无线传感器网络与移... 无线传感器网络简单介绍

发布时间：2024-10-08 13:10:01

无线传感器网络简单介绍

（本文为简单介绍，内容来源自网络）

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）是一种创新的传感器网络架构，具有广泛的应用前景和潜力。与传统的有限传感器网络不同，无线传感器网络克服了节点数量有限和覆盖范围受限的问题，通过自主组网、自主修复和灵活节点部署等特性，实现了对更广阔区域内的数据采集和监测。

无线传感器网络的核心思想是将传感器节点视为无限数量的资源，并通过智能化的机制进行管理和利用。传感器节点可以自由地移动、重新部署或添加到网络中，形成一个动态的、无边界的网络拓扑结构。这种灵活性使得网络能够适应环境的变化、应对节点失效或故障，并自动进行网络优化和修复。

无线传感器网络的高效运行有赖于各种智能化协议的支持。例如，ZigBee、6LoWPAN等自组网协议使节点能够自动建立网络；LEACH、PEGASIS等数据路由协议实现了高效的点对点通信；SPIN、Directed Diffusion等数据聚合协议通过数据处理和压缩，减少了网络通信量。此外，ACE、ANTP等网络管理类协议也发挥着重要作用，协调网络资源分配，延长整个网络的生命周期。正是这些协议的协同运作，使得无线传感器网络能够实现大规模、高效的无线数据交换和网络自我管理。随着协议的不断优化，无线传感器网络的性能也将不断提升，应用领域更加广泛。

无线传感器网络在多个领域都有广泛的应用。在环境监测方面，通过部署大量的传感器节点，可以实时监测和记录大气质量、水质情况、土壤湿度等环境参数，为环境保护和资源管理提供重要依据。在智能交通领域，无线传感器网络可以实现对交通流量、车辆位置和行驶速度等的实时监测和管理，为交通优化、拥堵疏导和智能导航提供数据支持。

此外，无线传感器网络还可以应用于农业、健康监测、安全监控等领域。在农业中，通过精确监控土壤湿度、光照强度等因素，可以实现农作物的精准灌溉和施肥，提高农业生产效率。在健康监测方面，无线传感器网络可以用于远程监测患者的生理参数、运动状态等，为医疗健康管理提供支持。在安全监控领域，无线传感器网络可以用于建筑物、城市区域或边境的监控，实现对异常事件的及时报警和处理。

然而，无线传感器网络也面临着一些挑战和问题，例如能源管理、网络安全和数据隐私等方面的考虑。为了保证网络的持久运行，需要设计节能的传感器节点和能源采集技术。同时，为了防止数据泄露和网络攻击，必须加强网络的安全性和隐私保护机制。

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无线传感器网络面向服务的架构，如何实现可靠通信和数据传输？

文 | 奇旅说

编辑 | 奇旅说

序

无线传感器网络面向服务的架构（WSN-SOA）在监控、医疗保健和工业等领域发挥着越来越重要的作用，然而，该架构在实现可靠通信和数据传输方面面临着一系列性能和挑战问题。

具体而言，要确保传感器节点之间的高效可靠通信，需要研究人员采用不同的协议和算法来实现数据传输的可靠性。

此外，中间件的设计和实施也是关键，它需要处理传感器数据的控制、处理传感器节点请求以及提供临时数据存储等功能。

那么，无线传感器网络面向服务的架构，要如何提升性能，才能实现可靠通信和数据传输呢？

工业如何通过智能无线传感器技术服务大众？

在众多监控、医疗保健和工业应用中越来越多地使用无线传感器网络（WSN）需要提高传输数据的可靠性，与WSN关联的传感器节点通过使用不同的协议和算法相互无线通信，传输重要数据的传感器节点之间可靠高效的通信，仍然是下一代WSN的主要挑战。

传感器节点存在一些限制，例如安全性、数据聚合、高级编程、本地化、中间件要求、服务质量（QoS）、传感器网络的异构性和功耗，非常需要将基于面向服务的体系结构（SOA）的创新中间件设计与WSN集成，以解决与其可靠性和效率相关的挑战。

中间件作为Web服务或与客户端应用程序连接的接口实现，中间件的目的是控制传感器数据，处理传感器节点请求，并为当前传感器数据提供临时数据存储，中间件通过使用智能机制来控制和监视传感器数据。

以确定何时以及如何查询和访问来自传感器节点的数据，在某些情况下，传感器节点之间的通信方法需要更新并获得新的数据测量值。

中间件中的智能技术提供了一种高效的过程，以最小的功耗传输传感器数据，中间件提供了一个称为虚拟机的模型，该模型具有两个不同的层，称为集群层和资源管理层，群集层形成位于目标事件附近的传感器节点群集，管理层负责调整和分配特定应用程序所需的资源，例如安全性，QoS和可靠性。

SOA是一种软件设计，它允许通过独立于产品和技术的安全协议在硬件和应用程序之间进行通信，通过SOA进行的通信是松散耦合的，允许根据业务需求进行功能修改和升级，SOA用于各种工业、军事和智能家居应用，大多数应用需要高精度和可靠性的实时监控。

如欧洲研究（EU）项目，称为分布式智能嵌入式设备（SOCRADES）的面向服务的跨层基础设施，用于工业应用中工厂自动化的WSN系统。

智能家居中最常用的应用是基于家庭能源管理系统的概念，这些系统基于一个通用互联网，从而减少了开发时间和成本，这方面的一个例子可以在开发对等能源云中看到，该云用于通过独特的平台监控能源消耗，该平台能够将自己隐藏在应用程序中，并允许传感器单独测量所有设备的能耗。

另一项研究试图通过使用能源分布式系统来减少智能家居的能源，应用于智能家居和工业设施的类似系统是基于SOA（DOS-SOA）的分布式操作系统，以及通过使用WSNs对传统电网进行优化控制，SOA-DOS以网络中的高互操作性管理所有嵌入式设备。

SOA由于其灵活性和服务的互操作性，也应用于军事和民用领域，然而，在军事网络等战术领域，服务大多受到带宽有限和无线电网络不可靠的限制，无线宽带移动网络（WBMN）解决了这一挑战。

此外，SOA与智能交通系统（ITS）的WSN集成，在ITS应用中获得了最佳的安全和安保结果，该系统具有用于监视，管理和用户（客户端）的模块，这种方法部署在使用WSN和SOA的停车场中，以设计合适的应用程序来管理该系统。

WSN的中间件架构

WSN的中间件架构能够分布传感器节点、接收器节点和高级应用程序，如图1.此中间件不支持与WSN集成的SOM体系结构，SOM架构是一种设计中的中间件，类似于WSN中间件，具有称为高级服务层的新层。

该架构由三层组成，分别是集群服务层、资源管理服务层和高级服务层，高级服务层为安全性、QoS和可靠性应用程序提供服务，每一层都为上述层提供服务。

面向服务的中间件（SOM）体系结构用于通过使用标准化协议使服务可用且易于访问，而无需担心实现的细节，SOM架构可帮助WSN应用程序在应对这些挑战的传统开发平台上进行开发。

WSN通过不同的元素（如中间件）连接到SOA，SOM架构将WSN视为用户应用程序的服务提供商。

中间件在SOA内部或外部实现，这对于集成/交换消息非常重要，代理注册表还负责允许服务发现并使SOA中的通信更容易，中间件具有消息传递的可靠性，并保证消息到达接收方，它具有长时间存储消息并并行发送多条消息的能力，从而提高了数据消息传递的执行速度。

有一些技术可以将服务形式应用程序分开，即资源和功能级别的动态分配，这允许不同的应用程序访问相似的节点，这会导致限制。

从而增加中间件开发代码的复杂性，SOA中的大多数数据聚合技术处理简单的数据，如温度、湿度等，在这种情况下，很难处理图像和视频等复杂数据。

分布式中间件用于通过网络组合服务，从逻辑上讲，网络位于网络层中，但物理上存在于节点中，面向服务的软件体系结构基于用于传感器网络的自适应中间件，这些节点仅通过中间件的服务连接。

SOA对WSN的要求

面向服务的体系结构（SOA）的要求在于应用程序的组件向其他组件提供服务，为了实现这一点，通信是通过网络完成的。

同一网络上许多不同的应用程序及其组件可以在SOA的基础上有效地相互协作，SOA提供了一个平台，在这个平台上，各种服务可以通过网络交换信息，而无需人工交互或程序更改。

SOA的挑战是多种多样的，它们的范围可以从管理到测试，再到安全问题，对于具有SOA的系统内的应用程序来说，生成数千条消息以通过网络向许多不同的方向传输是很常见的，管理来自不同应用程序的这些消息可能是一个巨大的挑战。

在更复杂的SOA系统中，第三方公司和外包系统连接到同一个网络，这些消息的管理可能更加复杂。

SOA中的安全性具有挑战性，因为它应该在应用程序中的适当级别提供，几乎不可能为其他应用程序可以使用的服务提供安全性，在传统的SOA体系结构中，测试能力可能是一个巨大的挑战。

为SOA空间中的测试提供杰出的工具可能是一项复杂的任务，如果完成，该架构将存在许多缺陷，这些缺陷很难在应用程序中纠正。

WSN中间件架构的目标和挑战

中间件架构应可扩展到动态资源和接口，以确保随着网络规模的增长而具有卓越的性能，当大规模网络上发生任何变化时，可扩展性将面临挑战。

例如，在添加新节点时，网络应采用它们并与现有节点同步，高效的中间件设计能够维护大型网络并适应发生的任何变化，而不会影响网络性能。

必须为中间件授予硬件、通信设备和配置操作之间的异构性，组件的异构性可能是无线传感器网络大规模应用中的一个问题。

为了尽量减少传输的数据量，传感器网络使用数据聚合质量，这可确保不会在内存中生成冗余数据，从而通过内存使用节省成本，通过处理时间节省能源，与传统的以地址为中心的方法相比，这是一种更加以数据为中心的方法。

对于更小、更紧凑的传感器，可用的电池电量总是有限的，该系统旨在通过设计传感器的高效过程和功能来管理有限的功率，确保高效功耗的机制对于先进的无线传感器网络是必要的。

无线网络支持QoS非常重要，因为它关系到数据的准确性、覆盖范围和容差，服务质量在应用程序级别和网络级别都很重要，QoS考虑了新的自适应WSN设计中的资源约束。

引入了另一种称为基于伙伴关系的方法，通过改进和优化大规模联合资源的全局QoS来最大化QoS，此方法结合了软件代理的信任模型，以支持联合计算节点，智能代理支持模型计算节点，这些节点可以管理友谊和成员组（FGM）。

这种方法中使用的友谊和群体形成（FGF）算法使联合节点能够选择可以增加和改善全局QoS的FGM。

随着WSN的普及和进步，大量敏感信息通过无线网络发送，这些信息很容易被恶意入侵和互联网攻击所破解，在系统设计中集成安全参数是实现保护的必要条件。

大多数中间件侧重于传感器网络的资源分配、管理和通信效率，然而，数据聚合机制、安全方法和资源分配仍然是巨大的挑战，安全性必须是使用多个网络分布的方法的中间件设计的一部分，中间件通过有效管理多线程来降低错误或失败的可能性。

网络开发人员在设计基于SOA的中间件时，应增加不同的安全机制，利用抽象层、包装机制和智能接口解决异构数据融合问题，几种SOM架构方法都考虑了安全解决方案，为SOM架构框架提出了一种通用安全服务。

该服务提供各种独立的安全服务，例如授权、身份验证和访问控制。

许多研究都集中在如何从故障中恢复系统，SOA具有一个重要功能，它通过将服务的实现与接口分离并启用抗故障网络，可以最大程度地重用信息，提出了被称为“诊所”的面向服务的自我修复方法。

自我修复服务可以在SOA的帮助下检测故障并修复它们，仅使用来自不同网络中的其他服务提供的信息来隔离它们，自愈方法的评估通过称为多路径、多跳分层路由（MuMHR）的路由协议应用于通信故障。

结论

我们通过研究详细介绍了具有代表性的SOM体系结构、SOA和服务组合方法及其需求及其优缺点评估，这些方法的实施具有相对的局限性和优势，这些方法通过抽象级别、传感器平台、可扩展性和重新配置得到加强。

我们的主要贡献是基于WSN技术为各种应用和环境设计、实现和验证SOM架构。

这些要求支持网络服务和数据资源的发现、改进访问和共享，此外，复杂的服务可以通过高效执行互联服务和异构网络来实现，这些功能允许基于第三方网络服务开发传感器，对传感器网络中最先进的SOM架构基础的分析表明，已经讨论了已发布方法中未解决的大多数问题和挑战。

因此，这些架构旨在考虑和解决与传感器网络资源相关的复杂性，大多数现有的基于SOA和WSN的中间件架构都不能解决异构挑战，必须解决的主要限制是传感器网络的异构性。

从传感器到最终用户的端到端安全性、QoS（通过可扩展性和隐私性解决）、响应时间和吞吐量，服务发现机制应该可用，通过发现任何故障并在运行时将其替换为最佳可用服务来确保服务的连续性。

对未来工作的建议

其实我们这次研究的动机是有助于研究SOM架构的分布和为WSN实现全面的SOM架构框架，为了实现这一目标，出现了一些新兴方法，例如SOM架构，以解决来自不同传感器的数据的异构性。

在未来的工作中，除了SOM架构外，还必须将机器学习（ML）用作有助于异构传感器分类的服务的一部分。

我们的提案工作采用SOM架构平台，并实施普遍的网络内服务方法，此贡献解决了多服务组合问题，该组合可以通过使用JSON标准格式最大限度地减少数据传输和数据处理中的开销，由于我们的框架处理海量数据。

因此将以最低的成本、最小的开销和最小的能耗提高通信效率，将考虑在不重新实现整个体系结构的情况下促进包含或排除新网络的可扩展性（取决于要求）。