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WSN
WSN技术综述
摘要:
本文简要介绍了无线传感器网络体系结构、特点和应用领域。
总结了无线传感器网络节能路由技术,多址接入技术及支撑技术的研究成果,并探讨了现存的问题和今后的发展。
关键词:
WSN,节能路由技术,节能多址技术,支撑技术
OverviewofWSN
Abstract:
Thearchitecture,characteristicsandapplicationfieldsofwirelesssensornetworkarebrieflyintroduced.Somehotspotsincludingpower-awareroutingschemes,mediaaccesscontrolprotocols,andsupportingtechnologyOpenissuesanddevelopmentintendsofsensorsnetworkarealsodiscussed.
Keywords:
WSN;energy-savingroutingtechnology;energymultipleaccesstechnology;supporttechnology
一、引言
随着微机电系统(Micro-Electro-MechanismSystem,MEMS)、片上系统(SOC,SystemonChip)、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展,孕育出无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN),并以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场变革。
无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络[1]。
无线传感器网络是一种特殊的Ad-hoc网络。
可应用于布线和电源供给困难的区域、人员不能到达的区域(如受到污染、环境不能被破坏或敌对区域)和一些临时场合(如发生自然灾害时,固定通信网络被破坏)等。
它不需要固定网络支持,具有快速展开,抗毁性强等特点,可广泛应用于军事、工业、交通、环保等领域,引起了人们广泛关注。
无线传感器网络典型工作方式如下:
使用飞行器将大量传感器节点(数量从几百到几千个)抛撒到感兴趣区域,节点通过自组织快速形成一个无线网络。
节点既是信息的采集和发出者,也充当信息的路由者,采集的数据通过多跳路由到达网关。
网关(一些文献也称为Sinknode)是一个特殊的节点,可以通过Internet、移动通信网络、卫星等与监控中心通信。
也可以利用无人机飞越网络上空,通过网关采集数据。
目前无线传感器网络尚处于研究阶段,为了加快其实用化进程,国外建设了很多演示系统,相关的理论研究成果也很多。
近年来,国内一些科研院所和高校也开展了无线传感器网络理论和应用的研究。
美国商业周刊和MIT技术评论在预测未来技术发展的报告中,分别将无线传感器网络列为21世纪最有影响的21项技术和改变世界的10大技术之一。
二、无线传感器网络
1.体系结构
无线传感器网络系统是由无线传感器节点、汇聚节点、数据处理中心以及数据浏览中心等构成的一种新型信息获取系统。
传感器节点负责采集物理世界的各类信息,然后通过专用网络协议实现信息的交流、汇集,之后物理世界的信息经过Internet、GPRS、GSM等途径汇聚于网络数据库服务器中,这样物理世界的信息就完全的进入到了信息世界中了[2]。
最终信息用户可以通过浏览器、手机、PDA等各种方式随时随地地获取这些信息。
这样一套系统就可以极大地扩展人们感知和了解世界的能力。
图1 无线传感器网络体系结构图
WSN节点的典型硬件结构如图2所示,主要包括电池及电源管理电路、传感器、信号调理电路、AD转换器件、存储器、微处理器和射频模块等。
节点采用电池供电,一旦电源耗尽,节点就失去了工作能力。
为了最大限度的节约电源,在硬件设计方面,要尽量采用低功耗器件,在没有通信任务的时候,切断射频部分电源;在软件设计方面,各层通信协议都应该以节能为中心,必要时可以牺牲其他的一些网络性能指标,以获得更高的电源效率。
存储器
图2 无线传感器网络节点结构图
2.WSN的特点
(1)硬件资源有限。
节点由于受价格、体积和功耗的限制,其计算能力、程序空间和内存空间比普通的计算机功能要弱很多。
这一点决定了在节点操作系统设计中,协议层次不能太复杂。
(2)电源容量有限。
网络节点由电池供电,电池的容量一般不是很大。
其特殊的应用领域决定了在使用过程中,不能给电池充电或更换电池,一旦电池能量用完,这个节点也就失去了作用(死亡)。
因此在传感器网络设计过程中,任何技术和协议的使用都要以节能为前提。
(3)无中心。
无线传感器网络中没有严格的控制中心,所有结点地位平等,是一个对等式网络。
结点可以随时加入或离开网络,任何结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)多跳路由。
网络中节点通信距离有限,一般在几百米范围内,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。
固定网络的多跳路由使用网关和路由器来实现,而无线传感器网络中的多跳路由是由普通网络节点完成的,没有专门的路由设备。
这样每个节点既可以是信息的发起者,也是信息的转发者。
(6)动态拓扑。
无线传感器网络是一个动态的网络,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;一个节点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。
为了对一个区域执行监测任务,往往有成千上万传感器节点空投到该区域。
传感器节点分布非常密集,利用节点之间高度连接性来保证系统的容错性和抗毁性。
(8)传感器节点出现故障的可能性较大。
由于WSN中的节点数目庞大,分布密度超过如Adhoc网络那样的普通网络,而且所处环境可能会十分恶劣,所以其出现故障的可能性会很大。
有些节点可能是一次性使用,可能会无法修复,所以要求其有一定的容错率。
3.WSN的应用领域
军事领域
由于无线传感器网络具有密集型、随机分布的特点,使其非常适合应用于恶劣的战场环境中,使其非常适合应用于恶劣的战场环境中,包括侦察敌情、监控兵力、装备和物资,判断生物化学攻击等多方面用途。
美国国防部远景计划研究局已投资几千万美元,帮助大学进行"智能尘埃"传感器技术的研发。
哈伯研究公司总裁阿尔门丁格预测:
智能尘埃式传感器及有关的技术销售将从2004年的1000万美元增加到2010年的几十亿美元。
环境的监测和保护
随着人们对于环境问题的关注程度越来越高,需要采集的环境数据也越来越多,无线传感器网络的出现为随机性的研究数据获取提供了便利,并且还可以避免传统数据收集方式给环境带来的侵入式破坏。
比如,英特尔研究实验室研究人员曾经将32个小型传感器连进互联网,以读出缅因州“大鸭岛”上的气候,用来评价一种海燕巢的条件。
无线传感器网络还可以跟踪候鸟和昆虫的迁移,研究环境变化对农作物的影响,监测海洋、大气和土壤的成分等。
此外,它也可以应用在精细农业中,来监测农作物中的害虫、土壤的酸碱度和施肥状况等。
医疗护理
无线传感器网络在医疗研究、护理领域也可以大展身手。
罗彻斯特大学的科学家使用无线传感器创建了一个智能医疗房间,使用微尘来测量居住者的重要征兆(血压、脉搏和呼吸)、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况。
英特尔公司也推出了无线传感器网络的家庭护理技术。
该技术是做为探讨应对老龄化社会的技术项目CenterforAgingServicesTechnologies(CAST)的一个环节开发的。
该系统通过在鞋、家具以家用电器等家中道具和设备中嵌入半导体传感器,帮助老龄人士、阿尔茨海默氏病患者以及残障人士的家庭生活。
利用无线通信将各传感器联网可高效传递必要的信息从而方便接受护理。
而且还可以减轻护理人员的负担。
英特尔主管预防性健康保险研究的董事EricDishman称,“在开发家庭用护理技术方面,无线传感器网络是非常有前途的领域”。
其他用途
无线传感器网络还被应用于其他一些领域。
比如一些危险的工业环境如井矿、核电厂等,工作人员可以通过它来实施安全监测。
也可以用在交通领域作为车辆监控的有力工具。
此外和还可以在工业自动化生产线等诸多领域,英特尔正在对工厂中的一个无线网络进行测试,该网络由40台机器上的210个传感器组成,这样组成的监控系统将可以大大改善工厂的运作条件。
它可以大幅降低检查设备的成本,同时由于可以提前发现问题,因此将能够缩短停机时间,提高效率,并延长设备的使用时间。
尽管无线传感器技术目前仍处于初步应用阶段,但已经展示出了非凡的应用价值,相信随着相关技术的发展和推进,一定会得到更大的应用。
三、WSN节能路由技术
由于节能在无线传感器网络中的核心地位,其路由技术的研究就关注于根据传感器网络节点数目众多,分布式操作,数据冗余等特点设计具有节省能量特点的路由技术[3]。
无线传感器网络的路由技术按其网络结构和工作方式可以分为平面式的(Flatrouting)和层状式的(Hierarchicalrouting)。
(1)平面式路由算法
对于平面式路由算法,所有节点地位和功能都一样,依靠节点间协作来共同完成数据采集。
最简单的平面式路由算法是洪泛(Flooding)算法,在该算法中,每个接收到数据包的传感器节点将广播给邻居节点,依次类推直到Sink接收到该数据包。
这个方法实现起来非常简单,但在实际应用中却存在重复数据包发送所造成的资源浪费过大的问题。
事实上,对无线传感器网络而言,Sink往往只对具有一定特性的数据感兴趣(如某一个区域内的传感器数据)。
因此,在设计路由协议时应该通过对数据特性及Sink的兴趣进行描述,尽可能只传输必要数据。
出于这一思想而设计的路由算法包括:
SPIN,DirectedDiffusion,Rumor Routing,GBR及CADR等。
其中,SPIN和DirectedDiffusion可以看作这类算法的代表,其他算法可以看作是这两个算法的一个变体或推广。
SPIN(SensorProtocolsforInformationviaNegotiation)算法基本思想是对采集到的数据采用高层次“元数据”(meta-data)进行描述。
当一个节点接收到新数据时,会对该数据生成对应“元数据”描述,并使用ADV消息传递给邻居,感兴趣邻居则通过REQ消息向该节点请求,收到请求后,该节点会通过DATA消息传递数据给该邻居。
通过“元数据”的协商,SPIN算法可以有效地减少资源浪费。
DirectedDiffusion是由Estrin等学者为无线传感器网络而设计的路由算法,它可以被看作是无线传感器网络平面式路由协议的一个里程碑,其后很多路由算法设计都是在其基础上扩展而来的。
它的基本思想是节点产生的数据用一组属性值进行描述,Sink的数据查询请求也用称之为“兴趣”(Interest)的属性组合进行描述,例如感兴趣的区域、事件的名称、采集时间间隔等。
数据查询请求逐级扩散,最终遍历全网,找到所有匹配的原始数据。
在DirectedDiffusion中,有一个称为“梯度”的变量与整个业务请求的扩散过程相联系,反映了网络中间节点对匹配请求条件的数据源的近似判断,值越大意味着向该方向继续搜索获得匹配数据的可能性越大。
在扩散完成后,Sink节点的请求建立一个临时的“梯度”场,匹配数据沿“梯度”最大方向的路径传回Sink节点。
DirectedDiffusion与SPIN的主要区别在其按需数据查询机制,在Directed Diffusion中,Sink通过洪泛请求来查询各节点的数据,而在SPIN中各节点广播其数据,让感兴趣节点来查询数据。
通过按需查询机制,DirectedDiffusion可以有效减少不必要数据传输,从而获得更好的节能效果。
(2)层状式路由算法
层状式路由算法的主要思想是通过分簇使得簇内相关性较强的数据可以在簇头聚合而减少需要发送给Sink的数据量,从而节省能量消耗。
这类算法中比较有代表性的算法包括LEACH,TEEN等。
LEACH(Low-EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)算法是一个典型层状式算法,其基本思想是根据接收信号强度将节点划分为多个簇,由簇头对本簇数据进行聚合处理并中继传输给Sink。
在LEACH算法中,定义了“轮回”(Round)的概念,每个“轮回”由设置阶段和稳定传输阶段组成。
在设置阶段,簇头的产生考虑了能耗均衡的问题,由各节点根据能耗情况以概率的方式决定是否成为簇头。
一旦簇头产生,它们就会主动向所有节点广播这一消息。
非簇头节点则根据接收到该消息的信号强度(rss)选取加入信号强度最大的簇,并发送消息通知该簇头。
然后,簇头基于TDMA方式确定本簇各节点在稳定传输阶段的通信时隙,并通知该节点。
在稳定传输阶段,节点将持续采集监测数据,并在所分配时隙内发送给相应簇头,簇头经聚合后将数据传递给Sink节点。
持续一段时间后,网络将进入下一个“轮回”,重复上述过程。
LEACH算法通过自适应分簇、数据传输局部控制及应用相关数据处理等方法可以显著地节省能耗,与一般平面式路由算法和静态分簇算法相比可以将网络生命期延长15%左右。
但LEACH的一些假设限制了它的应用,比如说假设了簇头有足够的功率传输数据给Sink,这在传输距离较远的情况下是不适用的。
TEEN(ThresholdsensitiveEnergyEfficientsensorNetworkprotocol)是为时间敏感性应用而设计的路由算法。
在TEEN算法中,传感器节点持续采集数据但只有当被观测数据发生突变时才将数据传输给Sink。
在TEEN形成簇的过程中,簇头将给每个簇成员发送硬、软两个阀值,以减少所需发送数据的数据量。
硬阀值主要确定节点所监测到的数据是否在所感兴趣范围内,软阀值主要确定监测到的数据是否有足够程度突变。
当节点监测数据第一次超过了硬阀值的时候,节点将发送该数据,并将监测到的数据存储到一个称为SV的内部变量中,在今后的传输过程中,只有当被监测到的数据大于硬阀值且其与SV差值大于软阀值才会进行数据传输。
通过硬,软阀值的设定,需要传输的数据量被大大减少了,从而显著节省了能耗,另外,通过软阀值的调整可以在监测精度与系统能耗间取得合理的平衡。
四、WSN节能多址接入技术
无线传感器网络中的MAC协议设计是保证节点密集的无线传感器网络进行可靠数据通信及节省能量的关键。
其主要目的均是尽可能减少能耗来源,提高网络生命期[4]。
一些典型无线传感器网络的节能MAC协议如下。
(1)S-MAC协议
S-MAC协议是由W.Ye等人设计的一种基于周期性睡眠侦听调度机制的MAC协议。
通过周期性睡眠,S-MAC协议能有效减少无线模块处于侦听状态的能耗(一般设置侦听占空比为10%,即2秒中有200毫秒处于侦听状态)。
S-MAC协议能够有效的节省能量开销,又由于只需要局部时间同步使得设计的复杂性较低。
但由于S-MAC协议的侦听占空比设置为常数对动态变化的通信负载无法进行有效的适应。
为了解决这一问题,P.Lin等人提出了一个称为动态S-MAC(DSMAC)的协议,该协议在原有S-MAC协议的基础之上增加了占空比动态调整特性。
当一个接收者发现自己单跳逗留时延过高,它将缩短睡眠时间,并将此消息广播给邻居节点,邻居节点中如有数据要传输给该节点,且剩余电量高于一定阀值的话,将加倍其占空比,经实验表明,DSMAC协议能获得比S-MAC协议更好的节能效果。
(2)DMAC协议
由于无线传感器网络具有多对一传输模式的特点,多个传感器节点需要将数据单向传递给Sink,而数据在传输过程中通过聚合以去除不必要的冗余,因此从可能的数据源向Sink传输的多条单向路径集合就可表示为一颗数据聚合树(DataAggregationTree)。
为了在数据聚合树的通信拓扑中进行可靠的媒体多址接入,G..Lu设计了一个称为DMAC的协议,该协议的主要目标为降低能耗获取低时延。
根据节点在数据聚合树中的级别进行时隙的分配,通过沿着数据传输路径分配时隙,DMAC协议能获得比传统基于睡眠侦听机制的MAC协议更好的时延性能,因此,DMAC协议很适合用于时延要求高的应用场景。
但DMAC协议需要全局同步的支持,在实际应用中较难保证。
(3)CSMAC协议
在考虑无线传感器网络低数据率应用场景(例如:
1-100kbps)下的多址接入问题中,由于数据包较小(如:
50字节/包),采用基于信道竞争的多址接入方式以及RTS/CTS数据包的交互会造成网络吞吐量低,包时延长,控制数据包开销大从而能耗大等不利因素。
因此,考虑了采用DS-CDMA的多址接入方式消除上述不利因素,但DS-CDMA接入方式由于多址接入干扰(MultipleAccessInterference,MAI)问题的存在降低了系统吞吐量及增大了传输所需能耗。
为了减轻MAI及节约能耗,设计了一个结合CDMA与FDMA的CSMAC协议,该协议的基本思想是为每个节点分配一个在邻居节点中唯一的接收频率,为每一个有向边分配一个单独的PN序列,使其与有公共顶点的相连边具有不同的PN序列。
在为每个节点分配接收频率时,采用了“点着色原理”确保没有相邻顶点有公共接收频率,在为边分配PN序列时,采用了“边着色原理”确保没有相连边有公共PN序列。
频率和PN序列在不造成干扰的情况下进行复用。
当一个节点需要给邻居节点传输数据包时,它将调整它的发送频率为该邻居节点的接收频率,并采用对应链路的PN序列进行扩频传输。
通过频率和PN序列的分配,MAI可以大为减小。
经实验表明该协议能有效抑止MAI,并在低数据率的应用中获得很好的节能及时延性能。
五、WSN支撑技术
1.时间同步技术
由于无线传感器网络节点配置低,节点晶振漂移现象严重,为了保证节点间能以一个统一步调运作,必须对各节点进行定期时间同步。
时间同步对时间敏感监测应用非常关键,同时它也是一些依赖于局部同步或全局同步的网络协议设计的基础[5]。
传统因特网上的时间同步技术(如:
NTP)由于实现复杂及开销大不利于无线传感器网路应用,现已有很多国内外学者针对无线传感器网络的时间同步问题展开了工作。
例如J.Elson等人提出了一个基于广播参考的时间同步算法(Reference-BroadcastSynchronization,RBS),该算法与传统的由一个服务器广播同步信号给多个客户进行时间同步的思想不同,在该算法中,相邻节点间定期广播参考信号,各节点以自己的时钟记录事件,随后用接收到广播的参考时间加以校正。
这种同步算法应用在确定来自不同节点的监测事件的先后关系时有足够的精度。
2.定位技术
定位技术是大多数无线传感器网络应用的基础,同时也是一些网络协议设计的必备基础。
无线传感器网路定位算法的研究有在传统基于TOA,TDOA以及信号接收强度(RSSI)估计方法进行扩展的定位算法[6]。
这些算法受环境多径传播及信号衰落的影响较大,因此也有研究人员提出通过多点协作的定位算法,如:
质心算法(Centroidalgorithm),无定型定位算法(AmorphousPositioningAlgorithm)等等,这些算法不同于传统的定位算法而是通过节点间的相互关系进行定位。
PathiranaPN等人还提出了一个基于移动机器人的新颖的定位算法,在该算法中,机器人带有GPS装置,在各节点间移动,每个节点在接收到它发出的信号后判断与它的位置关系从而确定出自己的位置。
六、结论
无线传感器网络作为一项新兴的信息采集技术日益得到国内外重视。
本文简要介绍了无线传感器的体系结构,主要的网络传输协议和支撑技术。
由于无线传感器网络的特殊性,其发展面临许多特有的问题。
这些问题涵盖了网络组织、协议设计、网络运行维护等方面,目前的研究工作主要集中在媒体访问协议和路由协议等方面。
我们应有针对性开发相应的协议,使其在带宽、延时、能量消耗等方面更容易取得平衡。
由于无线传感器网络能量受限,研究节省能量的关键技术以延长生命期已经成为普遍共识与关注重点,另外,无线传感器网络有很多应用都有不同程度的实时性、可靠性要求,为使网络可用,必须研究无线传感器网络中的传输服务质量保证问题。
参考文献:
[1]任丰原,黄海宁,林闯.无线传感器网络.软件学报,2005,14(7):
1282-1291.
[2]孙利民,李建中,陈渝等.无线传感器网络[M]北京:
清华大学出版社,2005.
[3]I.F.Akyildiz,W.Su.Ysankarasubramaniam,etal.WirelessSensorNetworks.Asurvey.ComputerNetworks.2002,8:
393-422.
[4]C.Y.Chong,S.Kumar.SensorNetworksEvolution,OPPortunities,andChallenges.Proc.IEEE,2003,,91(8):
1247-125.
[5]T.VanDam,K.Langendoen.AnAdaptiveEnergy-EffieientMACProtocolforWirelessSensorNetworks.ProtocolsACMConferenceonEmbedde.NetworkedSensorSystems,LosAngeles,CA,USA.2003:
71
[6]K.Akkaya,M.Younis.ASurveyonRoutingProtocolsforWirelessSensorNetworks.AdHocNetworks.
2005,3(3):
325-349.