无线传感器网络节点设计 物联网无线传感器节点设计
物联网无线传感器节点设计
无线传感器节点（ WSN ）在促进物联网（ IoT ）发展方面发挥着关键作用。WSN的优点在于，它的功耗极低，尺寸极小，安装简便。对很多物联网的应用而言，譬如安装在室外的应用，WSN可使用太阳能供电。当室内有光，系统就由太阳光供电，同时为细小纽扣电池或超级电容器充电，以在没有光的情况下为系统供电。
在一般情况下，无线传感器节点是传感器为基础的设备，负责监察温度、湿度或压力等条件。节点从任何类型的传感器收集数据，然后以无线方式传递数据到控制单位，譬如计算机或移动设备，并在此处理、评估数据，并采取行动。理想情况下，节点可以由能量收集机制获得作业电源，成为独立运作的设备。从一般意义上讲，能量收集的过程是捕捉并转换来自光、振动，或热等来源的极少量能量为电能的过程。
图 1：能量收集系统设计示例
图 1 显示了能量收集系统的框图。能量是由能量收集系统 （如太阳能板）收集，并由电源管理集成电路 (IC) (PMIC) 转换成稳定的能量，再使用低漏、低阻抗的电容器储存。这些能源能供给传感器接口负载 （譬如微控制器MCU），而MCU是用无线方式来传送数据的传感器。本图中，能量收集传感器（ EHS ）是无线传感器节点。
图 2：无线传感器节点系统示例
图2显示了无线传感器节点的框图。在这里，已处理的传感器数据会透过低功耗蓝牙（ BLE ）以无线方式传输。BLE 是用于短距离、低功耗无线应用的标准，以交流状态或控制信息。BLE 在2.4 GHz ISM 频带及二进制频移键控（GFSK）调制下运作，此支持1 Mbps 的数据速率。
而电源管理 IC是用来稳定能量收集设备所要求的功秏，以支持其超低功耗的运作。 打个比方，赛普拉斯S6AE103A PMIC 器件的电流消耗低至280 nA，启动功率为 1.2uW（见图3）。因此，在约100勒克斯（lx） 的低亮度的环境中，紧凑型太阳能电池依然可以获得少量的能量。
图 3：用于能量收集的S6AE103A PMIC 器件框图
高效的无线传感器节点设计
让我们考虑一下设计无线传感器节点所涉及的步骤：
第 1 步：选择硬件：
在硬件方面，你需要适当的传感器，一台最终能用能量收集设备供电的MCU及 PMIC。你可能需要额外的无源组件，此视乎设计而定。
传感器可以是仿真或数字形式。现今市面上很多传感器是使用基于集成电路总线（I2C）、串行外设接口 （SPI）或异步收发传输器（UART）界面为标准的数字传感器。电耗极低的传感器在市面上亦有售。为了保持设备成本维持低水平，外形小巧，配有综合BLE的MCU能够简化设计，并缩短推出市场的时间。为了进一步加快设计，许多厂商都使用完全综合，完全通过认证的可编程模块，例如赛普拉斯EZ-BLE Modules。模块由一个主要MCU、两块结晶、芯片或跟踪天线、扩展板及无源组件组成。由于这些模块已经拥有必须的BLE认证，产品可以快速推出市场。
图 4：BLE模块示例：太阳能供能的低功耗蓝牙传感器信标CYALKIT-E02
第 2 步：设计固件和估计功耗
选择了可编程的MCU 后，下一步就是编写适当的固件。固件需要具备的基本功能是收集传感器数据的接口，用无线传送数据的BLE组件或堆栈，和能够负责固件处理的CPU。
由于超低耗运作是关键，电流消耗总和需要由一开始纳入考虑。总计电流消耗是传感器所消耗的电流及MCU 所消耗的电流总和。由于传感器通常不会消耗太多的总电流，其重点应该放在如何将MCU所消耗的电流减至最低。在优化电流之前，要考虑在MCU内在消耗电流的三个主要的组件：CPU、传感器接口模块（如 I2C 、SPI 等）和BLE子系统。这里，当无线电收音机开动（例如BLE Tx及Rx），电流的主要消费者会是BLE电收音机。
嵌入式 MCU 提供各种低功耗模式，以减少电流消耗。固件设计人员需要考虑这些低功耗模式和设计代码，这样，平均电流的消耗就能减至最低。例如，传感数据并不是瞬速变更的，固件需要间中扫瞄传感数据（例如每隔 5 至 10 秒钟，时间间隔视乎传感器而定）。传感器的已读数据通过 BLE， 以无线方式传输。
就 BLE 固件而言，传感器可以连同 BLE 广播包将数据发送。我们建议不要连同广播包转送太多其他数据，因为这样会进一步增加电流。在广播间隔与传感器扫描间隔之间， MCU需进入低功耗模式，譬如是「休眠功能 」。低电耗定时器就如看门狗定时器，可以在定时器倒数完毕时，唤醒设备。 为了使用低功耗操作，MCU进行了优化，提供一个 BLE 内部定时器，当广播间隔结束，可唤醒进入了休眠功能的设备。图 5显示了操作的固件流程。
图 5：为高效无线传感器节点设计而设立的固件流程
只要设计好固件，您可以测量电流。你可以使用原型电路板测量电流。请注意，MCU的启动及低耗模式的电流需要独立量度。只要你知道MCU分别以启动及低耗模式操作的时间，平均的电流消耗是：
有了平均电流的数字，你就可以将它乘以PMIC电压，从而找出平均功率。
第 3 步优化固件，最大限度地降低平均电流消耗
情况有可能是，初始计算出的设计功率的太高，太阳能 PMIC 无法支持。如果是这样，你就需要优化固件。这里有几个有效方法来执行此操作：
执行优化 MCU 的启动代码：当MCU 正在启动，你不需要使用如24MHz晶产时钟的高频外部时钟，以操作BLE。最初就关掉此时钟，能够节约能源。再者，时钟晶体可以利用这些时间稳定下来，而其亦是启动的其中一个部件。这些时钟渐渐稳定下来，MCU 可以再次调较至低耗模式，内部低频时钟可以在时钟预备好的时候唤醒设备。简而言之，启动代码的执行时间可以很长，并且固件设计人员需要尽量减少启动电流消耗。
a.降低主 CPU 运作频率
b.在进入低功率模式前，控制驱动模式，以防止MCU引脚泄漏电流。
c.如果MCU支持任何调试接口，要将它们废除。
这些步骤有助降低平均电流消耗。
第 4 步：设计硬件
有了功耗优化的固件，是时候基于PMIC设计硬件 。图 6 显示了一个简单以能量收集基础的 PMIC 设计。
图 6：简单的能量收集设计
在 PMIC 首先储存太阳能到储存的设备 VSTORE1 (VST1)，此事例为一个300-μF 的陶瓷电容器。当 VST 1 达到 VOUTH V，能量就可以发送到 MCU 。但这个简单的能量收集设计不能全日运作，原因是没有备份电容器。让我们来看看，备份电容器如何加配到PMIC设备，和电容器能够如何帮忙MCU。
图 7：能量收集与备份电容器
操作WSN 所需的能量首先存储在 VST 1 ，剩余的能量用于 VST 2充电 。存储在 VST 2 的能量可于没有光线照射的情况下持续提供予 WSN 。此外，还可以连接一个额外的纽扣电池到 PMIC，以增加可靠性，如图8所示 。
图 8：多个电源输入的能量收集
PMIC 转换两种电源来源，以便 WSN 可以在所有条件下（即使没有灯光的情况）运行。转换自动产生，使能源在有需要时供应给WSN 。因此，这可能是 WSN的 最适当的硬件设计。
第 5 步：设计用户界面
连接到无线传感器节点的用户界面设计可以是用WSN传输，以接收数据的手机应用，就是这么简单。由于传感器的数据可能会在广播包固定位置出现，BLE应用可以设计到能够从这些位置提取相关数据，并将数据显示到你的手机上。这种技术可用于管理多个 WSNs 构成的复杂网络。
「论文优选」感知世界的无线传感器网络（WSN）——《电子技术应用》优秀论文集锦
人类如今处于信息时代，作为信息获取最重要和最基本的技术——传感器技术，也得到了极大的发展。
传感器网络的发展历程分为以下三个阶段：传感器→无线传感器→无线传感器网络。
第一阶段可以追溯至越战时期使用的传统的传感器系统，实际上是由震动和声响传感器组成的系统。
第二阶段从二十世纪80年代至90年代，主要是美军研制的分布式传感器网络系统、海军协同交战能力系统、远程战场传感器系统等。这种现代微型化的传感器具备感知能力、计算能力和通信能力。
第三阶段从21世纪开始至今，特点是网络传输自组织、节点设计低功耗，用于军事领域外的更多场景。
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是由部署在监测区域内大量微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统， 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。传感器、感知对象和观察者 构成了传感器网络的三个要素。
WSN是一种分布式传感网络 ，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可以随时更改，还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。
如今物联网发展快速，无线传感器网络技术是实现物联网广泛应用的重要底层网络技术，可以作为移动通信网络、有线接入网络的神经末梢网络，进一步延伸网络的覆盖。
《电子技术应用》近年来刊登了一系列与无线传感器网络（WSN）相关的文章，包括一些出色的网络设计应用和定位算法，小编整理于此。欢迎大家推广引用！
1.WSN中一种基于RSSI的移动节点改进定位算法
摘要： 移动无线传感器网络的节点定位算法中，基于RSSI的MCL定位算法利用接收信号强度的对数正态模型对定位的预测和滤波过程进行了改进，改善了定位性能，但是仍存在计算量较大、功耗较大等不足。因为物体的运动状态不会发生突变，因而可以利用前几个时刻的轨迹，预测当前时刻的运动参数。采用Hermite插值法，对当前时刻的运动轨迹作了很好的预测。仿真结果表明，该算法与传统的算法相比，减小了采样范围，提高了采样准确率，从而提高定位精度，降低功耗。
中文引用格式： 黄海辉，李龙连.WSN中一种基于RSSI的移动节点改进定位算法[J].电子技术应用，2015，41(1)：86-89.
英文引用格式： Huang Haihui，Li Longlian.An improved localization algorithm based on RSSI in WSN[J].Application of Electronic Technique，2015，41(1)：86-89.
2.基于多功率移动锚节点WSN智能定位算法
摘要： 为了降低定位成本及提高定位精度，提出了一种使用单个锚节点移动进行未知节点坐标计算的SAPSO-SMPMA算法。该算法采用单个移动锚节点游历定位区域，并通过功率控制发射不同功率的信标信号，未知节点利用收到的不同位置锚节点信息结合自适应权重粒子群算法计算节点坐标。考虑到实际应用时锚节点可能带有误差，故加入了锚节点矢量误差分析。仿真表明，本算法在充分考虑锚节点自身误差及大幅降低定位成本的情况下，定位精度仍然较高，是一种实用的定位算法。
中文引用格式： 杜杨洋，毛永毅.基于多功率移动锚节点WSN智能定位算法[J].电子技术应用，2015，41(6)：88-90.
英文引用格式： Du Yangyang，Mao Yongyi.Intelligent algorithm for locating nodes in wireless sensor network based on the multi-power level mobile anchor node[J].Application of Electronic Technique，2015，41(6)：88-90.
3.基于最大似然估计与朴素贝叶斯的WSN故障检测
摘要： WSN中的故障节点导致网络的数据传递延迟与能耗增加，同时可引起网络拥塞等问题，对此提出一种基于最大似然估计与朴素贝叶斯分析器的WSN故障节点诊断与定位算法。首先，从数据包的协议部分提取大量特征作为训练数据集，从中估算边际概率并建立朴素贝叶斯分类器，使用最大似然估计估算条件概率。检测阶段则通过判断传输延迟是否满足阈值条件来决定可疑节点，然后使用朴素贝叶斯分类器检测故障节点，最终将节点成功进行分类。
中文引用格式： 敬明旻，肖莉，杨传书. 基于最大似然估计与朴素贝叶斯的WSN故障检测[J].电子技术应用，2015，41(7)：114-117.
英文引用格式： Jing Mingmin，Xiao Li，Yang Chuanshu. Maximum likelihood estimation and Naive Bayes classifier based fault detection in WSN[J].Application of Electronic Technique，2015，41(7)：114-117.
4.基于Contiki和有源RFID的设备管理系统的实现
摘要： 系统基于Contiki实现了一种有源RFID阅读器节点，同时实现了一种边缘路由器，通过边缘路由器与阅读器节点可以组成无线传感器网络。用户通过网络控制阅读器节点收集和管理RFID标签，实现对设备的管理。本系统保持了无线传感器网络部署范围广的优点，通过融合有源RFID技术减小了网络的复杂性并降低了系统功耗。该系统工作稳定，适用于在较大范围内对设备进行管理。
中文引用格式： 董坤，陈波，赵中全. 基于Contiki和有源RFID的设备管理系统的实现[J].电子技术应用，2016，42(3)：57-60.
英文引用格式： Dong Kun，Chen Bo，Zhao Zhongquan. Implementation of equipment management system based on Contiki OS and active RFID[J].Application of Electronic Technique，2016，42(3)：57-60.
5.KW01-ZigBee无线传感网应用开发平台的研制
摘要： 为解决无线传感网应用开发难度大、周期长等问题，通过深入分析其产生原因和无线传感网应用开发技术的现状，按照软件工程思想和构件设计的基本理论，提出了四层架构的开发平台模型。据此研制了一种架构清晰、对外接口丰富、硬软件构件完备的基于KW01-ZigBee的无线传感网应用开发平台，从开发板及硬软件构件设计、工程框架设计等方面详细论述了整个研制工程。利用开发平台开发的实例工程及运行测试证明了研制的平台正确实用且易于使用，可以降低开发技术难度，提高开发效率。
中文引用格式： 蔡伯峰，蔡伟达，王宜怀. KW01-ZigBee无线传感网应用开发平台的研制[J].电子技术应用，2017，43(3)：55-58.
英文引用格式： Cai Bofeng，Cai Weida，Wang Yihuai. Design of KW01-ZigBee wireless sensor network application development platform[J].Application of Electronic Technique，2017，43(3)：55-58.
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