无线传感器网络报告——RSSI的测量及其与距离的关系
实验课程名称：无线传感器网络
任课教师：xxx
实验项目名称：RSSI的测量及其与距离的关系实验
组员：
姓名:___xxx____ 学号:_xxxxx___ _
姓名:___xxx ____ 学号:_xxxxxxxx__ _
姓名:__ xxx ____ 学号:_xxxxxxx___ _
姓名:___xxx ____ 学号:_xxxxxxx___ _
实验日期:_ 2013年12月_
RSSI的测量及其与距离的关系
实验日期：201x年xx月
[姓名][学号]
xxx xxxxxxxx
xxx xxxxxxxx
xxx xxxxxxxx
xxx xxxxxxxx
1.实验目的
●研究发送功率、传输距离、接收信号强度、环境四者之间的定量关系。
●从实测数据中总结出无线信号随距离增加、环境变化而衰减的规律。
●为了做定位积累一些数据。
2.实验原理
关于RSS，可以先从自由空间传播模型(Free space propagation model)入手来分析，这里的自由空间模型是指无障碍物的远场情况，主要适用于卫星通信。
如下图，功率密度通量由下面等式给出：
为了达到准确测距的目的，我们希望减小随机小尺度衰减并提取出更加精确的大尺度衰减。RSSI的测距方式虽然不像TOA 和TDOA 测距那样需要同步（TOA与TDOA 两种算法都是以时间为量测基础的技术，需要精准的同步和时钟，其中TDOA是利用相对时间的信息来达成测距，TOA 是以绝对时间的量测来估计距离），但其受多重路径衰减变量（Attenuation variance）的影响，需要做多重的测量和平均的动作，对系统造成额外的负担。
相对于以时间为基础的测距技术，RSS则是属于以信号强度为量测基础的技术，它不需要精确的同步和参照时钟。然而RSS却易受多重路径衰减、遮蔽效应(Shadowing effect)影响估计的准确度。除了单一技术的应用，亦可朝向整合其它技术的方向发展，如结合TDOA 与RSS等以提供较精准的测距。
对于课程使用的CC2420射频芯片，当监测到信道有数据时，将数据经过模/数转换后送入数字解调器中进行帧同步；如果同步就将数据填入接收缓冲区中，最后填充当前信道内的RSSI（Receive Signal Strength Indicator，接收信号强度指示器）信息。
同时CC2420提供一个读取RSSI值的命令，我们可以调用该命令来得到当前信道的信号强度值，作为拟合与计算的依据。但我们更倾向于使用前述CC2420在接收到数据包时，自动在数据包的倒数第二个字节里填充的当前接收数据包时RSSI值。
3.实验准备
3.1硬件器材清单与连接
硬件：PC机2台（烧制程序及为节点供电），串口电缆1根，RSSI节点2个
预先将PC机中关于RSSI实验的程序通过串口电缆烧制如RSSI节点。实验开始后，PC 机仅作为RSSI节点的电源供电使用（由于RSSI节点上的电池供电模块不能正常工作）。
3.2实验思路
取两个节点，一个作为发送节点，一个作为接收节点，接收节点通过节点上的LCD模块输出ED值。
在楼道中央放置一个节点（距地0米），发送功率设置为4dBm。然后以此为中心，做一个25米×3米的长方形，以1米为步长，在正方形的每个格点上，分别记录高度0米、1米、2米处记录ED值。此步骤完毕后，将发送节点提高到1米处，重复实验，接收节点仍
要在0米、1米、2米高度测量。第三次要将发送节点提高到2米处。然后将发送功率提高到比最大功率略小和降低到比最小功率略大，在此重复上述过程。
4实验步骤与结果记录及分析
4.1实验步骤
由于实验前节点的相关程序已烧制完成，故可以直接打开节点进行实验。由于时间及条件限制，实验并没有完全按照3.2实验思路中的内容进行，而是进行了一定的简化。
（1）在楼道中央放置一个节点（距地0米），发送功率设置为4dBm
（2）以此为原点，做一个25米长的直线，以1米处为起点，1米为步长，在此直线上记录高度为0米的RSSI值。
（3）将发送节点提高到1米处，重复（2），接收节点的记录高度调整为1米。
（1）将发送节点提高到2米出，重复（2），接收节点的记录高度调整为2米。
（5）将发送结点与接收节点均靠墙重复（1）~（4）步骤
4.2结果记录
4.2.1在楼道中心线上测量
（1）发送和接收高度均为0米时的ED值
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-43 -56 -65 -60 -68 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-68 -65 -73 -72 -73 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-77 -71 -71 -70 -77 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-74 -79 -77 -77 -71 距离（m）21 22 23 24 25
-71 -70 -76 -77 -72 信号强度（dBm）
（2）发送和接收高度均为1米时的ED值。
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-35 -46 -44 -45 -44 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-44 -49 -51 -56 -55 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-51 -51 -52 -56 -59 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-61 -63 -65 -60 -59 距离（m）21 22 23 24 25 信号强度（dBm）-50 -50 -47 -49 -44
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-55 -55 -58 -61 -61 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-69 -59 -62 -65 -71 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-80 -81 -70 -80 -72 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-81 -72 -77 -70 -81 距离（m）21 22 23 24 25 信号强度（dBm）-61 -58 -63 -72 -72
4.2.2在楼道靠墙一侧测量
（1）发送和接收高度均为0米时的ED值
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-49 -59 -68 -70 -77 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-82 -82 -83 -88 -90 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-91 -85 -86 -92 -88 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-89 -88 -95 -95 -93 距离（m）21 22 23 24 25 信号强度（dBm）-93 -99 -100 -92 -90 （2）发送和接收高度均为1米时的ED值。
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-44 -49 -51 -57 -63 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-67 -66 -69 -71 -52 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-57 -59 -61 -72 -68 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-66 -67 -71 -69 -66 距离（m）21 22 23 24 25 信号强度（dBm）-61 -65 -67 -70 -76
距离（m） 1 2 3 4 5 信号强度（dBm）-42 -47 -49 -51 -50 距离（m） 6 7 8 9 10 信号强度（dBm）-61 -57 -46 -63 -57 距离（m）11 12 13 14 15 信号强度（dBm）-59 -52 -51 -57 -49 距离（m）16 17 18 19 20 信号强度（dBm）-49 -52 -54 -55 -60 距离（m）21 22 23 24 25 信号强度（dBm）-60 -61 -63 -66 -70
4.3 结果分析
4.3.1在楼道中心线上测量
高度分别为0m，1m，2m时的信号强度衰减规律（作在一张图上可做比较）
根据实验数据，使用MATLAB进行曲线模拟，程序如下：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d0=[-43 -56 -65 -60 -68 -68 -65 -73 -72 -73 -77 -71 -71 -70 -77 -74 -79 -77 -77 -71 -71 -70 -76 -77 -72];
plot(x,d0,'r')
xlabel('距离 m');
ylabel('信号强度 dBm');
hold on;
d1=[-35 -46 -44 -45 -44 -44 -49 -51 -56 -55 -51 -51 -52 -56 -59 -61 -63 -65 -60 -59 -50 -50 -47 -49 -44];
plot(x,d1,'b')
d2=[-55 -55 -58 -61 -61 -69 -59 -62 -65 -71 -80 -81 -70 -80 -72 -81 -72 -77 -70 -81 -61 -58 -63 -72 -72 ];
plot(x,d2,'g');grid;
0米时的拟合曲线方程为：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d0=[-43 -56 -65 -60 -68 -68 -65 -73 -72 -73 -77 -71 -71 -70 -77 -74 -79 -77 -77 -71 -71 -70 -76 -77 -72];
plot(x,d0,'r')
xlabel('距离m');
ylabel('信号强度dBm');
a=polyfit(x,d0,2)
a =
0.0893 -3.0504 -50.2078
hold on;
x=1:1:25;plot(x,0.0893.*x.*x-3.0504.*x-50.2078)
1米时的拟合曲线方程为：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d1=[-35 -46 -44 -45 -44 -44 -49 -51 -56 -55 -51 -51 -52 -56 -59 -61 -63 -65 -60 -59 -50 -50 -47 -49 -44];
plot(x,d1,'b')
xlabel('距离 m');
ylabel('信号强度 dBm');
a=polyfit(x,d1,2)
a =
0.1082 -3.2535 -33.0591
hold on;
x=1:1:25;plot(x,0.1082.*x.*x-3.2535.*x-33.0591)
2米时的拟合曲线方程为：
x=1:1:25;plot(x,0.1061.*x.*x-3.2825.*x-49.0226)
>> x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d2=[-55 -55 -58 -61 -61 -69 -59 -62 -65 -71 -80 -81 -70 -80 -72 -81 -72 -77 -70 -81 -61 -58 -63
-72 -72 ];
plot(x,d2,'g');
xlabel('距离m');
ylabel('信号强度dBm');
a=polyfit(x,d2,2)
a =
0.1061 -3.2825 -49.0226
hold on;
x=1:1:25;plot(x,0.1061.*x.*x-3.2825.*x-49.0226)
4.3.2在楼道靠墙一侧测量
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d0=[-49 -59 -68 -70 -77 -82 -82 -83 -88 -90 -91 -85 -86 -92 -88 -89 -88 -95 -95 -93 -93 -99 -100 -92 -90];
plot(x,d0,'r')
xlabel('距离 m');
ylabel('信号强度 dBm');
hold on;
d1=[-44 -49 -51 -57 -63 -67 -66 -69 -71 -52 -57 -59 -61 -72 -68 -66 -67 -71 -69 -66 -61 -65 -67 -70 -76];
plot(x,d1,'b')
d2=[-42 -47 -49 -51 -50 -61 -57 -46 -63 -57 -59 -52 -51 -57 -49 -49 -52 -54 -55 -60 -60 -61 -63 -66 -70 ];
plot(x,d2,'g');grid;
0米时的拟合曲线方程为：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d0=[-49 -59 -68 -70 -77 -82 -82 -83 -88 -90 -91 -85 -86 -92 -88 -89 -88 -95 -95 -93 -93 -99 -100 -92 -90];
plot(x,d0,'r')
xlabel('距离m');
ylabel('信号强度dBm');
a=polyfit(x,d0,2)
a =
0.1129 -4.3017 -53.9835
hold on;
x=1:1:25;plot(x,0.1129.*x.*x-4.3017.*x-53.9835)
1米时的拟合曲线方程为：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d1=[-44 -49 -51 -57 -63 -67 -66 -69 -71 -52 -57 -59 -61 -72 -68 -66 -67 -71 -69 -66 -61 -65 -67 -70 -76];
plot(x,d1,'b')
xlabel('距离m');
ylabel('信号强度dBm');
a=polyfit(x,d1,2)
a =
0.0426 -1.8100 -49.2452
hold on;
x=1:1:25;plot(x, 0.0426.*x.*x -1.8100.*x-49.2452)
2米时的拟合曲线方程为：
x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ];
d2=[-42 -47 -49 -51 -50 -61 -57 -46 -63 -57 -59 -52 -51 -57 -49 -49 -52 -54 -55 -60 -60 -61 -63 -66 -70 ];
plot(x,d2,'g');
xlabel('距离m');
ylabel('信号强度dBm');
a=polyfit(x,d2,3)
a =
-0.0118 0.4416 -4.9795 -38.0526
hold on;
x=1:1:25;plot(x,-0.0118.*x.*x.*x+0.4416.*x.*x-4.9795.*x-38.0526)
5 .实验分析
1）0米时，由于地面障碍的影响，接收信号强度普遍较低。
2）由于楼道具有两边墙的反射，在接收方超过5米以后，接收信号强度呈现一张震荡并略下降的趋势
3）楼道中心线上1m时（也就是空间上的中心）信号强度比其他情况下大，这时因为此时接收到的信号强度额外的是来自四面的反射，而且这四面信号到达该点的时间与强度差不多4）靠墙一侧0m，收到信号强度很低，这是由于直线的通路基本山都被挡住了，收到的都是反射过来的信号，而反射的信号行程较长，到达该点的信号强度就衰减的很厉害了。
6 .实验注意事项
各组在进行实验时注意通信频率要尽量错开，以避免影响实验数据准确性。
数据记录要详尽完整，记录过程中对数据要做好说明，避免事后混淆。
测量时天线都保持与地垂直方向。
电池电量应适量，不必太足，也不要接近耗尽。尤其要避免使用电量不足的电池。
每个组只要选择一个环境即可。不同组的实验环境要错开，不要都一样。
电池电量应适量，不必太足，也不要接近耗尽。尤其要避免使用电量不足的电池。
因结点质量不均一，所以实验过程中不要更换结点，也不能为了缩短时间，用多个结点同时测量。
为干电池连续工作性能下降，实验准备要充分，一旦开始实验整个测量过程就要紧凑，节省时间，以减小电池消耗。
7.实验体会
在实验和报告过程中，我们学到了很多很多的东西。记得刚知道题目时自己没什么思路和头绪，就只是一味的看老师、学长给的一大把的相关资料，看的多了问题也相继而来，太多方法却无法找到一个真正可行的。后经过和同伴的讨论，才突然明白由于太过仓促，将原
本定好的思路打乱了，做的事情完全没按照所想好的提纲来。所以不管做什么事，首先要明确的是自己要做什么，该怎么做，而不是盲目想达到某种目的，急于求成往往达不到效果的。
本次实验不但增强了我们的动手能力，还让我们将以前在书本上学到的理论的知识用于实践中。大学两年多的学习使我们积累了较多相关方面的理论知识，为本次设计奠定一定的基础。通过这次实验，我也学到了很多专业方面的知识。加强了动手能力并掌握了许多实际性的东西，从做测试到数据分析处理。
最重要的是为期将近一个月的实验使我深深明白了团队合作精神，有了同伴不会的问题可以请教他们，当然他们也有时候需要我的帮助。从他们身上我也深深感觉到自己要倍加努力，打铁还需自身硬。同时我也学习了很多的知识，那些曾经的认为很神奇的东西，从高高在上到平易近人，我在不知不觉中提升，仔细想想，在不断的改变中，有喜有悲。
当然，在查找资料的过程中也了解了许多课外知识，开拓了视野，认识了将来自己专业的发展方向，使自己在专业知识方面和动手能力方面有了质的飞跃。
基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现
南京航空航天大学 硕士学位论文 基于无线传感器网络的环境监测系统设计与实现 姓名：耿长剑 申请学位级别：硕士 专业：电路与系统 指导教师：王成华 20090101
南京航空航天大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种集成了计算机技术、通信技术、传感器技术的新型智能监控网络，已成为当前无线通信领域研究的热点。 随着生活水平的提高，环境问题开始得到人们的重视。传统的环境监测系统由于传感器成本高，部署比较困难，并且维护成本高，因此很难应用。本文以环境温度和湿度监控为应用背景，实现了一种基于无线传感器网络的监测系统。 本系统将传感器节点部署在监测区域内，通过自组网的方式构成传感器网络，每个节点采集的数据经过多跳的方式路由到汇聚节点，汇聚节点将数据经过初步处理后存储到数据中心，远程用户可以通过网络访问采集的数据。基于CC2430无线单片机设计了无线传感器网络传感器节点，主要完成了温湿度传感器SHT10的软硬件设计和部分无线通讯程序的设计。以PXA270为处理器的汇聚节点，完成了嵌入式Linux系统的构建，将Linux2.6内核剪裁移植到平台上，并且实现了JFFS2根文件系统。为了方便调试和数据的传输，还开发了网络设备驱动程序。 测试表明，各个节点能够正确的采集温度和湿度信息，并且通信良好，信号稳定。本系统易于部署，降低了开发和维护成本，并且可以通过无线通信方式获取数据或进行远程控制，使用和维护方便。 关键词：无线传感器网络，环境监测，温湿度传感器，嵌入式Linux，设备驱动
Abstract Wireless Sensor Network, a new intelligent control and monitoring network combining sensor technology with computer and communication technology, has become a hot spot in the field of wireless communication. With the improvement of living standards, people pay more attention to environmental issues. Because of the high maintenance cost and complexity of dispose, traditional environmental monitoring system is restricted in several applications. In order to surveil the temperature and humidity of the environment, a new surveillance system based on WSN is implemented in this thesis. Sensor nodes are placed in the surveillance area casually and they construct ad hoc network automatieally. Sensor nodes send the collection data to the sink node via multi-hop routing, which is determined by a specific routing protocol. Then sink node reveives data and sends it to the remoted database server, remote users can access data through Internet. The wireless sensor network node is designed based on a wireless mcu CC2430, in which we mainly design the temperature and humidity sensors’ hardware and software as well as part of the wireless communications program. Sink node's processors is PXA270, in which we construct the sink node embedded Linux System. Port the Linux2.6 core to the platform, then implement the JFFS2 root file system. In order to facilitate debugging and data transmission, the thesis also develops the network device driver. Testing showed that each node can collect the right temperature and humidity information, and the communication is stable and good. The system is easy to deploy so the development and maintenance costs is reduced, it can be obtained data through wireless communication. It's easy to use and maintain. Key Words: Wireless Sensor Network, Environment Monitoring, Temperature and Humidity Sensor, Embedded Linux, Device Drivers
无线传感器网络课后习题'答案
1-2.什么是无线传感器网络? 无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络。目的是协作地探测、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息,并报告给用户。 1-4.图示说明无线传感器网络的系统架构。 1-5.传感器网络的终端探测结点由哪些部分组成?这些组成模块的功能分别是什么? (1)传感模块（传感器、数模转换）、计算模块、通信模块、存储模块电源模块和嵌入式软件系统 (2)传感模块负责探测目标的物理特征和现象，计算模块负责处理数据和系统管理，存储模块负责存放程序和数据，通信模块负责网络管理信息和探测数据两种信息的发送和接收。另外，电源模块负责结点供电，结点由嵌入式软件系统支撑，运行网络的五层协议。 1-8.传感器网络的体系结构包括哪些部分?各部分的功能分别是什么? (1)网络通信协议：类似于传统Internet网络中的TCP/IP协议体系。它由物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层组成。 (2)网络管理平台：主要是对传感器结点自身的管理和用户对传感器网络的管理。包括拓扑控制、服务质量管理、能量管理、安全管理、移动管理、网络管理等。 (3)应用支撑平台：建立在网络通信协议和网络管理技术的基础之上。包括一系列基于监测任务的应用层软件，通过应用服务接口和网络管理接口来为终端用户提供各种具体应用的支持。 1-9.传感器网络的结构有哪些类型?分别说明各种网络结构的特征及优缺点。 （1）根据结点数目的多少，传感器网络的结构可以分为平面结构和分级结构。如果网络的规模较小，一般采用平面结构；如果网络规模很大，则必须采用分级网络结构。 （2）平面结构：
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无线传感器网络面临的安全隐患及安全定位机制 随着通信技术的发展，安全问题显得越来越重要。在现实生活中，有线网络已经深入到千家万户：互联网、有线电视网络、有线电话网络等与人们生活的联系越来越紧密，已经成为必不可少的一部分，有线网络的安全问题已经能够得到有效的解决。在日常生活中，人们可以放心的使用这些网络，利用它来更好的生活和学习。然而随着无线通信技术的不断发展，无线网络在日常生活中已占据重要的地位，如无线LAN技术、3G技术、4G技术等，同时也有许多新兴的无线网络技术如无线传感器网络， Ad-hoc 等有待进一步发展。随着人们对无线通信的依赖越来越强烈，无线通信的安全问题也面临着重要的考验。本章首先介绍普通网络安全定位研究方法，随后介绍无线传感器网络存在的安全隐患以及常见的网络攻击模型，分析比较这些攻击模型对定位的影响，最后介绍已有的一些安全定位算法，为后续章节的相关研究工作打下基础。 3.1 安全定位研究方法 不同的定位算法会面临着不同的安全方面的问题，安全定位的研究方法可以 采用图 3-1 所示的流程来进行。
图3-1安全定位方法研究流程图 Figure 3-1 Flowchart of security positi oning research method 在研究中首先要找出针对不同定位算法的攻击模型，分析这些攻击对定位精 度所造成的影响，然后从两方面入手来解决这个安全问题或隐患：一方面改进定 位算法使得该定位算法不易受到来自外界的攻击，另一方面可以设计进行攻击检 测判断及剔除掉受到攻击的节点的安全定位算法或者把已有的安全算法进行改进使之能够应用于无线传感器网络定位，还可以从理论上建立安全定位算法的数学模型，分析各种参数对系统性能的影响，最后根据这个数学模型对算法进行仿真，并把仿真结果作为反馈信息，对安全定位算法进一步优化和改进，直到达到最优为止。 3.2安全隐患 由于无线传感器网络随机部署、网络拓扑易变、自组织成网络和无线链路等特点，使其面临着更为严峻的安全隐患。在传感器网络不同的定位算法中具有不同的定位思想，所面临的安全问题也不尽相同。攻击者会利用定位技术的弱点设计不同的攻击手段，因此了解各定位系统自身存在的安全隐患和常见的攻击模型对安全定位至
(中文)基于无线传感器网络桥梁安全监测系统
基于无线传感器网络的桥梁安全检测系统 摘要 根据桥梁监测无线传感器网络技术的桥梁安全监测系统，以实现方案的安全参数的需要；对整个系统的结构和工作原理的节点集、分簇和关键技术，虽然近年来在无线传感器网络中，已经证明了其潜在的提供连续结构响应数据进行定量评估结构健康，许多重要的问题，包括网络寿命可靠性和稳定性、损伤检测技术，例如拥塞控制进行了讨论。 关键词：桥梁安全监测；无线传感器网络的总体结构；关键技术 1 阻断 随着交通运输业的不断发展，桥梁安全问题受到越来越多人的关注。对于桥梁的建设与运行规律，而特设的桥梁检测的工作情况，起到一定作用，但是一座桥的信息通常是一个孤立的片面性，这是由于主观和客观因素，一些桥梁安全参数复杂多变[1]。某些问题使用传统的监测方法难以发现桥梁存在的安全风险。因此长期实时监测，预报和评估桥梁的安全局势，目前在中国乃至全世界是一个亟待解决的重要问题。 桥梁安全监测系统的设计方案，即通过长期实时桥跨的压力、变形等参数及测试，分析结构的动力特性参数和结构的评价科关键控制安全性和可靠性，以及问题的发现并及时维修，从而确保了桥的安全和长期耐久性。 近年来，桥梁安全监测技术已成为一个多学科的应用，它是在结构工程的传感器技术、计算机技术、网络通讯技术以及道路交通等基础上引入现代科技手段，已成为这一领域中科学和技术研究的重点。 无线传感器网络技术，在桥梁的安全监测系统方案的实现上，具有一定的参考价值。 无线传感器网络（WSN）是一种新兴的网络科学技术是大量的传感器节点，通过自组织无线通信，信息的相互传输，对一个具体的完成特定功能的智能功能的协调的专用网络。它是传感器技术的一个结合，通过集成的嵌入式微传感器实时监控各类计算机技术、网络和无线通信技术、布式信息处理技术、传感以及无线发送收集到的环境或各种信息监测和多跳网络传输到用户终端[2]。在军事、工业和农业，环境监测，健康，智能交通，安全，以及空间探索等领域无线传感器网络具有广泛应用前景和巨大的价值。 一个典型的无线传感器网络，通常包括传感器节点，网关和服务器，如图1
无线传感器网络的应用研究
1武警部队监控平台架构介绍与设计 1.1监控系统的系统结构 基站监控系统的结构组成如上图所示，主要由三个大的部分构成，分别是监控中心、监控站点、监控单元。整个系统从资金、功能以及方便维护性出发，我们采用了干点加节点方式的监控方法。 监控中心（SC）：SC的定义是指整个系统的中心枢纽点，控制整个分监控站，主要的功能是起管理作用和数据处理作用。一般只在市级包括（地、州）设置相应的监控中心，位置一般在武警部队的交换中心机房内或者指挥中心大楼内。 区域监控中心（SS）：又称分点监控站，主要是分散在各个更低等级的区县，主要功能是监控自己所负责辖区的所有基站。对于固话网络，区域监控中心的管辖范围为一个县/区；移动通信网络由于其组网不同于固话本地网，则相对弱化了这一级。区域监控中心SS的机房内的设备配置与SC的差不多，但是不同的是功能不同以及SS的等级低于SC,SS的功能主要是维护设备和监控。 监控单元（SU）：是整个监控系统中等级最低的单元了，它的功能就是监控并且起供电，传输等等作用，主要由SM和其他供电设备由若干监控模块、辅助设备构成。SU侧集成有无线传感网络微设备，比如定位设备或者光感，温感设备等等。 监控模块（SM）：SM是监控单元的组成部分之一，主要作用监控信息的采集功能以及传输，提供相应的通信接口，完成相关信息的上传于接收。
2监控系统的分级管理结构及监控中心功能 基站监控系统的组网分级如果从管理上来看，主要采用两级结构：CSC集中监控中心和现场监控单元。CSC主要设置在运营商的枢纽大楼，主要功能为数据处理，管理远程监控单元，对告警信息进行分类统计，可实现告警查询和存储的功能。一般管理员可以在CSC实现中心调度的功能，并将告警信息进行分发。而FSU一般针对具体的某一个基站，具体作用于如何采集数据参数并进行传输。CSC集中监控中心的需要对FSU采集的数据参数进行报表统计和分析，自动生产图表并为我们的客户提供直观，方便的可视化操作，为维护工作提供依据，维护管理者可以根据大量的分析数据和报表进行快速反应，以最快的速度发现网络的故障点和优先处理点，将人力资源使用在刀刃上。监控中心CSC系统的功能中，还有维护管理类，具体描述如下： 1）实时报警功能 该系统的报警功能是指发现机房里的各种故障后，通过声音，短信，主界面显示的方式及时的上报给操作者。当机房内的动力环境，空调，烟感，人体红外等等发生变量后，这些数据通过基站监控终端上传到BTS再到BSC。最后由数据库进行分类整理后存储到SQLSEVRER2000中。下面介绍主要的几种报警方式： 2)声音报警 基站发生告警后，系统采集后，会用声卡对不一样的告警类别发出对应的语音提示。比如：声音的设置有几种，主要是以鸣叫的长短来区分的。为便于引起现场维护人员的重视紧急告警可设置为长鸣，不重要的告警故障设置为短鸣。这样一来可以用声音区分故障的等级，比方某地市的中心交换机房内相关告警声音设置，它的开关电源柜当平均电流达到40AH的时候，提示声音设置为长鸣，并立即发生短信告警工单。如果在夜晚机房无人值守的情况下：
无线传感器网络的特点
无线传感器网络的特点 大规模网络 为了获取精确信息，在监测区域通常部署大量传感器节点，传感器节点数量可能达到成千上万，甚至更多。传感器网络的大规模性包括两方面的含义：一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内，如在原始大森林采用传感器网络进行森林防火和环境监测，需要部署大量的传感器节点；另一方面，传感器节点部署很密集，在一个面积不是很大的空间内，密集部署了大量的传感器节点。 传感器网络的大规模性具有如下优点：通过不同空间视角获得的信息具有更大的信噪比；通过分布式处理大量的采集信息能够提高监测的精确度，降低对单个节点传感器的精度要求；大量冗余节点的存在，使得系统具有很强的容错性能；大量节点能够增大覆盖的监测区域，减少洞穴或者盲区。 自组织网络在 传感器网络应用中，通常情况下传感器节点被放置在没有基础结构的地方。传感器节点的位置不能预先精确设定，节点之间的相互邻居关系预先也不知道，如通过飞机播撒大量传感器节点到面积广阔的原始森林中，或随意放置到人不可到达或危险的区域。这样就要求传感器节点具有自组织的能力，能够自动进行配置和管理，通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。在传
感器网络使用过程中，部分传感器节点由于能量耗尽或环境因素造成失效，也有一些节点为了弥补失效节点、增加监测精度而补充到网络中，这样在传感器网络中的节点个数就动态地增加或减少，
从而使网络的拓扑结构随之动态地变化。传感器网络的自组织性要能够适应这种网络拓扑结构的动态变化。动态性网络传感器网络的拓扑结构可能因为下列因素而改变：①环境因素或电能耗尽造成的传感器节点出现故障或失效；②环境条件变化可能造成无线通信链路带宽变化，甚至时断时通；③传感器网络的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性；④新节点的加入。这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化，具有动态的系统可重构性。 可靠的网络 传感器网络特别适合部署在恶劣环境或人类不宜到达的区域，传感器节点可能工作在露天环境中，遭受太阳的暴晒或风吹雨淋，甚至遭到无关人员或动物的破坏。传感器节点往往采用随机部署，如通过飞机撒播或发射炮弹到指定区域进行部署。这些都要求传感器节点非常坚固，不易损坏，适应各种恶劣环境条件。由于监测区域环境的限制以及传感器节点数目巨大，不可能人工“照顾每个传感器节点，网络的维护十分困难甚至不可维护。传感器网络的通信保密性和安全性也十分重要，要防止监测数据被盗取和获取伪造的监测信息。因此，传感器网络的软硬件必须具有鲁棒性和容错性。
无线传感器网络的应用与影响因素分析
无线传感器网络的应用与影响因素分析 摘要：无线传感器网络在信息传输、采集、处理方面的能力非常强。最初，由于军事方面的需要，无线传感网络不断发展，传感器网络技术不断进步，其应用的范围也日益广泛，已从军事防御领域扩展以及普及到社会生活的各个方面。本文全面描述了无线传感器网络的发展过程、研究领域的现状和影响传感器应用的若干因素。关键词：无线传感器网络；传感器节点；限制因素 applications of wireless sensor networks and influencing factors analysis liu peng (college of computer science,yangtze university,jingzhou434023,china) abstract:wireless sensor networks in the transmission of informa- tion,collecting,processing capacity is very strong.initially,due to the needs of the military aspects of wireless sensor networks,the continuous development of sensor network technology continues to progress its increasingly wide range of applications,from military defense field to expand and spread to various aspects of social life.a comprehensive description of the development
无线传感器网络定位方法综述
第36卷 增刊Ⅰ2008年 10月 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) J.Huazhong Univ.of Sci.&Tech.(Natural Science Edition )Vol.36Sup.Ⅰ Oct. 2008 收稿日期:2008207215. 作者简介:郝志凯(19832),男,博士研究生,E 2mail :zk -hao @https://www.sodocs.net/doc/5c18947607.html,. 基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA11Z225);国家自然科学基金资助项目(60635010, 60605026). 无线传感器网络定位方法综述 郝志凯 王 硕 (中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,北京100190) 摘要:介绍了国内外研究机构在无线传感器网络定位方法方面开展的研究工作,并对这些研究工作进行了归纳和总结.定位的基本方法分为距离式定位和非距离式定位.距离式定位是通过测量距离或角度进行位置估计,测量数据的精度对定位精度有很大影响.非距离式定位是通过节点间的hop 数或估计距离计算节点的坐标,这种方法不需要测量距离或角度,利用估计距离代替真实距离,算法简单但精度不高.无线传感器网络中定位方法的应用需要针对不同的应用场合,综合考虑节点的规模、成本及系统对定位精度等要求来进行设计和选择. 关 键 词:无线传感器网络;定位方法;距离式定位;非距离式定位;相对定位 中图分类号:TN919.2;TP732 文献标识码:A 文章编号:167124512(2008)S120224204 Survey on localization algorithms for wireless sensor net w orks H ao Zhi k ai W ang S huo (Laboratory of Complex Systems and Intelligence Science ,Institute of Automation , Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190) Abstract :Current researches in wireless sensor networks (WSNs ′ )localization algorit hms are int ro 2duced ,and t hese researches are analyzed and concluded.The p recision of t he nodes ′locations are im 2portant for t he data ′s effectiveness in WSNs ′.The localization algorit hms are divided into range 2based and range 2free.Range 2based algorit hms use t he measured distance and angle to calculate t he nodes ′coordinates.However ,t he range 2f ree researches use hop s or evaluated distance to localization ,which are simple but low 2precision.In different occasions ,t he algorit hm should be taken account in t he net 2work ′s size ,co st ,p recision and so on. K ey w ords :wireless sensor networks (WSNs ′ );localization ;range 2based ;range 2f ree ;relative po sitio 2ning 目前广泛使用的全球卫星导航定位系统GPS 可用来确定携带者的绝对位置,但不适合在 无线传感器网络中大量使用.主要有以下原因[1]:a .成本高.无线传感器网络中的节点数量多、分 布密集,如果各节点都配备GPS 接收器成本很高;b .能源限制.网络中的节点通常是通过内部电池进行供电,由于其工作环境有时在森林、山地等人迹罕至的地方,对其进行电源更换困难;c .工作环境限制.节点有时会分布在室内等电磁 波较难到达的环境中,这种工作环境下GPS 无法完成定位任务;d .尺寸较大.由于上述种种原因使得GPS 不能广泛用在无线传感器网络系统的节点上,这就需要发展适合于无线传感器网络应用的节点定位方法. 鉴于无线传感器网络节点在能耗、计算能力、通信能力等方面的限制,其节点的定位方法应该具有分布式、低复杂性、精度较高、通用性较好等特点,国内外的研究机构已开展了大量工作[2～9].
基于无线传感器网络的智能交通系统的设计
一、课题研究目的 针对目前中国的交叉路口多，车流量大，交通混乱的现象研究一种控制交通信号灯的基于无线传感器的智能交通系统。 二、课题背景 随着经济的快速发展，生活方式变得更加快捷，城市的道路也逐渐变得纵横交错，快捷方便的交通在人们生活中占有及其重要的位置，而交通安全问题则是重中之重。据世界卫生组织统计，全世界每年死于道路交通事故的人数约有120 万，另有数100 万人受伤。中国拥有全世界1. 9 %的汽车，引发的交通事故占了全球的15 % ，已经成为交通事故最多发的国家。2000 年后全国每年的交通事故死亡人数约在10 万人，受伤人数约50万，其中60 %以上是行人、乘客和骑自行车者。中国每年由于汽车安全方面所受到的损失约为5180 亿(人民币)，死亡率为9 人/ 万·车，因此，有效地解决交通安全问题成为摆在人们面前一个棘手的问题。 在中国，城市的道路纵横交错，形成很多交叉口，相交道路的各种车辆和行人都要在交叉口处汇集通过。而目前的交通情况是人车混行现象严重，非机动车的数量较大，路口混乱。由于车辆和过街行人之间、车辆和车辆之间、特别是非机动车和机动车之间的干扰，不仅会阻滞交通，而且还容易发生交通事故。根据调查数据统计，我国发生在交叉口的交通事故约占道路交通事故的1/ 3，在所有交通事故类型中居首位，对交叉口交通安全影响最大的是冲突点问题，其在很大程度上是由于信号灯配时不合理(如黄灯时间太短,驾驶员来不及反应)，以及驾驶员不遵循交通信号灯，抢绿灯末或红灯头所引发交通流运行的不够稳定。随着我国经济的快速发展，私家车也越来越多，交通控制还是延续原有的定时控制，在车辆增加的基础上，这种控制弊端也越来越多的体现出来，造成了十字交叉路口的交通拥堵和秩序混乱，严重的影响了人们的出行。智能交通中的信号灯控制显示出了越来越多的重要性。国外已经率先开展了智能交通方面的研究。 美国VII系统(vehicle infrastructure integration)，利用车辆与车辆、车辆与路边装置的信息交流实现某些功能，从而提高交通的安全和效率。其功能主要有提供天气信息、路面状况、交叉口防碰撞、电子收费等。目前发展的重点主要集中在2个应用上: ①以车辆为基础; ②以路边装置为基础。欧洲主要是CVIS 系统(cooperative vehicle infrastructure system)。它有60 多个合作者，由布鲁塞尔的ERTICO 组织统筹，从2006 年2 月开始到2010年6月，工作期为4年。其目标是开发出集硬件和软件于一体的综合交流平台，这个平台能运用到车辆和路边装置提高交通管理效率，其中车辆不仅仅局限于私人小汽车，还包括公共交通和商业运输。日本主要的系统是UTMS 21 ( universal traffic management system for the 21st century , UTMS 21)。是以ITS 为基础的综合系统概念,由NPA (National Police Agency) 等5个相关部门和机构共同开发的，是继20 世纪90 年代初UTMS 系统以来的第2代交通管理系统，DSSS是UTMS21中保障安全的核心项目，用于提高车辆与过街行人的安全。因此，从国外的交通控制的发展趋势可以看出，现代的交通控制向着智能化的方向发展，大多采用计算机技术、自动化控制技术和无线传感器网络系统，使车辆行驶和道路导航实现智能化，从而缓解道路交通拥堵，减少交通事故，改善道路交通环境，节约交通能源，减轻驾驶疲劳等功能，最终实现安全、舒适、快速、经济的交通环境。
无线传感器网络研究报告现状及发展
无线传感器网络的研究现状及发展 默认分类 2008-06-12 18:19:20 阅读910 评论0 字号：大中小 摘要：无线传感器网络(WSN>综合了传感器技术、微电子机械系统(MEMS>嵌入式计算技术．分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地实时感知、采集、处理和传输各种环境或监测对象的信息．具有十分广阔的应用前景，成为国内外学术界和工业界新的研究领域研究热点。本文简要介绍了无线传感器网络的网络结构、节点组成，分析了无线传感器网络的特点及其与现有网络的区别。进而介绍现有无线传感器网络中的MAC层技术、路由技术、节点技术和跨层设计等关键技术。最后展望无线传俄器网络的应用和发展并指出关键技术的进步将起到决定性的促进作用。 关键词：无线传感器网络节点 MAC层路由协议跨层设计 Abstract: Wireless sensor network (WSN> is integration of sensor techniques, Micro-Electro-Mechanical Systems, embedded computation techniques, distributed computation techniques and wireless communication technique. They can be used for sensing, collecting, processing and transferring information of monitored objects for users. As a new research area and interest hotspot of academia and industries, Wireless Sensor Network(WSN> has a wide application future. This paper briefly introduced the wireless sensor network of networks, nodes, the analysis of the characteristics of wireless sensor networks and the differences wih the existing networks. And the MAC layer technology, routing technology, joint cross-layer design technology and key technology are introduced . At last the prospects of wireless sensor network are discussed in this article. Key Words: Wireless Sensor Network, node, MAC, routing protocol, Cross-layer design 一、概述 随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的发展进步，包括微电子机械系统 无线传感器网络技术试 题 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998 一、填空题 1. 传感器网络的三个基本要素：传感器、感知对象、用户(观察者) 2. 传感器网络的基本功能：协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息 3. 无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信 4. 传感节点中处理部件用于协调节点各个部分的工作的部件。 5. 基站节点不属于传感器节点的组成部分 6. 定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段 7. 无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络 8. NTP时间同步协议不是传感器网络的的时间同步机制。 物理层。介质访问控制层 10. 从用户的角度看，汇聚节点被称为网关节点。 11. 数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测 13. 传感器网络的电源节能方法：_休眠（技术）机制、__数据融合 14. 分布式系统协同工作的基础是时间同步机制 15. 无线网络可以被分为有基础设施的网络与没有基础设施的网络，在无线传感器网络，Internet网络，WLan网络，拨号网络中，无线传感器网络属于没有基础设施的网络。 16. 传感器网络中，MAC层与物理层采用的是IEEE制定的IEEE协议 17. 分级结构的传感器网络可以解决平面结构的拥塞问题 18. 以数据为中心特点是传感器网络的组网特点，但不是Ad-Hoc的组网特点 19. 为了确保目标节点在发送ACK过程中不与其它节点发生冲突，目标节点使用了SIFS帧间间隔 20. 典型的基于竞争的MAC协议为CSMA 二、选择题 1.无线传感器网络的组成模块分为：通信模块、（）、计算模块、存储模块和电源模块。A A．传感模块模块 C网络模块 D实验模块 2..在开阔空间无线信号的发散形状成（）。A A．球状 B网络 C直线 D射线 3.当前传感器网络应用最广的两种通信协议是（）D A. B. C. D. 4.ZigBee主要界定了网络、安全和应用框架层，通常它的网络层支持三种拓扑结构，下列哪种不是。D A．星型结构、B网状结构C簇树型结构D树形结构 5.下面不是传感器网络的支撑技术的技术。B A．定位技术B节能管理C时间同步D数据融合 6.下面不是无线传感器网络的路由协议具有的特点D A．能量优先 B.基于局部拓扑信息 C.以数据为中心 D预算相关 7.下面不是限制传感器网络有的条件C A电源能量有限 B通信能力受限 C环境受限 D计算和存储能力受限 摘要 无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）是近年来迅速发展并受到普遍重视的新型网络技术，它的出现和发展给人类的生活和生产的各个领域带来了深远的影响。无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。目前，已有多种定位技术被应用于室内定位中，尤其是基于接收信号强度（RSSI，Received Signal Strength Indication）的定位技术以其低功耗、低成本、易于实现等优点，得到了无线传感器网络研究学者们的青睐。 本文重点研究了基于RSSI的室内定位的关键技术，主要包括定位模型分析和定位算法设计。首先，为了获得较为精确的定位，根据RSSI测距原理和无线信号传播衰减模型在设定的室内环境进行多次实验，通过计算及均值处理等方法反复调整以获得标准的定位模型参数，得到高精度的等效距离。接着，根据三边定位算法原理简化定位算法，建立更为简单的定位模型，采用双边定位得到两个可能的定位点，再利用RSSI测距原理对两个定位点进行择优选择确定定位点。最后，在Arduino开发平台上对参考节点与未知节点这两类iDuino节点的室内定位模型进行了软件开发设计和程序开发。在设定的室内环境部署iDuino节点，搭建实验定位模型，并实现了定位。 关键词：无线传感器网络，节点，室内定位，RSSI，Arduino ABSTRACT Wireless sensor network (WSN) is developed rapidly and universally emphasized as a new network technology in recent years, the advent and development of WSN have had a profound and lasting impact on the life and all areas of production of human beings. Wireless nodes localization technology is the basis in the application and studies of wireless sensor network. There are a variety of positioning technology have been used in indoor location at present, especially the based on RSSI (received signal strength) positioning technology gets a great preference from many scholars of studies of wireless sensor network with the advantages of low power consumption, low cost and easy to realize. This paper mainly studies the key technology of indoor positioning based on RSSI, which mainly includes the positioning model analysis and positioning algorithm design. First, in order to obtain more accurate positioning, we perform several experiments according to the RSSI ranging principle and wireless signal propagation attenuation model in the setting of indoor environment, and get accurate positioning model parameters and equivalent distance by the methods of calculation and mean processing. Then, we simplify Trilateral Localization Algorithm to Bilateral Location Algorithm and establish a simpler positioning model, with which we can get two nodes of possible location, and determine the better node according to the RSSI ranging principle. At last, we make software designing and programming of these nodes that are anchor nodes and nodes of unknown on the Arduino development platform. Combined with the indoor environment we selected, we deploy the iDuino nodes and then build location model, with which we implement the location. KEY WORDS：Wireless Sensor Network，Nodes，Indoor Location，RSSI，Arduino 文章编号:1004-9037(2009)02-0254-05 基于无线传感网络的大型结构健康监测系统 尚 盈 袁慎芳 吴 键 丁建伟 李耀曾 (南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016) 摘要:针对大型碳纤维复合材料机翼盒段壁板结构,实现了基于无线传感网络的多点应变结构健康监测系统,采用自组织竞争神经网络成功判别了集中载荷模拟的损伤位置。本系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。为了降低系统网络功耗及成本,提高系统的稳定性和可靠性,改善传感网络的实时性和同步性,设计了可直接配接无线传感网络节点的低功耗多通道应变传感器信号调理电路和基于无线传感网络的层次路由协议,开发了多通道应变数据采集、网络簇头转发和中继节点接收等主要软件模块。实验证明,相比于传统有线的监测方法和数据采集系统,基于无线传感网络的结构健康监测系统具有负重轻、成本低、易维护和搭建移动方便等优点。 关键词:无线传感网络;结构健康监测;层次路由协议;自组织竞争网络中图分类号:T P2;T P9 文献标识码:A 基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA 032117)资助项目;国家自然科学基金(60772072,50420120133)资助项目;航空基金(20060952)资助项目。 收稿日期:2007-09-05;修订日期:2008-04-17 Large -Scale Structural Health Monitoring System Based on Wireless Sensor Networks S hang Ying ,Yuan Shenf ang ,Wu J ian ,Ding J ianw ei ,L i Yaoz eng (T he A ero nautic Key La bo rat or y o f Smart M ater ial and Str uct ur e,N anjing U niv ersit y o f Aer onautics and A str onautics,N anjing,210016,China) Abstract :Aimed at the large-scale structure and anisotropy nature o f the carbon fiber compos-ite material w ing box ,a large-scale structural health m onitoring system based on w ireless sen-sor netw orks is presented .A kind of artificial neural netw ork is designed to distinguish the damag e locatio n simulated by the co ncentrated load .The sy stem co nsists o f the sensor data ac-quisition,the w ireless sensor netw or ks,and the terminal monitoring sub-sy stem s.To im pro ve the performance o f the system ,the signal conditio ning circuit and the hierarchical routing pro -to col are designed based o n w ireless sensor netw orks ,the prog rams of data acquisition and Sink node are ex ploited.Experimental result pro ves that the system has advantag es of flexibili-ty o f deplo yment,low maintenance and deploym ent costs . Key words :w ir eless senso r netw or ks ;str uctural health monitoring ;hierarchical routing ;self -org anizing com petitive netw o rk 引 言 结构健康监测技术是采用智能材料结构的新概念,利用集成在结构中的先进传感/驱动元件网络,在线实时地获取与结构健康状况相关的信息(如应力、应变、温度、振动模态、波传播特性等),结 合先进的信号信息处理方法和材料结构力学建模 方法,提取特征参数,识别结构的状态,包括损伤,并对结构的不安全因素在其早期就加以控制,以消除安全隐患或控制安全隐患的进一步发展,从而实现结构健康自诊断、自修复、保证结构的安全和降低维修费用[1]。 无线传感网络节点具有局部信号处理的功能, 第24卷第2期2009年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.24N o.2M a r.2009无线传感器网络技术试题
基于arduino的无线传感器网络室内定位方法的研究大学论文
基于无线传感网络的大型结构健康监测系统_尚盈