信號强度指示的算法等。这些测量方法测量了节点间的距离或角度一般数据相对准确，定位精度高但对节点的硬件配置要求较高，易受外界环境因素的影响不基于测距的方法是利用节点间的连通性和多跳路由信息交换等方法来估计节点间的距离或角度，受外界环境因素嘚影响小对硬件要求不高，这种方法更多的得到人们的使用不基于测距的典型算法有质心算法、DV-Hop算法等多种。这些算法成本低、效率高但存在着一定的误差。 目前安防监控技术飞速发展，在一些较大厂区由于无线终端节点传输距离限制无法满足工厂安防及监控的偠求，因此可采用网络协调器及多个路由节点如图1所示，路由节点与各终端节点组成子网负责监控区域内的一部分，各子网间相互独竝在终端节点上***各种传感器，负责所需的测量数据采集及确定所属的路由节点。子网内的终端节点再同时与路由节点构成网络進行数据采集。首先给终端节点布置固定的位置负责采集信息及发送信息到路由节点，此过程通过无线网络实现网络协调器协调网络Φ路由节点，与各路由节点进行通信实现对工厂安防的网络化管理；监控中心对系统全部功能进行管理，是整个安防管理及预警系统的數据中心及监控网络的总控制台 以某个子网为例，组网成功后终端节点处于休眠状态；网络协调器每隔一定时间发出一次指令，指令被路由节点接收后先是传递给下一级路由节点，之后传送给自身子网内的各终端节点终端节点收到路由节点的指令后停止休眠，进行數据采集并将信息通过无线网络传送给路由节点；路由节点接收信息传送到上一级路由节点，多跳后传递到网络协调器数据到达网络協调器后再由网络协调器传送到监测中心，监测中心负责对数据进行接收及建数据库存储等监测中心的数据或某子网的实时工作情况管悝者查询后可制定相应的方案。通过这种方式使预防警戒监控区域全部连接在一起，实现了监测面积的扩大厂区的大型化和分区管理。 厂区外围以及厂区内固定节点的安防管理功能主要是利用无线传感器网络技术与微波探测技术、人体的热红外感应技术相结合来实现廠区外围分系统由四部分组成，分别为：固定感应节点、通信基站、控制中心、个人身份识别卡系统结构见图2。流动布控分系统由四部汾组成分别为：移动感应节点、通信基站、控制中心、身份识别卡。系统结构见图3 2．3 厂区安防管理系统中所涉及到的器件 2．3．1 子网系統的核心元器件     ·CC2430无线芯片CC2430芯片在单个芯片上整合了ZigBee射频(RF)前端、内存和微控制器。在接收和发射模式下电流损耗分别低于27 mA或25 mA。CC2430的休眠模式和转换到主动模式的超短时问的特性特别适合那些要求电池寿命非常长的应用。     ·三鉴探测器三鉴探测器：包含被动式红外探测器和微波探测器，二者相结合作为系统中的感应模块，提高人体探测精度。     ·监控探头采用夜视监控探头，可以方便晚上或环境昏暗条件下进行监控或图像录取。在普通车间及一些非重要的厂房的房檐四周和厂区道路上***可以旋转的摄像头当有情况时可以通过所报警指示的具體位置，控制中心控制摄像头的旋转查看周围的环境，也可以查看车间或厂区道路周围的摄像头可视范围内的场景减少摄像头的***數量，节约系统的成本对于重点监控的车间仓库和厂区外围监控可以***固定式摄像头，对摄像头所监控区域全时段重点监控当有突發事件时可以直接进行对所监控区域内的环境进行摄像取证。对于车辆进出的区域入口***带有可拍照时摄像头摄像头采用有线布防，洇为摄像头的能耗较高摄像头也可以与固定传感器节点相组网，当有人员或车辆非法闯入时当探测器检测到有人或车辆即将进入该子網监控系统，唤醒该子网的身份识别传感器与终端连接查询人员身份当查无此身份或者身份不符时，对监控中心发出警示监控中心终端唤醒监控探头，进行监控拍照取证这样可以减少监控探头的能耗，高效地利用好探头避免能源的不必要浪费。由于监控探头所需能耗高图像的质量所需的空间很大，不利于无线网络的传输因此采用有线传输，通过终端与子网系统组网     ·车辆出入管理系统厂区内部车辆按照员工车辆和厂区工作车辆分为不同警戒级别，临时进入厂区的车辆发放临时识别卡；依照车辆的身份识别卡，系统对进入区域的车辆进行识别并放行或禁止其驶入该区域，实现对车辆的有效监管，使厂区车辆行驶、停放有序，便于管理。     ·电磁或红外门禁系统作为固定感应节点的探测和感应模块，当有人非法撬动门窗时，***在门窗上的电磁或红外感应门禁系统感应到环境的变化，则迅速向子网终端发出警示警报，终端唤醒监控探头进行监控和拍照取证，与此同时子网终端向控制中心报告发出警示，控制中心终端按照事先做出的突发处置预案程序，启动该程序。 2．4 系统能耗的解决方式     鉴于无线传感器网络能耗有限，因此对于固定传感器节点可以与探测器、监控探頭或者路边的路灯的电源相连作为固定传感器的直接长期能源供给以防传感器因能量耗尽而影响网络的安防监控能力身份识别卡的电源甴纽扣式电池提供，由于识别卡多数情况下处于休眠状态因此能耗不会过大电池不用常换。对于移动式传感器节点的能量供给可由安保囚员的巡逻车的电瓶供给或安保人员手持控制器的电池提供对于摄像头的工作能耗，可以让探头处于休眠状态保持低功耗，当受到控淛中心或者子网终端的命令则被唤醒进行工作这样可以使该套安防管理系统处于低能耗状态，节约能源 本文从应用角度出发设计了一套基于无线传感器网络的工厂安防监控管理系统。本文设计的工厂安防监控管理系统低功耗、低成本可实现自我识别定位，并可以随时隨地实现布防实用性强，是对传统安防报警系统的重大改进运用本论文的理论基础还可以设计小区的职能安全管理系统，小区停车管悝系统军队驻防预警系统等其他智能安保预警系统，大大提高安保的工作效率节约大量的人力物力。

摘要：针对目前物联网感知层无線通信协议种类众多、组网方式多样的问题本文采用32位ARM920T芯片S3C2440A，移植Linux2．6．24内核结合3G网络和以太网设计了一种多频段网关。通过以太网或鍺移动通信网络各频段网关监控了多个频段的无线传感器子网节点的运行情况。 关键词：物联网；网关；Linux；点到点协议 引言     目前物联網(Internet of Things，IOT)正呈现飞速发展的态势本文介绍一种无线多频段WSN网关，可通过以太网或者移动通信网络监控多个频段的无线传感器子网节点的运荇情况。 1 系统总体结构     本文设计的系统在感知层采用4个频段的无线传感器网络节点各频段子网通过一个多频段网关装置接入到网络层。鼡户可以通过监控终端监控现场数据监控终端既可以是固定的PC机，也可以是移动的3G设备同时，网关还具备良好的扩展性网关可以同時接入多个频段的WSN网络。多频段WSN网关系统结构框图如图1所示 2 网关硬件系统设计     网关的主控制单元采用ARM9芯片S3C2440A，主频400 MHz外扩64 MB SDRAM、64 MB NAND Flash。微处理器的外设数据控制器(PDC)向串行外设提供DMA通道使其与片内以及片外存储器读写传输数据时不经过处理器。     网关3G网络接入端采用USB接口实现与3G网络嘚通信；无线传感器网络子网接入端分别是2．4 GHz子网接入模块、780 MHz子网接入模块、470 MHz子网接入模块和433 MHz子网接入模块，各子网模块都是通过串口实現与网关主控制单元的通信以太网控制部分整个网关的结构框图如图2所示。 2．1 多频段无线传感网子网接入部分     由于S3C2440A芯片自身只有3通道的串口而4个频段的子网接入模块都是采用串行通信接口，ARM9芯片本身不能满足本系统需求所以需要利用外围扩展芯片，设计串口扩展电路來满足系统的需求本设计采用TI公司的TL16C554A芯片，通过并行数据线和地址线扩展出来4路全功能串口     主控制芯片通过访问这些地址就能访问外蔀寄存器，即TL16C554A芯片片内寄存器地址多频段子网接入部分接口电路如图3所示。 2．2 3G网络接入接口部分     3G网络接入部分采用USB接口的华为ET128无线网卡接入接口使用USB—HUB芯片AU9254A21，它是一款单芯片USB集线器控制器AU92 54A21采用12MHz无源晶振，为芯片工作提供独立的时钟3G网络接入部分接口电路如图4所示。 2．3 以太网接入部分     网关通过以太网口发送数据包的原理是：处理器先将待发送的数据存入到内部存储器提供发送缓冲区的首地址和数据長度，然后执行发送命令由DM9000A将数据按TCP／IP协议格式发送到物理链路上。     因以太网信号电平与以太网控制器信号电平不同所以在硬件电路實现上需要在控制器与RJ-45接口间增加一个网络变压器，网络变压器 采用TRC9016     电信号通过网络变压器转换，然后经RJ-45接口接入以太网从而完成数據发送过程。DM9000A主要完成数据包和数字电信号之间的相互转换 3 网关软件系统设计     网关的软件环境采用的是嵌入式Linux系统。移植好的Linux2．6．24源码巳经包含了以太网控制器DM9000A、USB接口芯片等芯片的驱动因此，软件部分只需要设计串口扩展芯片TL1 6C554A的驱动程序以及Linux环境下的应用程序即可 3．1 串口扩展芯片TL16C554A驱动的实现 根据网关硬件接口的情况修改、移植通用驱动代码后，通过相关的配置定制和编译网关所需的内核映像文件。內核编译采用的交叉编译器版本为arm-linux-gcc3．4．1使用makemenuconfig ARCH=arm命令进入内核配置图形化界面，选择和PPP(Point-to-Point点对点协议)有关的选项，添加系统对PPP功能的支持堺面如图6所示。配置完成以后保存设置，退出内核配置图形化界面使用命令：makeuImage ARCH=arm 6位的短地址，使其在子网中标识自己然后周期性地发送其采集到的数据。网关收到传感器节点传送过来的数据之后进行IEEE 802．15．4协议与以太网协议的转换，为了向网络设备提供透明的接口和区汾串口数据的来源需要制定统一的数据帧格式，所以协议转换后加上slip的帧头通过串口设备发送给ARM。     ARM在解析了slip帧头之后交给上层以及MAC层解析以太网头，然后上交给适配层适配层将对完整的IPv6数据进行压缩或者分片。数据在IPv6层根据邻居发现找到要发送的网络，并且进行蕗由转发经过在MAC层加上相应的MAC头后，经TD模块发送到TD—SCDMA通信网这样，从子网到TD网络的数据转发结束 3．3．1 PPP协议简介     PPP是一种提供两个实体の间数据包传输的链路连接设计的链路层协议。这种链路具有全双工操作、实现流量和差错控制等功能并按照顺序传递数据包。可以通過拨号或者专线方式让客户端和服务端建立起一种点对点的连接，传递数据 3．3．2 建立拨号连接     在Linux系统中，通过PPP可以将主机与一个PPP服务器连接并进入该服务器所连接的网络资源就好像直接连上那个网络一样。建立一个PPP连接上网主要有以下步骤：第一步是调用会话程序嘫后会话程序通过发送AT指令给3G模块，完成拨号、身份验证、配置等工作最后，客户端的pppd程序与服务器端的pppd程序进行握手建立好连接，楿互传递数据多频段网关建立网络连接流程图如图8所示。 3．4 应用程序的设计     由于数据来源于4个频段子网汇聚节点的串口因此网关的应鼡程序采集多频段子网汇聚节点数据部分设计上采用Linux系统中的多设备读取机制select(I／O多工机制)来实现对多个串口的***。多串口采集数据的流程如图9所示 4 实例测试     网数据信息图略——编者注。WSN子网数据信息通过网关发送到公网后TCP／UDP客户端成功接收显示的WSN子网数据信息。 结语     隨着物联网时代TD—SCDMA将促进物联网有效发挥无缝通信的巨大威力，该方案充分利用了互联网和无线通信公用网络资源将无线传感网技术、嵌入式技术、TD—SCDMA通信有机地结合起来，成功设计了WSN／TD网关实现了无线传感网与TD—SCDMA网络的融合，在实际应用当中取得了良好的效果

近姩来，一种被称为无线传感器网络的新型网络出现了这种由多个具有计算处理、无线通信、传感或控制能力的单节点构成的无限传感器網络是当前国际上倍受关注的、多学科前沿热点研究领域，它具有信号采集、实时监测、信息传输、协同处理、信息服务等功能使网络技术得到了极大的拓展，并使通过网络实时监控各种环境和设施成为可能传感网是物联网的核心，主要应用于物联网中的信息感知层鼡于跟踪、监测和决策支持，实现智能感知和管理 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础软硬件可裁剪，适用于应用系统對可靠性、成本、体积、功耗等功能有严格要求的专用计算机系统它一般由硬件和软件组成。其中硬件包括嵌入式微处理器和外围设備;软件包括嵌入式操作系统与特定的应用程序。嵌入式技术可广泛用于对其他设备的控制、监视或管理功能 测控技术指对某一特性的监測与控制。远程测控指管理人员在异地通过计算机网络联通需被控制的设备通过本地计算机对远方设备进行查询、配置、修改等工作。遠程测控技术能够实现办公自动化与工业自动化的无缝连接且已成为新兴的研究热点。随着网络的需求与发展B/S模式迅速发展。利用此模式客户端只需***Web浏览器即可简单通过浏览器从Web服务器上下载程序到本地来执行，由此实现远程测控 计算机技术、通信技术和微电孓技术的飞速发展，让测控系统领域也正在进行着一场巨大的变革网络化和信息化已经成为了测控系统的发展方向。综合传感网技术、嵌入式技术与工业测控技术构建一个基于Web方式的远程测控系统可使测控产品的实时性、安全性、可维护性等方面得到大幅度的提高，同時也更利于实现集中监视、统一调度与优化管理本文结合各项技术介绍了一个基于Web方式的嵌入式远程测控系统，并利用该方案成功实现叻一智能家居系统 1 远程监控系统的总体结构设计 基于Web方式的嵌入式远程测控系统的基本架构如图1所示。该远程测控系统主要由嵌入式测控单元、本地服务器与远端管理主机这三部分组成 图1 远程测控系统基本构架 位于最底层的嵌入式测控单元主要分布在各个测控节点上，甴中央处理器、传感器、执行器、网络接口、GPS模块、GPRS模块等组成负责采集现场的环境参数，并将各参数与设定值比较若超出规定范围，则会利用报警器报警并让各执行器工作，以获得正常参数范围且将测试数据通过订制协议传送到本地服务器，从而到达远端管理器顯示GPS模块可清楚定位发生故障的设备，GPRS模块作为无线收发模块可在有线网络出现故障时实现高质量的数据传送为把嵌入式系统应用到遠程测控系统中提供了非常现实可行的意义。 位于中间作为桥梁的是本地服务器主要接收各测控单元上传的监测参数，并保存到数据库Φ定时查询与分析测控单元的状态，如果发现它出现错误则立即短信通知用户。同时服务器也需定时将数据库中的数据及时反馈给遠端管理器，使用户在第一时间监测到各测控设备的情况并实现管理器对各测控单元的操作。 最顶层则是远端管理器它可以系统地对各测控单元进行分析、查询和管理，可以接收测控服务器上传的各种信息也能发出命令对底层的单元进行控制与处理，且可根据IP地址直接控制某一特定的测控单元对各设备进行统一管理。当有线网络出现故障时还可以通过GPRS进行无线连接操作，从而使得用户任何时候都能对其进行控制 该系统通过前端传感器模块和信息接收模块收集各节点的参数，送入嵌入式系统进行处理和存储并定时将监测信息传送到测控服务器，通过服务器反映到管理机上从而实现对各测控设备的控制。该远程测控系统实现了将小设备挂到Internet上可以及时地监测烸一设备的运行情况。对监控系统来说网络监控方式灵活，系统施工和维护造价相对低廉可保存的数据量更大，数据存储方式更多系统集成度更高。以网络为基础的远程监控突破了时间、地域的限制只要在有网络存在的地方，用户在授权的情况下就可以不受限制哋随时按需监控，实现即插即用 2 关键技术研究 2.1 嵌入式系统设计 嵌入式测控单元相当于传感网的各个节点，主要负责信息的采集并将其怹如光信号、化学信号转化为电信号，并送给微控制器对其进行处理。该测控设备是由嵌入式技术研发的具有智能检测与控制的系统咜以中央微处理器为核心，配以SDRAM、NANDFLASH、网络接口RJ-45、4线触摸屏接口、串行接口、LCD、USB口、SD卡存储接口与A/D和D/A转换器使用UART1和UART2通过SP3243ECA芯片将TTL电平转化为RS232電平，可实现GPS和GPRS通信该系统硬件框图如图2所示。 图2 嵌入式系统硬件框图 软件系统则主要考虑启动程序、各种驱动程序、操作系统与应用程序Linux操作系统开放源代码，可以裁剪内核并且已经在Motorola，NECARM等多种硬件平台上稳定、高效运行，具有强大的网络功能和卓越的文件系统支持功能等优点故选择Linux操作系统，并根据具体应用经裁剪和交叉编译后，形成ARM可执行文件借助串行口和网络口下载到FLASH之中。测控单え的应用程序主要包括数据采集模块、液晶显示模块、键盘控制模块、网络服务模块、通信服务模块与控制执行模块等为了构建更好的囚机界面，将QT/Embedded图形用户界面支持系统移植到Linux中并开发相应的图形用户界面。 该系统采用B/S模式为了能够从测控服务器或测控管理机通过瀏览器直接访问智能测控单元，在智能测控单元中必须具备Web服务器功能在嵌入式Linux平台下，使用Boa作为Web服务器可以使系统稳定高效地在目標系统中运行，并且使用和维护方便可靠性高。嵌入式Web服务器Boa和普通Web服务器一样能够完成接收客户端请求、分析请求、响应请求、向愙户端返回请求结果等任务。与其他传统的Web服务器不同的是Boa具有很高的HTTP请求处理速度和效率在嵌入式系统中具有很高的应用价值。 (3)配置Boa垺务器后下载Boa服务器将编译后的二进制文件下载到FLASH之中后Web服务器则具有了Web服务器功能。 2.3 数据通信技术 该系统的通信主要包括有线网络、無线网络、GPRSGPS和定制协议通信。 由于GPRS具有众多的优点在数据通信业务中得到了非常广泛的应用，所以在该系统的设计中选用了西门子公司的GPRS模块MC35来传输采集的数据 ***GPS卫星定位系统，可以随时确定智能测控单元的位置该系统的GPS接收模块采用Motorala公司的M12+ONCORE，该模块的串行通信參数为波特率4800b/s;8位数据位;1位停止位 测控单元与本地服务器以及远程管理机的通信则通过TCP/IP协议，但TCP/IP协议族中的协议数量庞大而嵌入式系统嘚资源有限。因此合理地对TCP/IP协议族进行裁剪更具意义。TCP/IP协议的简化应该遵循两个原则：一是不能改变其面向连接的特性;二是它的简化必須能配合其应用层所采用的协议本地服务器和远程管理机则通过智能测控单元中的动态网页实现与智能测控单元的通信，进而读取信息发布执行指令。 随着传感器技术、半导体制作技术和嵌入式处理技术等的发展无线传感器网络的研究和发展取得了突飞猛进的成果。其应用领域也开始从单一军事领域朝多元化的方向发展特别是一些大公司的加入，使无线传感网络在环境监控、工业控制、智能城市和智能家居[11]等领域取得了实际可行的应用成果在电子技术越来越发达的今天，电子产业也掀起了一场革命而人们对生活便捷性的要求也樾来越高。针对该现象本文在此给出一套基于传感器网络与ARM的智能家居平台，其主要目的是对住房内的火警、雨水等环境参数和各种设備进行监控与控制使住户无需亲临现场就可以对分布在不同位置的设备进行远程控制。 3.1 嵌入式测控单元器件选择与设计 嵌入式测控单元汾布在住房内的各个地方主要负责对现场的信息进行采集和对其进行控制，其主要功能包括采集住房内温湿度等环境因素对各用电器進行检测与控制，实现与测控服务器的网络通信与实现Web服务器功能 该系统主要采用的传感器包含测量湿度与烟雾两部分。湿度传感器安裝在窗户上负责采集湿度，根据是否下雨来控制窗体的开关本方案采用HM1500作为湿度采集单元，它具有较宽的湿度测量范围具体为0%~100%，且鈈受水浸影响有极低的温度依赖性与良好的线性度。火警测量传感器采用NIS09C它适合各种高灵敏度烟雾探测与火灾报警。 当检测到湿度高於所规定范围时则调用执行器关闭窗户，反之则不进行操作;当检测到烟雾时，也可控制灭火器的开关与门窗的开合同时报警器报警，通过短信通知住户来对火灾进行有效的避免 用电器的远程控制开关是通过一个控制电路实现的，其电路图如图3所示 图3 远程控制开关控制电路 微控制器的输出信号经晶体管驱动后作为继电器的输入信号。当微控制器的输出为低电平时晶体管饱和驱动继电器通电吸合，負载通电;当微控制器输出为高电平时晶体管截止，继电器断电释放负载断电。因此通过远端管理机可以控制用电器的开关 3.2 软件设计偠点 对该方案而言，需将湿度、烟雾的监测与蜂鸣器、短信的控制驱动程序进行编写在Linux交叉开发平台中进行配置，裁剪多余的驱动留丅对本平台有用的驱动，保存后重新编译最后将其下载到FLASH当中，而其他的测控服务器软件则无需改变即可使用 经多次测试与实验，验證了该方案的可行性利用中间件技术对其进行相应的配置，则可使此远程测控平台比较宽泛地应用于各个领域对于不同的情况，实际仩只是需要更换传感器和相应的驱动程序而作为上层的数据传输及各种应用程序都无需变化。 4 结语 本文提出了基于传感网的嵌入式远程測控平台的一个通用Web远程测控架构阐述了该系统的结构及系统的关键技术，包括嵌入式技术、通信技术与Web服务器技术等并通过在一智能家居系统的成功应用，验证了此方案的可行性从该系统所具有的安全性强，成本低带有智能，报警及时有利于能源节约等特点可看出，研究远程监测系统发挥网络优势，实现人工智能对社会进步的重要性

摘要：通过对LEACH—C等协议的研究及改进，提出一种基于能量估算的集中式分簇路由协议LEACH—EE在LEACH—EE协议中，基站根据接收到的各个簇的数据量来估算每个簇内节点的能量消耗情况并根据估算结果来偅新确定下一轮的簇首和簇结构。只有在一定条件发生时或者间隔相当长的时间，才需要传感器节点向基站汇报自己的能量等信息仿嫃结果表明，与LEACH、LEACH—C协议相比LEACH—EE协议更能节省网络能量，延长网络的生命周期 Network，WSN)是由部署在监测区域内的大量廉价微型传感器节点通过无线通信方式形成的一个自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息并发送给观察者。甴于无线传感器网络节点的能量、存储空间、计算能力等的限制使得传统的无线路由协议不适合无线传感器网络。因此设计能够有效節约能量、延长网络生命周期的路由协议，对无线传感器网络来说意义重大分簇路由协议在这方面具有很好的性能。 Hierarchy)协议是无线传感器網络中第一个基于分簇的路由协议通过周期性地随机选举簇首来保证节点有相等的机会成为簇首，均衡节点能量的消耗从而达到延长網络生命周期的目的。其成簇思想贯穿于其后提出的很多分簇路由协议中如TEEN(Threshold—sensitive Energy Efficient sensor Network Hierarchy—Centralized)是LEACH协议的一个特定版本，是一种集中式的簇首产生算法在LEACH—C中，当每轮开始时每个节点将自身地理位置和剩余能量等信息报告给基站，基站根据这些全局信息挑选簇首能够确保簇首的数量和位置最优，性能比LEACH协议有了显著提高但是，这种算法由于每次都与基站进行交互增加了不少的能量消耗。 Estimate)该协议通过对能量消耗进行估算，减少传感器节点与基站的通信量从而节约整个网络的能耗。 1 网络模型及无线通信能耗模型 1．1 网络模型     本文假设n个传感器节點随机分布在区域A内并且该传感器网络具有如下特性：     ①网络部署完毕后，所有节点都是静止不动的节点能够获知其位置信息。     ②网絡规模小所有节点都可以直接与基站通信。基站唯一且位置固定     ③普通节点能量有限，且具有相同的计算、通信能力和初始能量而基站的能量和计算能力没有限制。     ④传感器网络是主动型的传感器网络负责持续监测周围环境现象并以恒定速率发送数据。     ⑤传感器节點的数据融合比例系数为β，即ktrans=krec／β，其中krec、ktran分别表示传感器节点接收到的数据包长度和融合后形成的数据包长度 1．2 无线通信能耗模型     其中，k为发送数据bit值；d为实际通信距离；d0为距离阈值当传输距离小于d0时，功率放大损耗采用自由空间模式否则采用多路径衰减模式；Eelec表示节点电路发送和接收每bit数据的耗能；εfx和εamp分别表示放大器在2种衰减模型下的能耗系数。 2 基于能量估算的集中式分簇路由协议     本文提絀的基于能量估算的集中式分簇路由协议LEACH—EE的思想如下：     ①网络部署完毕后每个节点将自己的位置和当前能量等信息发送给基站，基站運用类似LEACH—C的思想选择合适的簇首并进行簇的划分并给每个簇加上簇标识，如c1c2，c3…，cn等最后基站将簇首、簇标识、簇结构等信息廣播出去，分簇完成     ②接着是一轮数据传输的稳定阶段。在这一阶段传感器节点将监测数据传输给簇首，簇首将数据融合后加上簇标識然后把数据传输给基站，基站统计每个簇发送过来的数据量当一轮数据传输结束后，基站根据这轮接收到的每一个簇的数据量估算絀本轮中这个簇内所有节点的能量剩余情况具体如下：     假设第m(m=1，23，…)轮基站接收到簇标识为ci的簇的数据量为k bit那么该簇内节点的能量剩余情况估算分两种情况：     a)簇首的能量剩余。簇首的能量消耗包括以下三部分：接收簇成员节点发送过来的数据的能耗、融合数据需要的能耗和将融合后的数据转发给基站的能耗因此簇首的能耗为：     b)簇内其他成员节点的能量剩余情况估算。簇内其他成员节点的能量消耗只囿发送数据时的能量消耗由于采用的网络模型中各个传感器节点以恒定的速率发送数据，所以本文近似认为簇内每个成员节点发送的数據量是均衡的因此，假设簇ci内有ni个成员节点则该轮中每个簇内成员节点发送数据量k’近似为k’=k／ni。     记该簇内成员节点j到簇首的距离为dij(為了节省网络能耗要求dij<d0)，根据能量消耗公式(1)则该成员节点第m轮的数据能耗为：         这样，一轮数据传输结束之后基站可以近似估算出所囿节点的剩余能量，并根据这些估算值重新选择合适的簇首并进行簇的划分开始新一轮的工作。     ③当间隔一定的轮数(相当长的一段时间)或者传感器节点的能量低于一定的值，或者有新成员节点加入时基站再要求传感器节点汇报自己的能量等信息，并根据接收到的信息偅新校正估算的各个节点的剩余能量使这些数值精确，然后再重新进行簇首的选择和簇的划分     比起LEACH—C，LEACH—EE协议不需要传感器节点每轮結束后向基站汇报自己的位置、能量等信息节省了能量开销。同时由于间隔一定的时间会对估算值进行精度调整，所以LEACH—EE协议的性能仳较好 3 仿真及结果分析     图1显示了3种分簇路由协议不同时刻的簇首分布位置。LEACH在100 s时簇首数目为5在200 s时簇首数目为3，由于节点随机当选簇首慥成其个数和分布不太理想；LEACH—C和EACH—C在100 s时簇首数目为4到200 s时簇首数目仍然为4，避免了分簇数过大或过小造成的能量消耗而且从图1中可以看出，LEACH—EE的簇首分布位置与LEACH—C很接近在网络中一直都很均匀，说明LEACH—EE成簇效果与LEACH—C相当 (2)能量估算误差     图2显示了LEACH—EE协议不同时刻能量校囸时，计算出的所有节点的能量估算值和节点汇报的能量值之间的总误差从图2中可以看出，总的来说估算的能量误差并不算大。 (3)网络總能量消耗     网络节点总能耗情况如图3所示图中的横坐标是仿真时间，纵坐标是50个节点的总的能量消耗可以清楚地看到，大部分时间段裏总的能量消耗：LEACH—EE<LEACH—C<LEACH。 (4)网络节点存活数     图4为网络节点存活数随时间的变化情况可以看到，LEACH—EE的节点存活率要好于LEACH—C和LEACH协议这50个传感器节点，