无线传感网络技术论文

2020-04-26实用文

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  无线传感网络技术论文一

  摘要:实验教学在学校教育教学中提升学生的实际动手与操作能力方面具有十分重要的作用,尤其是在电子类课程的教学中实验室的重要性更是不言而喻。但是对这类实验室的管理难度却要更大,迫切需要良好的技术手段和方法支持其管理。目前基于WSN新型分布式协议在电子类实验室管理中的应用越来越广泛,为如何提高电子类实验室的使用效率提供了重要的思路和方法。

  关键词:WSN新型分布式协议;电子类实验室;管理;应用研究

  WSN也就是无线传感器网络(全称为wirelesssensornetwork),WSN目前在国际上是备受关注,其涉及诸多的学科,而这些学科还具有高度的交叉性和集成性。具体来说,WSN综合了目前比较流行的传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术以及分布式信息处理技术等一系列的高新技术。

  1WSN新型分布式协议在电子类实验室管理中的应用

  传统背景下,WSN主要是由部署在检测区域内大量的传感器节点(一般都是比较廉价的)所组成,其通过无线通信和传输的方式形成的一个多跳的、自组织的综合系统,其实际的目的就是为了协作地感知、采集与处理网络覆盖区域中具体的感知对象,并将感知到的具体对象的信息发送给观察者。一般是由传感器、感知对象以及观察者,三个基本要素所构成。

  在电子类实验室的WSN应用领域,感知对象就是电子类实验室中的各种实验仪器、设备、操作平台等,而观察人员则为实验室的管理员(当然也有相应的技术人员参与其中)。

  新型的分布式WSN网络协议使得监控获得的信息数据不再仅仅局限于一些环境数据信息如温度、湿度、位置等标量的数据。其已经集成了更多的视频、音频、图像信息等进入到系统中,而分布式的WSN网络协议与网络结构的OSI模型有着类似之处,就是将系统分层、分布的展开,不同的层次负责不同的业务,是一种分布处理的工作机制。新型的分布式WSN协议主要是让节点参与到特定的节点的簇内多跳通信之中,然后令簇头进行数据的聚合,以有效的减少向sink节点传送的消息数量,这样一来就达到了节省资源和提高可扩展性的最终目的,这也是其为何能够发送、传递更多、更丰富信息的最主要原因。将新型的分布式WSN协议应用到了电子类实验室的管理中,就是为了解决电子类实验室长期存在的人员、效率方面的困难。

  新型的分布式WSN协议下的WSN系统更为的可靠、安全,信息的传输效率更高,传输的内容也更为丰富,这就使得相关的管理人员所获得的信息更具有指导性也更容易理解,不再需要更多的技术性要求,让管理工作变得更为简单,同时也节省了人力资源的消耗。并且,新型的分布式WSN协议,是安全可靠的,对于实验室的管理效率的提升也是具有极大帮助的,能够充分的在系统的提示下将各类系统资源利用起来,更好的发挥实验室的工作效率。

  但需要注意的问题是,WSN新型分布式协议在电子类实验室管理中的应用并不是无懈可击的,虽然这种分布式的操作模式最大的优势在于分层、分布,当其中某一个环节、层次出现问题的时候并不会严重的影响到其它部分系统的工作;但是,很明显其也加大了系统的复杂程度,虽然应用起来比较方便,便于管理人员的管理,但是对于系统的维护技术人员而言,维护的难度可能就有所提高了。

  2WSN新型分布式协议应用设计模型以及分析

  应用模型利用近距离无线组网通讯技术ZIGBEE将各个节点组成一个物联网,教师和学生可以登陆实验室管理信息系统在线平台,可以查看浏览实验室信息、预约申请使用实验室以及设备、管理个人资料信息、编辑预约信息和修改用户密码。

  教师管理员登陆实验室管理信息系统管理平台,可以编辑用户信息、维护管理人员信息、查看实验室和设备电源状态、检测实验室室内各个参数信息。如图1所示,该设计模型中涉及到的关键性硬件为利用ZIGBEE技术开发的CC2530模块。

  该模块承担建立自主网实验室网关以及与实验室管理服务器通信的任务。如图2所示,为CC2530模块原理图。CC2530是用于2.4-GHzIEEE802.15.4ZigBee和RF4CE应用的一个真正的片上系统(SoC)解决方案。它能够以非常低的总的材料成本建立强大的网络节点。CC2530结合了领先的RF收发器的优良性能,业界标准的增强型8051CPU,系统内可编程闪存,8-KBRAM和许多其它强大的功能。如图3所示,为本应用设计模型软件处理流程图。程序主要完成处理器、输入输出口、AD和DA、温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、运算放大器、定时器等的初始化工作。CC2530采集实验室相关信息后向网关发送并到达实验室管理信息系统的网页平台。采集时间为100us每次。

  3结语

  总的来说,WSN新型分布式协议在电子类实验室管理中的应用比较明确的解决了一般在传统的电子类实验室中常见的问题,如人员的工作量大、管理的效率低下、实验室得不到充分有效的利用等诸多问题。

  这些问题的解决是WSN系统技术的重要更新和与时俱进的发展下的必然结果,对于其中可能存在的问题,通过日后的研究也势必会得到充分有效的解决。

  参考文献

  [1]李艳辉.物联网技术在实验室安防系统中的应用[D].华北理工大学,2015.

  [2]吴文华,施镇江,朱娟娟,史同娜,谢卫民.智能管理系统在高校实验室管理中的应用[J].实验室研究与探索,2014,(11):259-264.

  [3]葛日波,王颖,李梦梦,林敏.以信息化平台建设为依托的实验室管理模式创新与实践[J].实验技术与管理,2014,(01):15-18.

  无线传感网络技术论文二

  [摘要]随着通信技术、嵌入式技术和传感器等技术的进步,无线传感器网络在制造成本和服务质量上已经越来越符合人们的要求,并在各种生活场景中有了一定的应用。无线传感器网络具有十分广阔的应用前景。其在环境监测、军事国防、抢险救灾、工农业生产、城市管理、生物医疗、危险区域远程控制等许多重要领域的实用价值,已经引起了许多国家学术界和工业界的高度重视。

  [关键词]无线传感器网络

  一、无线传感器网络的定义

  无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Networks)是由大量具有通信和计算能力的微型传感器节点密集分布在监控区域内部或附近,协作地监控不同位置的物理或环境状况,且能够根据周围环境自主完成指定任务的智能测控网络系统。它综合了传感器、网络通信、嵌入式计算、无线传输、分布式信息处理等领域技术,能够通过大量微型传感器协作地监测、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息,并把信息发布给用户。

  二、无线传感器网络的基本特征

  与数字蜂窝移动通信系统(GSM)、蓝牙(Bluetooth)、无线局域网(WLAN)等无线通信网络不同,无线传感器网络是类似于传统Ad-hoe网络,没有基站设备支持,自组织、自管理的多跳网络。无线传感器网络是Ad-Hoe网络应用在传感器技术中的一种具有动态拓扑结构的组织网络。

  1.自组织的网络:无线传感器网络通常具备自组织能力;

  2.自管理的网络:无线传感器网络通常具备自管理能力;

  3.网络规模大,分布密集:无线传感器网络中的节点数量多于传统Ad-hoc网络中的节点数量,并且分布密度大;

  4.网络节点易出错:无线传感器网络中的节点较之传统Ad-hoe网络中的节点更容易出错;

  5.单个节点能力较弱:无线传感器网络的节点的计算能力、存储能力十分有限,无法进行复杂的计算和数据存储;

  6.节点间广播式通信:无线传感器网络节点主要采用广播方式通信,而传统Ad-hoe网络大都采用点对点通信;

  7.以数据为中心的网络:与数据为中心的含义指无线传感器网络运行时,通常只关心整个任务的执行情况,用户在使用网络查询事件时,只关心是否获得了所需的数据,不关心数据是由哪个节点发来。

  三、无线传感器网络的发展

  1998年,美国在先进国防研究项目局(DARPA)的一个研究项目中第一次提出无线自组织传感器网络的概念。

  2000年IEEE协会成立了IEEE802.15.4工作组,其目标是开发一种供廉价的固定、便携式或者移动设备使用的低复杂度,低成本,低速率与功耗的无线传输技术。2003年IEEE推出了IEEE802.15.4的PHY物理层与MAC媒体接入控制层,其主要的特点就是低成本,易实现,可靠的近距离传输操作,而且可以在一个PAN(Personal area network,其范围为5-10米)里使用同一信道却有效避免冲突。在IEEE802.15.4里定义了两种网络节点:全功能节点与半功能节点。全功能节点可以与任何一个其它的节点进行通讯而半功能节点只能与全功能节点通讯。另外,超宽带无线通信(UWB[16])以其高速率、低功耗、抗多径、低成本等诸多优势,已成为室内短距离无线网络的首选方案,这为WSN网络的数据传输开辟了一种崭新的方案。

  四、无线传感器网络的关键技术

  无线传感器网络必须要在设计上体现以下要求:

  第一,由于传感器节点的大规模和低成本特性,无线传感器网络通常不会进行节点的回收或充电,这使得能量消耗效率为系统的首要优化指标。大部分关键技术都是围绕着能量消耗问题这个性能指标来做优化的。同时,节点的大规模和随机部署的特性又要求网络拓扑结构为自组织的分布式结构。

  第二,异构性是无线传感器网络的一个重要特性。无线传感器网络的异构性可以分成网络内的异构性(节点异构)和网络间的异构性两种。关键的异构因素包括节点系统差异,通信协议差异,数据管理差异和系统优化目标差异。一方面,异构互连能提供更灵活便捷的组网方式,同时,平滑的异构互连是产业化多样性的基础,系统的可扩展性也对异构性有要求。

  第三,无线传感器网络是普适计算(Pervasive Computing)的核心组成部分,需要资源的协同操作。由于单个节点的能量、传感、存储和计算能力都相当有限,如何有效的利用大量节点的资源,并对海量的感知数据进行处理完成任务,对于无线传感器网络的构造和设计都是一项巨大的挑战。

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