无线传感器网络综述范文第1篇
摘 要：生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法是以无线传感的网络安全分析为基础提出的一种新型的网络安全算法，这个算法结合了生物免疫原理，并建立起入侵特征库，这样安全系统就具备了学习和记忆功能，并可以利用粗糙集来改善无线传感器网络信息的不完整性和不确定性。在网络运行时，这种算法将提高入侵检测率。该文将详细介绍生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的结构、入侵特征库的建立过程以及生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的具体分析，研究这项算法对提高网络安全的实际意义。
关键词：生物免疫原理 新型无线传感器网络 网络安全算法
随着时代的进步和科技的发展，无线传感器网络被运用到了更多的领域当中，包括地震预测、气候预测、环境监控、军事监控等，在地下以及外层空间的探索中也开始广泛地运用到了无线传感器网络。但是由于对安全的要求非常高，之前无线传感器网络在安全性方面一直都面临着巨大的挑战。
1 生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的结构
根据无线传感器网络的发展现状，并结合其对安全的要求，基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的结构包含了四个层次。
伪装和防篡改层次。这一层次处于最外层，通过硬件设计的方法得以实现。在节点的硬件设计时，运用伪装和防篡改的机制可以有效降低节点暴露和被策反的可能性。
全局密钥加密层次。这一层次处于安全体系结构的第二层，使用了简单的成熟的加密算法，可以有效弥补无线传感器网络中的信息容易被窃听的缺陷，同时能够防止节点被策反后变成具有更强破坏力的内部攻击。
已知入侵识别层次。这一层次处于安全体系结构的第三层，它通过模拟生物先天性的免疫系统，可以分析并提取出已知的网络入侵模式，并建立起网络入侵的特征库。
未知入侵识别层次。这一层次位于安全体系结构的最内层，它通过模拟生物适应性的免疫系统来对新的网络入侵模式进行识别和学习。
2 建立入侵特征库
该文将通过使用粗糙集理论来建立入侵特征库，具有的特征包括了节点发送报文时的频率、报文的长度、报文的源地址、报文的目的地址以及不同类型的报文所占的比例等等。由于外形传感器网络的结构高度分散，而且負载也极为不均衡，所以在获取实验的数据时一般会花费较多的时间，而且获得的样本不够完整和精确，数量也有限，但是使用粗糙集理论就能够改善这些缺点，该文将利用这一理论来进行无线传感器网络安全算法的研究。
3 生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法分析
3.1 算法描述
（1）在一个检测周期内收集节点获取的数据，对数据的特征进行提取；（2）对获取的数据集按属性进行整理，通过约简入侵检测属性，将冗余的入侵属性去除；（3）检测网络的运行，如果运行正常那么就在下一个检测周期当中再次进行检查，而如果运行存在异常，那么就通过与特征库中的数据相对照来查找是否存在异常特征，如果存在，那么就按照现有的方式进行隔离、消除入侵的节点，如果特征库中不存在该异常特征，就要对其进行分类，并判断BND（X）是否小于阈值T0或者为空集，如果不是，那么就使X=BND（X），重新进行分类。
3.2 分析检测入侵的能力
通过仿真比较，基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法在使用前后的检测情况如表1所示。
从表1中可以看出，使用基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法之后，入侵的检测率得到了明显地提高，而且对于多数的网络入侵都能够进行有效检测，但是由于网络入侵的方式、性质包括环境都不尽相同，所以这种算法对于每一种攻击检测率的提高程度也不太一样。比如对于普遍存在的Dos攻击，该算法提高了对其的检测率，但是由于受到了软件、硬件、资源等多种因素的影响，在检测时还是存在着一定的漏检率和错检率。而Sybil攻击用现有的检测方式较难在无线传感器网络中检测出来，但是通过基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法，对信息进行监测和决策，较好地控制了身份和节点之间的对应关系，从而有效地检测出了Sybil攻击，检测效率有了明显提升。
参考文献
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无线传感器网络综述范文第2篇
摘 要：近年来，随着研究的深入和相关硬件技术的发展，无线传感器网络在实际应用中得到越来越多的部署，并逐渐渗透到军事探测、资源保护等数据敏感领域。无线传感器网络的安全性是这些应用得以实施的重要保障，它使得无线传感器网络能够排除攻击者的干扰，正常地与用户进行交互，为正确决策提供数据依据。然而，由于无线传感器网络中节点受能量、存储空间、计算能力和自身安全的限制，使得保证无线传感器网络的安全性成为了一个巨大的挑战。如何根据无线传感器网络的特点，制定出高效的安全协议，成为了当前的研究热点。
关键词：无线传感器；网络安全；应用技术
1 攻击方法和防御手段
拥塞攻击是指攻击者在知道目标网络通信频率的中心频率后，通过在这个频点附近发射无线电波进行干扰。防御的办法是在检测到所在空间遭受攻击以后，网络节点将通过统一的策略跳转到另外一个频率进行通信。
碰撞攻击是指敌人在正常节点发包时同时发送另外一个数据包，使得输出信号会因为相互叠加而不能够被分离出来。防御的方法是使用纠错编码来恢复收到的出错数据包，使用信道监听和重传机制来避免数据包对信道需求的冲突，并在冲突后按照某种策略选择数据包的重传时间。
丢弃和贪婪破坏是指恶意节点被当成正常的路由节点来使用时，恶意节点可能会随机丢掉一些数据包；另外，恶意节点也可能将自己的数据包以很高的优先级发送，从而破坏网络的正常通信。为了解决这个问题，可用身份认证机制来确认路由节点的合法性；或者使用多路徑路由来传输数据包，使得数据包在某条路径被丢弃后，数据包仍可以被传送到目的节点。
泛洪攻击是指攻击者不断地要求与邻居节点建立新的连接，从而耗尽邻居节点用来建立连接的资源，使得其它合法的对邻居节点的请求不得不被忽略。解决这个问题可以采用客户端迷题技术。它的思路是：在建立新的连接前，服务节点要求客户节点解决一个迷题，而合法节点解决迷题的代价远远小于恶意节点的解题代价。
3 热点安全技术研究
3.1 密码技术
目前评价密码技术是否适合无线传感器网络的标准是密码算法的代码长度、数据长度、处理时间和能量消耗量。对称密钥算法与不对称密钥算法相比具有计算复杂度低、能量消耗小的特点，因此一直被当作无线传感网中的主流密码技术。
3.2 密钥管理
WSN中节点之间的位置关系无法在部署前确定，并且网络拓扑不稳定，使得传统的密钥管理技术无法有效地运用于WSN。由于对称密钥算法在计算复杂度和能量消耗方面的优势，目前绝大部分密钥管理技术的研究都是基于对称密钥机制的。下面将对当前流行的密钥管理技术进行分类介绍：（1）预共享密钥模型和非预共享密钥模型。预共享密钥模型是指节点间的共享密钥在节点布置前就已经确定。非预共享密钥模型是指节点间的共享密钥在节点布置后通过协商机制确定。非预共享密钥模型符合WSN中节点相对位置一般无法在布置前预知的特点，因此更适合WSN。后面介绍的密钥管理技术都属于非预共享密钥模型。（2）概率性和确定性。如果密钥共享成功与否是以一个可计算的概率提出的，则它属于概率性密钥管理技术。确定性密钥管理技术是指忽略信道出错等物理因素，两个需要交换数据的节点之间在理论上一定可以生成一个共享密钥。
3.3 安全路由
普通的路由协议主要是从路由的高效、节能来考虑问题，一般没有关注路由中的安全问题，很容易受到各种攻击。例如，GEAR路由协议的正确执行需要在邻居节点间交换位置信息，而恶意节点可以通过广播虚假的位置信息来把自己放到数据包传输的路径上。一旦恶意节点参与数据包转发，它可以执行选择性转发等多种攻击。
3.4 数据的安全聚合
安全数据聚合的目标是尽可能地排除虚假数据对聚合值的影响。为了实现这个目标，安全数据聚合需要在普通数据聚合的基础上引入各种安全技术来保证数据的完整性、秘密性和可认证性，甚至需要引入恶意节点识别机制。
3.5 入侵检测
简单的密码技术仅仅能够识别外来节点的入侵而无法识别那些被捕获节点的入侵，因为这些被捕获节点和正常节点一样具有加解密和认证身份所需的密钥。目前的研究主要是针对被俘节点的入侵，按研究目的可以分为虚假数据识别和恶意节点识别两类。
3.6 信任模型
信任模型是指建立和管理信任关系的框架。信任模型可以用来解决许多其他安全技术无法解决的问题，例如邻居节点的可信度评估、判断路由节点工作的正常与否等。
3.7 应用相关的特殊安全问题
有的安全需求是某类应用所特有的，是基本的加密、认证等安全技术无法解决的，其解决需要特殊问题特殊分析。Ozturk等提出的熊猫保护问题就提出了一类特殊的安全需求，即如何保护源节点位置的秘密性。他以WSN在熊猫检测系统中的应用为例，假设偷猎者可以在基站对无线信号的方向和强度进行分析，从而反向追踪到上一跳的转发节点。这样，偷猎者就可以不断重复反向追踪过程，直到追踪到熊猫的位置。Ozturk等首先基于泛洪路由协议对该问题的严重性进行了分析；然后给出了泛洪路由协议下该问题的解决方案：概率泛洪法、假源法和分边概率泛洪法；最后说明其它路由方式下该问题更加严重。
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无线传感器网络综述范文第3篇
摘 要：无线传感网络技术是具有交叉学科性质的高科技技术，可以被广泛的应用在医疗卫生、国防军事、交通管理、灾害预测、桥梁检测、制造业、环境科学、城市信息化建设等领域。结合现代农业实际要求，将无线传感网络与现代农业结合，提出了基于无线传感网络的智能监控系统方案，用基ZigBee协议的CC2530芯片作为传感器节点和网关/汇聚节点，进行参数的采集、传输、汇聚和融合，结合数据库技术和专家决策系统，以实现农业生产的自动化和精细化。
关键词：智能农业；监控系统；无线传感网络
一、背景分析
传统的农业需要花费大量的劳动力进入到田间地头劳作，浇水施肥，耕地等等。不能更合理化的利用有限的资源创造更大的财富，很多时候反而浪费了资源。智能农业产品通过实时采集温室内温度、土壤温度、CO2浓度、湿度信号以及光照、叶面湿度、露点温度等一系列环境参数，自动开启或者关闭指定设备。可以根据用户的需求，随时进行处理，为农业综合生态信息的自动监测、对环境进行自动控制和智能化的管理提供了科学依据。方便人们对农田里的作物进行科学化管理，在第一时间了解它们的需求，极大的提高了资源利用率。传感技术为传统农业带来了革新与飞跃发展，成为了未来新型农业发展的必然趋势。
二、智能农业监控平台功能需求
为了方便管理人员对传感器传输过来的数据进行实时的监控，分析。具体功能：
（1）实现对农田里温度、湿度、光照、主要生长营养素等的数据采集。
（2）实现对传感器传来的数据进行实时采集、监测、查看。
（3）对超过设定阀值的异常数据进行报警，并能将数据发送到手机，方便远程管理。
（4）对所有采集的数据进行存储，生成曲线图，方便管理和分析。
（5）可以随意调用查看历史数据，并进行分析，根据分析结果实现自动灌溉。
三、无线网络的组成及其实现的核心技术
传感器网络系统通常包括传感器节点、网关/汇聚节点Router和管理节点。
（一）网关节点。负责对各节点传感器数据的采集、处理以及和外网通信，作为数据采集的传感器节点响应相应的网关请求，搜集周围信息，如温度、湿度，光照等；同时还要兼具有路由功能，依据一定的路由协议直接或者通过作为多跳中转的节点中传输到sink节点，再借助临时建立的sink链路把整个区域内所监控的数据传输到远程中心。
（二）传感器节点。采集的监测数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输的过程中监测数据被多个节点处理，经过多跳后路由到汇聚节点，最后通过互联网到达管理节点。传感器节点之间通信采用的是基于Zigbee技术的CC2530芯片实现。ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的一种短距离的无线通信技术，具有低功耗、低速率、低成本、低复杂度等一系列特点。Zigbee遵循开放系统互连参考模型，协议栈包括物理层、媒质访问控制层、网络层和应用层，支持自组织网络技术。CC2530是TI公司生产的一款基于具有SOC，支持IEEE802.15.4、ZigBee、ZigBee PRO和ZigBeeRF4CE标准，具有较高的无线接收灵敏度以及抗干扰性能，其传输的距离大于75m，最高传输速率可达250Kbps。
（三）管理节点。用于动态的管理整个无线传感器网络。传感器网络的所有者通过管理节点访问无线传感器网络的资源。
（四）监控系统软件。采用模块化设计，VC++6.0软件编写，采用数据库方式实现数据存储以及读取，并相应的对参数进行控制。系统可分为登陆模块、通信模块、数据显示模块、数据库修改及管理及查询模块、专家决策系统和控制模块（主要用于控制自动灌溉等技术的实现）。
四、参数设置
农业中检测的参数主要有土壤温度、土壤湿度、光照度、CO2、土壤水分、土壤养分以及各种被控对象的开关量等。不同情况下不同，具体如下所示：
（一）温、湿度节点：用于温、湿度监测，温度传感器选用DS18B20，测温范围为-55℃～+125℃，分辨力最高达±0.0625℃，精度±0.5℃，响应时间<1s。湿度传感器的选择频率输出湿度模块HF3226（用湿敏电容HS1101制造），宽量程：10～95%RH，体积小，性能稳定，工作温度范围–40～80℃，精度±5%RH，比例线性的频率输出。
（二）光照度、CO2节点：传感器采用PD-LL，精度：±2%，测量范围0-20000lux。CO2传感器选择TGS4160（固态电化学型气体敏感元件），测量范围：0～5000ppm；加热器电流：250mA；加热器电压：5.0±0.2VDC；加热器功耗：1.25W；温度：-10～+50℃。
（三）土壤温度、养分、水分节点：土壤水分传感器选择AQUA-TEL，测量各种土壤的单位体积含水量，测量范围：0-100%，误差<3%，重复性误差<1%；土壤养分测定包括土壤有机质、pH值、氮、磷、钾pH值以及交换性钙、镁的检测，可采用离子、生物传感器。
五、结束语
无线传感器网络技术融合了传感器技术、计算机技术和网络通信技术。各传感器分工合作，自主组网，网络拓扑动态变化。具有随机部署、分布式结构、自组织、智能型、成本低、环境适应性强等等特点。将无线传感网络技术应用于农业经过近几年的研究已经接近成熟，并且将在以后的飞速发展下为世界带来更多好处。如果对传感器节点加以修改，按照自己的需求重新配置，可将其应用于更多方面，如环境监测、医疗事业、工业自动化等领域。
参考文献：
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无线传感器网络综述范文第4篇
1 基于行波的无线传感器网络时间同步方案
基于行波的无线传感器网络同步方案中同步装置的硬件原理如图1所示。
行波传感器是由一根截面均匀的环行铁钴镍合金材料上均匀密绕若干层线圈而成。测量导体位于行波传感器的大环行线圈内, 与二次线圈没有直接的电位联系。为消除大线圈所交链的磁链影响, 线圈绕成偶数层, 并使相邻两层线圈的绕制方向刚好相反。行波传感器输出信号经行波传感器副边并联的避雷器及TVS (Transient Voltage Suppressor) 限压后, 由电阻分压电路分压, 输出-2.5V~2.5V的行波信号接入到ATmega1281的模拟比较器接口PE2和PE3, 通过模拟比较器的输出来捕捉行波信号。
2 时间同步机制
为了节省无线传感器网络的能量损耗, 应用在电力系统中的无线传感器节点在通常情况下不要求同步, 各个节点根据本地时钟记录无线传感器节点的采样数据信息。当电力系统发生线路短路故障时, 无线传感器节点通过行波传感器捕捉线路上的行波信号。当无线传感器节点捕捉到行波信号时, 记录该信号的本地时间。设节点u捕捉到行波信号的本地时间为tu0, 将tu0作为该传感器节点的逻辑时间原点。这样无线传感器网络中的各个节点就可以根据各个节点的逻辑时间原点进行时间同步。
当线路发生故障f, 在故障电压UF的作用下, 会产生向两端传输的行波信号。线路MN上行波信号形成的网格图如图2所示。
其中s、u、v和w线路上的无线传感器节点, f为故障点位置。当故障发生后, 从f处产生的行波∆u1经过节点v, u, s等节点到达M, 形成入射波, 行波到达M点会产生反射, 形成反射行波。同样从故障位置产生的行波∆u2经过节点w等节点到达N, 形成反射波, 反射波到达故障点位置会产生折射波, 经过v, u, s等节点到达M端, 同时会产生反射波, 返回N。
根据图1的接线方式, 只有当PE2的电压大于PE3的电压, 无线传感器节点才会捕捉到行波传感器的行波信号。因此可以从图2得到线路MN上的无线传感器节点捕捉到行波信号的时间曲线 (时间曲线为网络的逻辑时间, 零点位置行波信号产生时间) 为P-Q-G-H, 由此可以得到当线路MN内发生故障时, 线路MN上的任意两个无线传感器节点的最大同步误差为:
当故障发生在线路MN外侧时, 由于在线路中间不会发生行波的折射和反射, 此时, 无线传感器网络的最大同步误差为线路两端的无线传感器节点, 最大同步误差同样为l/v。
3 基于行波的同步机制与其它同步机制的比较
应用于电力系统中的无线传感器网络和其它常规的无线传感器网络有显著的差别:由于应用于电力系统中的无线传感器节点布置输电线上, 因此从拓扑结构上来看, 形成的无线传感器网络为一个带状分布, 节点布置的地理区域跨度大。这个明显的分布特点决定了如果采用传统的同步机制很难满足要求。表1显示不同的时间同步算法的性能分析。
在上述的几种同步方案中, RBS用于多跳网络时, 依赖有效的分簇方法, 保证簇之间具有共同节点以便簇间进行时间同步, RBS机制在多跳网络中的误差随跳数的增加而增加。TPSN同步误差不会随节点的增加而增加, 但是与跳数距离成正比增长, 同时, TPSN的根节点通常需要GPS接收机, 以获得准确的时间源。TPSN算法注意针对全局同步, 一次同步需要较大的能量损耗。LTS算法主要用于同步精度要求不高的全局同步。DMTS提高了对单向传输延迟的估计, 减少了系统能量开销, 但是同步精度比RBS和TPSN略有下降。FTSP由于增加了对位偏移产生的时间延迟的估计, 比DMTS有更高的同步精度。
行波同步机制相对于其它的常规的同步机制来说, 具有以下优势: (1) 可以实现大范围的高精度的全网同步。在上述几种同步方案中, 如果基于相同的实验环境, 同步精度具有以下关系:T P S N>F T S P>R B S>DMTS>mini-sync>LTS[53~54]。TPSN的单跳同步误差为16.9µs, 3跳同步误差为23.3µs。行波单跳最大同步误差为2.67µs (传输半径为800米) , 3跳最大同步误差为8µs; (2) 行波同步开销非常低, 在同步过程中, 不占用信道资源; (3) 行波同步机制属于硬件中断同步实现方式, 但是, 与G P S相比, 它对硬件要求不高, 能实现全网同步; (4) 网络只有在监测到一个事件发生时, 才进行同步, 可以有效节省网络的能量损耗。
行波同步机制由于是利用电力系统的故障行波信号, 所以确定了该方案的应用范围很小, 不具有通用性, 同时, 由于只有事件发生时, 无线传感器网络才同步, 网络的同步周期很短, 如果需要分析通常情况下的数据信息, 只能根据节点的本地时间, 节点之间的同步误差会随着系统运行时间的增加而增加。
4 结语
本文在陈述了无线传感器网络的时间同步机制的主要考虑参数, 分析了影响时间同步的因素后, 利用馈线线路发生故障时会在线路上产生向线路两端传播的行波这一特点, 提出了利用行波的同步机制, 设计了一种新的无线传感器网络时间同步方案。仿真试验结果表明, 该时间同步方案能够满足配电网馈线故障定位对时间同步性的要求。
摘要：本文基于应用于配电网馈线故障定位的无线传感器网络系统, 给出一种新的时间同步方案, 当馈线线路发生故障时, 在线路上会产生向线路两端传播的行波。利用故障时的行波信号, 设计了一种新的无线传感器网络时间同步方案。仿真试验结果表明, 该时间同步方案能够满足配电网馈线故障定位对时间同步性的要求。
无线传感器网络综述范文第5篇
Zig Bee是一种短距离、低速率、低功耗全新无线网络数据通信技术, 具有协议简单、成本低、扩展性好、组网容易等优点。本文主要针对井下无线传感网络部分进行设计, 关于中央数据采集控制中心部分的软件编程不过多的讨论。另外, 本文还讨论了基于CC2431的定位节点的硬件和软件的设计。
1 系统方案设计
本系统由数据采集网络和中央信息采集控制中心两部分组成, 其中数据采集网络是采用TI生产的CC2430、CC2431设计的网络节点, 采用基于IEEE802.15.4标准的Zig Bee技术进行数据通信的无线传感器网络, 它是由大量的无线传感节点、汇聚节点数据传输模块组成的分布式系统;中央数据采集控制中心由数据采集监控软件、配置模块、数据库等部分组成。网络的总体方案示意图如图1所示。
2 网络节点硬件设计
无线传感网络的节点主要分有用于采集数据的传感器节点, 路由节点和汇聚节点, 分别对应Zig Bee协议中简单功能设备 (RFD) , 全功能设备 (FFD) 和网络协调器;另外还有用于确定人员位置的参考节点和定位节点, 其中传感节点主要用于采集瓦斯浓度和湿度;参考节点用于传输井下人员的位置信息, 定位节点又称盲节点, 一般是由参考节点的位置来确定出定位节点的位置。本文中无线传感网络节点主要由TI生产的CC2430/CC2431片上系统和一些外围辅助电路构成。
2.1 CC2430/2431片上系统硬件电路
系统节点主要分传感器节点、路由节点和中心节点。节点主要由控制器和外围辅助电路组成, 三类节点的中心处理器均由TI生产的CC2430组成, 辅助电路为控制器提供电源, 晶振, 数据采集等电路。由于节点的类型和功能不完全相同, 节点的硬件电路也不完全相同, 节点采用由CC2430组成的核心板和底版组成, 不同类型的节点的外围电路会有差别。
2.2 传感器电路
(1) 瓦斯传感器:本文中采用U L-2 6 4, UL-264是一种实用的低功耗瓦斯传感器具有性能优良、稳定可靠的特点。它的工作温度低, 工作电流小, 元件寿命长, 不存在催化剂中毒现象, 在全量程内 (0~100%) 线性好, 且非线性误差很小。UL-264的应用电路图如图2所示。
(2) 温度传感器:传感节点的温度采集采用MCP9700, 是低功耗、低成本的模拟温度传感器。MCP9700首先测量出井下工作环境的温度信号, 并把温度信号转换为模拟电压信号输出, 存储在CC2430的存储器中, CC2430通过定时发送数据的方式或是通过超过阈值的方式把数据发送给路由节点或协调器节点接收如图3。
(3) 串口通信电路:RS232接口是一种常用的用于与PC机或其它设备通信的接口, 一般采用SP3223E芯片就可以实现。
(4) 电源电路:本系统中的节点部分采用电池供电, 重要的节点将会采用双电源供电。直流电源供电采用220V的交流变5V的直流电压模块, 然后将5V的直流电转变为3.3V给节点供电, 本文中采用电平转换芯片TPS7333Q来实现该功能。
2.3 射频模块
CC2430内置工业界领先的RF收发器CC2420, 具有高集成度、低成本、低电压、低功耗的特点, 能够进行鲁棒无线通信。
3 网络节点软件设计
网络节点的软件开发是在集成开发环境IAR、物理地址修改软件Smart RF04 Flash Programmer和Packet Sniffer等软件开发环境的联合使用过程中进行开发的, 主要完成网络节点的初始化、网络的建立、数据的采集处理等功能。
3.1 节点流程
(1) 传感器节点流程:传感器节点主要是采集煤矿工作环境的参数, 主要是瓦斯浓度和温度。
(2) 路由节点流程:路由节点是网络中的路由器, 主要负责数据的路由选择和中继一般由Zig Bee网络中的全功能设备充当。
(3) 汇聚节点流程:汇聚节点主要负责接收各节点的数据, 并与井上无线或有线网络建立连接。
(4) 参考节点流程:参考节点是一种已知静态节点, 其坐标位置是固定的, 并且不参与定位计算, 可由CC2430或CC2431实现参考节点的定位部分流程。
(5) 定位节点流程:定位节点是一类移动节点, 可在参考节点包围的区域内任意移动。定位节点通过接收定位区域内的所有参考节点的RSSI值后, 经过定位算法来计算其坐标位置, 定位节点由CC2431来实现。
3.2 协议数据帧
无线网络的传输中主要是数据的传输, 数据主要采用数据帧的方式发送, 本文采用了成都某无线产品公司生产的Zig Bee协议分析仪分析了温度传输时的协议帧的格式, 实验环境时的温度为25℃。数据帧传输的帧头、帧尾, 校验等都以16进制数据表示。
4 结语
本设计将瓦斯传感器、温度监测传感器与定位节点相结合, 能将井下作业区的多种环境参数通过无线网络传送到救援系统, 从而实现实时监控。随着信息技术的日益发展, Zig Bee技术将在煤矿安全生产中等工业安全生产中占据重要的地位, 无线传感网络的应用将提高系统的控制范围、系统的灵活性, 尤其是Zig Bee定位技术将在煤矿救援方面发挥其独特的优势。
摘要：本文提出了一种基于ZigBee技术的无线传感网络系统设计, 完成了整个网络的总体方案设计, 采用TI公司生产的CC2430/2431设计了多种无线传感网络节点, 给出了不同节点的硬件和软件设计。
关键词：ZigBee,无线传感网络,网络节点
参考文献
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无线传感器网络综述范文第6篇
1 改进型智能无线载荷位移传感器原理[1]
智能无线载荷位移传感器是基于加速度二重积分得到位移量的原理来测量油井光杆位移量, 并直接把加速度传感器、载荷传感器与无线通信、电池供电、信号运算单元集成在载荷传感器内, 实现载荷位移一体化无线示功仪 (见图1~图3) 。具体由载荷位移量采集传输和接收及数据输出两部分组成。
采集传输部分由信号采集单元、信号处理单元、无线通信单元、电池供电单元、能量管理单元五部分组成。通过载荷和位移信号的获取、放大、滤波处理, 利用先进算法, 实现无线传输。
数据接收及输出部分由无线通信单元、键盘显示单元、存储单元和数据输出单元四部分组成。
2 改进特点及应用情况
智能无线载荷位移传感器是采用一体化设计, 结构精巧, 安装维护方便, 适应野外恶劣的自然环境, 适用于游梁式抽油机井和链条式抽油机井;成本投入少, 测量精度高, 抗干扰能力强, 运行稳定;它还具有很强的兼容性, 能与现有的远传系统对接, 并且能实现友好的人机交互。在远传系统故障的情况下, 可以记录存储多达2万幅的示功图数据, 与当前国内外同类研究、同类技术比较, 处于国内领先水平。目前, 智能无线载荷位移传感器在油井安装的45台中, 它安装维护便捷, 运行稳定, 数据精度高, 在现场应用中显示了它良好的应用效果。
2.1 安装维护便捷
由于智能无线载荷位移传感器结构精巧, 体积小, 不需要线缆供电和传输信号, 适用游梁式抽油机井和链条式抽油机井, 安装工艺简单, 安装、维修、维护均非常快捷。
2.2 与现有的远传系统对接
智能无线载荷位移传感器与现有的远传系统对接, 采集传输部分每10分钟测量一次示功图, 并将采集到的示功图数据以无线传输的方式传递给数据接收及输出部分, 通过远传系统将示功图数据传输到基地服务器。
2.3 采集数据精度高
智能无线载荷位移传感器适用不同冲程、冲次的采油井, 智能无线载荷位移传感器具有运行稳定、测量精度达到0.5%的特点, 完全符合示功图测量的精度要求。
3 结语
智能无线载荷位移传感器的成功应用, 与其特有的优势表明具有广阔发展前景, 应用智能无线载荷位移传感器所带来的经济效益和社会效益使其受到用户广泛的欢迎。但是, 智能无线载荷位移传感器也需要不断地完善和升级, 以使其更好地测量采集示功图数据, 为油井测控系统提供数据支持, 从而更好地为油田的生产服务。
摘要：针对传统示功图分体式测量采集设备具有的安装环节多、维护不便、测量精度不高等诸多不足, 整合改进成一种安装简单、维修和维护方便、测量精度高的智能无线载荷位移传感器, 为建设数字化油田、及时采集油井动态资料, 判断、制定和及时调整油井工作制度提供施工依据, 降低成本。
关键词：示功图,智能,载荷位移传感器
参考文献