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

传感器网络的安全分析

由于传感器网络自身的一些特性,使其在各个协议层都容易遭受到各种形式的攻击。下面着重分析对网络传输底层的攻击形式。

1　物理层的攻击和防御

物理层中安全的主要问题就是如何建立有效的数据加密机制,由于传感器节点的限制,其有限计算能力和存储空间使基于公钥的密码体制难以应用于无线传感器网络中。为了节省传感器网络的能量开销和提供整体性能,也尽量要采用轻量级的对称加密算法。

对称加密算法在无线传感器网络中的负载,在多种嵌入式平台构架上分别测试了RC4、RC5和IDEA等5 种常用的对称加密算法的计算开销。测试表明在无线传感器平台上性能较优的对称加密算法是RC4,而不是目前传感器网络中所使用的RC5。

由于对称加密算法的局限性,不能方便地进行数字签名和身份认证,给无线传感器网络安全机制的设计带来了较大的困难。因此高效的公钥算法是无线传感器网络安全亟待解决的问题。
2　链路层的攻击和防御

数据链路层或介质访问控制层为邻居节点提供可靠的通信通道,在MAC协议中,节点通过监测邻居节点是否发送数据来确定自身是否能访问通信信道。这种载波监听方式特别容易遭到拒绝服务攻击也就是DOS。在某些MAC层协议中使用载波监听的方法来与相邻节点协调使用信道。当发生信道冲突时,节点使用二进制值指数倒退算法来确定重新发送数据的时机,攻击者只需要产生一个字节的冲突就可以破坏整个数据包的发送。因为只要部分数据的冲突就会导致接收者对数据包的校验和不匹配。导致接收者会发送数据冲突的应答控制信息ACK使发送节点根据二进制指数倒退算法重新选择发送时机。这样经过反复冲突,使节点不断倒退,从而导致信道阻塞。恶意节点有计划地重复占用信道比长期阻塞信道要花更少的能量,而且相对于节点载波监听的开销,攻击者所消耗的能量非常的小,对于能量有限的节点,这种攻击能很快耗尽节点有限的能量。所以,载波冲突是一种有效的DOS攻击方法。

虽然纠错码提供了消息容错的机制,但是纠错码只能处理信道偶然错误,而一个恶意节点可以破坏比纠错码所能恢复的错误更多的信息。纠错码本身也导致了额外的处理和通信开销。目前来看,这种利用载波冲突对DOS的攻击还没有有效的防范方法。

解决的方法就是对MAC的准入控制进行限速,网络自动忽略过多的请求,从而不必对于每个请求都应答,节省了通信的开销。但是采用时分多路算法的MAC协议通常系统开销比较大,不利于传感器节点节省能量。

3　网络层的攻击和防御

通常,在无线传感器网络中,大量的传感器节点密集地分布在一个区域里,消息可能需要经过若干节点才能到达目的地,而且由于传感器网络的动态性,因此没有固定的基础结构,所以每个节点都需要具有路由的功能。由于每个节点都是潜在的路由节点,因此更易于受到攻击。无线传感器网络的主要攻击种类较多,简单介绍如下。
3. 1　虚假路由信息

通过欺骗,更改和重发路由信息,攻击者可以创建路由环,吸引或者拒绝网络信息流通量,延长或者缩短路由路径,形成虚假的错误消息,分割网络,增加端到端的时延。
3. 2　选择性的转发

3. 3　污水池( sinkhole)攻击

3. 4　Sybil攻击

在这种攻击中,单个节点以多个身份出现在网络中的其他节点面前,使之具有更高概率被其他节点选作路由路径中的节点,然后和其他攻击方法结合使用,达到攻击的目的。它降低具有容错功能的路由方案的容错效果,并对地理路由协议产生重大威胁女巫。

3. 5　蠕虫洞(wormholes)攻击

攻击者通过低延时链路将某个网络分区中的消息发往网络的另一分区重放。常见的形式是两个恶意节点相互串通,合谋进行攻击。
3. 6　Hello洪泛攻击

很多路由协议需要传感器节点定时地发送HELLO包,以声明自己是其他节点的邻居节点。而收到该Hello报文的节点则会假定自身处于发送者正常无线传输范围内。而事实上,该节点离恶意节点距离较远,以普通的发射功率传输的数据包根本到不了目的地。网络层路由协议为整个无线传感器网络提供了关键的路由服务。如受到攻击后果非常严重。
位移传感器
位移传感器又称为线性传感器，传感器的作用是把各种被测物理量转换为电量。它分为电感式位移传感器，电容式位移传感器，光电式位移传感器，超声波式位移传感器，霍尔式位移传感器。

有许多物理量（例如压力、流量、加速度等）在转换过程中常常需要先变换为位移，然后再将位移变换成电量。因此位移传感器是一类重要的基本传感器。在生产过程中，位移的测量一般分为测量实物尺寸和机械位移两种。按被测变量变换的形式不同，位移传感器可分为模拟式和数字式两种。模拟式又可分为物性型（如自发电式）和结构型两种。常用位移传感器以模拟式结构型居多，包括电位器式位移传感器、电感式位移传感器、自整角机、电容式位移传感器、电涡流式位移传感器、霍尔式位移传感器等。相较于模拟式位移传感器，数字式位移传感器的一个重要优点是便于将信号直接送入计算机系统。这种传感器发展迅速，应用日益广泛。
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。

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。

无线传感器的发展趋势
在当今信息技术呈爆炸式发展的潮流中,无线传感器以其全新的数据获取与处理技术逐渐进入人们的视线,并且在很多领域得到了广泛的应用与普及。当今国内无线传感器的发展方向大多集中在对于传感器数据接收的网络节点处，并且对用于信息处理的硬件设备也有部分研究。而伴随研究的不断深入与科技创新的不断突破，无线传感器已经开始向着智能式与便携式方向发展，它作为协作技术的核心部分其前景不可**。无线传感器的所有技术是过去单一传感器技术、无线电通信技术的**融合，并且在融合的同时更在操作便捷性上做出了较大的突破。无线电传感器因为其特殊的节点式感应接收模式使得它在通信能力上就会显得十分有限，对一些大规模的数据也很难及时做到处理与响应，而对于这种十分有限的数据处理能力，要想让无线电传感器发挥出其较大的作用，就要根据实际的处理区域情况做出一系列相应的调整对策。作为当今**学术领域的研究热点，无线电传感器的出现让微电子技术与计算机网络技术**融合在一起。并使得这一技术在军事科技、*科技、城市规划、抢险赈灾、环境保护等方面都体现出了十分重要的价值，**都已无法忽视这一重要的技术。
无线传感器的选用原则

虽然无线传感器的出现时间并不长，但是它依旧有很多的种类，且每个类别所履行的实际任务也不同，在遇到实际的问题时，要根据现场的实际测量目的、测量对象及测量环境来科学的选取合适的无线传感器来进行数据收集。而无线传感器的实际选择应该遵循以下几个重要原则：

灵敏度的选择。一般而言，对于无线电传感器来说设备的灵敏度当然是越高越好，但是在实际的使用中就会发现常常无线传感器的灵敏度会受到很多外界因素的不可抗逆性干扰，这就会使得整个数据测量的精确度受到干扰，此外，在方向性这一方面，传感器的灵敏度也不是越高越好，而是需要根据测量的对象来做进一步的选择，例如，如果选择的测量对象并非单向量，那么传感器的灵感度选择还是越小越好。

稳定性及精度选择。无论何种设备在使用过程中都会出现性能变化，所以对于无线传感器而言，其稳定性还是十分重要的指标。所以在实际的传感器选择时就需要优先考虑测量的环境，在对使用环境做出详尽调查之后合理安排传感器的类型。而当一些传感器**龄服役过后还是需要对传感器的性能进一步进行测评，而对于一些环境变量不太稳定的区域，就可以选择一些更为耐用的传感器来应对环境的改变。之所以如此注重传感器的稳定性，是因为无线传感器的稳定性和精度之间是存在着严密的关系，一旦传感器的稳定性出现偏差，那么对于传感器的精度将是致命的打击。在测量时，有时还需要根据测量目的不同来选择无线传感器的类型。一般的测量目的分为定量分析和定性分析两类，对于定性分析而言，有一个概念性的数据结果即可，所以就不必使用精度偏高的传感器；而定量分析需要精确地得出监测数据，此时就需要精度等级较高的传感器来满足对于测量要求。

频率响应。传感器的机械性能和结构不但可以影响其精确度与稳定性，还会对传感器的频率产生影响，只有传感器的频率响应得到十足的**，传感器的测量范围也才能得到**。

无线传感器的应用

无线传感器在交通系统中的应用。无线传感器在交通系统中的实际应用总体而言可以分别从信息采集和道路控制两个方面进行分析：首先，全新的无线传感技术已经结合了集微电子、通信技术等一系列信息化技术，这就使得无线传感器在交通系统中的应用变得更加多元化。对于我国这种发展中国家而言，在日渐完善的道路交通系统中，要想**道路交通的能力，就要较大限度的去完善交通信号及道路交通管理的能力。当无线传感器技术运用到道路交通中时，不但可以对道路实际的路况信息进行实时的采集分析，还可以在较短时间内做出及时的响应。其次，通过传感器系统的建立，就会使得整个城市的运转能力得到较大的提升，当处在城市中或者较远区域的人们掌握到及时的道路交通信息，就会根据相应的路况做出科学的调整，这不但会对自身同时也会对他人带来较大的便利，交通顺畅了，整个城市的运输管理和服务水平也自然得到了质的飞跃。再次，采用**的无线传感器技术还可以对车辆进行违章检测、道路收费和信息检索，同时对停车场收费也可以进行统一规范，当道路交通中的停车信息数据得到及时的规范处理，那对于一些人为性的交通事故也就可以得到避免。最后，科学的运用无线传感器的相关技术还可以提高运输部门对于整个城市的综合服务水平，让这个城市的运作变得更加科学，便捷。

无线传感器在军事上的应用。在现代电子化的军事较量中，无线电传感器的作用更是不容小觑，现在较为成功的是在大型范围内进行检测的传感器网络与在小型区域检测的小型传感器网络。在面对一些较为复杂且人员无法到达的地形时，就可以通过释放传感器来做到对此区域的全面掌控。而在战斗单位上安装各类传感器，可以做到对敌方战斗人员的即时监控，来方便我方战队随时制定进攻方案与防御工事。无线传感器还可以检测出战斗阵地上的一切可疑物体，帮助我方人员及时做出排查，从而较大限度的减少不必要的损失与伤亡。

无线传感器在家庭生活中的应用。无线传感器其实离我们的生活并不遥远，在很多的日常活动中传感器技术都与我们息息相关，例如传感器对于人们生活环境的及时检测，不但可以根据数据提供出一个更为舒适的生活环境，同时还可以及时的对一些灾害做出预警，**每一个人的安全。

无线传感器在环境监测中的应用。因为若要将无线监测器用于外界环境当中，就要考虑到外界环境的不稳定性与随机性，这就要求所选取的无线传感器要具备价格低廉、部署简单、操作简便等优点，从而**对于环境监测的可持续性。

无线传感器的发展趋势

向微型化发展。在当代为了适应纷繁多变的时代背景与发展环境，各类检测控制类设备的功能也越来越趋于完善化，但更小的体积意味着更大的可塑空间与发展未来，这就要求无线电检测设备也要向着这一方向不断的靠拢，从而**自己的发展未来。

向低耗能及数字化发展。无线传感器虽然得到很大的欢迎，但是也不能忘记自身模拟信号单一与耗能较多的弊端，所以只有发展出更为高效的数字化信号，无线电传感器的受用面也才会更为广泛。因此，开发出低耗能及数字化的无线传感器必然是今后发展的重点方向。

统功耗问题

无线传感器网络应用于特殊场合时，电源不可更换，因此功耗问题显得至关重要。

在系统的功耗模型中，我们较关心的是：

（1）微控制器的操作模式（休眠模式、操作模式、，潜在的减慢时钟速率等），无线前端的工作模式（休眠、空闲、接收、发射等）；
（2）在每种模式中，每个功能块的功耗量，及它与哪些参数有关；
（3）在发射功率受限的情况下，发射功率和系统功耗的映射关系；
（4）从一种操作模式转换到另外一种操作模式(假设可以直接转换)的转换时间及其功耗；
（5）无线调制解调器的接收灵敏度和较大输出功率；
（6）附加的品质因数（如发射前端的温漂和频稳度、接收信号场强指示(RSSI)信号的标准等）。

基于以上考虑，文献[14]提出了一种自组织低功耗网络的协议i-Beans，并具体说明了此网络的功耗。比如，用一个220mAh的小纽扣电池供电，网络的平均消耗电流是100µ;A，取样率是每秒1次，则电池可以持续80天；如果抽样率是每两分钟一次，平均消耗电流降到1.92µ;A，则电池寿命可以延长到13.1年。

为了克服远程无线传感器网络面临的电池工作时间短的问题，美国Millennial Net公司已经将其i-Bean无线技术与来自新兴公司Ferro Solutions的“能量获得（energy harvesting）”技术结合在一起，双方较近展示了一个靠感应振荡能量转换器工作的i-Bean无线发射机。这种转换器能由在50mg至100mg力作用下的28Hz至30Hz振荡产生1.2mV至3.6mV的电压，并允许在30m距离上以115Kb/s速率发送数据（无电池）。该公司还与其他公司合作开发太阳能电池板来给无线传感器供电。

在能量优化研究方面，西安交通大学的黄进宏等在文献[15]中提出了一种基于能量优化的无线传感网络自适应组织结构和协议ALEP。与传统的无线微传感器网络协议相比，ALEP更加充分地考虑到实际应用。它将一种高效能量控制算法引入组网协议，提高了网络的能量利用率，**延长了无线网络的生命周期，增强了网络的健壮性。通过对ALEP协议进行OPNET仿真，结果显示该协议与传统模式的无线微传感器网络协议相比，在传送相同的数据量的条件下有更高效的能量特性和信息传输特性。

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