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无线传感器网络的研究进展

无线传感器网络的研究进展
无线传感器网络的研究进展

计算机研究与发展

ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTP

Journal of Computer Research and Development 45(1):1~15,2008

 收稿日期:2007-11-08

 基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2006CB303000);国家自然科学基金重点项目(60533110);国家自然科学基金项

目(60473075);国家教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET 20520333)

无线传感器网络的研究进展

李建中 高 宏

(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001)(lijzh @hit 1edu 1cn )

Survey on Sensor N et work R esearch

Li Jianzhong and G ao Hong

(School of Com puter Science and Technology ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150001)

Abstract Recent advances in sensing techniques ,embedded computing techniques ,distributed information processing techniques and communication techniques have enabled the development of wireless sensor net 2works 1As there is a bright future in their application ,wireless sensor networks have become a new research area in the 21century 1There are large numbers of challenge problems in science and engineering in the wireless sensor network area 1Since 2000,more and more researchers have been engaged in the research work on wireless sensor networks and a lot of research results have already been obtained 1Suiveyed in this paper is the research work on wireless sensor networks ,including the wireless sensor network communica 2tion techniques ,infrastructure techniques ,middleware techniques ,data management techniques ,sensor node and embedded software techniques 1The existing problems in the current research work and the new research issues are also discussed 1At the end of the paper ,many significant references are listed for the re 2searchers 1

K ey w ords sensor node ;sensor network ;communication protocol ;infrastructure ;middleware ;data man 2agement

摘 要 随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网

络应运而生1由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域,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挑战性问题1从2000年开始,国内外无线传感器网络的研究日趋热烈,取得了大量研究成果1从无线传感器网络的网络通信技术、基础设施技术、中间件技术、数据管理技术、节点及其嵌入式软件技术等5个方面系统综述了无线传感器网络的研究进展,讨论目前存在的问题和需要进一步研究的方向,并提供了广泛的参考文献1

关键词 传感器节点;传感器网络;通信协议;基础设施;中间件;数据管理中图法分类号 TP393

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟,人们研制出了各种具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器1由许多微型传感器构成的无线传感器网络(WSN )引起了人们的极大关注1WSN 综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,能够协作实时监测、感知、采集网络分布区域内的各种环

境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得

详尽准确的信息,传送到需要这些信息的用户1WSN 可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件

下获取大量详实可靠的物理世界的信息,并可以被广泛应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域1WSN 是信息感知和采集的一场革命,在新一代网络中具有

关键作用1美国《商业周刊》认为WSN是全球未来四大高技术产业之一,是21世纪世界最具有影响力的21项技术之一1M IT新技术评论认为,WSN是改变世界的十大新技术之一1

WSN作为一种新的计算模式正在推动科技发展和社会进步,关系到国家经济和社会安全,已成为国际竞争的制高点,引起了世界各国军事部门、工业界和学术界的极大关注1美国自然科学基金委员会2003年制定了WSN研究计划,投资3400万美元支持相关基础理论的研究1美国国防部和各军事部门都对WSN给予高度重视,把WSN作为一个重要研究领域,设立了一系列的军事WSN研究项目1英特尔公司、微软公司等信息工业界巨头也纷纷设立或启动相应的行动计划1世界很多国家都纷纷展开了该领域的研究工作1

我国最近几年也开始重视WSN技术的研究1国家自然科学基金委员会资助了很多WSN研究项目,包括重点项目和面上项目1在“中国未来20年技术预见研究”报告中,有7项技术课题直接论述了传感网络12006年初发布的《国家中长期科学与技术发展规划纲要》为信息技术确定了3个前沿方向,其中有两个与WSN研究直接相关1

由于WSN电源能量有限、通信能力有限、节点计算能力有限、传感器节点数量大且分布范围广、网络动态性强、感知数据流巨大、以数据为中心等特点,WSN已经成为21世纪的一个新研究领域,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挑战性问题1从2000年开始,国内外的WSN研究皆日趋热烈,取得了很多研究成果1本文从WSN 的网络通信、基础设施、中间件技术、数据管理技术、节点技术及其嵌入式软件系统等5个方面综述WSN 的研究进展1

1 WSN网络通信技术的研究进展

111 物理层研究进展

目前,物理层通信协议的研究主要集中在传输介质选择、传输频段选择、无线电收发器的设计、调制方式等4个方面,核心问题是能量有效性或节省能量1

WSN使用的传输介质目前主要包括无线电、红外线、光波等1无线电是目前最主要的WSN传输介质,需要解决频段选择、调制方式的选择等问题1 ISM频段已经被人们普遍采用1文献[122]给出了基于433MHz和915MHz这两个频段的无线电收发器的设计方法1传感器节点μAMPS使用了基于214GHz频段的无线电收发器[3]1文献[4]给出的传感器节点使用了基于916MHz频段的无线电收发器1文献[3,526]研究了调制方式选择问题1文献[3,5]对二元和多元调制方式进行了比较分析1文献[3]得出结论:在系统启动能量消耗占主导地位的条件下,二元调制方式比多元调试方式节省能量1文献[6]提出了一种适用于WSN的低能量调制方式1文献[7]提出,UWB(Ultra wide band)可用于WSN1红外线和光波传输不需要复杂的调制解调机制,接收器简单,数据传输功耗小,但是易受非透明物阻碍,仅能用于特殊环境下的WSN1文献[8]提出了两种光波传输机制1

小结:WSN的物理层研究比较薄弱,还有很多问题待解决,如简单低能耗的WSN的超带宽和通带宽调制机制设计问题、微小低能耗低费用的无线电收发器的硬件设计问题1

112 数据链路层研究进展

数据链路层的研究主要集中在MAC协议方面1WSN的MAC协议旨在为资源(特别是能量)受限的大量传感器节点建立具有自组织能力的多跳通信链路,实现公平有效的通信资源共享,处理数据包之间的碰撞,研究重点是如何节省能量1

1)基于随机竞争的MAC协议

文献[9]提出了MAC协议S2MAC,原理如下:周期性侦听Π睡眠工作方式,使节点尽可能处于睡眠状态,降低能量消耗;邻居节点由一致性协商睡眠调度机制形成虚拟簇,减少节点空闲侦听时间;通过流量自适应侦听机制,减少消息在网络中的传输延迟;采用带内信令减少重传和避免监听不必要数据;通过消息分割和突发传递机制减少控制消息的开销和消息传递延迟1在S2MAC基础上,文献[10]提出了T2MAC协议,根据通信流量动态调整传感器节点的活动时间,用突发方式发送信息,减少空闲侦听时间1文献[11]提出了一种事件驱矾的MAC协议Sift,其原理是当共享无线信道的N个传感器节点同时监测到同一事件吮,希望R个节点(R≤N)能够在最小时间内无冲突地成功发送出事件监测消息,抑制剩余(N-R)个节点的消息发送1

2)基于TDMA的MAC协议

文献[12]提出了一种支持聚簇WSN的基于TDMA的MAC协议1所有节点被划分成多个簇,每个簇具有一个簇头1簇头负责为簇内所有节点分

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配时槽,收集和处理簇内节点发来的数据,并将数据发送给Sink节点1

文献[13]提出了协议DEANA,把一个数据传输周期分为调度访问阶段和随机访问阶段1调度访问阶段由多个连续的数据传输时槽组成1每个数据传输时槽分配给特定节点,用来发送数据1随机访问阶段由多个连续的信令交换时槽组成,用于处理节点的添加、删除以及时间同步等1

文献[14]针对周期性发送数据的特定WSN,提出了基于周期性消息调度的MAC协议,采用周期性的消息发送模型,构建节点周期性消息发送调度机制,保证节点之间无冲突地使用无线信道1

文献[15]提出流量自适应的协议TRAMA,将时间划分为连续时槽,根据两跳内的邻居节点信息,采用分布式选举机制确定每个时槽的无冲突发送者1文献[16]提出了基于数据采集树的DMAC协议1数据采集树是以Sink为根节点的树型网络结构,所有节点都向Sink转发数据1该协议把节点周期划分为接收时间、发送时间和睡眠时间1接收时间和发送时间均为发送一个数据包的时间1下层节点的发送时间对应上层节点的接收时间1该协议采用AC K应答机制1

文献[17]提出了一种基于TDMA的协议,不需要全局时钟同步,结合了异步低能耗侦听机制,能量消耗很低1

3)其他类型的协议

文献[18]提出了SMACS和EAR协议,基本思想是为每对邻居节点分配一个特有频率进行数据传输1文献[19]提出了一种CSMAΠCA和CDMA相结合的MAC协议,链路侦听采用CSMAΠCA机制,数据收发采用CDMA机制,不需要严格时间同步,但需要节点提供链路侦听和数据收发两个硬件模块1

4)其他方面的研究

文献[20]研究了动态电源管理的问题,提出了5种节省电源模式,并给出了相应的节点间数据传输策略1文献[21]提出了以节省能量为目标的数据包大小的选择方法1文献[22]提出了一种适合于周期性数据收集应用的数据收集协议Dozer,集成管理MAC层、拓扑控制和路由层,使之协调工作,减少空闲监听和串音,节省能耗,提高数据传输率1

小结:虽然MAC协议方面取得一些进展,仍然有很多问题没有解决,如移动WSN的MAC协议、WSN自组织所需能量下界、能量有效的错误控制编码模式、能量有效的节点操作模式等问题1113 网络层路由协议的研究进展

网络层路由协议的研究可分为5类:基于聚簇的路由协议、基于地理位置的路由协议、能量感知路由协议、以数据为中心的路由协议、容错路由协议1

1)基于聚簇的路由协议

这类协议首先根据某种规则把WSN节点集划分为多个子集1每个子集成为一个簇,具有一个簇头1每个簇的簇头节点负责全局路由,其他节点通过簇头接收或发送数据1

L EACH协议是第1个基于聚簇的协议[23]1 L EACH协议随机循环地为每个簇选择簇头节点1每个簇头收集本簇中所有节点的数据,聚集后传送到Sink1

文献[24]针对L EACH协议的缺点提出了PE2 G ASIS协议1在该协议中,所有传感器节点被视为一个簇,所有传感器节点把数据传送到簇头,簇头执行聚集操作并把结果传输到Sink1为了保证负载平衡, PEG ASIS协议轮转地选择簇头1文献[25]改进了PE2 G ASIS协议,减少了簇头收集数据的时间延迟1

TEEN协议[26]通过抑制不必要的通信来实现节省能量1TEEN通过各簇头向整个网络下发两个阈值:硬阈值和软阈值1在网络开始工作时,每个节点只在观测值超过硬阈值时才向簇头传输观测值,并将观测值记录在名为S V的变量中1以后,每个节点只在观测值与S V中的值之差超过软阈值时才向簇头传送观测值,并用该值替换S V中的值1

2)基于地理位置的路由协议[27]

这类协议假定每个节点都知道自己的地理位置以及目标节点的地理位置1

文献[28]提出了基于地理位置的距离贪心路由协议:当节点X向目标位置D转发数据时,首先从自己的所有一跳邻居中选择距离目标位置最近的节点Y,然后向Y转发数据1当满足条件的Y不存在时会出现问题1GPSR协议[29]采用“右手规则”方法解决了这个问题1

文献[30]提出了基于地理位置的角度贪心路由协议1当节点X向目标位置D转发数据时,它首先从自己的所有一跳邻居中选择一个节点Y,使得X,Y和D构成的夹角∠dx y最小,而且∠dx y<π,然后向Y转发数据1

GEM路由协议[31]用虚拟极坐标系表示WSN 的拓扑结构,构造一个以Sink为根的有环树1每个节点由其到树根的跳步数和与根的角度来表示1数据路由通过这个有环树进行1

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李建中等:无线传感器网络的研究进展

文献[32]提出了支持地理路由协议的虚拟坐标系建立方法,不需要任何地理位置信息,采用基于跳步数的方法建立坐标系,需要较小的通信代价和内存容量1

文献[33]利用medial axis对网络的拓扑结构进行抽象,提出了一种抽象地理路由协议MAP,不需要节点的地理位置且可以根据节点的局部信息进行路由,并实现负载平衡1

文献[34]提出了地理路由方法LCR1LCR仅当网络中的某条边影响正常的基于地理位置路由时,才被动地移除造成非平面化网络的边,有效地减少预计算带来的能量开销1

3)以数据为中心的路由协议

定向扩散路由协议是一种典型的以数据为中心的路由协议[35]1与基于地址的路由协议不同,节点不再有全局惟一地址,而代之以此节点观测数据的属性1Sink采用洪泛方式传播用户兴趣消息到整个或部分监测区域内的所有节点1用户兴趣消息表达用户感兴趣的监测数据,例如温度等1在兴趣消息的传播过程中,协议逐跳地在每个传感器节点上建立反向的从数据源到Sink的传输路径1传感器节点把采集到的数据沿着已确定的路径向Sink传送1该协议在路由建立时需要洪泛传播,能量和时间开销较大1

Rumor2routing协议[36]采用如下方法克服了定向扩散协议开销大这一问题:当监测区域中的节点感知到事件后,沿随机路径向外扩散传播携带该事件的代理消息,同时Sink发送的查询消息也沿随机路径在网络中传播1当代理消息和查询消息的传输路径交叉在一起时,就形成一条Sink到事件区域的完整路径1文献[37]应用Rumor2routing协议的方法处理需要满足多个条件的查询1文献[38]扩展了Rumor2routing协议,给出了一般化的Rumor2routing 协议1

TTDD是支持移动Sink的以数据为中心的协议[39]1在TTDD中,发现事件的传感器在网络中建立一个网格状的拓扑结构,把事件信息向网格发送1移动Sink发出的与该事件相关的查询只需在局部范围内广播,当查询到达网格中的某个节点时查询就得到了满足,同时形成了一条Sink到事件区域的完整路径1文献[40]给出了一个类似的协议1文献[41]提出了支持查询的近似路由算法1模拟实验表明这些算法的性能接近最优1

4)能量感知路由协议[27]

文献[42]提出了一种能量感知路由协议1在该协议中,源节点和目的节点之间建立多条通信路径,每条路径都具有一个与节点剩余能量相关的选择概率1当源节点需要向目的节点传输数据时,协议根据路径的选择概率选择一条路径进行数据传输1 GEAR协议[43]根据地理位置信息,建立Sink 到监测区域的优化路径,支持Sink向监测区所有节点发送查询命令,避免了洪泛传播方式,减少了路由建立的开销1GEAR把节点到监测区域的距离和节点剩余能量定义为估计路由代价,并利用捎带机制获取实际路由代价,进行数据传输的路径优化,形成能量高效的传输路径1

文献[44]给出的协议通过尽量多地选择节点使之处于睡眠状态来节省能量1在这种协议中,节点一旦进入活动状态就不能回到睡眠状态1文献[45]提出的方法则允许节点根据需要从活动状态回到睡眠状态1文献[46]提出的协议在保证网络连通条件下,令尽量多节点处于睡眠状态1

5)其他路由协议

文献[47]提出了利用多条路径来实现协议可靠性的思想1该协议首先利用局部信息建立多通信路径1在传输数据时,同一个数据包沿多条路径同时传输到目的节点1文献[48]给出了根据用户指定的可靠性要求计算冗余路径条数的方法1文献[49]提出了通过重复传输数据包来保证传输可靠性的方法1文献[50]提出一种基于编码的机会路由协议MORE,不需要严格的同步策略,并且提高了网络吞吐量1由于该协议严重依赖节点间的失效概率,不适于动态性高的WSN1

小结:在路由协议方面目前仍然有很多关键问题未解决,如节能与通信服务质量的平衡、支持拓扑结构频繁改变的路由协议、面向应用的路由协议、安全路由协议等问题1

114 传输层协议

当WSN与Internet或其他网络相连接时,传输层协议尤其重要[51252]1WSN的能量受限性、节点命名机制、以数据为中心等特征,使其传输控制很困难1WSN的传输层需要特殊的技术和方法1小结:令人惊奇的是,目前关于WSN传输层方面的研究非常少1

2 WSN基础设施的研究进展

除了通信协议,WSN及其应用系统需要很多其他技术的支持,如拓扑控制、时间同步、节点定位、能量管理、网络安全、QoS管理等1人们在这些方面已经开展了很多研究工作,本节对主要研究成果进行简略介绍1

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211 拓扑控制的研究进展

WSN拓扑控制的问题是在满足网络覆盖度和连通度的前提下,通过功率控制或层次拓扑控制,最小化网络的能量消耗1

功率控制问题定义如下:在满足给定网络覆盖度和连通度的前提下,对WSN节点发射功率进行控制,最小化网络节点的能量消耗1当传感器节点部署在二维或三维空间时,功率控制问题是一个N P难问题[53254]1目前在功率控制方面,已经提出了

统一功率分配算法COMPOW[55];基于节点度数的算法L IN TΠL IL T[56]和LMNΠLMA[7];基于邻近图的近似算法CB TC[57],LMST[1],RN G,DRN G和DL SS[2]1

层次拓扑控制是根据一定机制选择某些节点作为骨干节点,打开其通信模块,关闭非骨干节点的通信模块,构建一个满足覆盖度的连通网络1这样既保证了原有覆盖范围内的数据通信,也在很大程度上节省了节点能量1在层次拓扑控制方面,目前已经提出了成簇算法TopDisc[3]、虚拟地理网格分簇算法G AF[4]以及自组织成簇算法L EACH[5]和HEED[3]1

小结:WSN拓扑控制的研究仍需深入1我们需要以实际应用为背景,研究多种机制,强调网络拓扑控制的自适应和鲁棒性,在保证网络连通性和覆盖度的前提下提高网络通信效率,最大限度地节省能量,延长网络的生存期1

212 时间同步

在WSN中,每个节点都有自己的时钟1由于不同节点的晶体振荡器频率存在误差以及环境干扰,即使在某个时刻所有节点都达到了时间同步,它们的时间也会逐渐出现偏差1WSN的协同工作特点需要各传感器节点的时间同步1所以,时间同步机制是WSN的关键机制1由于传统分布式协同系统中的时间同步机制不适用于WSN,人们在WSN时间同步方面开展了一些工作并取得了一些结果1文献[58]提出了无线网络时钟同步机制RBS:网络节点通过网络物理层定期向相邻节点广播时间信号;接受方把信息的到达时间作为参照点来比较它们的时钟,实现时钟同步1

文献[59]提出了WSN时间同步机制post2fac2 to,采用如下方法解决RBS能耗大的问题:通常情况下不进行时间同步,仅当检测到事件发生时才采用RBS机制进行时间同步1

文献[60]提出了实现全网络时间同步的机制TPSN1TPSN需要一个获取外界时间的节点,该节点可以装配如GPS接收机那样的复杂硬件,作为整个网络的时钟源,称为根节点1TPSN首先把所有网络节点分成层次级别,然后逐级进行时间同步,每个节点与上一级的一个节点进行同步,最终所有节点与根节点同步1

文献[61]提出了轻量级时间同步算法mini2 sync和tiny2sync1文献[62]提出了一种实现全网络时间同步的机制DM TS,计算开销小,需要传输的消息条数少,能够与外部标准时间同步,但同步精度较低1文献[63]在TPSN的基础上提出了L TS同步机制,只需要与其父节点同步,同步次数是节点与根节点距离的线性函数,降低了交换信息量1文献[64]提出了一种适用于高密度网络的时间同步机制,比RBS需要的数据交换量少1文献[65]提出了洪泛时间同步机制,综合考虑了能量感知、可扩展性、鲁棒性、稳定性等方面的要求1

小结:还有很多WSN时间同步关键问题没有解决,如同步精度与能量有效性之间的平衡、局部同步和全网同步之间关系、抗外来侵扰的同步机制、同步机制的性能估计、安全时间同步机制等问题1

213 传感器节点定位的研究进展

在WSN系统中,位置信息对于WSN应用至关重要,没有位置信息的数据几乎没有意义1因此,传感器节点定位是WSN的关键技术之一1目前人们提出了两类传感器节点定位方法:基于测量距离的定位方法、与测量距离无关的定位方法1

基于距离的定位方法首先使用测距技术测量相邻节点间的实际距离或方位,然后使用三角计算、三边计算、多边计算、模式识别、极大似然估计等方法进行定位1传感器节点定位中使用的测距技术主要有如下4种:测量无线信号的到达时间(TOA)[66]、测量无线电信号强度(RSSI)[67]、测量普通声波与无线电到达的时间差(TDOA)[68]、测量无线信号到达角度(AOA)[69]1下面我们讨论这4个有代表性的定位方法1

与测量距离无关的定位方法主要包括APIT算法[70]、质心算法[71]、DV2Hop算法[72]、Amorphous 算法[73274]1APIT算法[70]首先确定多个包含待定位节点的多边形,然后计算这个多边形区域的质心,并将质心作为待定位节点的位置1在质心定位算法[71]中,信标节点周期性地向邻近节点广播信标消息;当待定位节点收到来自不同信标节点的信标消息数量超过阈值k,或收到消息数量小于k而超过等待时间超过阈值t后,就把自身位置定为这些信标节点所组成的多边形的质心1在DV2Hop算法[72]中,待定位节点首先计算与信标节点的最小跳数,然后估算平均每跳的距离,利用最小跳数乘以平均每跳

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李建中等:无线传感器网络的研究进展

距离,得到待定位节点与信标节点之间的估计距离,再利用三边测量法或极大似然估计法计算待定位节点的坐标1在Amorphous算法[73]中,待定位节点先计算它与每个信标节点之间的最小跳数,再计算它到每个信标节点的距离;然后,利用三边测量法或极大似然法计算待定位节点的位置1文献[74]改进了Amorphous算法1这些方法降低了对节点硬件的要求,但定位的误差较大1文献[75]提出了一种适于带有“空洞”的非均匀网络的与测量距离无关的定位算法REP1文献[76]提出了定位算法MSL和MSL3,适于静止和移动节点组合的WSN,所需的seed节点密度低,定位时间短,精度高,但需要更多的通信和计算开销1

最近,人们开始注意节点定位的安全问题1文献[77]提出了安全定位方法,使用隐藏和移动基站的方法来保障定位安全1

小结:WSN节点定位问题的研究还很不完善,基于测量距离的定位方法需要附加的硬件设备,与测量距离无关的定位方法精度低1目前还有很多关键问题需要解决,如定位精度评估、信标节点自身位置误差对定位精度的影响、测量距离的误差对定位精度的影响、网络拓扑结构对定位的影响等问题1 214 网络安全的研究进展

目前,WSN安全研究主要集中在密钥管理、身份认证和数据加密方法、攻击检测与抵御、安全路由协议和隐私问题1

1)密钥管理、身份认证和数据加密

由于资源消耗较大,公钥密码系统无法应用于WSN1目前WSN使用的主要是基于密钥预分配的对称加密技术[78279]和利用基站管理密钥的非对称加密技术[51]1预分配密钥方法的缺点是无法有效地

支持节点的加入;而且,当部分节点被敌方捕获后预分配的密钥也将失效1文献[80]提出了一种结合全局密钥和随机密钥共享技术的密钥管理方法1 TinySec[52]发现RC5和Skipjack适合于在嵌入式控制芯片上利用软件实现1文献[51,81]提出了μTESLA和Multi2LevelμTESLA的身份认证方法1研究表明,在WSN中使用软件实现加密是比较可行的选择1例如,TinySec利用软件实现加密仅增加了5%~10%的计算负载1文献[82]对TinySec 做了进一步改进1文献[83]提出了一种多元变量密钥预分配方案,不需要额外的存储开销,实现了节点到节点的认证和密钥合成,并且保证部分节点被捕获后网络仍具有保密性1文献[84]提出了一种适合基于组的传感器节点部署的密钥预分配机制,允许任何一对相邻节点建立惟一对称密钥,不需要考虑节点的密度或者分布1文献[85]使用传感器节点上的多信道,提出了用于对称密钥发布的协议,信道多样化和节点位置空间多样化,允许节点从它的邻近节点广播的明文密钥来建立安全链路密钥1

2)攻击检测与抵御

在许多WSN的应用中,传感器节点常常布置在人们易于接近的环境中1因此,WSN也容易受到各种恶意的攻击,例如干扰服务、节点捕获等1文献[86]对干扰服务攻击进行了研究,识别出几种攻击的简单形式:敌方通过向整个WSN广播高能信号来干扰整个网络的运行;在更复杂的攻击中,敌方可通过违反802111的MAC层协议来抑制网络中的数据传输1文献[87]提出了一种对抗阻塞攻击的方法,该方法自动发现拥塞的区域并通过路由绕开拥塞区域1文献[88]采用被干扰区内节点切换通信频率的方式抵御干扰,并解决了干扰区节点和干扰区外节点通信频率协调问题1文献[89]分别从攻击者和防御者的角度考虑以多大的概率实施干扰攻击和检测才能取得最优的效果1

当传感器被敌方获取、解密甚至篡改程序后将对WSN的运行和数据的正确性带来很大的威胁1文献[90]提出了一种通过向独立多路径发送验证数据来发现异常节点的方法1文献[91294]提出了如何对抗被捕获节点的恶劣影响和进攻1

文献[95]研究了在时间同步过程中如何对抗攻击的问题,提出了安全并具有弹性的时间同步协议,可以对抗外部攻击和被俘获节点的影响1

文献[96297]研究了在节点定位过程中如何检测和抵御攻击问题,提出了对于位置和距离欺骗攻击的抵抗技术,给出了WSN的安全定位机制1文献[98]针对于网内数据融合过程中恶意节点篡改计算结果的攻击,利用Merkle hash tree技术完成对计算结果的正确性检验1

文献[99]提出了一种恶意节点检测方案:每个节点在多属性上监视其邻居节点的网络行为,通过异常数据值检测技术和投票方式来发现恶意节点1文献[100]提出了追踪恶意数据包来源节点的方法,采用转发节点以一定概率进行嵌套签名的策略实现对恶意数据包的准确追踪1

3)安全路由(secure routing)

目前在WSN中的路由协议有很多安全弱点,容易受到攻击1敌方可以向WSN中注入恶意的路由信息使网络瘫痪1Karlof等人对目前路由协议的攻击和相应对策进行了研究[101]1文献[102]提出了采用认证抵御恶意注入的方法1文献[103]提出了广播加密方案RB E1文献[104]提出了一种广播基

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站随机检测节点是否能接收到其广播信息的方法1

4)隐私

WSN的隐私包括位置隐私、时间隐私和数据隐私1文献[105]研究了位置隐私保护问题,利用随机路由和随机伪造数据包插入技术来抵御敌方的数据包追踪,保护位置隐私1文献[106]针对源位置隐私保护问题提出了一种幻影路由技术来加强隐私保护1文献[107]考虑了事件报告数据包到达基站时间会暴露事件发生时间的隐私问题,提出了每跳转发时引入随机延迟的抵御方案1文献[108]研究数据隐私问题,提出了秘密的地理位置散列存储方法,实现数据隐私保护1

小结:WSN安全问题的研究工作相对较少,亟待解决的挑战性问题还很多,如使用有限内存空间管理大量预分配密钥、支持新节点加入的密钥预分配技术、低能耗加密方法、入侵模型和入侵抵御方法、安全路由方法、安全网内数据处理技术等问题1 215 Q oS管理的研究进展

WSN的服务质量(QoS)是其可用性的关键1所以QoS管理的理论和技术是一个重要的研究领域1文献[109]分析了各类WSN应用的新QoS需求,并提出了WSNQoS管理的挑战和研究问题1文献[110]提出了一种基于中间件的QoS机制,支持多Sink的多种QoS需求,利用节点的冗余保障网络操作的容错性,并能够以较低的开销为应用提供实时性服务1

文献[111]研究了路由协议的QoS问题,提出一个包发送协议,称为多路径多速度路由协议,保证路由的实时性和可靠性1该协议通过设置多包发送速度,提供多级别的实时保证1通过选择多路径,提供各种各样的可靠性保证1

文献[112]介绍WSN信息服务平台ANSWER,为移动用户提供可靠信息服务,同时满足用户的QoS需求1ANSWER在大量传感器节点组成的静态网络中额外放置一些功能强大的可移动节点,称为聚集Π转发节点AFN,用于数据转发和数据聚集1 ANSWER利用AFN节点的移动性,缩短到事件监测节点的数据传输距离,既可以节省能量,又能保证数据的可靠性,满足用户QoS要求1

文献[113]把网络连通可靠性和感知覆盖度结合起来作为WSN的QoS度量,提出评估这种面向覆盖的QoS可靠性的方法1

小结:WSN的QoS管理问题很多,研究成果较少,需要系统深入的研究13 WSN中间件技术

我们认为,WSN中间件是位于操作系统和应用软件之间的软件系统1这样,WSN数据管理系统也是一种中间件1由于WSN数据管理系统是一个相对独立而且比较大的软件,我们将在下一节介绍其研究进展,这里仅涉及与数据管理无关的中间件技术1

WSN中间件的研究目前主要集中在两个方面:一是问题的识别和探索;二是部分算法和中间件组件的研究1

文献[1142120]进行了问题识别与探索方面的研究1文献[114]对WSN中间件进行了一般性讨论,提出了WSN中间件一些必要的机制1文献[115]提出了可用于WSN中间件的以位置为中心的计算方法1文献[116]提出了可用于WSN中间件的基于执行迁移的分布式计算模型1文献[117]提出了在多应用同时运行时WSN的节点级能量管理方法1文献[118]提出了一种自适应WSN中间件框架,解决在信息收集阶段资源与信息质量之间的平衡问题1文献[119]提出了基于聚簇的WSN的中间件框架,提出了相应的研究问题1文献[120]提出了基于聚簇WSN中间件系统中的资源管理技术1除了上述探索性研究以外,目前也出现了WSN 中间件部分组件的研究1NEST是一个实时网络协同和控制中间件组件[121]1NEST把操作系统与应用程序员之间的界面抽象为一个高级界面Microcell1Mi2 crocell能够完成服务的自复制、迁移、分组等操作1中间件组件MiLAN[122]实现了以满足应用系统性能要求为目标的网络资源动态管理机制1Mate是一个建立在TinyOS之上的中间件组件[123]1Mate提

供了单个传感器节点上的高级程序界面,以通信为中心,支持WSN经常性的重编程工作1

文献[124]介绍了一个中间件系统Agilla1Agilla 系统提高了网络的灵活性,同时还简化了应用的开发,并实现了多个应用共享同一个WSN1

文献[125]提出了中间件系统框架TinyCubus,包含一个数据管理框架、一个交叉层框架和一个配置引擎1数据管理框架允许动态选择和调整系统及数据管理部件1交叉层框架支持数据共享和各部件之间的交互,目的是提供交叉层优化1配置引擎通过考虑节点的拓扑和功能来可靠地高效地分布代码1文献[126]研究了如何在WSN节点间分配应用任务并确定优化任务调度策略,保证实时性和能源高效性,提出任务分配、路由路径分配、动态电压

7

李建中等:无线传感器网络的研究进展

调制的遗传算法,并提出了基于优先级的任务调度的算法,充分考虑了应用的实时性和能源高效性1小结:WSN中间件的研究处于问题识别和探索阶段,研究工作很少,仅探讨了少数问题的算法和部分中间件组件,大量关键问题还没有被提出,系统的理论、技术和方法更无从谈起,需要深入系统的研究1

4 WSN数据管理关键技术

WSN以数据为中心的特点使得WSN与数据库系统类似:WSN可视为一个数据空间或数据库,面向的是以数据为中心的查询1于是,数据库研究者开始采用数据库系统的研究方法来研究WSN,目前主要集中在感知数据的存储与索引技术、WSN数据查询处理技术1

1)存储与索引技术

在WSN内存储感知数据的方法和感知数据索引技术对WSN数据查询处理的性能具有重要影响1人们提出了一些新技术和方法1

文献[1272128]提出了一种称为基于地理散列表的数据存储方法1当一个感知数据X产生时,该方法首先使用地理散列函数,把X的关键字随机地映射到一个地理位置(x,y),然后使用地理路由协议GPSR[29]把X存储在距离(x,y)最近的传感器节点上;当查询数据X时,首先使用同样的地理散列函数确定地理位置(x,y),然后使用地理路由协议GPSR获得X1

文献[127,129]提出了支持层次式查询的层次索引DIM ENSIONS1DIM ENSIONS利用数据的小波系数,采用以数据为中心的概念,使用感知数据的键属性,构建层次索引结构,支持大规模感知数据集上层次式联机分析查询的处理1

文献[127]提出了一种支持区域查询的一维索引结构DIFS1类似于DIM ENSIONS,DIFS使用感知数据的一个键属性,采用地理散列函数和空间分解技术构造多根层次结构树1这种索引具有两个特点1首先,层次结构树具有多个根,解决了DIM EN2 SIONS的根瓶颈问题;其次,它沿层次结构树向上传播聚集数据,可以实现在层次树的高层剪断不必要的树遍历1

文献[127,130]提出了支持多维区域查询的索引结构DIM1DIM利用k-d树将多维空间保局域性地映射到二维地理空间1WSN中的每个节点都为自己分配一个子空间,称为这个节点的域1每个域的感知数据都存储在该域所属的节点上1

文献[131]针对WSN的多层次特点,提出了存储体系结构TSAR,存储传感器的历史数据1

文献[132]提出了一种压缩算法来减少需要传回Sink节点的数据的传输量,节省了能量消耗1文献[133]应用传感器节点的新一代NAND闪存,提出了一个对象存储系统Capsule,使得WSN可以作为存储资源1Capsule用一个硬件抽象层来隐藏了闪存的不同运用,支持流、文件、数组、队列、列表等对象的存储1

文献[134]提出了一种新的数据存储方法,利用gossip技术快速地将数据发布到整个网络,形成多粒度的网内存储结构1

文献[135]提出了一种基于环的网内数据存储方法,解决了其他存储方法的热点问题和热区域问题1

2)WSN数据查询处理技术

WSN数据的查询处理技术的研究主要集中在连续查询和近似查询的处理方面1

①连续查询处理技术

TinyDB具有一套完整的数据查询处理技术[136]1TinyDB查询优化的目标是最小化WSN的总能量消耗1TinyDB采用了基于代价的查询优化方法来产生能量消耗最低的查询执行计划1TinyDB 的查询优化技术主要是为各节点选择执行连接、选择和采样操作的次序,形成一个节省能量的查询执行计划1

文献[137]介绍了Cougar系统的查询处理方法,提出了网内查询处理的思想,给出了相应的查询处理器的结构,并讨论了查询语言、多查询优化、catalog管理等问题,但是没有给出具体解决方法1文献[138]提出了一种查询处理算法,解决对极值(最大或最小值)的观测1算法利用一系列层次化的局部约束(或称为阈值)来调整网络拓扑结构以最小化网络通信量1

文献[139]提出了一种应用非参数模型联机监测WSN中离群点数据的算法1

文献[140]提出了一系列算法,处理WSN中静态数据表连接查询,并评估了3种基于分布式连接技术的算法1这些算法不受丢包和节点失效的影响1文献[141]提出了一种新的事件查询,并给出了该查询的优化处理算法1

文献[142]研究了在WSN规模大活动节点稀疏的情况下如何有效地处理聚集的问题1提出了传感器节点自发建立优化传输路径的方法,节省了聚集过程所用的能量1

文献[143]提出了WSN中事件的模型,提出了事件的存储方法和索引技术,给出了有效的事件位

8计算机研究与发展 2008,45(1)

置查询的处理算法1

文献[1442145]提出了WSN中的时空查询处理方法,并考虑了节点采样控制和数据压缩机制1文献[1462149]研究了传感器节点上无限数据流的查询处理和挖掘问题,提出了一系列查询处理算法和挖掘算法1

②近似查询处理技术

文献[150]证明了基于概要的近似技术可以应用到WSN中[9]1

文献[151]提出了一种信息驱动的传感器查询处理方法IDSQ,使用概率模型估计目标跟踪应用中目标的位置1IDSQ按照最小化目标位置不确定性原理为每个传感器节点分派任务1

文献[152]提出了一种模型驱动的查询处理方法:首先基于已经存储和正在产生的感知数据,建立一个感知数据的数学模型,然后基于这个模型来回答用户查询,减少了数据传输开销1

文献[153]提出了一种查询处理方法,利用属性之间的相关性,用访问低代价属性来代替访问高代价属性,这里的代价是指存取一个属性数据时的能量消耗、计算开销和存储空间开销1

文献[154]针对“select3”查询提出了一种近似技术,利用动态概率模型最小化节点和基站之间的通信1该技术的关键是智能地发现节点之间的空间相关性而不引入过多的通信开销1

文献[155]研究了近似TOP2K查询处理问题,提出了一种基于抽样的方法1该方法首先对历史观测数据进行抽样,然后基于这些抽样数据,把近似TOP2K查询问题形式化为线性规划问题,并求解之1文献[156]考虑到WSN中的事件可以抽象成感知数据的时空模式,进而可以通过等高线图匹配的方法来对这种模式进行有效匹配,提出了一种基于网络数据等高线图匹配进行事件检测的机制,并设计了SQL语言的若干简单扩展1

文献[157]将数据抑制策略和应用层冗余的相关知识应用到贝叶斯推理中,提出了解决基于空间数据相关的近似查询处理中数据抑制和丢失产生的歧义问题的算法1

3)WSN数据管理系统

在WSN数据管理系统方面,加利福尼亚大学伯克力分校研究开发了TinyDB系统[1582159],康奈尔大学研究开发了Cougar系统[137,160]1这些系统都是基于关系模型的数据管理系统,把整个网络定位为一个关系表1这些系统与传感器节点的物理地址密切相关,与WSN以数据中心的特征背道而驰,也不适用于拓扑结构变化频繁的WSN1

小结:WSN数据管理技术的研究尚待深入,数据模型的研究成果无法表达感知数据的语意,不适合感知数据的特点;数据操作算法的研究仅考虑了聚集操作,大量的数据操作算法无人问津;WSN应用中最经常使用的实时查询的优化与处理没有被考虑;支持数据管理的通信协议至今很少见,等等1总之,大量问题亟待解决1

5 WSN节点及其嵌入式软件系统

传感器节点的研究主要包括硬件设计和嵌入式软件系统两个方面1

在传感器节点硬件方面,人们开展了如下研究[56,58]:新传感器概念、理论和技术;新型感知材料和装置的研究,如化学感知材料和装置、生物感知材料和装置等;以降低能耗为核心,把传感器、计算部件、存储部件、通信部件集成为微型传感器1目前国内外研制出很多种传感器节点1它们在实现原理上相似,只是分别采用了不同的微处理器等器件1典型传感器节点包括Smart dust,Mica系列;Telos以及Crossbow公司的产品等[58,1612162]1我国的中国科

学院计算技术研究所、哈尔滨工业大学、中国科学院软件研究所、黑龙江大学等单位也都研制了具有我国自主知识产权的具有感知、计算和通信能力的微型传感器节点,并用这些传感器构造了各种WSN1目前在嵌入式软件系统方面的研究成果主要是嵌入式操作系统1加利福尼亚大学伯克力分校研究开发了一个传感器节点操作系统TinyOS[58,163]1 TinyOS有3个主要的特点:基于组件的架构、基于事件和任务的并发模式、独立的状态操作1加利福尼亚大学洛杉矶分校研究了传感器节点嵌入式操作系统SOS,具有支持WSN任务重构能力等特点1小结:传感器节点嵌入式软件系统的研究开发工作远落后于其他方面的研究,还有大量的工作需要完成,任重道远1

6 结 论

目前WSN研究工作主要集中在网络技术和通信协议方面,在WSN数据管理、中间件、传感器节点的嵌入式软件系统、WSN软件开发环境与工具等方面的研究工作还不多,研究成果很少1目前的研究只是从不同角度、针对不同问题来探讨WSN,欠缺统一、系统和完整的认识,与实际应用还有较大距离,大量的问题尚未解决,大量的新问题尚待发现,大量的新应用尚待开发1

9

李建中等:无线传感器网络的研究进展

参 考 文 献

[1]P Favre,et al1A2V,600lA,1GHz BiCMOS super regen2

erative receiver for ISM applications[J]1IEEE Journal of Sol2

id State Circuits,1998,33(12):2186-2196

[2]T Melly,A Porret,C C Enz,et al1A112V,430MHz,

4dBm power amplifier and a250lW frontend using a standard

digital CMOS process[C]1IEEE Int’l Symp on Low Power

Electronics and Design Conference,San Diego,1999

[3]E Shih,S Cho,N Ickes,et al1Physical layer driven protocol

and algorithm design for energy2efficient wireless sensor net2

works[C]1ACM Annual Int’l Conf on Mobile Computing and

Networking(MOBICOM),Rome,Italy,2001

[4]A Woo,D Culler1A transmission control scheme for media ac2

cess in sensor networks[C]1ACM Annual Int’l Conf on Mo2

bile Computing and Networking(MOBICOM),Rome,Italy,

2001

[5]E Shih,B H Calhoun,S Cho,et al1Energy2efficient link lay2

er for wireless microsensor networks[C]1IEEE Computer So2

ciety Workshop on VLSI2001,Orlando,USA,2001

[6]C Chien,I Elgorriaga,C McConaghy1Low2power direct se2

quence spread2spectrum modem architecture for distributed

wireless sensor networks[C]1Int’l Symp on Low Power Elec2

tronics and Design(ISL PED),California,USA,2001

[7]I F Akyildiz,W Su,Y Sankarasubramaniam,et al1Wireless

sensor networks:A survey[J]1Computer Networks,2002,

38(4):393-422

[8]B Warneke,B Liebowitz,K S J Pister1Smart dust:Commu2

nicating with a cubic2millimeter computer[J]1IEEE Comput2

er,2001,34(1):2-9

[9]W Y e,J Heidemann,D Estrin1An energy2efficient MAC pro2

tocol for wireless sensor networks[C]1Int’l Annual Joint

Conf IEEE Computer and Communication Societies(INFOC2

COM2002),New Y ork,USA,2002

[10]T Van Dam,K Langendoen1An adaptive energy2efficient

MAC protocol for wireless sensor networks[C]1The1st Int’l

Conf on Embedded Networked Sensor Systems,California,

USA,2003

[11]K Jamieson,H Balakrishnan,Y C Tay1Sift:A MAC protocol

for event2driven wireless sensor networks[R]1MIT,Tech

Rep:MIT2LCS2TR2894,2003

[12]K A Arisha,M A Y oussef,M F Y ounis1Energy2aware TD2

MA2based MAC for sensor networks[C]1IEEE Workshop on

Integrated Management of Power Aware Communications,

Computing and Networking(IMPACCT),New Y ork,USA,

2002

[13]L Bao,J J G arcia2Luna2Aceves1A new approach to channel ac2

cess scheduling for ad hoc networks[C]1The7th Annual Int’l

Conf on Mobile Computing and Networking(MOBICOM

2001),Rome,Italy,2001

[14]T W Carley,M A Ba,R Barua,et al1Contention2free period2

ic message scheduler medium access control in wireless sensorΠ

actuator networks[C]1The24th IEEE Int’l Real2Time Sys2

tems Symp(RTSS2003),Cancun,USA,2003[15]V Rajendran,K Obraczka,J J G arcia2Luna2Aceves1Energy2

efficient,Collision2free medium access control for wireless sen2

sor networks[C]1The1st Int’l Conf on Embedded Net2

worked Sensor Systems(SENSYS2003),Los Angeles,USA,

2003

[16]G Lu,B Krishnamachari,C Raghavendra1An adaptive ener2

gy2efficient and low2latency MAC for data gathering in wireless

sensor networks[C]1The18th Int’l Parallel and Distributed

Processing Symp(IPDPS’04),Santa Fe,New Mexico,2004 [17]J ulius Degesys,Ian Rose,Ankit B Patel,et al1DESYNC:

Self2organizing desynchronization and TDMA on wireless sen2

sor networks[C]1Int’l Conf on Information Processing in

Sensor Networks(IPSN),Massachusetts,USA,2007

[18]K Sohrabi,J G ao,V Ailawadhi,et al1Protocols for self2orga2

nization of a wireless sensor network[J]1IEEE Personal Com2

munications,2000,7(5):16-27

[19]C Guo,L Zhong,J M Rabaey1Low2power distributed MAC

for ad hoc sensor radio networks[C]1Internet Performance

Symp(G LOBECOM2001),San Antonio,USA,2001 [20]A Sinha,A Chandrakasan1Dynamic power management in

wireless sensor networks[J]1IEEE Design and Test of Com2

puters,2001,18(2):62-74

[21]Y Sankarasubramaniam,I F Akyildiz,S W McLaughlin1En2

ergy efficiency based packet size optimization in wireless sensor

networks[C]1The1st IEEE Int’l Workshop on Sensor Net2

work Protocols and Applications(SNPA),Anchorage,A K,

2003

[22]Nicolas Burri,Pascal von Rickenbach,Roger Wattenhofer1

Dozer:ultra2low power data gathering in sensor networks[C]1

International Conf on Information Processing in Sensor Net2

works(IPSN),Massachusetts,USA,2007

[23]W R Heinzelman,A Chandrakasan,H Balakrishnan1Energy2

efficient communication protocol for wireless microsensor net2

works[C]1The Hawaii Int’l Conf on System Sciences,

Hawaii,USA,2000

[24]S Lindsey,C S Raghavendra1PEG ASIS:Power2efficient

gAthering in sensor information systems[C]1IEEE Aerospace

Conference,Singapore,2002

[25]S Lindsey,C Raghavendra,K Sivalingam1Data gathering in

sensor networks using the energy delay metric[C]1The15th

Parallel and Distributed Processing Symposium,San Francisco,

2001

[26]Manjeshwar,D P Agrawal1TEEN:A routing protocol for en2

hanced efficiency in wireless sensor networks[C]1The15th

Parallel and Distributed Processing Symposium,San Francisco,

USA,2001

[27]Sun Limin,Li Jianzhong,Chen Yu1Wireless Sensor Net2

works[M]1Beijing:Tsinghua University Press,2005(in

Chinese)

(孙利民,李建中,陈渝,等1无线传感器网络[M]1北京:

清华大学出版社,2005)

[28]P Bose,P Morin1Online routing in triangulations[C]1The

10th Int’l Symp on Algorithms and Computation(ISAAAC’

99),Chennai,India,1999

01计算机研究与发展 2008,45(1)

[29]B K arp,H T Kung1GPSR:Greedy perimeter stateless routing

for wireless networks[C]1Annual Int’l Conf on Mobile Com2

puting and Networking(MOBICOM2000),Boston,Mas2

sachusetts,2000

[30]Kranakis,H Singh,J Urrutia1Compass routing on geometric

networks[C]1The11th Canadian Conf on Computational G e2

ometry,Vancouver,1999

[31]Newsome,D Song1GEM:Graph EMbedding for routing and

data2centric storage in sensor networks without geographic in2

formation[C]1The1st ACM Conf on Embedded Networked

Sensor Systems(SENSYS2003),Los Angeles,USA,2003 [32]Antonio Caruso,Stefano Chessa,Swades De,et al1GPS free

coordinate assignment and routing in wireless sensor networks

[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFO2

COM2005),New Y ork,USA,2005

[33]Jehoshua Bruck,Jie G ao,Anxiao(Andrew)Jiang1MAP:

Medial axis based geometric routing in sensor networks[C]1

Annual Int’l Conf on Mobile Computing and Networking(MO2

BICOM2005),Cologne,G ermany,2005

[34]Y oung2Jin K im,Ramesh G ovindan,Brad K arp,et al1Lazy

cross2link removal for geographic routing[C]1ACM Conf on

Embedded Networked Sensor Systems(SENSYS’06),Col2

orado,USA,2006

[35]C Intanagonwiwat,R G ovindan,D Estrin1Directed diffusion:

A scalable and robust communication paradigm for sensor net2

works[C]1The6th Annual Int’l Conf on Mobile Computing

and Networks(MOBICOM2000),Boston,Massachusetts,

2000

[36]D Braginsky,D Estrin1Rumor routing algorithm for sensor

networks[C]1The1st Workshop on Sensor Networks and

Applications(WSNA’02),Atlanta,G A,2002

[37]S Madden,M J Franklin,J M Hellerstein,et al1The design

of an acquisitional query processor for sensor networks[C]1

ACM SIGMOD Int’l Conf on Management of Data,San

Diego,California,2003

[38]D Niculescu,B Nath1Trajectory based forwarding and its ap2

plications[C]1Annual Int’l Conf on Mobile Computing and

Networking(MOBICOM2003),San Diego,2003

[39]F Y e,H Luo,J Cheng,et al1A two2tier data dissemination

model for large2scale wireless sensor networks[C]1Annual

Int’l Conf on Mobile Computing and Networking(MOBICOM

2002),Atlanta,2002

[40]X Liu,Q F Huang,Y Zhang1Combs,Needles,Haystacks:

Balancing push and pull for discovery in large2scale sensor net2

works[C]1ACM Conf on Embedded Networked Sensor Sys2

tems(SENSYS’04),Baltimore,Maryland,2004

[41]Chiranjeeb Buragohain,Divyakant Agrawal,Subhash Suri1

Power aware routing for sensor databases[C]1IEEE Int’l

Conf on Computer Communications(INFOCOM2005),New

Y ork,USA,2005

[42]R C Shah,J M Rabaey1Energy aware routing for low energy

Ad Hoc sensor networks[C]1Wireless Communications and

Networking Conf(WCNC2002),Florida,USA,2002 [43]Y Yu,R G ovindan,D Estrin1G eographical and energy aware

routing:A recursive data dissemination protocol for wireless

sensor networks[R]1UCLA Computer Science Department,

Tech Rep:UCLAΠCSD2TR20120023,2001[44]Cerpa,D Estrin1ASCEN T:Adaptive self2configuring sEnsor

networks topologies[C]1The21st Annual Joint Conference of

the IEEE Computer and Communications Societies,New

Y ork,USA,2002

[45]Chen,K Jamieson,H Balakrishnan,et al1Span:An energy2

efficient coordination algorithm for topology maintenance in Ad

Hoc wireless networks[J]1ACM Wireless Networks Journal,

2002,8(5):481-494

[46]Y Xu,J Heidemann,D Estrin1G eography2informed energy

conservation for ad hoc routing[C]1The7th Annual ACMΠ

IEEE Int’l Conf on Mobile Computing and Networking(MO2

BICOM’01),Rome,Italy,2001

[47]G anesan,R G ovindan,S Shenker,et al1Highly2resilient,en2

ergy2efficient multipath routing in wireless sensor networks

[J]1Mobile Computing and Communications Review

(MC2R),2002,1(2):11-25

[48]B Deb,S Bhatnagar,B Nath1ReInForM:Reliable informa2

tion forwarding using multiple paths in sensor networks[C]1

The28th Annual IEEE Conf on Local Computer Networks

(LCN),Bonn,G ermany,2003

[49]B Deb,S Bhatnagar,B Nath1Information assurance in sensor

networks[C]1Int’l Workshop on Sensor Networks an Appli2

cations(WSNA),San Diego,USA,2003

[50]Szymon Chachulski,Michael Jennings,Sachin K atti,et al1

Trading structure for randomness in wireless opportunistic

routing[C]1ACM SIGCOMM2007,Kyoto,Japan,2007 [51]A Perrig,R Szewczyk,V Wen,et al1SPINS:Security pro2

tocols for sensor networks[C]1The7th Annual Int’l Conf on

Mobile Computing and Networks,Rome,Italy,2001

[52]Chris K arlof,Naveen Sastry,David Wagner1TinySec:A link

layer security architecture for wireless sensor networks[C]1

ACM Conf on Embedded Networked Sensor Systems(SEN2

SYS’04),Maryland,USA,2004

[53]Ren Fengyuan,Huang Haining,Lin Chuang1Wireless sensor

networks[J]1Journal of Software,2003,14(7):1282-1290

(in Chinese)

(任丰原,黄海宁,林闯1无线传感器网络[J]1软件学报,

2003,14(7):1282-1290)

[54]Sameer Tilak,B Nael1Abu2Ghazaleh,Wendi Heinzelman1A

taxonomy of wireless micro2sensor network models[J]1Mobile

Computing and Communications Review,2002,1(2):1-8 [55]Lan F Akyildiz,Weilian Su,Y ogesh Sankarasubramaniam,et

al1A survey on sensor networks[J]1IEEE Communications

Magazine,2002,40(8):102-114

[56]Li Jianzhong,Li Jinbao,Shi Shengfei1Concepts,issues and

advance of sensor networks and data management of sensor net2

works[J]1Journal of Software,2003,14(10):1717-1728

(in Chinese)

(李建中,李金宝,石胜飞1WSN与感知数据管理的概念、

问题与研究进展[J]1软件学报,2003,14(10):1717-

1728)

[57]Yu Haibin,Zeng Peng,Wang Zhongfeng,et al1Study of

communication protocol of distributed sensor networks[J]1

Journal of China Institute of Communications,2004,25(10):

102-110(in Chinese)

11

李建中等:无线传感器网络的研究进展

(于海滨,曾鹏,王忠锋,等1分布式WSN通信协议研究

[J]1通信学报,2004,25(10):102-110)

[58]J Elson,L G irod,D Estrin1Fine2grained network time syn2

chronization using reference broadcasts[C]1The Fifth Symp

on Operating Systems Design and Implementation(OSDI),

Boston,USA,2002

[59]Jeremy Elson,Deborah Estrin1Time synchronization for wire2

less sensor networks[C]1The15th Int’l Parallel and Dis2

tributed Processing Symposium(IPDPS201),San Francisco,

USA,2001

[60]J Elson,R MER,K1Wireless sensor networks:A new regime

for time synchronization[C]1The1st Workshop on Hot Top2

ics in Networks(HotNets2I),Princeton,USA,2002

[61]M L Sichitui,C Veerarittiphan1Simple accurate time synchro2

nization for wireless sensor networks[C]1IEEE Wireless

Communication and Networking Conference(WCNC’2003),

New Orleans,USA,2003

[62]S Ping1Delay measurement time synchronization for wireless

sensor networks[OL]1http:ΠΠwww1intel2research1netΠpubli2

cationsΠBerkeleyΠ08112003132721371pdf,2003

[63]E Anceaume,I Puaut1A taxonomy of click synchronization al2

gorithms[R]1IRISA,Tech Rep:NoPI1103,1997

[64]An2swol Hu Sergio D1Servetto1Asymptotically optimal time

synchronization in dense sensor networks[C]1Int’l Workshop

on Sensor Networks an Applications(WSNA),California,

USA,2003

[65]M Maroti,B Kusy,G Simon,et al1Flodding time synchro2

nization in wireless sensor networks[C]1ACM Conf on Em2

bedded Networked Sensor Systems(SENSYS’04),Maryland,

USA,2004

[66]L G irod,D Estrin1Robust range estimation using acoustic and

multimodal sensing[C]1IEEEΠRS J Int’l Conf on Intelligent

Robots and Systems,Hawaii,USA,2001

[67]P Bahl,et al1RADAR:An in2building RF2based user location

and tracking system[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Com2

munications(INFOCOM2000),Tel2Aviv,Israel,2000 [68]A Savvides,C C Han,M B Srivastava1Dynamic fine grained

localization in Ad2Hoc sensor networks[C]1The5th Int’l

Conf on Mobile Computing and Networking(MOBICOM’

01),Rome,Italy,2001

[69]D Nicolescu,B Nath1Ad2hoc Positioning System using AoA

[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFO2

COM2003),San Francisco,USA,2003

[70]T He,C Huang,B M Blum,et al1Range2free localization

schemes for large scale sensor networks[C]1ACM Int’l Symp

on Mobile Ad Hoc Networking and Computing(MOBIHOC

2003),Maryland,USA,2003

[71]Bulusun,J Heidemann,D Estrin1GPS2less low2cost outdoor

localization for very small devices[J]1IEEE Personal Commu2

nications,2000,7(5):28-34

[72]D Niculescu,B Nath1Ad2hoc positioning system[C]1The

7th Annual Int’l Conf on Mobile Computing and Networks

(MOBICOM’01),Rome,Italy,2001[73]R Nagpal1Organizing a global coordinate system from local in2

formation on an amorphous computer[R]1MIT A I Laborato2

ry,Tech Rep:A I Memo1666,1999

[74]R Nagpal,H Shrobe,J Bachrach1Organizing a global coordi2

nate system from local information on an ad hoc sensor network

[C]1The2nd Int’l Workshop on Information Processing in

Sensor Networks(IPSN03),California,USA,2003 [75]Mo Li,Yunhao Liu1Rendered path:Range2free localization in

anisotropic sensor networks with holes[C]1ACM Int’l Symp

on Mobile Ad Hoc Networking and Computing(MOBIHOC

2007),Quebec,Canada,2007

[76]Masoomeh Rudafshani,Suprakash Datta1Localization in wire2

less sensor networks[C]1Int’l Conf on Information Process2

ing in Sensor Networks(IPSN),Massachusetts,USA,2007 [77]Srdjan Capkun,Mario Cagalj,Mani Srivastava1Secure local2

ization with hidden and mobile base stations[C]1IEEE Int’l

Conf on Computer Communications(INFOCOM2006),

Barcelona,Spain,2006

[78]L Eschenauer,V G ligor1A key2management scheme for dis2

tributed sensor networks[C]1The9th ACM Conf on Comput2

er and Communication Security,Washington,USA,2002 [79]H Chan,A Perrig,D Song1Random key predistribution

schemes for sensor networks[C]1IEEE Symp on Research in

Security and Privacy,Los Alamitos,USA,2003

[80]Sencun Zhu,Sanjeev Setia,Sushil Jajodia1L EAP:Efficient

security mechanisms for large2scale distributed sensor networks

[C]1The10th ACM Conf on Computer and Communications

Security,Washington,USA,2003

[81]D Liu,P Ning1Multi2levelμTESLA:A broadcast authentica2

tion system for distributed sensor networks[J]1ACM Trans2

actions on Embedded Computing Systems,2004,3(4):800-

836

[82]Mark Luk,Ghita Mezzour,Adrian Perrig,et al1MiniSec:A

secure sensor network communication architecture[C]1Inter2

national Conf on Information Processing in Sensor Networks

(IPSN),Massachusetts,USA,2007

[83]Farshid Delgosha,Faramarz Fekri1Threshold key2establish2

ment in distributed sensor networks using a multivariate scheme

[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFO2

COM2006),Barcelona,2006

[84]Li Zhou,Jinfeng Ni,Chinya Ravishankar1Supporting secure

communication and data collection in mobile sensor networks

[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFO2

COM2006),Barcelona,2006

[85]Matthew Miller,Nitin Vaidya1Leveraging channel diversity

for key establishment in wireless sensor networks[C]1IEEE

Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM2006),

Barcelona,2006

[86]A Wood,J Stankovic1Denial of service in sensor networks

[J]1IEEE Computer,2002,35(10):54-62

[87]A Wood,J Stankovic,S Son1JAM:A mapping service for

jammed regions in sensor networks[C]1The IEEE Real2Time

Systems Symposium,Cancun,Mexico,2003

21计算机研究与发展 2008,45(1)

[88]Wenyuan Xu,Wade Trappe,Y anyong Zhang1Channel surf2

ing:Defending wireless sensor networks from interference

[C]1Int’l Conf on Information Processing in Sensor Networks

(IPSN),Massachusetts,USA,2007

[89]Mingyan Li,Iordanis K outsopoulos,Radha Poovendran1Opti2

mal jamming attacks and network defense policies in wireless

sensorn networks[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Commu2

nications(INFOCOM2007),Alaska,USA,2007

[90]J Deng,R Han,S Mishra1A performance evaluation of intru2

sion tolerant routing in wireless sensor networks[C]1The2nd

IEEE Int’l Workshop on Information Processing in Sensor

Networks(IPSN),California,USA,2003

[91]Kui Ren,Wenjing Lou1L EDS:Providing location2aware end2

to2end data security in wireless sensor networks[C]1IEEE

Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM2006),

Barcelona,2006

[92]Patrick Traynor,Heesook Choi,Guohong Cao,et al1Estab2

lishing pair2wise keys in heterogeneous ensor networks[C]1

IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM

2006),Barcelona,2006

[93]Zhen Yu,Y ong Guan1A dynamic en2route scheme for filtering

false data injection in wireless sensor[C]1IEEE Int’l Conf on

Computer Communications(INFOCOM2006),Barcelona,

2006

[94]Wensheng Zhang,Guohong Cao1Group rekeying for filtering

false data in sensor networks:A predistribution and local col2

labortaion2based approach[C]1Int’l Conf on Computer Com2

munications(INFOCOM2005),New Y ork,USA,2005 [95]Kun Sun,Peng Ning,Cliff Wang,et al1TinySeRsync:Se2

cure and resilient time synchronization in wilreless sensor net2

works[C]1ACM Conf on Computer and Communications Se2

curity(CCS),Virginia,USA,2006

[96]Srdjan Capkun,Jean2Pierre Hubaux1Secure positioning of

wireless devices with application to sensor networks[C]1

IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM

2005),New Y ork,USA,2005

[97]Y awen Wei,Zhen Yu,Y ong Guan1Location verification algo2

rithms for wireless sensor networks[C]1Int’l Conf on Dis2

tributed Computing Systems(ICDCS),Toronto,Canada,

2007

[98]Y i Y ang,Xinran Wang,Sencun Zhu,et al1SDAP:A secure

hop2by2hop data aggregation protocol for sensor networks[C]1

ACM Int’l Symp on Mobile Ad Hoc Networking and Comput2

ing(MOBIHOC2006),Florence,Italy,2006

[99]Fang Liu,Xiuzhen Cheng,Dechang Chen1Insider attacker

detection in wireless sensor networks[C]1IEEE Int’l Conf on

Computer Communications(INFOCOM2007),Alaska,USA,

2007

[100]Fan Y e,Hao Y ang,Zhen Liu1Catching“Moles”in sensor networks[C]1Int’l Conf on Distributed Computing Systems

(ICDCS),Toronto,Canada,2007

[101]C K arlof,D Wagner1Secure routing in wireless sensor net2 works:Attacks and countermeasures[C]1The1st IEEE Int’l

Workshop on Sensor Network Protocols and Applications,An2

chorage,USA,2003[102]Y2C Hu,A Perrig,D Johnson1Packet leashes:A defense a2 gainst wormhole attacks in wireless ad hoc networks[C]1

IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM

2003),San Francisco,USA,2003

[103]Scott C2H Huang,Du Ding2Zhu1New constructions on broad2 cast encrytion and key pre2distribution schemes[C]1IEEE

Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM2005),

New Y ork,USA,2005

[104]Jonathan M McCune,Elaine Shi,Adrian Perrig,et al1Detec2 tion of denial2of2message attacks on sensor netowrk broadcasts

[C]1IEEE Symp on Security and Privacy(S&P),California,

USA,2006

[105]Y ing Jian,Shigang Chen,Zhan Zhang,et al1Protecting re2 ceiver2location privacy in wireless sensor network[C]1IEEE

Int’l Conf on Computer Communications(INFOCOM2007),

Alaska,USA,2007

[106]Pandurang K amat,Y anyong Zhang,Wade Trappe,et al1En2 hancing source2location privacy in sensor network routing[C]1

The25th IEEE Int’l Conf on Distributed Computing Systems

(ICDCS),Columbus,OH,USA,2005

[107]Pandurang K amat,Wenyuan Xu,Wade Trappe,et al1Tem2 poral privacy in wireless sensor networks[C]1Int’l Conf on

Distributed Computing Systems(ICDCS),Toronto,Canada,

2007

[108]Min Shao,Sencun Zhu,Wensheng Zhang,et al1pDCS:Se2 curity and privacy support for data2centric sensor networks

[C]1IEEE Int’l Conf on Computer Communications(INFO2

COM2007),Alaska,USA,2007

[109]Dazhi Chen,Pramod K Varshney1QoS support in wireless sensor networks:A survey[C]1Int’l Conf on Wireless Net2

works(ICWN),Las Vegas,Nevada,USA,2004

[110]M Sharifi,M A Taleghan,A Taherkordi1A middleware layer mechanism for QoS support in wireless sensor networks[C]1

Int’l Conf on Networking(ICN),Mauritius,2006

[111]Emad Felemban,Chang2Gun Lee,Eylem Ekici,et al1Proba2 bilistic QoS guarantee in reliability and timeliness domains in

wireless sensor networks[C]1IEEE Int’l Conf on Computer

Communications(INFOCOM2005),New Y ork,USA,2005 [112]Mohamed Y ounis,Waleed Y oussef,Y ounis,Stephan Olariu1 Safety2and QoS2aware management of heterogeneous sensor

networks[C]1The8th Int’l Symp on Parallel Architectures,

Algorithms and Networks,Las Vegas,Nevada,USA,2005 [113]Liudong Xing,Akhilesh Shrestha1QoS reliability of hierarchi2 cal clustered wireless sensor networks[C]1The25th IEEE

Int’l Performance,Computing,and Communications Confer2

ence,Phoenix,AZ,USA,2006

[114]K Romer,O K asten,F Mattern1Middleware challenges for wireless sensor networks[J]1ACM SIGMOBIL E Mobile

Communication and Communications Review,2002,6(4):59

-61

[115]P Ramanathan,K2C Wang,K K Saluja,et al1Communica2 tion support for location2centric collaborative signal processing

in sensor networks[C]1DIMACS Workshop on Pervasive

Networks,Piscataway,USA,2001

31

李建中等:无线传感器网络的研究进展

[116]U Kremer,L Iftode1Smart Message Projet[OL]1http:ΠΠdis2 colab1rutgers1eduΠsm,2002

[117]Athanassions Boulis,Mani B Srivastava1Node2level energy management for sensor network in the presence of multiple ap2

plications[J]1Wireless Networks,2004,10(6):737-746 [118]X Yu,K Niyogi,S Mehrotra,et al1Adaptive middleware for distributed sensor networks[OL]1http:ΠΠhttps://www.sodocs.net/doc/4714589488.html,puter.

orgΠcompΠmagsΠdsΠ2003Π05Πo5003.pdf,2003

[119]Y ang Yu,Bhaskar Krishnamachari,Viktor K Prasanna1Is2 sues in designing middleware for sensor networks[J]1IEEE

Network Magazine,2004,18(1):15-21

[120]Y Yu,V K Prasanna1Energy2balanced task allocation for col2 laborative processing in wireless sensor networks[J]1Mobile

Networks and Applications,2005,10(122):115-131 [121]A network virtual machine for real2time coordination services [OL]1http:ΠΠwww1cs1virginia1eduΠnest

[122]A Murphy,W Heinzelman1MiLan:Middleware linking appli2 cations and networks[R]1University of Rochester,Tech

Rep:TR2795,2002

[123]P Levis,D Culler1Maté:A tiny virtual machine for sensor networks[C]1The10th Int’l Conf on Architectural Support

for Programming Languages and Operating Systems,Boston,

Massachusetts,USA,2002

[124]Chien2Liang Fok,G2C Roman,Chenyang Lu.Rapid develop2 ment and flexible deployment of adaptive wireless sensor net2

work applications[C]1International Conf on Distributed Com2

puting Systems(ICDCS),Columbus,OH,USA,2005 [125]Pedro JoséMarrón,Daniel Minder,Andreas Lachenmann,et al1TinyCubus:A flexible and adaptive cross2layer framework

for sensor networks[C]1The Second European Workshop on

Wireless Sensor Networks,Istanbul,Turkey,2005

[126]Zhu Jinghua,G ao Hong1An energy efficient algorithm for task allocation in wireless sensor networks[J]1Journal of Soft2

ware,2007,18(5):1198-1207(in Chinese)

(朱静华,高宏1无线传感器网络中能源有效的任务分配算

法[J]1软件学报,2007,18(5):1198-1207)

[127]C S Raghavendra,Krishna M Sivalingam,Taieb Zhati,et al1 Wireless Sensor Networks[M]1K luwer Academic Publishers,

20041185-252

[128]Sylvia Ratnasamy,Brad K arp1GHT:A geographic hash table for data2centric storage[C]1The1st ACM Int’l Workshop on

Wireless Sensor Networks and Applications(WSNA2002),

Atlanta,USA,2002

[129]Deepak G anesan,Deborah Estrin,John Heidemann1Dimen2 sions:Why do we need a new data handling architecture for

sensor networks[J]1ACM SIGCOMM Computer Communi2

cation Review,2003,33(1):143-148

[130]XinLi Y oung,Jin K im,Ramesh G ovindan,et al1Multi2di2 mensional range queries in sensor networks[C]1ACM Conf on

Embedded Networked Sensor Systems(SENSYS’03),Los

Angeles,CA,USA,2003

[131]Peter Desnoyers,Deepak G anesan,Prashant Shenoy1TSAR:

A two tier sensor storage architecture using interval skip graphs

[C]1ACM Conf on Embedded Networked Sensor Systems

(SENSYS’05),San Diego,USA,2005[132]Christopher M Sadler,Margaret Martonosi1Data compression algorithms for energy2constrained devices in delay tolerant net2

works[C]1ACM Conf on Embedded Networked Sensor Sys2

tems(SENSYS’06),Colorado,USA,2006

[133]G aurav Mathur,Peter Desnoyers,Deepak G anesan,et al1An energy2optimized object storage system for memory2constrained

sensor devices[C]1ACM Conf on Embedded Networked Sen2

sor Systems(SENSYS’06),Colorado,USA,2006

[134]Arnab Bhattacharya,Anand Meka,Ambuj K Singh1MIST: Distributed indexing and querying in sensor networks using sta2

tistical models[C]1Int’l Conf on Very Large Data Bases

(VLDB’07),Vienna,Austria,2007

[135]Li Guilin,G ao Hong1A load balance data storage method based on ring for sensor networks[J]1Journal of Software,

2007,18(5):1173-1185(in Chinese)

(李贵林,高宏1传感器网络中基于环的负载平衡数据存储

方法[J]1软件学报,2007,18(5):1173-1185)

[136]Samuel Madden,Michael J Franklin,Joseph M Hellerstein,et al1The design of an acquisitional query processor for sensor

networks[C]1ACM SIGMOD,San Diego,California,USA,

2003

[137]Y Y ao,J G ehrke1The cougar approach to in2network query processing in sensor networks[J]1SIGMOD Record,2002,

31(3):9-18

[138]A Silberstein,K Munagala,J Y ang,et al1Energy2efficient monitoring of extreme values in sensor networks[C]1ACM

SIGMOD Int’l Conf on Management of Data,Chicago,Illi2

nois,USA,2006

[139]S Subramaniam,T Palpanas,D Papadopoulos,et al1Online outlier detection in sensor data using non2parametric models

[C]1International Conf on Very Large Data Bases(VLDB’

06),Seoul,K orea,2006

[140]D J Abadi,S Madden,W Lindner1REED:Robust,efficient filtering and event detection in sensor networks[C]1Interna2

tional Conf on Very Large Data Bases(VLDB’05),Trond2

heim,Norway,2005

[141]Xiaoyan Y ang,Hock Beng Lim,M T;zsu,et al1Large in2 network execution of monitoring queries in sensor networks

[C]1ACM SIGMOD Int’l Conf on Management of Data,Bei2

jing,China,2007

[142]Jie G ao,Leonidas Guidas,J Hershberger1Sparse data aggre2 gation in sensor networks[C]1International Conf on Informa2

tion Processing in Sensor Networks(IPSN),Massachusetts,

USA,2007

[143]Longjiang Guo,Y ingshu Li,Jiznhong Li1Event query pro2 cessing based on data centric storage in wireless sensor net2

works[C]1The49th IEEE G lobecom Technical Conference,

San Francisco,USA,2006

[144]Guo Longjiang,Li Jianzhong,Li Guilin1Spatio2temporal query processing method in wireless sensor networks[J]1Jour2

nal of Software,2006,17(4):794-805(in Chinese)

(郭龙江,李建中,李贵林1无线传感器网络环境下时2空查

询处理方法[J]1软件学报,2006,17(4):794-805) [145]Jinbao Li,Jianzhong Li1Data sampling control,compression and query in sensor networks[J]1International Journal of Sen2

sor Networks,2007,2(122):53-61

41计算机研究与发展 2008,45(1)

[146]

Dongdong Zhang ,Jianzhong Li ,K imutai K imeli ,et al 1Slid 2ing window based multi 2join algorithms over distributed data streams [C]1The 22nd IEEE Int ’l Conf on Data Engineering (ICDE ),Atlanta ,G A ,USA ,2006

[147]

Wang Weiping ,Li Jianzhong ,Zhang Dongdong ,et al 1Sliding window based method for processing continuous J 2A queries on data streams [J ]1Journal of Software ,2006,17(4):740-749(in Chinese )

(王伟平,李建中,张冬冬,等1基于滑动窗口的数据流连

续J 2A 查询的处理方法[J ]1软件学报,2006,17(4):740-749)

[148]

Wang Weiping ,Li Jianzhong 1An efficient algorithm for min 2ing approximate frequent item over data streams [J ]1Journal of Software ,2007,18(4):884-892(in Chinese )

(王伟平,李建中1一种有效的挖掘数据流近似频繁项算法[J ]1软件学报,2007,18(4):884-892)

[149]

Guo Longjiang ,Li Jianzhong ,Zhang Dongdong ,et al 1Pro 2cessing algorithms for predictive aggregate queries over data streams [J ]1Journal of Software ,2005,16(7):1252-1261(in Chinese )

(郭龙江,李建中,张冬冬,等1数据流上的预测聚集查询

处理算法[J ]1软件学报,2005,16(7):1252-1261)

[150]

G K ollios ,J Considine ,F Li ,et al 1Approximate aggregation techniques for sensor databases [C]1IEEE Int ’l Conf on Data Engineering (ICDE ),Boston ,USA ,2004

[151]

M Chu ,H Haussecker ,F Zhao 1Scalable information 2driven sensor querying and routing for ad hoc heterogeneous sensor networks [J ]1Journal of High Performance Computing Appli 2cations ,2002,16(3):219-314

[152]

A Deshpande ,C Guestrin ,S R Madden ,et al 1Model 2driven data acquisition in sensor networks [C]1The 30th VLD

B Con 2ference ,Toronto ,Canada ,2004

[153]

A Deshpande ,C Guestrin ,W Hong ,et al 1Exploiting corre 2lated attributes in acquisitional query processing [C]1IEEE Int ’l Conf on Data Engineering (ICDE ),Tokyo ,Japan ,2005

[154]

D Chu ,A Deshpande ,J M Hellerstein ,et al 1Approximate data collection in sensor networks using probabilistic models [C]1IEE

E Int ’l Conf on Data Engineering (ICDE ),Atlanta ,G A ,USA ,2006

[155]

A Silberstein ,R Braynard ,C Ellis ,et al 1A sampling 2based approach to optimizing top 2k queries in sensor networks [C]1IEEE Int ’l Conf on Data Engineering (ICDE ),Atlanta ,G A ,USA ,2006

[156]W Xue ,Q L C Luo ,Y Liu 1Contour map matching for event detection in sensor networks [C]1ACM SIGMOD Int ’l Conf on Management of Data ,Chicago ,Illinois ,USA ,2006[157]Adam Silberstein ,G avino Puggioni ,Alan G elfand ,et al 1Sup 2pression and failures in sensor networks :A bayesian approach [C]1International Conf on Very Large Data Bases (VLDB ),Vienna ,Austria ,2007

[158]

Samuel Madden ,Joe Hellerstein ,Wei Hong 1TinyDB :In 2net 2work query processing in tinyOS [R]1Intel Research ,Tech Rep :IRB 2TR 2022014,2002

[159]TinyDB [OL ]1

http :ΠΠtelegraph 1cs 1berkeley 1edu Πtinydb Π,

2002[160]J

G erhke 1COU G AR design and implementation [OL ]1http :ΠΠwww 1cs 1cornell 1edu Πdatabase Πcougar Π,2002

[161]The smart dust project [OL ]1http :ΠΠhttps://www.sodocs.net/doc/4714589488.html, Π~pister ΠSmartDust Π,2001

[162]Crossbow ,Inc 1Wireless sensor network products [OL ]1http :ΠΠhttps://www.sodocs.net/doc/4714589488.html, ,2007

[163]

TinyOS [OL ]1http :ΠΠwww.tinyos 21.x Πdoc ,2002

Li Jianzhong ,born in 19501Professor and Ph 1D 1supervisor ,senior member of China Computer Federation 1His current research interests include massive data management ,wireless sensor networks and com puting biol 2ogy 1

李建中,1950年生,教授,博士生导师,中国计算机学会高级会员,主要研究方向为海量数据管理、无线传感器网络和计算生物学1

G ao H ong ,born in 19661Professor and Ph 1D 1supervisor 1Her current research interests include graph data mining and query process 2ing ,wireless sensor networks and massive data management 1

高 宏,1966年生,教授,博士生导师,主

要研究方向为图数据查询与挖掘、无线传感器网络和海量数据管理1

R esearch B ackground

This work is supported by the National Grand Fundamental Research 973Program of China (No 12006CB303000),the K ey Program of National Natural Science Foundation of China (No 160533110),the Program for New Century Excellent Talents in Uni 2versities (NCET ,No 1NCET 20520333),and the NSF of China (No 160473075)1The goal of these projects is to solve the signifi 2cant issues of wireless sensor networks ,such as the communication ,middleware ,data mana gement ,sensor node and embedded soft 2ware ,time synchronization ,localization and coverage 1The first step of the projects is to investigate the advances in wireless sensor network research area 1This paper is the result of the investigation 1It gives a survey on all the significant aspects of wireless sensor networks ,including sensor network communication ,middleware ,data management ,sensor node and embedded software ,security ,time synchronization ,localization and coverage 1This paper provides useful information for researchers in wireless sensor network area 1

5

1李建中等:无线传感器网络的研究进展

基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现

南京航空航天大学 硕士学位论文 基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现 姓名:耿长剑 申请学位级别:硕士 专业:电路与系统 指导教师:王成华 20090101

南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种集成了计算机技术、通信技术、传感器技术的新型智能监控网络,已成为当前无线通信领域研究的热点。 随着生活水平的提高,环境问题开始得到人们的重视。传统的环境监测系统由于传感器成本高,部署比较困难,并且维护成本高,因此很难应用。本文以环境温度和湿度监控为应用背景,实现了一种基于无线传感器网络的监测系统。 本系统将传感器节点部署在监测区域内,通过自组网的方式构成传感器网络,每个节点采集的数据经过多跳的方式路由到汇聚节点,汇聚节点将数据经过初步处理后存储到数据中心,远程用户可以通过网络访问采集的数据。基于CC2430无线单片机设计了无线传感器网络传感器节点,主要完成了温湿度传感器SHT10的软硬件设计和部分无线通讯程序的设计。以PXA270为处理器的汇聚节点,完成了嵌入式Linux系统的构建,将Linux2.6内核剪裁移植到平台上,并且实现了JFFS2根文件系统。为了方便调试和数据的传输,还开发了网络设备驱动程序。 测试表明,各个节点能够正确的采集温度和湿度信息,并且通信良好,信号稳定。本系统易于部署,降低了开发和维护成本,并且可以通过无线通信方式获取数据或进行远程控制,使用和维护方便。 关键词:无线传感器网络,环境监测,温湿度传感器,嵌入式Linux,设备驱动

Abstract Wireless Sensor Network, a new intelligent control and monitoring network combining sensor technology with computer and communication technology, has become a hot spot in the field of wireless communication. With the improvement of living standards, people pay more attention to environmental issues. Because of the high maintenance cost and complexity of dispose, traditional environmental monitoring system is restricted in several applications. In order to surveil the temperature and humidity of the environment, a new surveillance system based on WSN is implemented in this thesis. Sensor nodes are placed in the surveillance area casually and they construct ad hoc network automatieally. Sensor nodes send the collection data to the sink node via multi-hop routing, which is determined by a specific routing protocol. Then sink node reveives data and sends it to the remoted database server, remote users can access data through Internet. The wireless sensor network node is designed based on a wireless mcu CC2430, in which we mainly design the temperature and humidity sensors’ hardware and software as well as part of the wireless communications program. Sink node's processors is PXA270, in which we construct the sink node embedded Linux System. Port the Linux2.6 core to the platform, then implement the JFFS2 root file system. In order to facilitate debugging and data transmission, the thesis also develops the network device driver. Testing showed that each node can collect the right temperature and humidity information, and the communication is stable and good. The system is easy to deploy so the development and maintenance costs is reduced, it can be obtained data through wireless communication. It's easy to use and maintain. Key Words: Wireless Sensor Network, Environment Monitoring, Temperature and Humidity Sensor, Embedded Linux, Device Drivers

无线传感器网络课后习题'答案

1-2.什么是无线传感器网络? 无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络。目的是协作地探测、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息,并报告给用户。 1-4.图示说明无线传感器网络的系统架构。 1-5.传感器网络的终端探测结点由哪些部分组成?这些组成模块的功能分别是什么? (1)传感模块(传感器、数模转换)、计算模块、通信模块、存储模块电源模块和嵌入式软件系统 (2)传感模块负责探测目标的物理特征和现象,计算模块负责处理数据和系统管理,存储模块负责存放程序和数据,通信模块负责网络管理信息和探测数据两种信息的发送和接收。另外,电源模块负责结点供电,结点由嵌入式软件系统支撑,运行网络的五层协议。 1-8.传感器网络的体系结构包括哪些部分?各部分的功能分别是什么? (1)网络通信协议:类似于传统Internet网络中的TCP/IP协议体系。它由物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层组成。 (2)网络管理平台:主要是对传感器结点自身的管理和用户对传感器网络的管理。包括拓扑控制、服务质量管理、能量管理、安全管理、移动管理、网络管理等。 (3)应用支撑平台:建立在网络通信协议和网络管理技术的基础之上。包括一系列基于监测任务的应用层软件,通过应用服务接口和网络管理接口来为终端用户提供各种具体应用的支持。 1-9.传感器网络的结构有哪些类型?分别说明各种网络结构的特征及优缺点。 (1)根据结点数目的多少,传感器网络的结构可以分为平面结构和分级结构。如果网络的规模较小,一般采用平面结构;如果网络规模很大,则必须采用分级网络结构。 (2)平面结构:

无线网络技术发展趋势精编版

无线网络技术发展趋势文件编码(008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256)

无线网络技术发展趋势所谓无线网络,既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括为近距离无线连接进行优化的红外线技术及射频技术,与有线网络的用途十分类似,最大的不同在于传输媒介的不同,利用无线电技术取代网线,可以和有线网络互为备份。 随着3G时代无线应用的日渐丰富,以及无线终端设备的层出不穷,对于无线网络,尤其是基于技术标准的Wi-Fi无线网络,在产品技术应用逐渐成为市场主流应用的当下,基于Wi-Fi技术的无线网络不但在带宽、覆盖范围等技术上均取得了极大提升,同时在应用上,基于Wi-Fi无线应用也已从当初“随时、随地、随心所欲的接入”服务转变成车载无线、无线语音、无线视频、无线校园、无线医疗、无线城市、无线定位等诸多丰富的无线应用。 在某种意义上,Wi-Fi无线网络已不再仅仅只是2000年左右所承担“作为有线网络的一种延伸”的吴下阿孟,“取代有线”已不再只是梦想。 推动无线网络市场迅猛发展 作为目前市场主流的Wi-Fi无线网络技术,标准采用多入多出(MIMO)与正交频分复用(OFDM)技术,使得网络传输速率得到了极大提升。相比b/g的25Mbps、11Mbps、54Mbps,可将WLAN的传输速率提高到300Mbps甚至600Mbps。同时,在覆盖范围方面,接入点发射的信号虽然并不比传统硬件发射的信号传输得更远,但采用智能天线技术,通过多组独立天线组成的天线阵列,动态调整波束,保证WLAN用户接收到稳定

的信号,并可减少其他信号的干扰,使Wi-Fi无线网络移动性极大提高。 此外,在兼容性方面,采用了一种软件无线电技术,从而成为一个完全可编程的硬件平台,不同系统的基站和终端都可以通过这一平台的不同软件实现互通和兼容,这使无线网络的兼容性得到极大改善。用户可以通过使用基于的产品实现高质量语音通话、高清视频传输以及更大范围的移动上网。 而在制约市场发展的最大问题——产品价格,随着正式标准的颁布,以及各个企业纷纷调低无线产品价格,目前,已逐渐取代b/g设备成为市场主流。在ABI近日发布的最新研究报告,目前几乎所有笔记本电脑、上网本、移动互联网设备(MID)与智能手机都开始内建Wi-Fi芯片,预期未来此趋势可望延续,而由于的功能强大,加上芯片价格也一路下滑,所以在新产品均陆续选用标准后,2010年出货量将超越成为市场主流。 中国联通设计院无线传输部一室主任冯毅表示,支持标准的WLAN网络代表了无线宽带网络未来的发展方向。中国联通将在未来网络建设的招标中引入设备,并在部分数据热点地区进行建设,提高空口传输速率,以满足用户需求。 动讯网数据显示,截止到2009年底,中国电信将在全国铺设的Wi-Fi热点将超过10万个;中国移动在2009年底进行了大规模WLAN采购,计划在2010年底之前完成超过11万个Wi-Fi热点,预计到2010年年

(中文)基于无线传感器网络桥梁安全监测系统

基于无线传感器网络的桥梁安全检测系统 摘要 根据桥梁监测无线传感器网络技术的桥梁安全监测系统,以实现方案的安全参数的需要;对整个系统的结构和工作原理的节点集、分簇和关键技术,虽然近年来在无线传感器网络中,已经证明了其潜在的提供连续结构响应数据进行定量评估结构健康,许多重要的问题,包括网络寿命可靠性和稳定性、损伤检测技术,例如拥塞控制进行了讨论。 关键词:桥梁安全监测;无线传感器网络的总体结构;关键技术 1 阻断 随着交通运输业的不断发展,桥梁安全问题受到越来越多人的关注。对于桥梁的建设与运行规律,而特设的桥梁检测的工作情况,起到一定作用,但是一座桥的信息通常是一个孤立的片面性,这是由于主观和客观因素,一些桥梁安全参数复杂多变[1]。某些问题使用传统的监测方法难以发现桥梁存在的安全风险。因此长期实时监测,预报和评估桥梁的安全局势,目前在中国乃至全世界是一个亟待解决的重要问题。 桥梁安全监测系统的设计方案,即通过长期实时桥跨的压力、变形等参数及测试,分析结构的动力特性参数和结构的评价科关键控制安全性和可靠性,以及问题的发现并及时维修,从而确保了桥的安全和长期耐久性。 近年来,桥梁安全监测技术已成为一个多学科的应用,它是在结构工程的传感器技术、计算机技术、网络通讯技术以及道路交通等基础上引入现代科技手段,已成为这一领域中科学和技术研究的重点。 无线传感器网络技术,在桥梁的安全监测系统方案的实现上,具有一定的参考价值。 无线传感器网络(WSN)是一种新兴的网络科学技术是大量的传感器节点,通过自组织无线通信,信息的相互传输,对一个具体的完成特定功能的智能功能的协调的专用网络。它是传感器技术的一个结合,通过集成的嵌入式微传感器实时监控各类计算机技术、网络和无线通信技术、布式信息处理技术、传感以及无线发送收集到的环境或各种信息监测和多跳网络传输到用户终端[2]。在军事、工业和农业,环境监测,健康,智能交通,安全,以及空间探索等领域无线传感器网络具有广泛应用前景和巨大的价值。 一个典型的无线传感器网络,通常包括传感器节点,网关和服务器,如图1

无线传感器网络的应用研究

1武警部队监控平台架构介绍与设计 1.1监控系统的系统结构 基站监控系统的结构组成如上图所示,主要由三个大的部分构成,分别是监控中心、监控站点、监控单元。整个系统从资金、功能以及方便维护性出发,我们采用了干点加节点方式的监控方法。 监控中心(SC):SC的定义是指整个系统的中心枢纽点,控制整个分监控站,主要的功能是起管理作用和数据处理作用。一般只在市级包括(地、州)设置相应的监控中心,位置一般在武警部队的交换中心机房内或者指挥中心大楼内。 区域监控中心(SS):又称分点监控站,主要是分散在各个更低等级的区县,主要功能是监控自己所负责辖区的所有基站。对于固话网络,区域监控中心的管辖范围为一个县/区;移动通信网络由于其组网不同于固话本地网,则相对弱化了这一级。区域监控中心SS的机房内的设备配置与SC的差不多,但是不同的是功能不同以及SS的等级低于SC,SS的功能主要是维护设备和监控。 监控单元(SU):是整个监控系统中等级最低的单元了,它的功能就是监控并且起供电,传输等等作用,主要由SM和其他供电设备由若干监控模块、辅助设备构成。SU侧集成有无线传感网络微设备,比如定位设备或者光感,温感设备等等。 监控模块(SM):SM是监控单元的组成部分之一,主要作用监控信息的采集功能以及传输,提供相应的通信接口,完成相关信息的上传于接收。

2监控系统的分级管理结构及监控中心功能 基站监控系统的组网分级如果从管理上来看,主要采用两级结构:CSC集中监控中心和现场监控单元。CSC主要设置在运营商的枢纽大楼,主要功能为数据处理,管理远程监控单元,对告警信息进行分类统计,可实现告警查询和存储的功能。一般管理员可以在CSC实现中心调度的功能,并将告警信息进行分发。而FSU一般针对具体的某一个基站,具体作用于如何采集数据参数并进行传输。CSC集中监控中心的需要对FSU采集的数据参数进行报表统计和分析,自动生产图表并为我们的客户提供直观,方便的可视化操作,为维护工作提供依据,维护管理者可以根据大量的分析数据和报表进行快速反应,以最快的速度发现网络的故障点和优先处理点,将人力资源使用在刀刃上。监控中心CSC系统的功能中,还有维护管理类,具体描述如下: 1)实时报警功能 该系统的报警功能是指发现机房里的各种故障后,通过声音,短信,主界面显示的方式及时的上报给操作者。当机房内的动力环境,空调,烟感,人体红外等等发生变量后,这些数据通过基站监控终端上传到BTS再到BSC。最后由数据库进行分类整理后存储到SQLSEVRER2000中。下面介绍主要的几种报警方式: 2)声音报警 基站发生告警后,系统采集后,会用声卡对不一样的告警类别发出对应的语音提示。比如:声音的设置有几种,主要是以鸣叫的长短来区分的。为便于引起现场维护人员的重视紧急告警可设置为长鸣,不重要的告警故障设置为短鸣。这样一来可以用声音区分故障的等级,比方某地市的中心交换机房内相关告警声音设置,它的开关电源柜当平均电流达到40AH的时候,提示声音设置为长鸣,并立即发生短信告警工单。如果在夜晚机房无人值守的情况下:

无线传感器网络的特点

无线传感器网络的特点 大规模网络 为了获取精确信息,在监测区域通常部署大量传感器节点,传感器节点数量可能达到成千上万,甚至更多。传感器网络的大规模性包括两方面的含义:一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内,如在原始大森林采用传感器网络进行森林防火和环境监测,需要部署大量的传感器节点;另一方面,传感器节点部署很密集,在一个面积不是很大的空间内,密集部署了大量的传感器节点。 传感器网络的大规模性具有如下优点:通过不同空间视角获得的信息具有更大的信噪比;通过分布式处理大量的采集信息能够提高监测的精确度,降低对单个节点传感器的精度要求;大量冗余节点的存在,使得系统具有很强的容错性能;大量节点能够增大覆盖的监测区域,减少洞穴或者盲区。 自组织网络在 传感器网络应用中,通常情况下传感器节点被放置在没有基础结构的地方。传感器节点的位置不能预先精确设定,节点之间的相互邻居关系预先也不知道,如通过飞机播撒大量传感器节点到面积广阔的原始森林中,或随意放置到人不可到达或危险的区域。这样就要求传感器节点具有自组织的能力,能够自动进行配置和管理,通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。在传

感器网络使用过程中,部分传感器节点由于能量耗尽或环境因素造成失效,也有一些节点为了弥补失效节点、增加监测精度而补充到网络中,这样在传感器网络中的节点个数就动态地增加或减少,

从而使网络的拓扑结构随之动态地变化。传感器网络的自组织性要能够适应这种网络拓扑结构的动态变化。动态性网络传感器网络的拓扑结构可能因为下列因素而改变:①环境因素或电能耗尽造成的传感器节点出现故障或失效;②环境条件变化可能造成无线通信链路带宽变化,甚至时断时通;③传感器网络的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性;④新节点的加入。这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化,具有动态的系统可重构性。 可靠的网络 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,传感器节点可能工作在露天环境中,遭受太阳的暴晒或风吹雨淋,甚至遭到无关人员或动物的破坏。传感器节点往往采用随机部署,如通过飞机撒播或发射炮弹到指定区域进行部署。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。由于监测区域环境的限制以及传感器节点数目巨大,不可能人工“照顾每个传感器节点,网络的维护十分困难甚至不可维护。传感器网络的通信保密性和安全性也十分重要,要防止监测数据被盗取和获取伪造的监测信息。因此,传感器网络的软硬件必须具有鲁棒性和容错性。

无线传感器网络的应用与影响因素分析

无线传感器网络的应用与影响因素分析 摘要:无线传感器网络在信息传输、采集、处理方面的能力非常强。最初,由于军事方面的需要,无线传感网络不断发展,传感器网络技术不断进步,其应用的范围也日益广泛,已从军事防御领域扩展以及普及到社会生活的各个方面。本文全面描述了无线传感器网络的发展过程、研究领域的现状和影响传感器应用的若干因素。关键词:无线传感器网络;传感器节点;限制因素 applications of wireless sensor networks and influencing factors analysis liu peng (college of computer science,yangtze university,jingzhou434023,china) abstract:wireless sensor networks in the transmission of informa- tion,collecting,processing capacity is very strong.initially,due to the needs of the military aspects of wireless sensor networks,the continuous development of sensor network technology continues to progress its increasingly wide range of applications,from military defense field to expand and spread to various aspects of social life.a comprehensive description of the development

无线网络技术发展趋势.

无线网络技术发展趋势 所谓无线网络,既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括为近距离无线连接进行优化的红外线技术及射频技术,与有线网络的用途十分类似,最大的不同在于传输媒介的不同,利用无线电技术取代网线,可以和有线网络互为备份。 随着3G时代无线应用的日渐丰富,以及无线终端设备的层出不穷,对于无线网络,尤其是基于802.11技术标准的Wi-Fi无线网络,在802.11n产品技术应用逐渐成为市场主流应用的当下,基于Wi-Fi技术的无线网络不但在带宽、覆盖范围等技术上均取得了极大提升,同时在应用上,基于Wi-Fi无线应用也已从当初“随时、随地、随心所欲的接入”服务转变成车载无线、无线语音、无线视频、无线校园、无线医疗、无线城市、无线定位等诸多丰富的无线应用。

无线网络发展状况

计算机通信分两种:有线通信和无线通信 无线通信包括卫星,微波,红外等等 无线局域网(Wireless LAN技术可以非常便捷地以无线方式连接网络设备,人们可随时、随地、随意地访问网络资源。在推动网络技术发展的同时,无线局域网也在改变着人们的生活方式。本文分析了无线局域网的优缺点极其理论基础,介绍了无线局域网的协议标准,阐述了无线局域网的体系结构,探讨了无线局域网的研究方向。 关键词以太网无线局域网扩频安全性移动IP 一、引言 随着无线通信技术的广泛应用,传统局域网络已经越来越不能满足人们的需求,于是无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN应运而生,且发展迅速。尽管目前无线局域网还不能完全独立于有线网络,但近年来无线局域网的产品逐渐走向成熟,正以它优越的灵活性和便捷性在网络应用中发挥日益重要的作用。 无线局域网是无线通信技术与网络技术相结合的产物。从专业角度讲,无线局域网就是通过无线信道来实现网络设备之间的通信,并实现通信的移动化、个性化和宽带化。通俗地讲,无线局域网就是在不采用网线的情况下,提供以太网互联功能。 广阔的应用前景、广泛的市场需求以及技术上的可实现性,促进了无线局域网技术的完善和产业化,已经商用化的802.11b网络也正在证实这一点。随着802.11a 网络的商用和其他无线局域网技术的不断发展,无线局域网将迎来发展的黄金时期。 二、无线局域网概述

基于无线传感器网络的智能交通系统的设计

一、课题研究目的 针对目前中国的交叉路口多,车流量大,交通混乱的现象研究一种控制交通信号灯的基于无线传感器的智能交通系统。 二、课题背景 随着经济的快速发展,生活方式变得更加快捷,城市的道路也逐渐变得纵横交错,快捷方便的交通在人们生活中占有及其重要的位置,而交通安全问题则是重中之重。据世界卫生组织统计,全世界每年死于道路交通事故的人数约有120 万,另有数100 万人受伤。中国拥有全世界1. 9 %的汽车,引发的交通事故占了全球的15 % ,已经成为交通事故最多发的国家。2000 年后全国每年的交通事故死亡人数约在10 万人,受伤人数约50万,其中60 %以上是行人、乘客和骑自行车者。中国每年由于汽车安全方面所受到的损失约为5180 亿(人民币),死亡率为9 人/ 万·车,因此,有效地解决交通安全问题成为摆在人们面前一个棘手的问题。 在中国,城市的道路纵横交错,形成很多交叉口,相交道路的各种车辆和行人都要在交叉口处汇集通过。而目前的交通情况是人车混行现象严重,非机动车的数量较大,路口混乱。由于车辆和过街行人之间、车辆和车辆之间、特别是非机动车和机动车之间的干扰,不仅会阻滞交通,而且还容易发生交通事故。根据调查数据统计,我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/ 3,在所有交通事故类型中居首位,对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题,其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短,驾驶员来不及反应),以及驾驶员不遵循交通信号灯,抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展,私家车也越来越多,交通控制还是延续原有的定时控制,在车辆增加的基础上,这种控制弊端也越来越多的体现出来,造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱,严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。国外已经率先开展了智能交通方面的研究。 美国VII系统(vehicle infrastructure integration),利用车辆与车辆、车辆与路边装置的信息交流实现某些功能,从而提高交通的安全和效率。其功能主要有提供天气信息、路面状况、交叉口防碰撞、电子收费等。目前发展的重点主要集中在2个应用上: ①以车辆为基础; ②以路边装置为基础。欧洲主要是CVIS 系统(cooperative vehicle infrastructure system)。它有60 多个合作者,由布鲁塞尔的ERTICO 组织统筹,从2006 年2 月开始到2010年6月,工作期为4年。其目标是开发出集硬件和软件于一体的综合交流平台,这个平台能运用到车辆和路边装置提高交通管理效率,其中车辆不仅仅局限于私人小汽车,还包括公共交通和商业运输。日本主要的系统是UTMS 21 ( universal traffic management system for the 21st century , UTMS 21)。是以ITS 为基础的综合系统概念,由NPA (National Police Agency) 等5个相关部门和机构共同开发的,是继20 世纪90 年代初UTMS 系统以来的第2代交通管理系统,DSSS是UTMS21中保障安全的核心项目,用于提高车辆与过街行人的安全。因此,从国外的交通控制的发展趋势可以看出,现代的交通控制向着智能化的方向发展,大多采用计算机技术、自动化控制技术和无线传感器网络系统,使车辆行驶和道路导航实现智能化,从而缓解道路交通拥堵,减少交通事故,改善道路交通环境,节约交通能源,减轻驾驶疲劳等功能,最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。

无线传感器网络研究报告现状及发展

无线传感器网络的研究现状及发展 默认分类 2008-06-12 18:19:20 阅读910 评论0 字号:大中小 摘要:无线传感器网络(WSN>综合了传感器技术、微电子机械系统(MEMS>嵌入式计算技术.分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时感知、采集、处理和传输各种环境或监测对象的信息.具有十分广阔的应用前景,成为国内外学术界和工业界新的研究领域研究热点。本文简要介绍了无线传感器网络的网络结构、节点组成,分析了无线传感器网络的特点及其与现有网络的区别。进而介绍现有无线传感器网络中的MAC层技术、路由技术、节点技术和跨层设计等关键技术。最后展望无线传俄器网络的应用和发展并指出关键技术的进步将起到决定性的促进作用。 关键词:无线传感器网络节点 MAC层路由协议跨层设计 Abstract: Wireless sensor network (WSN> is integration of sensor techniques, Micro-Electro-Mechanical Systems, embedded computation techniques, distributed computation techniques and wireless communication technique. They can be used for sensing, collecting, processing and transferring information of monitored objects for users. As a new research area and interest hotspot of academia and industries, Wireless Sensor Network(WSN> has a wide application future. This paper briefly introduced the wireless sensor network of networks, nodes, the analysis of the characteristics of wireless sensor networks and the differences wih the existing networks. And the MAC layer technology, routing technology, joint cross-layer design technology and key technology are introduced . At last the prospects of wireless sensor network are discussed in this article. Key Words: Wireless Sensor Network, node, MAC, routing protocol, Cross-layer design 一、概述 随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的发展进步,包括微电子机械系统

无线传感器网络技术试题

无线传感器网络技术试 题 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

一、填空题 1. 传感器网络的三个基本要素:传感器、感知对象、用户(观察者) 2. 传感器网络的基本功能:协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3. 无线传感器节点的基本功能:采集数据、数据处理、控制、通信 4. 传感节点中处理部件用于协调节点各个部分的工作的部件。 5. 基站节点不属于传感器节点的组成部分 6. 定向扩散路由机制可以分为三个阶段:兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段 7. 无线传感器网络特点:大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络 8. NTP时间同步协议不是传感器网络的的时间同步机制。 物理层。介质访问控制层 10. 从用户的角度看,汇聚节点被称为网关节点。 11. 数据融合的内容主要包括:多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测 13. 传感器网络的电源节能方法:_休眠(技术)机制、__数据融合 14. 分布式系统协同工作的基础是时间同步机制 15. 无线网络可以被分为有基础设施的网络与没有基础设施的网络,在无线传感器网络,Internet网络,WLan网络,拨号网络中,无线传感器网络属于没有基础设施的网络。 16. 传感器网络中,MAC层与物理层采用的是IEEE制定的IEEE协议

17. 分级结构的传感器网络可以解决平面结构的拥塞问题 18. 以数据为中心特点是传感器网络的组网特点,但不是Ad-Hoc的组网特点 19. 为了确保目标节点在发送ACK过程中不与其它节点发生冲突,目标节点使用了SIFS帧间间隔 20. 典型的基于竞争的MAC协议为CSMA 二、选择题 1.无线传感器网络的组成模块分为:通信模块、()、计算模块、存储模块和电源模块。A A.传感模块模块 C网络模块 D实验模块 2..在开阔空间无线信号的发散形状成()。A A.球状 B网络 C直线 D射线 3.当前传感器网络应用最广的两种通信协议是()D A. B. C. D. 4.ZigBee主要界定了网络、安全和应用框架层,通常它的网络层支持三种拓扑结构,下列哪种不是。D A.星型结构、B网状结构C簇树型结构D树形结构 5.下面不是传感器网络的支撑技术的技术。B A.定位技术B节能管理C时间同步D数据融合 6.下面不是无线传感器网络的路由协议具有的特点D A.能量优先 B.基于局部拓扑信息 C.以数据为中心 D预算相关 7.下面不是限制传感器网络有的条件C A电源能量有限 B通信能力受限 C环境受限 D计算和存储能力受限

无线网络技术调研报告

无线网络技术调研报告

目录 1概况 (1) 1.1技术调研背景 (1) 1.2主要研究机构 (1) 2技术现状及发展趋势 (2) 2.1无线网络技术主要方法 (2) 2.2国无线网络技术发展现状 (6) 2.2.1国无线网络技术发展现状 (6) 2.2.2国无线网络技术发展趋势..................................... 错误!未定义书签。 2.3 国外现状和发展趋势 (4) 3无线网络技术的应用 (5) 4结论与建议 (5)

1概况 1.1技术调研背景 本次调研主要着重于现状及发展趋势的分析,对公司的定位起到一个指导作用。 无线网络(wireless network)是采用无线通信技术实现的网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括为近距离无线连接进行优化的红外线技术及射频技术,与有线网络的用途十分类似,最大的不同在于传输媒介的不同,利用无线电技术取代网线,可以和有线网络互为备份。 无线局域网主要设备有:无线接入点和无线网卡。无线接入点有AP、无线路由器、无线连接器等;无线网卡分台式机的PCI接口、USB接口以及笔记本专用的接口等。 随着网络的飞速发展,人们呼吁快速便捷的网络的呼声也越来越来强烈,无

线网络必定是未来世界的网络主要发展方向。而3G时代无线应用的日渐丰富,以及无线终端设备的层出不穷,对于无线网络,尤其是基于802.11技术标准的Wi-Fi无线网络,802.11n产品技术应用逐渐成为市场主流应用。 试想一下,在有线网络时代,用户的活动围受限于网线,无论到哪里必须要拖着长长的缆线,为寻找宽带接口而苦恼。为此,无线网络应运而生。和有线网络相比,虽然无线网络的带宽较小;相对目前的有限网络有较多的等待延迟;稳定性较差;无线接入设备的CPU、存以及显示屏幕等资源有限等缺陷。但无线网络可适应复杂的搭建环境,搭建简单,经济性价比强,并且最大的优点是可以让人们摆脱网线的束缚,更便捷,更加自由的沟通。 1.2主要研究机构 2015年无线路由器品牌排行前十位是:TP-LINK、华为、极路由、NETGEAR、D-Link、Tenda腾达、华硕、360、联想、思科。 2015年无线网卡品牌排行前十位是:TP-LINK、磊科、NETGEAR、迅捷网络、水星、B-Link、D-Link、Tenda腾达、TOTOLINK、华为。 2015年无线交换机品牌排行前十位是:华为、H3C、思科、锐捷网络、TP-LINK、D-Link、NETGEAR、中兴、磊科、Tenda腾达。 2技术现状及发展趋势 2.1无线网络技术主要方法 作为目前市场主流的WiFi无线网络技术,802.11n标准采用多入多出(MIMO)与正交频分复用(OFDM)技术,使得网络传输速率得到了极大提升。相比

基于无线传感网络的大型结构健康监测系统_尚盈

文章编号:1004-9037(2009)02-0254-05 基于无线传感网络的大型结构健康监测系统 尚 盈 袁慎芳 吴 键 丁建伟 李耀曾 (南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016) 摘要:针对大型碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,实现了基于无线传感网络的多点应变结构健康监测系统,采用自组织竞争神经网络成功判别了集中载荷模拟的损伤位置。本系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。为了降低系统网络功耗及成本,提高系统的稳定性和可靠性,改善传感网络的实时性和同步性,设计了可直接配接无线传感网络节点的低功耗多通道应变传感器信号调理电路和基于无线传感网络的层次路由协议,开发了多通道应变数据采集、网络簇头转发和中继节点接收等主要软件模块。实验证明,相比于传统有线的监测方法和数据采集系统,基于无线传感网络的结构健康监测系统具有负重轻、成本低、易维护和搭建移动方便等优点。 关键词:无线传感网络;结构健康监测;层次路由协议;自组织竞争网络中图分类号:T P2;T P9 文献标识码:A  基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA 032117)资助项目;国家自然科学基金(60772072,50420120133)资助项目;航空基金(20060952)资助项目。 收稿日期:2007-09-05;修订日期:2008-04-17 Large -Scale Structural Health Monitoring System Based on Wireless Sensor Networks S hang Ying ,Yuan Shenf ang ,Wu J ian ,Ding J ianw ei ,L i Yaoz eng (T he A ero nautic Key La bo rat or y o f Smart M ater ial and Str uct ur e,N anjing U niv ersit y o f Aer onautics and A str onautics,N anjing,210016,China) Abstract :Aimed at the large-scale structure and anisotropy nature o f the carbon fiber compos-ite material w ing box ,a large-scale structural health m onitoring system based on w ireless sen-sor netw orks is presented .A kind of artificial neural netw ork is designed to distinguish the damag e locatio n simulated by the co ncentrated load .The sy stem co nsists o f the sensor data ac-quisition,the w ireless sensor netw or ks,and the terminal monitoring sub-sy stem s.To im pro ve the performance o f the system ,the signal conditio ning circuit and the hierarchical routing pro -to col are designed based o n w ireless sensor netw orks ,the prog rams of data acquisition and Sink node are ex ploited.Experimental result pro ves that the system has advantag es of flexibili-ty o f deplo yment,low maintenance and deploym ent costs . Key words :w ir eless senso r netw or ks ;str uctural health monitoring ;hierarchical routing ;self -org anizing com petitive netw o rk 引 言 结构健康监测技术是采用智能材料结构的新概念,利用集成在结构中的先进传感/驱动元件网络,在线实时地获取与结构健康状况相关的信息(如应力、应变、温度、振动模态、波传播特性等),结 合先进的信号信息处理方法和材料结构力学建模 方法,提取特征参数,识别结构的状态,包括损伤,并对结构的不安全因素在其早期就加以控制,以消除安全隐患或控制安全隐患的进一步发展,从而实现结构健康自诊断、自修复、保证结构的安全和降低维修费用[1]。 无线传感网络节点具有局部信号处理的功能, 第24卷第2期2009年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.24N o.2M a r.2009

WIFI无线网络技术及安全性研究

WIFI无线网络技术及安全性研究 随着互联网的迅速发展及普及,特别是各种便携式通信设备以及各种家用电器设备的迅速增加,人们在无线通信领域对短距离通信业务提出了更高的要求。于是,许多短距离无线通信技术开始应运而生,以802.11b协议为基础的的WIFI技术便是其中的热点。被认为是无线宽带发展的新方向。 WIFI是IEEE定义的一个网络无线网络通信的工业标准(IEEE 802.11)。也可以看作是3G技术的一种补充。WIFI技术与蓝牙技术一样,同属于在办公室和家庭中使用的无线局域网通信技术。WIFI是一种短程无线传输技术,能够在数百英尺范围内支持互联网接入无线电信号。它的最大优点是传输速度较高,在信号较弱或有干扰的情况下,带宽可调整,有效地保障了网络的稳定性和可靠性。但是随着无线局域网应用领域的不断拓展,其安全问题也越来越受到重视。 1 WIFI技术简介 1.1 WIFI技术 WIFI(WireleSS Fidelity)俗称无线宽带,又叫802.11b标准,是IEEE定义的一个无线网络通信的工业标准。IEEE802.11b标准是在IEE E802.11的基础上发展起来的,工作在2.4 Hz 频段,最高传输率能够达到11 Mbps。该技术是一种可以将个人电脑,手持设备等终端以无线方式互相连接的一种技术。目的是改善基于IEEE802.1标准的无限网络产品之间的互通性。WIFI局域网本质的特点是不再使用通信电缆将计算机与网络连接起来,而是通过无线的方式连接,从而使网络的构建和终端的移动更加灵活。 1.2 WIFI技术的特点 1)无线电波覆盖范围广 基于蓝牙技术的电波覆盖范围非常小,半径大约只有15 m,而Wi—Fi的半径可达300 m,适合办公室及单位楼层内部使用。 2)组网简便 无线局域网的组建在硬件设备上的要求与有线相比,更加简洁方便,而且目前支持无线局域网的设备已经在市场上得到了广泛的普及,不同品牌的接入点AP以及客户网络接口之间在基本的服务层面上都是可以实现互操作的。WIAN的规划可以随着用户的增加而逐步扩展,在初期根据用户的需要布置少量的点。当用户数量增加时,只需再增加几个AP设备,而不需要重新布线。而全球统一的WIFI标准使其与蜂窝载波技术不同,同一个WIFI用户可以在世界各个国家使用无线局域网服务。 3)业务可集成性 由于WIFI技术在结构上与以太网完全一致,所以能够将WLAN集成到已有的宽带网络中,也能将已有的宽带业务应用到WLAN中。这样,就可以利用已有的宽带有线接入资源,迅速地部署WIAN网络,形成无缝覆盖。 4)完全开放的频率使用段 无线局域网使用的ISM是全球开放的频率使用段,使得用户端无需任何许可就可以自由使用该频段上的服务。 1.2 WIFI总体拓扑结构 WIFI网络结构。由AP和无线网卡组成。AP一般称为网络桥接器或接入点,它是当作传统的有线局域网络与无线局域网络之间的桥梁,因此任何一台装有无线网卡的PC均可透过AP去分享有线局域网络甚至广域网络的资源,其工作原理相当于一个内置无线发射器的HUB或者是路由,而无线网卡则是负责接收由AP所发射信号的CLJENT端设备。

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