温州无线加速度传感器型号

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，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，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。

无线传感器网络中的关键性问题


1、 网络安全协议问题


传感器网络受到的安全威胁和移动ad hoc网络所受到的安全威胁不同，所以现有的网络安全机制不适合此领域，需要开发针对无线传感器网络的专门协议。


一种思想是从维护路由安全的角度出发，寻找尽可能安全的路由以保证网络的安全。文献[1]指出，如果路由协议被破坏导致传送的消息被篡改，那么对于应用层上的数据包来说没有任何的安全性可言。文中介绍了一种方法叫“有安全意识的路由”（SAR），其思想是找出真实值和节点之间的关系，然后利用这些真实值去生成安全的路由。该方法解决了两个问题，即如何保证数据在安全路径中传送和路由协议中的信息安全性。文中假设两个军官利用按需距离矢量路由(Ad Hoc On Demand Distance Vector Routing，AODV)协议通过ad hoc网络来通信，他们的通信基于Bell-La安全模型（PadulaBell-La Padula Confidentiality Model） [2]，这种模型中，当节点的安全等级达不到要求时，其就会自动的从路由选择中退出以保证整个网络的路由安全。文献[3]指出，可以通过多径路由算法改善系统的稳健性（robustness），数据包通过路由选择算法在多径路径中向前传送，在接收端内通过前向纠错技术得到重建。无线传感器网络中传感器的数量众多并且功能有限，移动ad hoc网络中的路由方案不能直接应用到无线传感器网络中，所以该文给出了一种网状多径路由协议。此协议中应用了选择性向前传送数据包和端到端的前向纠错解码技术，配合适合传感器网络的网状多径搜索机制，能减少信号开支（**ing overhead），简化节点数据库，增大系统的吞吐量，相对数据包复制或者有限泛洪法来说，这种方法消耗更少的系统资源(比如信道带宽和电能)。


另一种思想是把着重点放在安全协议方面，在此领域也出现了大量的研究成果。在文献[4]中，作者假定传感器网络的任务是为高级政要人员提供安全保护的，提供一个安全解决方案将为解决这类安全问题带来一个普适的模型。在具体的技术实现上，先假定基站总是正常工作的，并且总是安全的，满足必要的计算速度、存储器容量，基站功率满足加密和路由的要求；通信模式是点到点，通过端到端的加密保证了数据传输的安全性；射频层总是正常工作。基于以上前提，典型的安全问题可以总结为：


（1）信息被非法用户截获；


（2）一个节点遭破坏；
（3）识别伪节点；
（4）如何向已有传感器网络添加合法的节点。


作者提出的方案不采用任何的路由机制。在此方案中，每个节点和基站分享一个一的64位密匙Keyj和一个公共的密匙KeyBS，当节点和基站距离**出了预定距离时，网络会在节点和基站之间选择一个节点作为媒介节点进行接力；发送端会对数据进行加密，接收端接收到数据后根据数据中的地址选择相应的密匙对数据进行解密。这种双加密方式可以防止暴露节点数目和地址，也可以防止数据被非法截获，即使个别节点被破译，也只有它自己的密匙泄漏，整个网络仍然可以正常工作。文献[5]中介绍了无线传感器网络中的两种安全协议：SNEP(Sensor Network Encryption Protocol)和µ;TESLA。SNEP的功能是提供节点到接收机之间数据的鉴权、加密、刷新，µ;TESLA的功能是对广播数据的鉴权。


2、 大规模传感器网络中的节点移动性管理


这个问题实质上就是没有无线基础设施的无线传感器网络中的节点查询问题。简单的资源查询方式是全局泛洪法，但是对于资源有限的无线传感器网络不适用，因此在设计工作中应该尽量避免使用全局泛洪法。扩展环搜索法（expanding ring search）用增加生存时间（Time-To-Live， TTL）的方式重复泛洪，这种方式和由此派生出来的方式也不适合无线传感器网络。在改善泛洪法的效率方面，文献[6]中提出的方案是通过减少查询每个节点时出现的多余消息去减少泛洪法固有的冗余，在没有出现明显的冗余情况下，这种方案对提高效率没有太多贡献。在ad hoc网络中，查询节点是通过基于簇（clusters）和界标（landmarks）的层次表来实现的，这种方式需要在节点之间设置复杂的协调机制，当节点移动时或者簇头（cluster-head）或界标失败时，层次表需要重新配置。而且，通常簇头会成为一个瓶颈，所以我们通常避免这种分层次的协调表，也避免使用簇头。


GLS[7]中提出的技术是基于一种所有节点都已知的网络网格图。节点使用位置服务器保存它们的位置，并用一种基于ID号的算法去更新它们的位置，当节点寻找*ID号的节点位置时，也用这种算法去服务器寻找目标节点的位置。对于知道网络的网格图和它们自己的位置并且知道目标节点的ID号的节点，这种方法是一个好方法。


文献[8]中介绍了一种针对大规模移动传感器网络的查询方法，这种方法借用了小世界（small worlds）的概念，利用节点的移动性去提高查询效率，并引入了关联（contacts）的概念。其工作原理是首先在相邻节点间建立关联，当它们移动时，再关联新的相邻节点，这样提高了查询的效率。与传统的路由查询方式不同，这种设计基本目标不是去优化路由或者响应延时，而是去减少通信的系统开销，这一点在能量受限的环境中非常重要，特别是对于传感器数量众多的网络中的一次性查询(通信的生存时间很短)。文中给出的协议是可升级的（scalable）、自动配置的，非常适应节点的移动性要求。仿真结果显示它比边缘泛洪法提高效率60-70％，比泛洪法提高效率80-90％，比扩展环搜索法则有更大的改善。


针对无线传感器网络中的分布式定位，文献[9]比较了三种定位算法：ad hoc、鲁棒定位、N跳多向法（N-hop multilateration）。具体选择哪种算法要取决于某些网络参数，比如差错分布和连通性等。


3、 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，这种算法可以保证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，但这种算法既不能保证系统中簇的定位也不能保证簇的数量。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。


4、 系统功耗问题


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，显著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。

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。作为当今国际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**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保证，传感器的测量范围也才能得到保证。

利用加速度传感器测量物体的倾斜角度
1 说明



测量物体的倾斜角度是加速器传感器的一种常见的应用。虽然其基本原理十分简单，但是在具体实现中仍然会遇到很多困难，比如倾斜角度的精度问题，数学计算过于复杂等等。本文将对精度问题进行详细讨论，并给出一种简化的计算方法。



2 基本原理



由于加速度传感器在静止放置时受到重力作用，因此会有 1g 的重力加速度。利用这个性质，通过测量重力加速度在加速度传感器的 X 轴和 Y 轴上的分量，可以计算出其在垂直平面上的倾斜角度。

这样，根据以上原理一个 2 轴加速度传感器可以测量在 X-Y 平面上的倾斜角度。



需要注意的是，2 轴加速度传感器只能测量 X 轴和 Y 轴上的重力分量，因而只能测量 因而只能测量 X-Y平面上的倾斜角度 。可是由于物体在空间倾斜的时候，很难保证倾斜完全在 X-Y 平面上，这样只使用 2 轴加速度传感器进行测量会存在局限性，因此，我们考虑使用 3 轴加速度传感器。如下图所示，3 轴加速度传感器可以测量 X 轴、Y 轴和 Z 轴的重力分量，计算空间倾斜角度的公式可以推广为 。


这个公式就是本文中用来测量物体倾斜角度的基本原理。需要说明的是，这里利用的是物体在静止时受到重力的性质，如果物体同时也有运动加速度的话，那么这个公式将不再准确。所以必须为公式增加一个限制条件，即




3 硬件实现



目前，在消费类产品中使用的加速度传感器分为数字输出 （例如 ADXL345）和模拟输出 （例如 ADXL335）两种。数字输出的加速度传感器可以直接通过 I2C 或 SPI 总线与 MCU 进行连接；模拟输出的加速度传感器则需要使用 ADC 进行采样。现在，普遍使用的 MCU 中基本都有内置的 ADC 通道，所以无论是数字输出还是模拟输出的加速度传感器都可以非常容易地和 MCU 进行连接，进而实现测量功能。

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