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wsn的研究现状


研究现状: 研究现状:
下面对无线传感器网络的数据处理、文物保护技术应用现状、无线传感器网络在文物 保护领域的应用研究现状进行总结,分析存在的问题。 世界许多国家的军事部门、 工业界和学术界都给予传感器研究很大的关注。 美国国防部 和各军事部门都对传感器网络给予了高度重视, C4ISR 的基础上提出了 C4KISR 计划, 在 强 调战场情报的感知能力、 信息的综合能力

和信息的利用能力, 把传感器网络作为一个重要研 究领域,设立了一系列的军事传感器网络研究项目。 世界知名大学 UC Berkeley、MIT、Stanford 等,皆有研究组织,在诸多关键技术取得了 突破。麻省理工学院(MIT)获得了 ARPA 的支持,从事着极低功耗的无线传感器网络方面的 研究, 被业界广泛关注的 SPIN(Sensor Protocols for Information via Negotiation)协议也是出 自 MIT; 奥本大学(Auburn University)也获得 DARPA 支持, 从事了大量关于自组织传感器网 络方面的研究,并完成了一些实验系统的研制;宾汉顿大学(Binghamton University)计算机 系统研究实验室在移动自组织网络协议、 传感器网络系统的应用层设计等方面做了很多研究 工作;州立克利夫兰大学(俄亥俄州)(Cleveland State University, Ohio -CSU Ohio)的移动计算 实验室在基于 IP 的移动网络和自组织网络方面结合无线传感器网络技术进行了研究。 目前,一些大型 IT 公司,如 Intel、HP、Texas Instruments 等也逐渐介入该领域的研究开 发工作, 并在无线传感器节点的微型化、 低功耗设计、 网络组织、 数据处理与管理以及 WSN 网络应用等方面都取得了许多重要的研究成果。日本、韩国、巴西以及欧洲的英国、德国等 也纷纷对无线传感器网络展开研究工作。 在我国,各机构组织、高校对于无线传感器网络的研究工作和发达国家同步。包括: 中科院上海微系统与信息技术研究所凭借其在微系统和 MEMS 技术方面良好的基础, 从 1998 年就开始对无线传感器网络进行了跟踪和研究,已经通过系统集成的方式完成了一些 终端节点和基站节点的研发, 在国内处于领先地位; 中科院电子技术研究所和沈阳自动化所 也分别从传感器技术和控制技术两种角度入手研究节点设计和应用技术; 浙江大学现代控制 工程研究所成立了“无线传感器网络控制实验室” ,联合相关单位专门从事面向传感器网络 的分布自治系统关键技术及协调控制理论方面的研究; 另外中科院计算技术研究所、中科院自动化所、中科院软件所、国防科技大学、清华大 学,北京交通大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、电子科技大学、华中理工大学、 西北工业大学、西北大学、北京邮电大学、山东大学、东南大学等等高校及研究单位在无线

传感器网络方面也进行了大量的工作。 从 WSN 结构的看, 大量底层的感知数据经过聚集, 到达汇聚节点, 会产生 “漏斗效应” 。 [1]。因此,各种数据的处理首先是要减少传输过程中的数据量。 在通信系统中, 减少数据传输量的一个直接有效的办法就是采用压缩编码技术, 即对每 个节点采到的数据进行压缩后再传输,达到节约能量和延长网络生存期的目的[2],[3]。传 感器采集的一般是模拟信息, 主要采用有损压缩算法, 但无线传感器网络与传统的计算机网 络存在明显的不同, 基于无线传感器网络的数据压缩技术与传统的数据压缩技术相比, 有不 同的要求,可描述如下: 1.算法不能太复杂。 由于节点计算能力有限, 压缩和解压缩所消耗的能量不能大于不经 压缩直接发送数据所消耗的能量。 2.不能占有太多的内存。 由于无线传感器网络节点的存储空间有限, 需要占用大量存储 空间的算法也无法正常运行。 2006 年 C. M. Sadler and M. Martonosi 在[4]中提出一种基于字典的无损数据压缩算法, 名叫 S-LZW 算法,它是基于著名的 LZW 算法的一个针对无线传感器网络的改进版本。 2008 年,Francesco Marcelloni [2]提出一种比 S-LZW 压缩率更高的数据压缩算法,它参 考了 JPEG 图像压缩算法,是基于 Huffman 编码来实现的。其编码方法是:首先对采集到的 传感数据求差 di=ri-ri-1,然后对差值进行熵编码,其编码表如下: 序号 1 2 3 4 5 6 7 编码 00 10x 11xx 100xxx 101xxxx 110xxxxx 1110xxxxxx 取值范围 0 -1,+1 -3,-2,+2,+3 -7,. . . ,-4,+4,. . . ,+7 -15,. . . ,-8,+8,. . . ,+15 -31,. . . ,-16,+16,. . . ,+31 -63,. . . ,-32,+32,. . . ,+63

YANG Guanqun, TONG Bin, QIAO Daji, et al. Sensor-aided overlay deployment and relocation for vast-scale sensor networks[C] //Proceedings of 27th IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM’08),Apr 13-18,2008, Phoenix, AZ,USA. Piscataway, NJ,USA: IEEE, 2008:2216-2224. 2 Francesco Marcelloni, 2008. A simple algorithm for data compression in wireless sensor networks. IEEE. Commun. Lett., 12: 411-413. DOI: 10.1109/LCOMM.2008.080300 3 Lin, M.B., J.F. Lee and G.E. Jan, 2006. A lossless data compression and decompression algorithm and its hardware architecture. IEEE Trans. Very Large Scale Integrat. Syst., 14: 925-936. DOI: 10.1109/TVLSI.2006.884045 4 C. M. Sadler and M. Martonosi, “Data compression algorithms for energy-constrained devices in delay tolerant networks,” in Proc. SenSys’06: 4th Int. Conference on Embedded networked sensor systems, 2006, pages: 265–278.

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8 9 …

11110xxxxxxx 111110xxxxxxxx …

-127,. . . ,-64,+64,. . . ,+127 -255,. . . ,-128,+128,. . . ,+255 …

这种算法主要思想是将等长的数据编码改为变长编码,并且越小的数值,其编码越短, 适合于数值变化缓慢的传感数据,例如温度和湿度等数据。在[2]中,采用该算法对温湿度 数据的压缩可以达到 60%以上的压缩率,相比 S-LZW(27.25%)算法,具有明显的优势。 但是,对数据值变化较大的传感数据,例如声音等数据,其压缩率将大大降低,当 di 超过-512~512 的取值范围时,编码将大于 16 位,比 16 位的定长编码还要长,达不到压缩 目的。 2006 年,Lin, M.B.等在[3]中提出了一种自适应 huffman 编码算法,通信双方传送的 huffman 编码不是真正的数据值,而是双方共同维护的一个二杈树的节点编码,通过节点编 码得到真正的数据值。节点编码与数据出现的概率相关,概率大的数据,节点编码短,概率 小的数据,节点编码长。因此,该算法是一种自适应的 huffman 编码,能够根据各个数据值 出现的概率自动调整其编码长度,达到数据压缩的目的。 但是,该算法在构建和维护二杈 树时,算法太复杂而不适合在无线传感器网络中应用。 2009 年 C. Tharini and P. Vanaja Ranjan [5]提出一种改进的自适应 huffman 编码,用于无 线传感器网络的无损数据压缩。它是对[3]中所提出的算法的一种精减和改进,通过对一组 数据赋于相同的概率值来减少算法的复杂度,使其可以于应用无线传感器网络中。通过[5] 中所提供的实验结果数据可以看到,对于高相关度的数据,[2]中的算法具有较高的数据压 缩率,而对于中相关度的数据,[5]中所提供的算法则更有优势。 但是,该算法需要收发双方维护一个相同的二杈树,才能保证解码出相同的数据序列。 而维护相同的二杈树要求双方接收到相同的数据。 如果发送方的数据有一个丢失 (未被接收 方收到) ,则收方双方的二杈树就会失去同步,之后的数据将无法正确解码。而数据包丢失 在通常的无线传感器网络中经常会发生, 因此, 该算法并不适合在普通的传感器网络中使用。 谢志军等在[6]中提出一种分布式域剖分模型 DDPM(distributed domain partition model),然后,在 DDPM 的基础上,提出了一种应用于非规则场合的多分辨率的小波变换数据 压缩模型 MDCM(multiscale data compress model),以降低网络中的数据传送量,但是由 于分布式域划分模型 DDPM 要依赖 GPS 计算自己的地理坐标,因此其适用性受到限制。
C. Tharini and P. Vanaja Ranjan, “Design of Modified Adaptive Huffman Data Compression Algorithm for Wireless Sensor Network”, Journal of Computer Science 5 (6): 466-470, 2009 6 谢志军, 王 雷, 陈 红,传感器网络基于 Voronoi 网格的数据压缩算法.. Journal of Software, Vol.20, No.4, April 2009, pp.1014?1022
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从上述分析来看, 无线传感器网络中的数据压缩算法研究目前还处在起步阶段, 一般都 是将现有的数据压缩算法做精减, 使其可以运行于无线传感器网络中, 尚没有比较成熟和完 善的算法出现。 降低数据传输量的另一技术是数据融合技术 [7] [8]。在 WSN 中,汇聚节点通过对多个 终端节点发送来的数据进行处理, 降低数据冗余度后再传输到下一跳节点, 进而达到降低整 个网络的能量消耗,提高网络生命期的目的。同时,数据融合可以提高数据收集效率、增强 数据准确性、获取综合性信息。但是可能增加网络的时延、降低网络的鲁棒性。 数据融合模型可分为跟踪级融合结构模型与属性级融合结构模型。 数据从多源节点向汇 聚节点传送,从信息流通形式和网络节点处理的层次看,跟踪级融合模型可分为两种,集中 式与分布式。属性信息融合是基于目标类型的识别融合,传感器网络中各传感器节点对环境 事件监测所获得的数据流,经分析处理提取特征,然后用模式识别方法完成属性信息融合。 根据对传感器数据的识别层次,属性数据融合结构可分为三类:决策层、 特征层、 数据层的属 性融合[9]。由于考虑问题的出发点不同,数据融合目前有许多的分类方法,按照融合过程 的顺序层次和内容,可与数据像素级、特征级、决策级对应起来[10]。决策级融合,先利用 来自各个传感器的信息对目标属性等进行独立处理,然后对各传感器的处理结果进行融合, 最后得到整个系统的决策。 这种数据融合的划分与 WSN 对数据的处理特征和应用目标较为一 致。 多传感器数据融合技术的核心问题是选择合适的融合算法, 由于信息的多样性和复杂性, 对数据融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。常用的方法大体上可分成三类: 基于统计理论的、基于信息论的和基于认识模型的融合算法[11]。 当前在 WSN 中常用的数据融合算法首先是基于分布式数据库的聚集操作, 用于传感器网 络的应用层,主要代表为 TAG[12] ,TiNA[13]和计算中位数[14]。 TAG[12]实质上是一种空间域上的数据融合。它利用相邻传感器节点采集数据的空间一

7 S. Croce, F. Marcelloni, and M. Vecchio, “Reducing power consumption in wireless sensor networks using a novel approach to data aggregation,” The Computer Journal., vol. 51, no. 2, pp. 227–239, 2008. 8 E. Fasolo, M. Rossi, J. Widmer, and M. Zorzi, “In-network aggregation techniques for wireless sensor networks: a survey,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 14, no. 2, pp. 70–87, Apr. 2007. 9 叶宁,王汝传,无线传感器网络数据融合模型研究[J]. 计算机科学,2006,Vol33(6) :58-60,2006 10 杨万海编著,多传感器数据融合及其应用[M],西安电子科技大学出版社,2004 11 Eduardo F. Nakamura, Antonio A. F. Loureiro and Alejandro C. Frery,Information Fusion for Wireless Sensor Networks: Methods,Models, and Classifications [J], ACM Computing Surveys,Vol.39,No.3,Article 9,Publication date: August 2007 12

MADDEN S, FRANKL IN M, HELLERSTEIN J. TAG: a tiny aggregation service for Ad hoc sensor networks [M ]. Boston: ACM

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networks [M ].New York: ACM Press, 2004: 239-249.

致性去除冗余信息,从而减少网络中的数据传输量。这种方法对于一些简单的聚集操作十分 有效对于一般的查询请求来说, TAG 的作用就不是非常明显了 TiNA 的基本思想是,只有当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于某个用户指 定的容忍限度时,节点才进行数据发送。它采用定向扩散( directed diffusion)的方式建立 路由树,为每个节点分配梯度值并指定其父节点。 节点为了利用数据的时间一致性,必须保存 额外的信息。 TiNA 实质上是一种时间域上的数据融合,引入了数据时间一致性的概念。这种方法对于 监测数据波动较小的应用十分有效,能够显著地减少网络中的数据传输量,而对监测数据波 动较大时, TiNA 的作用就不是非常明显了;且对于节点存储空间的要求比较高。 文献[14]提出一种新的概要结构 q-digest 来近似的捕获传感数据的分布。q-digest 的 核心思想是根据传感数据的分布,对数值进行自动分组并将其放到可变大小的具有相似权重 的容器中。每个传感器节点采集数据之后,首先在本地构造一个 q-digest,然后将其与子节 点发来的 q-digest 进行合并,最后将合并后的 q-digest 发送到父节点。q-digest 能够支持 一些复杂的查询操作,其实质是用近似的传感数据的分布取代具体的每个节点采集的数据。 引入复杂的聚集操作。能够有效地避免少数异常数据对于聚集结果的影响。 上述几种方法都是针对基于数据分布的聚集操作设计的, 从层次上讲都属于特征级数据 融合,在适用范围具有一定的局限性。 在无线传感器网络中,数据字段相对较短,控制字段相对较长。 当某个节点收到多个子节 点发来的数据包时,将其合并成一个大的数据包发送到父节点。数据包合并能够有效地降低 包头的开销,典型的数据包合并算法是数据漏斗。 数据漏斗将网络中的节点分为少量的控制节点和大量的传感节点两类, 控制节点将被监 测空间划分为不同的区域,并向每个区域发送查询消息; 收到查询消息后,区域中的传感器节 点开始周期性地向控制节点发送传感数据。 由于同一区域内的大部分节点几乎在同一时间向 控制节点发送数据,将这些数据合并为一个数据包发送到控制节点是十分有效的。文献[15] 提出了一种数据压缩机制,当要发送多个数据而且数据的次序对于应用并不重要时,选择以 某种次序发送这些数据能够用来向接收者传达附加信息。 数据漏斗实质上是一种基于簇的数 据融合,基于数据次序的编码算法能够进一步压缩数据包大小。然而,数据漏斗要求节点具 有的自身位置信息通常难以得到,同时,这种数据压缩机制的效率在数据的取值范围较大是
15 PETROV IC D, SHAH R C, RAMCHANDRAN K, et al. Data funneling: routing with aggregation and compression for wireless sensor networks[ C ] / /Proc of the 1st IEEE. 2003: 156-162.

比较低。 传感器节点采集的数据在空间及时间上往往具有一定的规律,能够用某种模型进行描 述。无线传感器网络中的一些研究工作集中在基于某种模型进行数据融合。 文献[16]将人工智能神经网络算法中的一个常用模型 ART( adaptive resonance theory) 用于无线传感器网络。提出了一种体系结构,簇头节点仅仅收集来自其他单元的聚类输出, 以减少网络中的数据传输量。信号的离散小波变换与神经网络相结合,作为神经网络的预处 理单元,使系统具有从数据中提取重要特征的能力。从而有效减少网络中的数据传输量,能 偶节省能量;同时使无线传感器网络具有一定的智能性。 文献[17]使用低通滤波器进行测量数据的融合,使用带通滤波器进行逆协方差矩阵的融 合。 它将用于无线传感器网络的中心卡尔曼滤波器分解为多个微卡尔曼滤波器, 这些微卡尔 曼滤波器由两个协调控制滤波器提供输入。 微卡尔曼滤波器组成的网络以协作的方式提供对 观测过程状态的估计。 该方法应用卡尔曼滤波对相关信息进行估计, 有效去除某些异常数据 的影响得到准确信息。 在此基础上,节点通过传输融合结果代替传输原始数据,达到节省能量 的目的。 文献[18]提出了一种基于复制动态概率模型的数据融合机制。 其基本思想是维护一对关 于网络属性的动态概率模型。 其中,一个模型分布在网络中,另一个模型位于基站。 在每个采 样周期,基站根据模型计算出期望的网络属性值,将其作为查询结果返回给用户。 这种方法无 须在节点与基站之间进行数据传输。传感器节点始终进行数据处理,将预测的数据与采集的 数据进行比较,当预测数据超出某个误差范围时,它将采集的数据发送到基站。这种方法还 适用于基于事件检测以及异常检测的应用。 该方法将概率模型应用与无线传感器网络属性预 测,分为预测和检验两个阶段。当预测成功时,能够最大限度地减少网络中的数据传输量, 从而节省能量;否则,在检验阶段进行数据传输,以确保结果的正确性。 上述的各种方法都是对网内数据聚合的处理, 在数据收集阶段通过各种机制和方法尽可 能减小数据传输的通信量,通过协作补偿方法降低节点的传输能量损耗。但在实际应用中, 数据融合需要与 MAC 协议、路由及网络拓扑等因素综合考虑,进行跨层设计和优化,才能充
16 KULAKOV A, DAVCEV D, TRAJKOVSKI G. Application of wavelet neural networks in wireless sensor networks[ C ] / /Proc of SNPD /SAWN. 2005: 262-67.
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CHU D, DESHPANDE A, HELLERSTEIN J M, et al. Approximate data collection in sensor networks using probabilistic model [ C ]

/ /Proc of the 22nd International Conference on Data Engineering. 2006 : 48.

分发挥其作用。 对于数据融合,需要网络层的路由支持,因此,二者往往是结合起来考虑的。分簇路由 将网络节点划分为若干个簇。成员节点(MN)只与簇头(CH)通信,各簇头构成高一级虚 拟骨干网,负责簇内数据融合和簇间数据转发。因为簇头节点的能量消耗较大,通常采用周 期性选择簇头节点的方法均衡网络中节点能量的消耗。 簇头的集合形成连通统治集, 因为获 得最优连通统治集是 NPC 问题,所以已提出的算法均为启发式的。分簇路由具有拓扑管理 方便、能量利用高效、数据融合简单,扩展性高等优点。 经典的分簇路由是 Heinzelman 等人在 2002 年提出一种自适应基于簇的数据收集协议 LEACH[19](low energy adaptive clustering hierarchy),运行过程中循环执行簇的重构过程,通 过轮换方式随机选取簇首。 周期性执行簇的建立, 该算法能够保证每个节点以相等概率当选 簇首,均衡了网络中节点的能耗。但该簇首选取机制不考虑节点的地理位置与剩余能量,无 法保证簇首在整个网络中的均衡分布。 文献[20]在此基础上, 提出了一种基于 LEACH 的两跳分簇路由结构的估算机制 CASA。 采用最优分簇规模参数,在分簇的网内聚集估算架构中能够最小化网络节点的总体通信开 销, 同时考虑部署区域感知数据变化率的差异性, 采用自适应的误差分配方案降低网络节点 的通信开销,维护节点间的负载均衡。 文献[21]提出了基于负载平衡的响应式分布分簇算法 RDCA, 不需预先得知节点自身及 其他节点的位置信息, 而仅根据局部拓扑信息快速进行分布式的簇头选举, 并根据代价函数 进行簇的划分,适用于周期性获取信息的 WSN。该算法具有良好的负载平衡性能和较小的 协议开销,与 LEACH 协议相比,能够减少能量消耗。 文献[22]提出了一种层次型睡眠调度分簇算法 HEED,HEED 对剩余能量和簇内通信代价 的综合考虑,周期性地通过迭代的办法实现分簇。HEED 用最小平均可达功率作为当某个节点 被选为簇头时的簇内通信代价的度量, 据此选择簇头优于根据距离选择簇头, 因为它对所 有的节点提供统一的分簇机制,簇首分布良好, HEED 综合地考虑了生存时间、可扩展性和 负载均衡,不依赖于网络的规模,收敛速度较快,开销较小,鲁棒性较好。但簇生成过程在

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W Heinzelman, A Chandrakasan, and H Balakrishnan. An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks. IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 1, no. 4, Oct. 2002: 660-670 谢 磊,陈力军,陈道蓄,谢 立,基于分簇的传感器网络数据聚集估算机制. Journal of Software, Vol.20, No.4, April 2009,

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pp.1023?1037 21胡静,沈连丰,宋铁成,任德盛. 新的无线传感器网络分簇算法. 通信学报, 2008,29(7):20-26 22 Younis O and Fahmy S. HEED: A Hybrid, Energy-Efficient, Distributed Clustering Approach for Ad Hoc Sensor Networks. IEEE Trans. Mobile Computing, vol. 3, no. 4, Oct. 2004: 366-379

簇半径内进行多次迭代,由此将带来很大的通信开销。 文献[23]提出的 Hausdorff 算法是一种基于节点位置、通信有效性和网络联通性的分布 式数据收集算法。 其基于节点的剩余能量和周围邻居节点的接近程度, 采用一种贪婪算法在 每个周期选择簇首。该算法将节点分成几个静态的簇,用欧几里德距离计算两点间距离,用 Hausdorff 距离计算两个点集间的距离,以此作为分簇的量度。在整个网络生命中分簇只执 行一次, 簇中的簇首由簇员最优轮换调度; 簇首之间构成骨干网络采用最小功耗路由算法定 期收集、融合和转发数据到基站。其性能优于 HEED 协议。 结合以上分析和文献[24]对传感器网络各种数据收集方法进行的综合分析和比较, 数据 融合必须进一步解决以下几个问题: (1) 考虑实际应用中网络的数据传输结构。数据收集协议的性能受网络结构影响很大, 各应用网络在节点规模、可靠性、延迟、能耗等方面存在差异,要根据实际需求构造合适的 结构和数据收集算法。 (2) 采用编码机制,减少冗余通信量。目前研究较多的数据聚合能够减少数据量,但是 精度有限。采用编码方式压缩感知数据,在特定精度和可靠性保障下减少的数据冗余,可以 获得良好的节能效果。 (3) 满足特定 QoS 要求。除低能耗外,越来越多的应用将对低延迟、准确性、可靠性、 吞吐量等也有更高的要求。 这些要求间能存在一定的制约关系, 设计数据收集算法时需充分 考虑这些要求。 (4) 满足实时在线应用的要求。许多优化算法计算量太大,不适应 WSN 的实际要求,需 要开发更多快速、高效的分布式近似算法。 在文物保护应用领域,无线传感器网络以其无线性、不需要固定网络支持、不会对文物 造成破坏、部署容易、数据采集种类丰富、持续性好等特点,具有其它方法和工具缺乏的优 势。当前在文物保护中应用 WSN 的典型代表有以下几个。 中科院计算所开发的用于故宫博物院的智能文物环境监测系统。 该系统主要用于采集文 物展陈环境数据,实时监测展室中的温度、湿度、光照度等各项环境指标。从 2005 年开始 系统应用示范,得到了故宫博物院的认可,于 2007 年正式订购。在午门展馆中进行的多次 国际书画交流展览得到了实际应用, 后扩展应用于武英殿等展馆。 2008 年的 ACM/IEEE 国 在

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Xiaorong Zhu, Lianfeng Shen, and Tak-Shing Peter Yum. Hausdorff Clustering and Minimum Energy Routing for Wireless Sensor Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology. Volume 58, Issue 2, Feb. 2009: 990 – 997

24 解文斌,鲜明,包卫东,陈永光,无线传感器网络数据收集研究进展. 计算机科学2008 Vol 35.No 8:35-41

际传感器信息处理会议上作为应用 Demo 展示[25]。 意大利特伦托大学的研究者在 Torre Aquila 塔部署了 WSN 监测系统[26],用来监测其 建筑结构和环境参数。 类似的应用还有葡萄牙马德拉大学将 WSN 应用于 Fortaleza S?o Tiago 博物馆[27],对陈展的艺术品进行环境监测。 这些应用研究主要满足环境监测中的数据获取, 着重 WSN 部署和数据收集的有效性, 缺 乏对数据的智能综合分析和进一步的“知识发现”来为监测对象提供更高层的应用支持。 根据上述分析,可以发现,当前的 WSN 数据处理研究局限于数据的获取,以追求能量的 最小化,最大的网络生命周期为目的。但是,从 WSN 应用的角度来看,数据的获取必须作为 应用的知识数据准备,以进行综合的分析。因此, WSN 的设计、 从 部署、 管理到数据的采集、 分析都要考虑领域需求。 各种技术方法既要保证网络的生存和质量, 又要为此提供服务和支 持,以提升 WSN 的适用性。

Dong Li, Wei Liu, Ze Zhao and Li Cui. Demonstration of a WSN Application in Relic Protection and an Optimized System Deployment Tool. ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN 2008), demo paper, Pages 541-542, St. Louis, Missouri, USA, April 22-24, 2008.
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Matteo Ceriotti, Luca Mottola, Gian Pietro Picco, et al. Monitoring heritage buildings with wireless sensor networks: The Torre

Aquila deployment. Proceedings of the 2009 International Conference on Information Processing in Sensor Networks, pp: 277-288, 2009 27 Brito, L., Peralta L., Santos, F., Fernandes, R., 2008. “Wireless Sensor Networks Applied to Museums’ Environmental Monitoring,” The Fourth International Conference on Wireless and Mobile Communications. pp. 364-369.


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