传感器网络技术 你知道什么是传感器网络吗
你知道什么是传感器网络吗
当今世界正迅速迈向数字化和智能化，而传感器网络作为其中重要的一部分，正逐渐在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。无论是在工业、农业、医疗还是城市管理等领域，传感器网络都发挥着不可或缺的作用。本文将为您详细介绍什么是传感器网络，以及它在各个领域中的应用。
传感器网络，顾名思义，是由大量分布式传感器节点组成的网络。这些传感器节点能够感知周围环境的各种参数，比如温度、湿度、光线、压力、声音等，并将这些数据传输到网络中的其他节点或中心服务器进行处理和分析。传感器网络的关键组成部分是传感器节点，它们通常由微处理器、传感器、通信模块和能源供应组成。这些节点可以通过无线通信互相连接，从而形成一个覆盖范围广泛的网络。
传感器网络的应用范围十分广泛。在工业领域，传感器网络可以用于监测生产线上的设备状态，实时收集数据并进行预测性维护，从而降低停机时间并提高生产效率。在农业方面，传感器网络可以监测土壤湿度、气温等信息，帮助农民科学决策，合理安排灌溉和施肥，提高农作物产量。在医疗领域，传感器网络可以用于远程监测患者的生理参数，及时发现异常情况并采取措施，对于慢性病患者尤为重要。在城市管理中，传感器网络可以用于交通监控、垃圾桶状态监测、环境污染监测等，有助于提升城市运行的效率和环境的质量。
传感器网络的优势在于它的实时性、覆盖范围广和灵活性。传感器节点可以灵活部署，适应不同的环境和任务需求。另外，传感器网络的数据可以实时传输和处理，帮助用户快速作出决策。然而，传感器网络也面临着一些挑战，比如能源管理问题、数据安全和隐私问题等。由于传感器节点通常需要长时间运行在无人监管的环境中，如何延长其电池寿命成为一个重要课题。同时，传感器网络中产生的大量数据也需要合理的存储和保护，以防止数据泄露和滥用。
总之，传感器网络作为物联网技术的重要组成部分，正在引领着我们走向一个更加智能和高效的世界。随着技术的不断进步，传感器网络在各个领域的应用将会愈发广泛。通过传感器网络，我们可以更好地理解和管理我们周围的环境，为决策提供更多的数据支持，从而推动社会的可持续发展。然而，在推动传感器网络应用的过程中，我们也需要关注数据安全和隐私保护等问题，确保技术的发展与人类福祉相一致。
「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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