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无线传感器网络的主要用途


虽然无线传感器网络的大规模商业应用，由于技术等方面的制约还有待时日，但是较近几年，随着计算成本的下降以及微处理器体积越来越小，已经为数不少的无线传感器网络开始投入使用。目前无线传感器网络的应用主要集中在以下领域： 环境的监测和保护
随着人们对于环境问题的关注程度越来越高，需要采集的环境数据也越来越多，无线传感器网络的出现为随机性的研究数据获取提供了便利，并且还可以避免传统数据收集方式给环境带来的侵入式破坏。比如，英特尔研究实验室研究人员曾经将32个小型传感器连进互联网，以读出缅因州“大鸭岛”上的气候，用来评价一种海燕巢的条件。无线传感器网络还可以跟踪候鸟和昆虫的迁移，研究环境变化对农作物的影响，监测海洋、大气和土壤的成分等。此外，它也可以应用在精细农业中，来监测农作物中的害虫、土壤的酸碱度和施肥状况等。
医疗护理
无线传感器网络在医疗研究、护理领域也可以大展身手。罗彻斯特大学的科学家使用无线传感器创建了一个智能医疗房间，使用微尘来测量居住者的重要征兆（血压、脉搏和呼吸）、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况。英特尔公司也推出了无线传感器网络的家庭护理技术。该技术是做为探讨应对老龄化社会的技术项目Center for Aging Services Technologies（CAST）的一个环节开发的。该系统通过在鞋、家具以家用电器等家中道具和设备中嵌入半导体传感器，帮助老龄人士、阿尔茨海默氏病患者以及残障人士的家庭生活。利用无线通信将各传感器联网可高效传递必要的信息从而方便接受护理。而且还可以减轻护理人员的负担。英特尔主管预防性健康保险研究的董事Eric Dishman称，“在开发家庭用护理技术方面，无线传感器网络是非常有前途的领域”。
军事领域
由于无线传感器网络具有密集型、随机分布的特点，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，使其非常适合应用于恶劣的战场环境中，包括侦察敌情、监控兵力、装备和物资，判断生物化学攻击等多方面用途。美国*部远景计划研究局已投资几千万美元，帮助大学进行“智能尘埃”传感器技术的研发。哈伯研究公司总裁阿尔门丁格预测：智能尘埃式传感器及有关的技术销售从2004年的1000万美元增加到2013年的几十亿美元。
目标跟踪
DARPA支持的Scnsor IT项目探索如何将WSN技术应用于军事领域，实现所谓“**视距”战场监测。UCB的教授主持的Sensor Web是Sensor IT的一个子项目．原理性地验证了应用WSN进行战场目标跟踪的技术可行性，翼下携带WSN节点的无人机（UAV）飞到目标区域后抛下节点，较终随机布撤落在被监测区域，利用安装在节点上的地震波传感器可以探测到外部日标，如坦克、装甲车等，并根据信号的强弱估算距离，综合多个节点的观测数据，较终定位目标，并绘制出其移动的轨迹。虽然该演示系统在精度等方面还远达不到装备*用于实战的要求，这种战场侦察模式目前还没有真正应用于实战，但随着美国*部将其武器系统研制的主要技术目标从精确制导转向目标感知与定位，相信WSN提供的这种新颖的战场侦察模式会受到军方的关注．
其他用途
无线传感器网络还被应用于其他一些领域。比如一些危险的工业环境如井矿、核电厂等，工作人员可以通过它来实施安全监测。也可以用在交通领域作为车辆监控的有力工具。此外和还可以在工业自动化生产线等诸多领域，英特尔正在对工厂中的一个无线网络进行测试，该网络由40台机器上的210个传感器组成，这样组成的监控系统将可以大大改善工厂的运作条件。它可以大幅降低检查设备的成本，同时由于可以提前发现问题，因此将能够缩短停机时间，提高效率，并延长设备的使用时间。尽管无线传感器技术目前仍处于初步应用阶段，但已经展示出了非凡的应用价值，相信随着相关技术的发展和推进，一定会得到更大的应用。
位移传感器的无线远程监控案例
该案例使用拓普瑞GPRS-RTU无线采集模块和0-5V输出型位移传感器，


然后使用TLINK云平台作为远程监控平台。


第一步、在TLINK云平台创建设备


进入www.tlink.io平台，登录账号，添加设备
各参数填完成以后，点击页面下方的“创建设备”按钮，即创建完成。


然后进入“设置连接”，配置协议如下图所示

第二步、配置GPRS-RTU无线采集模块


将RTU进行通电，USB配置线与电脑进行连接，安装驱动后，打开GPRS RTU配置工具，


将参数按照下图进行配置，详细配置说明请参照GPRS RTU使用说明书。

第三步、接线


按照下图方式进行接线，接线方式可参照GPRS RTU使用说明书进行

第四步、量程配置


根据位移传感器的0-100mm的量程进行配置，如下图所示

所有步骤完成后，设备开始正常工作，如下图所示
无线传感器网络的节点定位机制
关于无线传感器网络的定位问题分为两类，一类是无线传感器网络对自身传感器节点的定位，另一类是无线传感器网络对外部目标的定位。本文主要讨论前者。


节点准确地进行自身定位是无线传感器网络应用的重要条件。由于节点工作区域或者是人类不适合进入的区域，或者是敌对区域，传感器节点有时甚至需要通过*行器抛撒于工作区域，因此节点的位置都是随机并且未知的。然而在许多应用中，节点所采集到的数据必须结合其在测量坐标系内的位置信息才有意义，否则，如果不知道数据所对应的地理位置，数据就失去意义。除此之外，无线传感器网络节点自身的定位还可以在外部目标的定位和追踪以及提高路由效率等方面发挥作用。因此，实现节点的自身定位对无线传感器网络有重要的意义。


获得节点位置的一个直接想法是利用**定位系统(GPS)来实现。但是，在无线传感器网络中使用GPS来获得所有节点的位置受到价格、体积、功耗以及可扩展性等因素限制，存在着一些困难。因此目前主要的研究工作是利用传感器网络中少量已知位置的节点来获得其他未知位置节点的位置信息。已知位置的节点称作锚节点，它们可能是被预先放置好的，或者采用GPS或其他方法得知自己的位置。未知位置的节点称作未知节点，它们需要被定位。锚节点根据自身位置建立本地坐标系，未知节点根据锚节点计算出自己在本地坐标系里的相对位置。


根据具体的定位机制，可以将现有的无线传感器网络自身定位方法分为两类：基于测距的(Range-based)方法和不基于测距的(Range-free)方法[6]。基于测距的定位机制需要测量未知节点与锚节点之间的距离或者角度信息，然后使用三边测量法、三角测量法或较大似然估计法计算未知节点的位置。而不基于测距的定位机制*距离或角度信息，或者不用直接测量这些信息，仅根据网络的连通性等信息实现节点的定位。

网络的自动配置和自动康复和维持系统能量有效性


无线传感器网络被布置在无人值守的环境中时，更换能源几乎不可能，为了节约能源，发射功率要尽可能小，传输距离要短，节点间通信需要中间节点作为中继。在地震救灾或者是无人*行器中，网络的自动配置和自动康复功能显得异常重要，而大规模的多跳无线传感器网络系统的可测量性（scalability）也是一个关键问题。实现可测量性的一种方法是“分而治之（divide and conquer）”，或者说是分层控制（hierarchical），即用某种簇标准将网络节点分成簇组（clusters），在每个簇中选出一个作为簇头（leader），它在比较高的层次上代表本簇；同样的机制也应用到簇头中，使之形成一个层次，这个层次中，每个级别应用当地控制（local control）去实现某个全局目标。大多数无线网络中的分类思想认为网络与地理位置无关，分类的标准是簇里的节点数量和簇间的逻辑直径（相对于地理直径而言）。但是，当簇头（cluster leader）和簇内其它节点间的链路很长，相邻簇间地理位置交迭很大，且不同的簇间路由消息载荷（routing traffic load）不平衡时，一个非簇头（non-leader）节点和它的簇头节点之间通过它们之间仅有的长链路通信将要消耗更多的能量，并且相邻簇间的并行通信冲突频发，簇间能量消耗不平衡，由此带来的结果是网络的寿命和通信质量与有效性都大幅减小。因此，为了节约能量和改善通信质量和有效性，在设计簇算法时，簇的地理半径应该考虑。文献[10]提出，在传感器节点内用一种简单的细胞聚类结构去构成路由协议，这样可以维持一种可测量的能量有效的系统，其关键的问题是使这种细胞簇结构具有自动康复性。作者针对大规模多跳传感器网络的自动配置和自动康复提出了一种分布式算法，这种算法可以**网络节点在二维空间里自动配置成细胞簇结构，其细胞单元有紧凑的地理半径，细胞单元之间的交叠也很小。这种结构在各种扰动下是自动康复的，比如节点加入、离开、死亡、移动、被敌方捕获等。文献[11]给出了一种针对簇的分布式算法LEACH，它是通过全局上重复簇操作来处理扰动的，但这种算法既不能**系统中簇的定位也不能**簇的数量。文献[12]给出了另外一种簇算法，它仅考虑了簇的逻辑半径，而不考虑地理半径，当簇间存在比较大的交迭时，这种方法会降低无线传输的有效性。另外，它的康复不在本地处理，而是依赖于消息在整个系统中的多次循环。文献[13]中给
出了一种基于访问的簇算法，这种算法注重簇的稳定性，不考虑簇的大小，要求每个节点都有**定位系统（GPS）的支持。

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