传感器网络:传感器网络

2021/11/10 20:05 · 传感器知识资讯 ·  · 传感器网络:传感器网络已关闭评论
摘要:

传感器网络:传感器网络商业网络什么是商业网络商业网络是一种社会经济商业活动,通过它商人和企业家相遇以形成商业关系并识别、创造或利用商业机会,共享信息并寻找潜在的风险合作伙伴。二十世纪下半叶,网络的概念被推广,以帮助商人建立他们的社会资本。主流商业文献随后采用了这些术语和概念,将它们作为所有职业攀登者的

传感器网络:传感器网络  第1张

传感器网络:传感器网络

商业网络
什么是商业网络 商业网络是一种社会经济商业活动,通过它商人和企业家相遇以形成商业关系并识别、创造或利用商业机会,共享信息并寻找潜在的风险合作伙伴。 二十世纪下半叶,网络的概念被推广,以帮助商人建立他们的社会资本。主流商业文献随后采用了这些术语和概念,将它们作为所有职业攀登者的成功途径进行宣传。 概述...
网络交换机
什么是网络交换机 网络交换机是一个多端口网桥,它使用MAC地址在OSI模型的数据链路层(第2层)转发数据。一些交换机还可以通过附加路由功能在网络层(第3层)转发数据。此类交换机通常称为第3层交换机或多层交换机。 以太网交换机是最常见的网络交换机形式。Kalpana于1990年推出了第一台以太网交换机...
网络仿真
什么是网络仿真 网络仿真是一种通过虚拟网络测试真实应用程序性能的技术。这与应用流量、网络模型、通道和协议的虚拟模型的网络模拟不同。目的是评估性能、预测变化的影响或以其他方式优化技术决策。 模拟方法 网络仿真是将设备引入测试网络(通常在实验室环境中)的行为,该网络以模拟网络(LAN、WAN、无线、5G...
网络模拟
什么是网络模拟 在计算机网络研究中,网络模拟是一种软件程序复制真实网络行为的技术。这是通过计算不同网络实体(例如路由器、交换机、节点、接入点、链接等)之间的交互来实现的。大多数模拟器使用离散事件模拟,其中状态变量在离散时间点发生变化的系统建模。然后可以在测试实验室中观察网络的行为及其支持的各种应用程...
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传感器网络
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传感器网络,是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络,这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况(比如温度、声音、振动、压力、运动或污染物)。无线传感器网络的发展最初起源于战场监测等军事应用。而现今无线传感器网络被应用于很多民用领域,如环境与生态监测、健康监护、家庭自动化、以及交通控制等。
中文名
传感器网络
外文名
Sensor networks
主要包括
感应、通讯、计算
领 域
计算机
目录
1
名词解释
2
原理
3
作用
4
体系结构
5
与物联网
传感器网络名词解释
语音
所谓传感器网络是由大量部署在作用区域内的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点通过自组织方式构成的能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。传感网络的节点间距离很短,一般采用多跳(multi-hop)的无线通信方式进行通信。传感器网络可以在独立的环境下运行,也可以通过网关连接到Internet,使用户可以远程访问。传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,通过嵌入式系统对信息进行处理,并通过随机自组织无线通信网络以多跳中继方式将所感知信息传送到用户终端。从而真正实现“无处不在的计算”理念。传感器网络节点的组成和功能包括如下四个基本单元:传感单元(由传感器和模数转换功能模块组成)、处理单元(由嵌入式系统构成,包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)、以及电源部分。此外,可以选择的其它功能单元包括:定位系统、运动系统以及发电装置等。在传感器网络中,节点通过各种方式大量部署在被感知对象内部或者附近。这些节点通过自组织方式构成无线网络,以协作的方式感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息,可以实现对任意地点信息在任意时间的采集,处理和分析。一个典型的传感器网络的结构包括分布式传感器节点(群)、sink节点、互联网和用户界面等.传感节点之间可以相互通信,自己组织成网并通过多跳的方式连接至Sink(基站节点),Sink节点收到数据后,通过网关(Gateway)完成和公用Internet网络的连接。整个系统通过任务管理器来管理和控制这个系统。传感器网络的特性使得其有着非常广泛的应用前景,其无处不在的特点使其在不远的未来成为我们生活中不可缺少的一部分。
传感器网络原理
语音
传感器网络的每个节点除配备了一个或多个传感器之外,还装备了一个无线电收发器、一个很小的微控制器和一个能源(通常为电池)。单个传感器节点的尺寸大到一个鞋盒,小到一粒尘埃。传感器节点的成本也是不定的,从几百美元到几美分,这取决于传感器网络的规模以及单个传感器节点所需的复杂度。传感器节点尺寸与复杂度的限制决定了能量、存储、计算速度与频宽的受限。
[1]
在计算机科学领域,传感器网络是一个研究热点,每年都会召开很多的研讨会和国际会议。
传感器网络作用
语音
传感器网络主要包括三个方面:感应、通讯、计算(硬件、软件、算法)。其中的关键技术主要有无线数据库技术,比如使用在无线传感器网络的查询,和用于和其它传感器通讯的网络技术,特别是多次跳跃路由协议。例如摩托罗拉使用在家庭控制系统中的ZigBee无线协议。传感器网络与传感器传感器网络与传感器是什么关系呢?它究竟是一种传感器呢还是一种网络呢?在回答这个问题之前,我们先来看一下传感器网络中传感节点的系统组成吧。如图1所示,一般可以将传感节点分解为传感模块、微处理器最小系统、无线通信模块、电源模块和增强功能模块5个组成部分,其中增强功能模块为可选配置。
图1 传感器网络中传感节点的系统组成可以把传感模块和电源模块看作传统的传感器,如果再加上微处理器最小系统就可对应于智能传感器,而无线通信模块是为了实现无线通信功能而比传统传感器新增加的功能模块。增强功能模块是可选配置,例如时间同步系统、卫星定位系统、用于移动的机械系统等。从传感节点的系统组成上看,传感器网络可以看作是多个增加了无线通信模块的智能传感器组成的自组织网络。而从功能上看,传感器和传感器网络大致相同,都是用来感知监测环境信息的,不过显然传感器网络具备更高的可靠性。传感器网络的发展传感器网络是怎样发展起来的呢?最早的传感器网络可以追溯到上世纪70年代美军在越战中使用的“热带树”传感器。为了遏制北越在胡志明小道的后勤补给,美军在这条小道上沿途投放了上万个“热带树”传感器,这是一种振动和声响传感器,当北越车队经过时传感器探测到振动和声响即向指挥中心发送感知信号,美军收到信号后即组织轰炸,有资料显示越战期间美军依靠“热带树”的帮助总共炸坏了4万多辆北越运输卡车。“热带树”传感器之间没有通信能力,所以实际上还称不上网络的概念。20世纪80年代以来,美国军方陆续与高校开展传感器网络方面的研究合作,旨在建立能够用于军事用途的自组织的无线传感器网络,这期间在硬件、软件、标准化和产品化等方面取得了一系列的重大进展。2000年,美国加州大学伯克利分校发布了传感器节点专用操作系统TinyOS,后续又推出专用程序设计语言nesC。2001年,伯克利分校又推出Mica系列传感器节点产品。TinyOS和Mica取得了巨大的成功,直到今天它们仍然得到了广泛的应用。2001年,ZigBee联盟成立,并对无线传感器网络的通信协议进行了全面的标准化,后续多家公司发布了多款符合ZigBee协议标准的芯片和产品。传感器网络未来的发展趋势传感器网络未来的发展趋势又如何呢?传感器网络技术诞生至今也不过几十年的时间,最近更是得到了美国之外欧洲、中国和日韩等国的重视和关注,目前其发展前沿也在不断延伸。总体说来,大致可以将其发展趋势划分为两大类:其一是设计用于完成特殊任务的无线传感器网络,例如无线多媒体传感器网络和无线传感执行网络。其二是设计用于特殊应用环境下工作的无线传感器网络,例如水下环境和地下环境。无线多媒体传感器网络(WMSN, Wireless Multimedia Sensor Network)在传感器节点上借助多媒体传感单元将音频、视频、图像等多媒体信息传送到管理节点,能够实现对复杂多变环境的监测。无线传感执行网络(WSAN, Wireless Sensor and Actor Network)在WSN的基础上加入了执行节点(Actor),执行节点根据收集到的监测信息做出决策并执行相关操作,从而在对环境监测的基础上进一步实现对环境的控制。水声无线传感器网络(UW-ASN, Underwater Acoustic Sensor Network)采用水声无线通信技术实现水下传感器节点之间的通信连接,能够完成海洋采样、环境监测、水下开采、辅助航行等任务。
传感器网络体系结构
语音
传感器网络系统通常包括传感器节点(sensor)、汇聚节点(sink node)和管理节点。大量传感器节点随机部署在监测区域(sensor field)内部或附近,能够通过自组织方式构成网络。传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输,在传输过程中监测数据可能被多个节点处理,经过多跳后路由到汇聚节点,最后通过互联网或卫星到达管理节点。用户通过管理节点对传感器网络进行配置和管理,发布监测任务以及收集监测数据。
[2]
传感器网络与物联网
语音
通过感知识别技术,让物品“开口说话、发布信息”,是融合物理世界和信息世界的重要一环,是物联网区别于其他网络的最独特的部分。物联网的“触手”是位于感知识别层的大量信息生成设备,包括RFID、传感器网络、定位系统等。传感器网络所感知的数据是物联网海量信息的重要来源之一。传感器网络已被视为物联网的重要组成部分,如果将智能传感器的范围扩展到RFID等其他数据采集技术,从技术构成和应用领域来看,泛在传感器网络等同于现在我们提到的物联网。
词条图册
更多图册
参考资料
1.

无线传感器网络的定义
.5联网[引用日期2012-09-01]
2.

无线传感器网络的网络协议栈
.5联网[引用日期2012-09-01]

传感器网络:国人极其友好,占比49%!征稿系列-官宣(初审3天,2个月左右接收)

不请自来!
传感器模块属于传感器的一种
在传感器模块下根据封装分为:芯片、PCBA、带外壳封装模块等不同类型,都可称为传感器模块(参见图片)。不同的类型的传感器模块根据输出信号的不同,对应不同场景的应用。芯片级封装PCBA级封装金属外壳封装
芯片级封装的传感器模块理论上可以与单片机连接使用,但是要注意的是传感器模块在实际应用中根据环境,可能需要校准和温度补偿。关于校准和温度补偿已经是另外的问题了。
现如今,传感器早已渗透到诸如工业生产、海洋探测、环保、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等领域。可以看出,从天上到大地,甚至到海洋,以至各种复杂的工程系统,几乎每一个现代化项目,都离不开各种各样的传感器。
温湿度传感器作为基础传感类别,在家居、办公、酒店、公寓等领域应用广泛。通过温湿度传感器采集温度和湿度,不但可以实现指标监测,而且还能实现多样化的智能场景联动,其市场应用非常广泛,具有比较好的发展前景。
据 MarketsandMarkets 市场研究报告指出,温度传感器市场预计将从2020年的63亿美元增长到2027年的88亿美元,复合年增长率为4.8%。
推动行业增长的主要原因,是温度传感器在先进和便携式医疗设备中的普及率不断提高,汽车行业对温度传感器的需求不断增长,以及家庭和楼宇自动化系统的采用率不断提高。
随着万物互联的智能化时代到来,温湿度传感器将发挥越来越重要的作用,用户不但对产品的精度和性能稳定性提出更高的要求,同时产品还需要具备更强大的智能联动能力,才能适应未来的行业发展。
目前,很多传统厂商的温湿度传感产品,还仅仅停留在测量数据层面,未能实现智能化,无法通过手机端接收传感产品传递的信息,更别提和其他智能家居产品产生联动,给用户带来更便捷的智能生活体验。
涂鸦智能针对客户存在的痛点,全新推出温湿度传感器智能化方案,能帮助传统温湿度产品快速实现手机App连接,利用温湿度集成传感器,定时检测环境中的温度和湿度数据,通过 App,用户可以随时随地查看设备数据,并可定时检测电池电量,电池没电即可推送消息告知用户,方便快捷。
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1.免开发流程,标准化配置
涂鸦基于业内成熟的 MEMS 集成温湿度传感器,高度量产化,并包含硬件、App、云服务全链路的智能化能力,且支持使用多种通讯协议及 Pin 2 Pin 切换,灵活便捷。
您的产品在对接涂鸦方案时,无需任何程序代码开发,所有功能写入云模组,省去MCU开发。
借助涂鸦IoT开发平台,您可5分钟制作一款自有品牌App,8小时完成智能化产品Demo,15天实现量产,大大降低您的研发门槛和成本。
2.工业级精度,uA级功耗
该方案采用瑞士盛思锐SHT30传感器芯片,让您的温湿度传感器达到工业级高精度,毫厘之间感知温湿度的细微变化,精准度达到 ±0.3℃/0.3%RH。
此外,温湿度产品还将具备超低功耗,电能损耗达到uA级别,纽扣电池寿命可长达1年以上。
3.智能语音查询,OTA便捷升级
您的产品还可免费接入主流智能音箱,实现智能语音查询,解放用户双手,状态实时反馈。
涂鸦还为智能设备厂商提供稳定、安全的无线升级OTA解决方案,解决厂商的技术升级问题。
智能场景联动,应用领域广泛
您的产品在使用涂鸦方案后,即可与其他设备实现更丰富的场景联动,充分发挥传感器万物感知,互联互通的作用。适用场景包括:室内温湿度监测,老人/婴儿模式,和空调、加湿器、取暖器等家用电器实现远程场景联动,自动改善室内冷暖干湿,让您的家变得更舒适更健康。比如:
在炎炎夏日,用户只需要在App中预先设置达到某个温度,自动打开或者关闭空调,就能联动空调自动感应环境温度。当温湿度传感器检测到室内温度高于 29℃,联动打开空调;当室内温度降到 23℃ 以下时,联动关闭空调,整个过程无感发生,省心又省电,让温度始终处于舒适的范围,极大地方便了我们的生活。
当天气转凉后,用户即可在App中设置温度降到某个数值时,自动打开取暖器。比如当室内温度低于10℃,联动打开取暖器,急速升温,温暖即来。
当室内干燥时,用户预先设置达到某个湿度时,自动开启或关闭加湿器,让室内始终保持人体最舒适的湿度。
此外,涂鸦温湿度传感器方案还贴心设计了婴儿模式,当温度或湿度超出婴儿的舒适区间, App 将自动提醒,同时为您提供应对建议,给您和家人更智能的守护。
涂鸦提供的温湿度传感器方案适用场景丰富,可广泛应用于家居、办公、 酒店、公寓、学校、医院、养老院、商场、餐厅、银行、仓库等等众多对温湿度有监测和联动需求的场所。
助力厂商抢占万物互联的智能化商机
目前,已经有多家厂商在与涂鸦合作,打造智能温湿度传感器。比如:
深圳某传统温度计厂商看到万物互联下的市场机会,希望能低成本且快速实现产品智能化。于是找到涂鸦智能,基于涂鸦IoT开发平台,采用涂鸦智能温湿度传感免开发方案,使用免费公版App,快速实现手机App远程检测温度,并实现和其他智能产品的场景联动。
当然,不止是温湿度传感器,涂鸦智能提供的是一整套完整的传感解决方案,还支持包含PIR、光照、门窗磁、亮度、水浸等在内的家用消费类传感器;包含空气盒子、甲醛报警器、气象站在内的环境类传感器;包含烟雾、燃气、CO、甲烷报警器在内的消防类传感器,SOS、声光、振动等全品类安防产品。
您的安防传感产品在涂鸦实现智能化后,还可借助涂鸦打造的国内外品牌渠道,快速出货,帮助您抓住即将到来的万物互联的智能化商机。
服务于后处理系统的有4个温度传感器、2个氮氧化物传感器、1个颗粒物传感器、1个压差传感器。
1.DOC前排气温度传感器位于DOC之前,用于测量DOC前的排气温度,作为可进行主动再生的判定条件。
2.DPF前排气温度传感器位于DPF之前,用于监控DPF再生时的温度,判定再生是否正常。
3.SCR前排气温度传感器位于是SCR之前,用于测量SCR前的排气温度,控制尿素喷射特性。
4.SCR后排气温度传感器位于SCR之后,用于测量SCR后的排气温度,更加准确的反应SCR的反应温度。
5.SCR前氮氧传感器位于DOC前,用于测量发动机原排的氮氧含量。
6.SCR后氮氧传感器位于SCR后用于测量发动机尾气的氮氧含量。
7.压差传感器位于DPF前后,用于监测DPF前后压差,判断DPF是否堵塞或者被移除。
8.PM传感器位于SCR后,用于测量尾气中的PM颗粒物的含量,检测DPF的过滤效率。
小米的温湿度计,用过米家1代和米家2代,均是采用瑞士品牌的传感器,采用这个传感器的实验室专用国产的温湿度计普遍要200+的价格。实测中米家1代响应迅速准确度可以做到0.5℃,50+的价格贼牛。
淘宝上几十块方形的温湿度计,感觉是一个模具出来的,普遍不准。尤其在一两年后普遍有1-2℃的偏差
上周大基金减持“三大芯片”公司后,资金仿佛从芯片跑到了传感器。
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都说科技核心是“芯片”,但传感器是物联网、人工智能、5G等新一代信息技术的感知基础和数据来源。目前我国MEMS传感器厂商面临挑战诸多,从上游设计、中游制造、下游封测等领域国产替代的空间巨大。
把芯片比喻成“大脑”,那么传感器就是“五官”,眼睛、耳朵和鼻子等也是非常重要的。
传感器的分类也是非常多的:
早在9月26日的一篇分析传感器的文章《智能传感器》中,我们已经对传感器做了一个预判分析,这里再给大家回顾一下:
目前中国已经成为全球最大的物联网市场,发展空间巨大,急需国产替代化。智能传感器将是我国继5G之后,未来实现赶超的又一个重要机会。
基本面逻辑:
一、市场发展迅速,市场空间巨大
虽然传感器领域中国起步晚,但在物联网智能传感器领域我国发展增速明显,截止至2017年中国MEMS传感器市场规模增长已达124.6亿元,同比增长14.6%。并预计2019年我国智能传感器产业规模将达到263亿元,2023年将达到540亿元。
二、左拥自动驾驶,右抱物联网
自动驾驶领域包括了车载传感器、自动驾驶技术、智能制造、汽车通信等各个领域。不过,各个技术的投资数量和总额有很大的区别,传感器和汽车电子是最受青睐的两个领域。其中传感器投资总额达到了160亿美元,排在第一位,是汽车电子的2倍。
5G万物联网,智能手机、可穿戴、虚拟现实、智能硬件、视频交互与安防监控、机器人等都是传感器应用的热点领域,智能传感器将无处不在,市场需求急速上升。
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三、国产替代化加速,政策重点推动
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中国作为全球最大的汽车、物联网消费市场,国内传感器市场的需求量上千万亿,每年进口额都不低于1700亿人民币。可中国传感器份额才10%,90%都掌握在外国手上。
这么大的市场体量,加上日韩贸易、中美关系上的博弈情况,急需国产化替代,因此智能传感器产业有着非常大的发展空间。
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传感器从上周已经上涨了一轮,周末利好加持:传感器重磅扶持政策或在酝酿中。目前消息并没有进一步得到确认,仅仅是主题投资朦胧催化剂。更多关注热门股技术走势判断行情发展,目前仍然处于强势阶段中。
涉及的A股上市公司包括:
汉威科技:温温度传感器;
歌尔股份:声传感器;
德恩精工:传感器应用之数控机床和机器人方向;
久之洋:传感器应用之智能移动终端、穿戴式设备方向;
京东方A:传感器应用之医疗方向。
关于传感器,主要分为几类:MEMS传感器、影像传感器、流量传感器、车用传感器、温度传感器、生物传感器、可穿戴传感器、医疗传感器、无人驾驶传感器、TWS无线耳机传感器等。更多行业个股分享选股方法 ybd巍28兴28 就能找到本人
涉及的概念股包括:
1、 MEMS传感器:歌尔股份、航天电子、盾安环境、华天科技、东风科技、士兰微、苏州固锝、耐威科技、晶方科技等;
2、车用传感器:苏奥传感、通富微电、华工科技、中航电测、东风科技、航天电子、威帝股份、移为通信;
3、流量传感器:万讯自控、威尔泰、华工科技、科陆电子、汇中股份、长江投资、汇纳科技;
4、影像传感器:晶方科技、华天科技、水晶光电、苏州固锝、富瀚微、奥普光电、力源信息;
5、光电传感器:欧菲光、奥普光电、理工光科;
6、红外传感:高德红外、大立科技、睿创微纳、森霸传感。
多传感器融合理论
多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。
一、多传感器融合几个概念
硬件同步、硬同步:使用同一种硬件同时发布触发采集命令,实现各传感器采集、测量的时间同步。做到同一时刻采集相同的信息。
软件同步:时间同步、空间同步。
时间同步、时间戳同步、软同步:通过统一的主机给各个传感器提供基准时间,各传感器根据已经校准后的各自时间为各自独立采集的数据加上时间戳信息,可以做到所有传感器时间戳同步,但由于各个传感器各自采集周期相互独立,无法保证同一时刻采集相同的信息。
空间同步: 将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中,其中激光传感器在高速移动的情况下需要考虑当前速度下的帧内位移校准。
二、基本原理
多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用,而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息,通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势,而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
具体来讲,多传感器数据融合原理如下:
  (1)多个不同类型传感器(有源或无源)收集观测目标的数据;
  (2)对传感器的输出数据(离散或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi;
  (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等),完成各传感器关于目标的说明;
  (4)将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组,即关联;
  (5)利用融合算法将目标的各传感器数据进行合成,得到该目标的一致性解释与描述。
三、多传感器的前融合与后融合技术
1.后融合算法:
每个传感器各自独立处理生成的目标数据。
每个传感器都有自己独立的感知,比如激光雷达有激光雷达的感知,摄像头有摄像头的感知,毫米波雷达也会做出自己的感知。
当所有传感器完成目标数据生成后,再由主处理器进行数据融合。
2.前融合算法:
只有一个感知的算法。对融合后的多维综合数据进行感知。
在原始层把数据都融合在一起,融合好的数据就好比是一个Super传感器,而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线,还有能力可以看到摄像头或者RGB,也有能力看到LiDAR的三维信息,就好比是一双超级眼睛。在这双超级眼睛上面,开发自己的感知算法,最后会输出一个结果层的物体。
四、融合算法
对于多传感器系统而言,信息具有多样性和复杂性,因此对信息融合算法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。其他要求还有算法的运算速度和精度;与前续预处理系统和后续信息识别系统的接口性能;与不同技术和方法的协调能力;对信息样本的要求等。一般情况下,基于非线性的数学方法,如果具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力,则都可以用来作为融合方法。
多传感器数据融合的常用方法基本上可分为两大类:随机类和人工智能类。
1. 随机类
(1)加权平均法
信号级融合方法最简单直观的方法是加权平均法,将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均,结果作为融合值。该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。
(2)卡尔曼滤波法
主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型,且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型,则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。
卡尔曼滤波的递推特性使系统处理无需大量的数据存储和计算。但是采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时,存在很多严重问题,例如:① 在组合信息大量冗余情况下,计算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性难以满足。② 传感器子系统的增加使故障概率增加,在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时,故障会污染整个系统,使可靠性降低。
(3)多贝叶斯估计法
将每一个传感器作为一个贝叶斯估计,把各单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验概率分布函数,通过使联合分布函数的似然函数为最小,提供多传感器信息的最终融合值,融合信息与环境的一个先验模型以提供整个环境的一个特征描述。
(4)D-S证据推理法
该方法是贝叶斯推理的扩充,包含3个基本要点:基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。
D-S方法的推理结构是自上而下的,分为三级:第一级为目标合成,其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果(ID);第二级为推断,其作用是获得传感器的观测结果并进行推断,将传感器观测结果扩展成目标报告。这种推理的基础是:一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目标报告;第三级为更新,各传感器一般都存在随机误差,因此在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告更加可靠。所以在推理和多传感器合成之前,要先组合(更新)传感器的观测数据。
(5)产生式规则
采用符号表示目标特征和相应传感器信息之间的联系,与每一个规则相联系的置信因子表示它的不确定性程度。当在同一个逻辑推理过程中,2个或多个规则形成一个联合规则时,可以产生融合。应用产生式规则进行融合的主要问题是每个规则置信因子的定义与系统中其他规则的置信因子相关,如果系统中引入新的传感器,需要加入相应的附加规则。
2. AI类
(1)模糊逻辑推理
模糊逻辑是多值逻辑,通过指定一个0到1之间的实数表示真实度(相当于隐含算子的前提),允许将多个传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中。如果采用某种系统化的方法对融合过程中的不确定性进行推理建模,则可以产生一致性模糊推理。
与概率统计方法相比,逻辑推理存在许多优点,它在一定程度上克服了概率论所面临的问题,对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式,一般比较适合于在高层次上的应用(如决策)。但是逻辑推理本身还不够成熟和系统化。此外由于逻辑推理对信息的描述存在很多的主观因素,所以信息的表示和处理缺乏客观性。
模糊集合理论对于数据融合的实际价值在于它外延到模糊逻辑,模糊逻辑是一种多值逻辑,隶属度可视为一个数据真值的不精确表示。在MSF过程中,存在的不确定性可以直接用模糊逻辑表示,然后使用多值逻辑推理,根据模糊集合理论的各种演算对各种命题进行合并,进而实现数据融合。
(2)人工神经网络法
神经网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力,能够模拟复杂的非线性映射。神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力,恰好满足多传感器数据融合技术处理的要求。在多传感器系统中,各信息源所提供的环境信息都具有一定程度的不确定性,对这些不确定信息的融合过程实际上是一个不确定性推理过程。神经网络根据当前系统所接受的样本相似性确定分类标准,这种确定方法主要表现在网络的权值分布上,同时可以采用学习算法来获取知识,得到不确定性推理机制。利用神经网络的信号处理能力和自动推理功能,即实现了多传感器数据融合。
今天,我们给大家推荐一本国人极其友好的工程技术期刊——International Journal of Distributed Sensor Networks。
? 1 期刊介绍
International Journal of Distributed Sensor Networks是同行评审的开放式访问期刊,专注于传感器网络的应用研究和应用。大量重要的应用程序都依赖于与现实世界接口的传感器网络。这些应用包括医疗,保健,军事,制造,运输,安全和环境计划系统。由于涉及将来自传感器的数据直接输入到自动化系统中的问题,因此许多问题难以实现。
该杂志还充当了交流有关传感器网络研究影响的最新观点和突破的媒介。更重要的是,本期刊的目的是提供一个论坛,以发表重要的研究成果,以开发针对这些传感器网络系统的复杂性而产生的高性能计算解决方案。文章重点介绍了传感器网络系统在解决医疗,制造,工程和环境系统中的计算任务方面的应用进展。
官方网站:
2 学科领域架构,算法和复杂性问题传感器网络任务分配和自组织传感器网络的信息融合方法和架构检测/分类方法分布式传感器网络-网络/缓存问题管理资源约束网络内查询处理和数据存储从传感器来源学习模式传感器网络中的本地化和同步传感器网络的协议和通信系统用于可扩展传感器和执行器网络的高效设备到云集成用于可扩展传感器和执行器网络的边缘计算行动与任务协调传感器网络的协作信号算法传感器网络的性能评估传感器网络的理论界线与优化水下和地下传感器网络工业,生物,制造,医学和工程中的应用物联网,传感器网络在农业,森林和农村地区的实际实施。能量收集(充电/消耗模型,量身定制的轻量协议等)3 刊文量
International Journal of Distributed Sensor Networks年发文量在300左右。今年截止目前已经发表了204篇,较去年有所减少。
数据来源于“iJournal”网站(点击访问)
国人发文情况:分析了2017-2019年文献的地区分布和机构分布。中国发文量位列第1,占比49%。
数据来源于“iJournal”网站(点击访问)
4 影响因子和分区
International Journal of Distributed Sensor Networks影响因子其实还是不太稳定的,与刊文量有所关系,但目前实时影响因子为728/572=1.273,刊文量有所减少的情况下,2020年的影响因子能有所回暖,还是很值得期待的!
数据来源于“iJournal”网站(点击访问)
分区情况:JCR4区,中科院4区。
5 自引率
根据iJournal期刊平台的数据显示,International Journal of Distributed Sensor Networks去年的自引率为5%,非常安全。
6 审稿周期
我们一起来看看过去几个月的几篇文献吧。
(1)从投稿到接受4个月——收到:2020年7月接受:2020年11月.
(2)从投稿到接受不到3个月——收到:2020年 9月29日;接受:2020年12月2日
(3)从投稿到接受6个月——收到:2020年 5月3日; 接受:2020年11月5日
7 版面费
International Journal of Distributed Sensor Networks目前是OA期刊:为2200美元。
自2021年1月1日起,APC将增加到2300美元。
8 相关期刊
与International Journal of Distributed Sensor Networks互引较多的期刊包括:IEEE Access,SENSORS,International Journal of Distributed Sensor Networks等期刊,感兴趣的同学也可以了解下这些期刊哦!
Cited journals
Citing journals
9 投稿心得
网友1评价:
2017年9月投稿。
2018年6月收到审稿意见,两个审稿人意见比较粗略,各自提出了三条意见,总体评价为border line,另一个审稿人对文章比较认可,意见也提得非常详细,共提出了20条修改意见。编辑给出大修,期限两个月。
对文章进行了大量修改,并根据要求补充了一些新的实验,并认识逐条地回答了审稿人的意见,2018年7月提交修改稿。
2018年8月初返回审稿意见为minor revision,花了一个星期进行修改后提交。
2018年8月底accept
网友2评价:
2014年4月给出小修,审稿意见提了10来条
一个周期后提交修改稿
一周后收到录用通知
网友3评价:
2017年9月投稿
2018年6月major revision
2018年8月初minor revision
2018年8月底accept
三个审稿人,二个审稿人的意见比较粗,有一个审稿人的意见非常细,修改后文章提升了不少。
10 小编点评
International Journal of Distributed Sensor Networks目前征稿系列比较丰富,小伙伴们可以多加以留意。征稿系列初审:3个工作日内 ,录用时间:正式投稿后2个月,还是很值得期待的呢!
征稿系列合集:
开放主题集合:大数据开放式主题集合:云计算开放主题集合:物联网开放主题集合:结构健康监控开放式主题集:隐私和安全
详情见:
以上分析,仅为一家之言,如有不当,敬请指出。仅供参考~
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传感器网络:传感器网络  第3张

传感器网络:无线传感器网络

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无线传感器网络
(Wireless Sensor Network)
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络,它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信,因此网络设置灵活,设备位置可以随时更改,还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
中文名
无线传感器网络
外文名
Wireless Sensor Networks
特 点
大规模、自组织、动态化等
用 途
环境监测、军事领域、医疗护理、其他用途
目录
1
概述
2
特点
3
组成结构
4
信息安全
?
安全需求
?
威胁
?
关键技术
5
应用范围
无线传感器网络概述
编辑
语音
无线传感器网络是一项通过无线通信技术把数以万计的传感器节点以自由式进行组织与结合进而形成的网络形式。构成传感器节点的单元分别为:数据采集单元、数据传输单元、数据处理单元以及能量供应单元。其中数据采集单元通常都是采集监测区域内的信息并加以转换,比如光强度跟大气压力与湿度等;数据传输单元则主要以无线通信和交流信息以及发送接收那些采集进来的数据信息为主;数据处理单元通常处理的是全部节点的路由协议和管理任务以及定位装置等;能量供应单元为缩减传感器节点占据的面积,会选择微型电池的构成形式。无线传感器网络当中的节点分为两种,一个是汇聚节点,一个是传感器节点。汇聚节点主要指的是网关能够在传感器节点当中将错误的报告数据剔除,并与相关的报告相结合将数据加以融合,对发生的事件进行判断。汇聚节点与用户节点连接可借助广域网络或者卫星直接通信,并对收集到的数据进行处理。
[1]
传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由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,以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息,并最终把这些信息发送给网络的所有者。无线传感器网络所具有的众多类型的传感器,可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为:军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。
无线传感器网络特点
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语音
相较于传统式的网络和其他传感器相比,无线传感器网络有以下特点:(1)组建方式自由。无线网络传感器的组建不受任何外界条件的限制,组建者无论在何时何地,都可以快速地组建起一个功能完善的无线网络传感器网络,组建成功之后的维护管理工作也完全在网络内部进行。(2)网络拓扑结构的不确定性。从网络层次的方向来看,无线传感器的网络拓扑结构是变化不定的,例如构成网络拓扑结构的传感器节点可以随时增加或者减少,网络拓扑结构图可以随时被分开或者合并。(3)控制方式不集中。虽然无线传感器网络把基站和传感器的节点集中控制了起来,但是各个传感器节点之间的控制方式还是分散式的,路由和主机的功能由网络的终端实现各个主机独立运行,互不干涉,因此无线传感器网络的强度很高,很难被破坏。(4)安全性不高。无线传感器网络采用无线方式传递信息,因此传感器节点在传递信息的过程中很容易被外界入侵,从而导致信息的泄露和无线传感器网络的损坏,大部分无线传感器网络的节点都是暴露在外的,这大大降低了无线传感器网络的安全性。
[2]
无线传感器网络组成结构
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语音
无线传感器网络主要由三大部分组成,包括节点、传感网络和用户这3部分。其中,节点一般是通过一定方式将节点覆盖在一定的范围,整个范围按照一定要求能够满足监测的范围;传感网络是最主要的部分,它是将所有的节点信息通过固定的渠道进行收集,然后对这些节点信息进行一定的分析计算,将分析后的结果汇总到一个基站,最后通过卫星通信传输到指定的用户端,从而实现无线传感的要求。
[3]
无线传感器网络信息安全
编辑
语音
无线传感器网络安全需求
由于WSN使用无线通信,其通信链路不像有线网络一样可以做到私密可控。所以在设计传感器网络时,更要充分考虑信息安全问题。手机SIM卡等智能卡,利用公钥基础设施(Public Key Infrastructure, PKI)机制,基本满足了电信等行业对信息安全的需求。同样,亦可使用PKI来满足WSN在信息安全方面的需求。(1) 数据机密性数据机密性是重要的网络安全需求,要求所有敏感信息在存储和传输过程中都要保证其机密性,不得向任何非授权用户泄露信息的内容。(2)数据完整性有了机密性保证,攻击者可能无法获取信息的真实内容,但接收者并不能保证其收到的数据是正确的,因为恶意的中间节点可以截获、篡改和干扰信息的传输过程。通过数据完整性鉴别,可以确保数据传输过程中没有任何改变。(3) 数据新鲜性数据新鲜性问题是强调每次接收的数据都是发送方最新发送的数据,以此杜绝接收重复的信息。保证数据新鲜性的主要目的是防止重放(Replay)攻击。(4) 可用性可用性要求传感器网络能够随时按预先设定的工作方式向系统的合法用户提供信息访问服务,但攻击者可以通过伪造和信号干扰等方式使传感器网络处于部分或全部瘫痪状态,破坏系统的可用性,如拒绝服务(Denial of Service, DoS)攻击。(5)鲁棒性无线传感器网络具有很强的动态性和不确定性,包括网络拓扑的变化、节点的消失或加入、面临各种威胁等,因此,无线传感器网络对各种安全攻击应具有较强的适应性,即使某次攻击行为得逞,该性能也能保障其影响最小化。(6)访问控制访问控制要求能够对访问无线传感器网络的用户身份进行确认,确保其合法性。
无线传感器网络威胁
根据网络层次的不同,可以将无线传感器网络容易受到的威胁分为四类:(1)物理层:主要的攻击方法为拥塞攻击和物理破坏。(2)链路层:主要的攻击方法为碰撞攻击、耗尽攻击和非公平竞争。(3)网络层:主要的攻击方法为丢弃和贪婪破坏、方向误导攻击、黑洞攻击和汇聚节点攻击。(4)传输层:主要的攻击方法为泛洪攻击和同步破坏攻击。
[3]
无线传感器网络关键技术
1、混沌加密技术
无线传感器网路
密码学属于跨学科的一门科目,其探究的主要是通过一些手段与方式把真正有用的信息给隐藏起来,只有通过授权人的授权方可正确解读信息中的内容,把信息转变为无法读取形式的这项技术即为加密技术。无线传感器当中诸多的混沌加密技术里,最具代表性的一项技术就是对称密钥体制技术,也是一项密码算法,其耗能较低,相对来说计算起来并不是十分烦琐。在判断无线传感器网络利用的密码技术是不是最恰当的标准通常有以下几个方面:数据占用的长度跟处理花费的时间、消耗能量的大小、密码算法代码所需的长度。这当中密码算法包括有高级加密算法跟对称加密算法等等。混沌密码技术整体来说属于较为复杂的一项技术,它遵守了动力学的机制跟混乱与扩散的基本原则。2、密钥管理协议密钥管理协议是将密钥被生成到利用的所有步骤进行分级授权保护,保证密钥的封闭性同时也能做到灵活的使用。例如密钥的生成、分发授权于金融机构使其能够生成密钥分发给传递中支付方,使其能生成数字签名保证信息不可否认性,而最终的密钥公证则授权与特定机构,以验证信息的真实性。数据验证协议,是对用户将要使用数据进行安全验证的协议,验证大数据时代活动中交换的数据是否具有端级签名和个人签名。安全审计协议,协议内容是对大数据时代活动中所有有关安全的事件进行收集、检测和控制,起到危险防护的作用和对危害安全事件进行追责的作用。3、数字水印认证技术数字水印认证技术是通过算法将标识信息嵌入至原始载体中,便于合法使用者进行提取并识别。利用数字水印技术,能够保障认证信息是否被篡改,从而提升无线传感器网络的传输可靠性。数字水印技术主要由嵌入器、检测器两部分构成,其与密码学相结合,可以实现对信息的多重安全保护。通常,对于传输信息,利用水印嵌入器来形成水印密钥与原始载体数据的结合,而在使用时根据水印检测器来进行水印解密,输出信息。4、防火墙技术在具体的应用当中,这项技术具备很强的AAA管理功能,把内部主机IP地址翻译到外网中,使无线传感器网络共享Internet,还可促使外网隐藏到内网结构当中:可支持多种AAA协议对拨入ASA的各式各样远程来访问VPN、登录ASA管理会话中来认证AAA,并予以授权。在无线传感器网络当中,通过防火墙技术,能够确保网络不会遭受到蠕虫、黑客、病毒和坏件等的攻击,而且还含有无客户端模式VPN,保障无线传感器网络客户不用安装VPN客户端就可提供给他们网络服务。在无线传感器网络的组成中,可将无线网络跟核心网络有效隔离开,通过防火墙将一个或者几个无线网络实行分开管理的方式,这样一来即使成功地将无线客户端破解了,也无法攻击有线网络。
[1]
无线传感器网络应用范围
编辑
语音
1、无线传感器在电气自动化中的应用在我国自动化技术不断发展的进程中,我国电力系统是发展较快的一个领域,电力系统的自动化,有助于减少不必要的能源浪费,减少事故的发生率,以及提高在事故发生时对其进行修理维护的效率。人工电力系统管理工作容错率较低,人们在进行工作的过程中,必须根据电力系统设备的运行情况进行适时调整,在电气自动化的过程中同样,需要对电力系统进行实时的监控,根据需求对电压进行调节,电力系统在运行的过程中,由于外界环境比如天气温度等,会时时刻刻发生变化,如果外界条件变化较为剧烈,在电力系统中的各项电力属性同样会发生较大的变化,为了补偿这部分变化,便需要对其进行调节,数据的采集首先是一项重要的内容,需要有一些装置能够对电气系统中的各项电气属性值进行统计,然后进行处理,将数据进行记录传输,根据传输的内容对其进行控制,提高其自动化水平。此外,还需要在电力系统中,在单位路程内设置一些温度和湿度等环境传感设备对电力系统的环境进行监管,以便预计电力系统的变化。在电气自动化中,大多使用无线传感装置,通过无线传感装置能够避免一些线路问题,提高传感装置的高效性。采用无线传感装置,相较于过去的监控管理装置而言具有较多的优点,其中较为明显的优点便是减少了线路的复杂性,在电力系统中,特别是高压输电线,如果线路较为复杂,在进行管理维护的过程中,会增加工作难度,而且具有较高的风险。相较于传统的感应装置,无线传感装置受损的可能性较小,而且传输的数据也更加具有精确性也使其具有更高的价值。2、无线传感技术在进行监测工作中的应用在使用无线传感技术进行监测的过程中,不同类型的监测工作所用的监测设备也不仅相同。其中在工业生产过程中,较为常用的传感技术是温度传感技术,在使用传感技术对工业生产进行监测的过程中,主要针对锅炉方面进行监测,确保锅炉的安全性。在锅炉中,与锅炉温度息息相关的是锅炉的水冷管,当今常见的水冷管大多都是由钢管组成的,热量在排出的过程中,需要通过钢管排出。但是由于在进行冷却的过程中,随着大量热量的排出,同时会排出一些杂物,比如一些细小的烟尘颗粒等,久而久之水冷壁内部可能会出现一些污垢附着在钢管上,如果污垢堆积过厚,会影响到钢管的散热情况,而水冷壁所能够承受的热量往往有一定的上限,水冷壁上的热量难以及时得到散失,便会在压力过大的情况下进行工作,长时间处于超负荷状态,会对水冷壁的结构造成较为严重的影响,使用一段时间之后,便可能出现较为严重的事故。在当今对锅炉工作进行管理大多采用计算机进行远程操控,这样可以避免高温环境对工作人员造成危害。但是,采用远程操控技术便需要对锅炉进行监控,在高温的环境下,采用有线监控装置,线路会受到高温环境的影响,造成额外的损失,需要投入较多的成本。而采用无线传感技术进行监控,在进行数据的传输过程中,无需其他物品作为媒介,可以直接传输测量数据,这样在进行监控管理的过程中,受损部位的数量会减少,能够有效降低生产成本。而且采用无线传感网络,可以更加全面地对不同部位进行监控,使工作更加全面。3、无线传感技术在进行定位中的应用无线传感技术在当今的应用,不仅仅可以有大型组织进行工作和科研进行使用。对于个人来说,由于技术的不断发展,无线传感技术的成本也越来越低,越来越多的人可以将无线传感技术用于个体身上。对于个人来说,无线传感技术的主要使用目的是用来进行定位,定位技术对于传感技术来说是应用较广的方面,在车辆上安装无线传感装置,可以通过无线传感技术,将车辆所在位置信息进行传输,然后再由中转站将信息进行处理发送,这样在接收站能够明确了解汽车所处位置信息。对于汽车进行导航具有重要的意义。此外,还可以对一些随身携带的物品采用无线传感技术,对一些老年人或者儿童进行实时定位,避免一些弱势人员出现意外事故。
[4]
词条图册
更多图册
参考资料
1.

范波.无线传感器网络安全的关键技术[J].建筑工程技术与设计,2018,(30):3397.
2.

袁梦鑫.浅谈无线传感器网络安全及策略[J].科教导刊-电子版(中旬),2018,(11):274.
3.

范波.无线传感器网络入侵检测分析[J].建筑工程技术与设计,2018,(32):4157.
4.

唐明双.无线传感器网络应用技术综述[J].科技资讯,2018,16(36):42-43.

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