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《无线传感器网络》内容丰富,覆盖面广,叙述深入浅出,既可以作为网络通信、传感器技术等专业的研究生教材,也可以供广大对传感器网络技术感兴趣的工程技术人员参考。 内容简介
本书介绍了无线传感器网络研究领域中的研究成果和应用技术。全书共分为三篇。第1篇是无线传感器网络的通信协议,包括网络拓扑控制、路由协议、介质访问协议和短距离低功耗无线通信标准;第2篇是无线传感器网络的支撑技术,包括定位机制、时间同步、网络安全、数据管理和数据融合;第3篇是无线传感器网络的应用技术,包括传感器节点的硬件平台、编程语言nesC、操作系统TinyOS、跟踪系统和环境监测系统。全书基本上反映了近几年来无线传感器网络相关方面的最新研究成果,并提供了详尽的参考文献。
本书内容丰富,覆盖面广,叙述深入浅出,既可以作为网络通信、传感器技术等专业的研究生教材,也可以供广大对传感器网络技术感兴趣的工程技术人员参考。 目录
第1篇 传感器网络通信协议
第1章 无线传感器网络概述
1.1传感器网络体系结构
1.1.1传感器网络结构
1.1.2传感器节点结构
1.1.3传感器网络协议栈
1.2传感器网络的特征
1.2.1与现有无线网络的区别
1.2.2传感器节点的限制
1.2.3传感器网络的特点
1.3传感器网络的应用
1.4传感器网络的研究进展
1.5传感器网络的关键技术
1.6本书章 节安排
参考文献
第2章 路由协议
2.1概述
2.2路由协议分类
2.3能量感知路由
2.3.1能量路由
2.3.2能量多路径路由
2.4基于查询的路由
2.4.1定向扩散路由
2.4.2谣传路由
2.5地理位置路由
2.5.1GEAR路由
2.5.2GEM路由
2.5.3边界定位的地理路由
2.6可靠路由协议
2.6.1基于不相交路径的多路径路由机制
2.6.2ReInForM路由
2.6.3SPEED协议
2.7路由协议自主切换
2.8小结
参考文献
第3章 MAC协议
3.1概述
3.2基于竞争的MAC协议
3.2.1IEEE 802.11 MAC层协议
3.2.2S�睲AC协议
3.2.3T�睲AC协议
3.2.4Sift协议
3.3基于时分复用的MAC协议
3.3.1基于分簇网络的MAC协议
3.3.2DEANA协议
3.3.3基于周期性调度的MAC协议
3.3.4TRAMA协议
3.3.5DMAC
3.4其他类型的MAC协议
3.4.1SMACS/EAR协议
3.4.2基于CDMA方式的信道分配协议
3.5小结
参考文献
……
第2篇 传感器网络支撑技术
第3篇 传感器网络应用技术
常用术语英汉对照 前言/序言
《无线传感器网络》 内容概要 本书深入探讨了无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)的理论基础、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,理解WSNs的独特设计考量、面临的挑战以及如何构建高效、可靠且节能的传感器网络系统。 第一章 绪论 1.1 无线传感器网络的定义与发展 定义:WSNs是由大量微型、低功耗、低成本的传感器节点组成的分布式网络,它们能够感知、采集、处理环境信息,并通过无线通信方式将数据汇聚到基站或Sink节点,最终实现对物理世界的远程监测和控制。 发展历程:从早期的专用传感器监测系统,到如今多学科交叉融合的智能化网络。追溯其在军事、环境监测、工业自动化等领域的早期应用,以及随着物联网(IoT)概念的兴起而迎来的爆发式增长。 与传统网络的区别:强调其自组织性、节点异构性、资源受限性、大规模部署以及环境适应性等特点。 1.2 WSNs的关键特性 分布式性与自组织性 (Distributed and Self-Organizing): 节点在没有中心控制的情况下自主地发现邻居、建立通信链路、形成网络拓扑。 大规模部署 (Large-Scale Deployment): 网络节点数量可达成百上千甚至数十万,对网络管理和路由提出了严峻挑战。 资源受限性 (Resource-Constrained): 传感器节点通常体积小、功耗低、计算能力和存储容量有限,且能源补给困难。 异构性 (Heterogeneity): 网络中可能存在不同类型、不同功能的传感器节点,以及具备不同能力的数据汇聚节点(Sink)。 数据密集性与不确定性 (Data-Intensive and Uncertain): 传感器采集的数据量巨大,且可能包含噪声和误差,需要高效的数据处理和融合技术。 鲁棒性与容错性 (Robustness and Fault Tolerance): 面对节点故障、通信链路中断等情况,网络应能保持部分或全部功能。 1.3 WSNs的应用领域 环境监测 (Environmental Monitoring): 森林火灾预警、空气质量监测、水体污染检测、地震监测、气候变化研究等。 军事与国防 (Military and Defense): 战场态势感知、目标跟踪、边境监控、反恐侦察等。 工业自动化 (Industrial Automation): 生产过程监控、设备故障预测、仓储管理、智能制造等。 健康与医疗 (Health and Medical): 远程病人监护、可穿戴健康设备、慢性病管理、辅助医疗诊断等。 智能家居与城市 (Smart Home and City): 室内环境调节、能源管理、交通流量监测、公共安全监控、智能停车等。 农业 (Agriculture): 精准农业、土壤湿度监测、病虫害预警、作物生长环境控制等。 1.4 WSNs面临的挑战 能量效率 (Energy Efficiency): 节点续航能力是核心问题,通信、感知、计算等所有操作都需考虑能耗。 通信可靠性 (Communication Reliability): 无线传输易受干扰,节点丢失、延迟等问题影响数据传输。 安全性与隐私 (Security and Privacy): 传感器数据可能敏感,网络易受攻击,需要端到端的安全机制。 可扩展性 (Scalability): 网络规模巨大,如何有效地管理和协调海量节点。 数据管理与融合 (Data Management and Fusion): 如何高效地收集、存储、处理、分析海量异构数据。 节点部署与维护 (Node Deployment and Maintenance): 如何优化节点布局,以及如何在部署后进行故障排除和更新。 网络时钟同步 (Network Clock Synchronization): 确保各节点时间一致性对于协同感知和事件检测至关重要。 第二章 WSNs的网络架构与协议栈 2.1 WSNs的典型网络架构 分层架构 (Layered Architecture): 类似于TCP/IP或OSI模型,将WSN的功能划分为不同的层次,每个层次负责特定的任务,便于设计和管理。 感知层 (Perception Layer): 负责传感器节点的硬件接口、传感器单元,执行物理量的采集、模数转换等。 网络层 (Network Layer): 负责节点间的通信和数据路由,实现数据从源节点到Sink节点的传输。 数据处理层 (Data Processing Layer): 负责数据的预处理、过滤、压缩、融合等,减少传输负担,提高数据质量。 应用层 (Application Layer): 负责将采集到的数据用于具体的应用场景,如数据可视化、告警生成、控制指令下发等。 管理层 (Management Layer): 负责网络的配置、监控、维护、安全管理等。 分簇架构 (Clustering Architecture): 将传感器节点组织成簇,每个簇选举一个簇头(Cluster Head, CH),负责本簇内节点的数据汇聚和与外界的通信。这有助于减少直接通信开销,延长普通节点的寿命。 2.2 WSNs的协议栈 物理层 (Physical Layer): 负责比特流的传输,包括信号调制解调、射频特性、能量检测等。强调低功耗设计,如跳频、扩频等技术。 数据链路层 (Data Link Layer): 负责节点间可靠的数据传输,包括介质访问控制(MAC)、帧同步、差错控制等。针对WSNs的特点,设计了许多节能型MAC协议,如S-MAC, T-MAC, B-MAC等,通过休眠/唤醒机制减少空闲侦听能耗。 网络层 (Network Layer): 负责数据路由,将数据从源节点高效、可靠地传输到Sink节点。这是WSNs协议栈的核心,面临资源受限和动态拓扑的挑战。 按需路由 (On-Demand Routing): 如AODV。 数据驱动路由 (Data-Driven Routing): 如 Directed Diffusion, COUGAR。 分簇路由 (Clustering-based Routing): 如LEACH, TEEN。 地理位置路由 (Geographic Routing): 如GEAR, GPSR。 传输层 (Transport Layer): 负责端到端的可靠数据传输(或不可靠,取决于应用需求)。WSNs的传输层协议需考虑端到端通信的复杂性和资源限制,如 Congestion Control, Reliability Control。 应用层 (Application Layer): 负责提供网络服务给用户或应用程序,如数据采集、事件检测、任务分配等。 第三章 WSNs的关键技术 3.1 能量管理技术 节能硬件设计 (Low-Power Hardware Design): 使用低功耗微控制器(MCU)、低功耗无线射频收发器、高效的电源管理单元。 节能协议设计 (Energy-Efficient Protocol Design): MAC协议: 如S-MAC、T-MAC的周期性休眠/唤醒机制。 路由协议: 避免不必要的节点唤醒和数据转发,选择能量消耗最少的路径。 能量收集 (Energy Harvesting): 利用环境中的能量源(如太阳能、振动能、射频能)为节点供电,延长网络寿命。 休眠与唤醒调度 (Sleep/Wake-up Scheduling): 精确控制节点的休眠和唤醒时间,最大化节点处于休眠状态的时间。 自适应传感 (Adaptive Sensing): 根据环境变化或事件发生情况,动态调整传感器节点的采样频率和工作模式。 3.2 数据收集与融合技术 数据采样与预处理 (Data Sampling and Preprocessing): 传感器节点在本地进行数据过滤、降噪、量化等操作,减少传输数据量。 数据压缩 (Data Compression): 使用压缩算法(如小波压缩、差分编码)减小数据体积。 数据融合 (Data Fusion): 整合来自多个传感器节点的数据,以获得更准确、更全面的信息。 分布式融合 (Distributed Fusion): 数据在传感器节点之间进行部分融合。 集中式融合 (Centralized Fusion): 数据汇聚到Sink节点后进行集中融合。 多层次融合 (Hierarchical Fusion): 在簇头或汇聚节点进行多级融合。 数据冗余消除 (Data Redundancy Elimination): 识别并去除重复或相似的数据,避免不必要的传输。 3.3 定位技术 基于测距的定位 (Range-based Localization): 通过测量节点间的距离(如RSSI, TOA, TDOA)来确定节点位置。 三边测量法 (Trilateration) 多边测量法 (Multilateration) 基于测角的定位 (Range-free Localization): 不测量距离,而是利用节点之间的连通性或广播信息进行定位(如质心定位,距离向量定位)。 基于地标的定位 (Landmark-based Localization): 利用已知位置的锚点节点来辅助定位。 自适应定位 (Self-localization): 传感器节点在网络中自行确定自身位置,无需预先部署锚点。 3.4 安全与隐私技术 认证与密钥管理 (Authentication and Key Management): 确保节点身份的合法性,并建立安全的通信通道。 加密技术 (Encryption Techniques): 对传输的数据进行加密,防止窃听。考虑到资源受限,常使用轻量级加密算法。 入侵检测与防御 (Intrusion Detection and Prevention): 检测网络中的恶意活动,如节点伪造、数据篡改、拒绝服务攻击等。 隐私保护 (Privacy Preservation): 匿名化数据,避免敏感信息泄露。 3.5 时间同步技术 集中式同步 (Centralized Synchronization): 由Sink节点统一分发时间信号。 分布式同步 (Distributed Synchronization): 节点之间互相校准时间,如TP-Sync, FTSP。 基于消息传递的同步 (Message-based Synchronization): 利用节点间通信消息的往返时间来估计和补偿时钟偏差。 第四章 WSNs的仿真与评估 4.1 仿真工具介绍 NS-2/NS-3: 强大的网络仿真平台,支持多种网络协议和无线通信模型。 OMNeT++: 模块化的离散事件仿真器,具有丰富的库和插件,适用于复杂网络模拟。 TOSSIM: TinyOS操作系统的离线仿真器,可以运行TinyOS应用程序。 CupCarbon: 专为物联网和WSNs设计的图形化仿真平台。 4.2 评估指标 能量消耗 (Energy Consumption): 总能量消耗、平均节点能量消耗、网络寿命。 数据包投递率 (Packet Delivery Ratio, PDR): Sink节点成功接收的数据包比例。 端到端延迟 (End-to-End Delay): 数据包从源节点到Sink节点传输所需的时间。 吞吐量 (Throughput): 单位时间内成功传输的数据量。 网络覆盖率 (Network Coverage): 被监测区域的覆盖程度。 网络可扩展性 (Scalability): 网络规模增大时性能的下降程度。 负载均衡 (Load Balancing): 各节点的能量消耗和通信负载是否均衡。 4.3 典型仿真场景与实验设计 分析不同协议在不同网络拓扑、节点密度、传输距离下的性能表现。 评估能量收集策略对网络寿命的影响。 研究安全机制对网络性能的影响。 第五章 WSNs的实际部署与实验 5.1 硬件平台介绍 传感器节点硬件: 介绍常见的传感器节点微控制器(如Atmel AVR, ARM Cortex-M)、无线通信模块(如CC2420, nRF24L01)、传感器类型(如温湿度、光照、加速度计)。 开发平台: 如Arduino, Raspberry Pi, 以及专门的WSN开发套件。 操作系统: 如TinyOS, Contiki, FreeRTOS。 5.2 节点部署策略 随机部署 (Random Deployment): 简单易行,但可能存在覆盖盲点或节点重叠。 网格部署 (Grid Deployment): 规则性强,易于管理,但灵活性较低。 簇状部署 (Clustered Deployment): 适用于需要数据汇聚和分层管理的场景。 最优部署 (Optimal Deployment): 基于覆盖率、连通性、能耗等指标进行优化设计。 5.3 实际实验案例分析 环境监测实验: 在特定区域部署传感器节点,监测温度、湿度等环境参数,并进行数据分析。 目标跟踪实验: 利用传感器节点组成网络,跟踪移动目标,验证跟踪算法的有效性。 能耗测试实验: 测量不同操作模式下节点的能耗,验证节能算法的效果。 5.4 挑战与经验总结 实际部署中遇到的问题:硬件故障、环境干扰、供电问题、数据采集误差等。 总结成功部署的经验和改进建议。 第六章 WSNs的未来发展与展望 6.1 WSNs与物联网 (IoT) 的融合 WSNs作为IoT的重要组成部分,承担着物理世界的数据感知和采集任务。 探讨WSNs如何与云计算、边缘计算、大数据分析等技术协同工作。 6.2 WSNs与其他新兴技术 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML): 在WSNs中实现智能化的数据分析、异常检测、预测性维护等。 区块链 (Blockchain): 提升WSNs的安全性、可信度和数据管理能力。 5G/6G通信: 为WSNs提供更高带宽、更低延迟的连接,支持更复杂的应用。 6.3 WSNs在垂直行业的深化应用 智能工业 (Industrial Internet): 更加精细化的生产过程监控和优化。 智慧医疗 (Smart Healthcare): 远程医疗、个性化健康管理。 智能农业 (Smart Agriculture): 全球粮食安全保障。 智慧城市 (Smart Cities): 提升城市管理效率和居民生活质量。 6.4 面临的新挑战与研究方向 大规模网络的管理与协同 (Management and Coordination of Large-Scale Networks): 异构网络的互联互通 (Interoperability of Heterogeneous Networks): 端到端安全与隐私的持续保障 (End-to-End Security and Privacy Assurance): 面向特定应用的节能与高效设计 (Energy and Efficiency Design for Specific Applications): 实时性与可靠性的协同优化 (Co-optimization of Real-time and Reliability): 本书内容丰富,结构清晰,理论与实践相结合,适合从事相关领域研究、开发、应用的科研人员、工程师以及相关专业的高年级本科生和研究生阅读。通过本书的学习,读者能够系统地掌握无线传感器网络的核心概念、关键技术及其发展趋势,为理解和构建更智能、更互联的未来世界奠定坚实的基础。