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1 傳感器網絡的特點
近年來隨著無線通信、集成電路、傳感器以及微機電系統（MEMS）等技術的飛速發展，使得低成本、低功耗、多功能的微型無線傳感器的大量生產成為可能，這些微型無線傳感器具有無線通信、數據采集和處理、協同合作等功能，無線傳感器網絡（以下簡稱傳感器網絡）就是由許多這些傳感器節點協同組織起來的。傳感器網絡的節點可以隨機或者特定地布置在目標環境中，它們之間通過特定的協議自組織起來，能夠獲取周圍環境的信息并且相互協同工作完成特定任務。
傳感器網絡被認為是21世紀最重要的技術之一，它將會對人類未來的生活方式產生深遠影響。2003年2月份的美國《技術評論》雜志（《Technology Review》）[1]評出對人類未來生活產生深遠影響的十大新興技術，傳感器網絡被列為第一。
傳感器網絡最初來源于美國先進國防研究項目局(DARPA-Defense Advanced Research Projects Agency)的一個研究項目，當時處于冷戰時期，為了監測敵方潛艇的活動情況，需要在海洋中布置大量的傳感器，使用這些傳感器所監測的信息來實時監測海水中潛艇的行動[2]。但是由于當時技術條件的限制，使得傳感器網絡的應用只能局限于軍方的一些項目中，難以得到推廣和發展。近年來隨著無線通信、微處理器、MEMS等技術的發展，使得傳感器網絡的理想藍圖能夠得以實現，其應用前景越來越廣，國外各個研究機構對它的研究也正方興未艾[3]。
傳感器網絡是由大量體積小、成本低、具有無線通信、傳感、數據處理的傳感器節點（sensor node）組成的，傳感器節點一般由傳感單元、處理單元、收發單元、電源單元等功能模塊組成[4]（如圖1所示）。除此之外根據具體應用的需要，可能還會有定位系統、電源再生單元和移動單元等。其中電源單元是最重要的模塊之一，有的系統可能采用太陽能電池等方式來補充能量，但是大多數情況下傳感器節點的電池是不可補充的。定位系統對傳感器網絡的路由是很重要的，有些傳感器節點采用全球定位系統（GPS）進行定位，但是GPS模塊價格昂貴且體積難以減少，所以不可能全部節點都使用GPS來進行定位。此外，GPS定位還受到其他限制，如部分應用于建筑物內部等。通常情況下是在整個網絡中會有某些傳感器節點配有GPS系統，其他節點通過局部定位算法得到它們與配有GPS的節點之間的相對位置，這樣所有節點都能知道各自的具體位置了。除借助GPS的定位方式外，還有離散梯度法等間接定位方式[5]。
圖1 傳感器網絡節點的組成模塊[4]
傳感器網絡的結構如圖2所示。在傳感器網絡中，每個節點的功能都是相同的，大量傳感器節點被布置在整個被觀測區域中，各個傳感器節點將自己所探測到的有用信息通過初步的數據處理和信息融合之后傳送給用戶，數據傳送的過程是通過相鄰節點的接力傳送的方式傳送回基站，然后再通過基站以衛星信道或者有線網絡連接的方式傳送給最終用戶。
圖2 傳感器網絡的結構
傳感器網絡與傳統網絡相比有一些獨有的特點，正是由于這些特點使得傳感器網絡存在很多新問題，提出了很多新的挑戰。傳感器網絡的主要特點有[6]：
(1)傳感器網絡的節點數量大、密度高
由于傳感器網絡節點的微型化，每個節點的通信和傳感半徑很有限，一般為十幾米范圍之內，而且為了節能，傳感器節點大部分時間處于睡眠狀態，所以往往通過鋪設大量的傳感器節點來保證網絡的質量。傳感器網絡的節點數量和密度都要比Ad hoc網絡高幾個數量級，可能達到每平方米上百個節點的密度, 甚至多到無法為單個節點分配統一的物理地址。這會帶來一系列問題，如信號沖突、信息的有效傳送路徑的選擇、大量節點之間如何協同工作等。
(2)傳感器網絡的節點有一定的故障率
由于傳感器網絡可能工作在惡劣的外界環境之中，網絡中的節點可能會由于各種不可預料的原因而失效，為了保證網絡的正常工作，要求傳感器網絡必須設計成具有一定的容錯能力，允許傳感器節點具有一定的故障率。
(3)傳感器網絡節點在電池能量、計算能力和存儲容量等方面有限制
由于傳感器節點的微型化，節點的電池能量有限，而且由于物理限制難以給節點更換電池，所以傳感器節點的電池能量限制是整個傳感器網絡設計最關鍵的約束之一，它直接決定了網絡的工作壽命。另一方面，傳感器節點的計算和存儲能力有限，使得其不能進行復雜的計算，傳統Internet網絡上成熟的協議和算法對傳感器網絡而言開銷太大，難以使用，必須重新設計簡單有效的協議及算法。
(4)傳感器網絡的拓撲結構變化很快
由于傳感器網絡自身的特點，傳感器節點在工作和睡眠狀態之間切換以及傳感器節點隨時可能由于各種原因發生故障而失效，或者有新的傳感器節點補充進來以提高網絡的質量，這些特點都使得傳感器網絡的拓撲結構變化很快，這對網絡各種算法（如路由算法和鏈路質量控制協議等）的有效性提出了挑戰。此外，如果節點具備移動能力，也有可能帶來網絡的拓撲變化。
(5)以數據為中心（data centric）
在傳感器網絡中人們只關心某個區域的某個觀測指標的值，而不會去關心具體某個節點的觀測數據，比如說人們可能希望知道“檢測區域的東北角上的溫度是多少”，而不會關心“節點8所探測到的溫度值是多少”。這就是傳感器網絡的以數據為中心的特點。而傳統網絡傳送的數據是和節點的物理地址聯系起來的，以數據為中心的特點要求傳感器網絡能夠脫離傳統網絡的尋址過程，快速有效的組織起各個節點的信息并融合提取出有用信息直接傳送給用戶。
現在已經有一些致力于傳感器網絡的公司，如美國的Crossbow公司和Dust公司等，其中Crossbow公司已經推出了Mica系列傳感器網絡產品[7]，到現在已經有了Mica，Mica2，Mica2Dot三種產品。他們還為Mica開發了一套微型的操作系統TinyOS[8-9]。Mica2Dot的大小和一枚硬幣差不多，每個Mica2可以分為兩個模塊，一個是基本的射頻和處理模塊MPR（Mote Processor Radio Board），另一個是可選的傳感模塊MDA（Mote Data Acquisition Board）。Mica2工作在915MHz的ISM頻段上，有兩個可調的工作頻率：914.007MHz和915.998MHz。以AA電池或鈕扣電池作為能源，Atmel Atmega 微控制器的工作頻率為4MHz，無線通信的最大速率為40Kbps，單個節點之間最大的通信距離為200英尺（約60米）。現在關于傳感器網絡的大多數科研和演示系統都是以Mica為平臺的。
由于傳感器網絡需要大規模鋪設，要求每個傳感器節點的成本很低，要達到實用化要求每個節點的價格控制在1美元以下，現在每個傳感器節點的造價大約在80美元左右，但是相信隨著集成技術的進一步提高和大規模生產帶來的經濟效益，傳感器節點的成本將會很快下降。另一方面由于節點的微型化要求每個節點的體積越來越小，Dust公司已經開始設計最終能夠懸浮于空氣中的“靈巧微塵”（smart dust）傳感器，現已設計出的最小全功能“靈巧微塵”的直徑只有5mm左右，他們計劃將在1年之內最終設計出體積不大于1mm3的產品。
2 傳感器網絡的應用
傳感器網絡在軍事領域的應用十分重要，軍方可以通過飛機空投等方式在預定區域散布大量微型廉價的傳感器節點，通過這些傳感器節點實時監測周圍環境的變化，并將監測到的數據通過衛星信道等方式發送回基地。這樣就可以方便地監控我軍布防的陣地是否有敵軍入侵，也可以將網絡布置在敵方陣地上，以隱密的方式監控敵方陣地和敵軍活動情況。現代戰爭越來越表現出信息戰的特點，戰爭中信息的及時獲取和反應對整個戰局的影響至關重要，利用傳感器網絡的特點可以給指揮部門提供及時準確的信息，這對增強國家的國防軍事力量是非常重要的。
雖然傳感器網絡最初主要應用于軍事領域，但是隨著技術的發展，傳感器節點的成本越來越低，而功能卻日益強大，使得以前造價昂貴的傳感器網絡現在已經能夠進入民用領域。現在傳感器網絡已經在民用領域中得到了很多應用，越來越多的可能的應用領域也不斷展現在人們的面前，毫無疑問在傳感器網絡中隱藏著巨大的商機。傳感器網絡在民用方面的應用主要有：生態環境監測；基礎設施安全；先進制造；物流管理；醫療健康；工業傳感；智能交通控制；智能能源等。傳感器網絡還有很多其他方面的應用，前景無限，這里就不一一列舉了。可以肯定的是，隨著技術的進步和經濟的發展，傳感器網絡必將會越來越多的應用到社會生活的各個方面。
3 傳感器網絡的研究態勢
傳感器網絡的挑戰性也為研究人員提供了廣闊的研究空間。雖然美國很早就開始這方面的研究，但直到近幾年，這方面的研究活動才在各大學及研究所蓬勃開展起來。美國政府也斥巨資支持這方面的研究。在2003年度的自然科學基金自主的專題中，便有一個是傳感器與傳感器系統及網絡，撥款額度達到三千四百萬美元。美國國防部在這方面的投入更為巨大。
美國的很多大學都已開展傳感器網絡的研究。加州大學伯克利分校（University of California, Berkeley）研制的傳感器系統Mica、Mica2、Mica2Dot已被廣泛地用于低能無線傳感器網絡的研究和開發。麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）致力于基于知識的信號處理技術。哈佛大學（Harvard University）研究傳感器網絡中通訊的理論基礎等。
在其它國家和地區，如歐洲、日本、澳大利亞也開展了不少關于傳感器及傳感器網絡的研究工作。
國內的一些科研單位和大學，如清華大學、中國科學院沈陽自動化所、哈爾濱工業大學等已經初步開展了在傳感器及傳感器網絡方面的研究工作。從總體來講，國內關于傳感器網絡的研究還處于剛剛起步的階段，但是由于傳感器網絡是一門新興技術，國內與國際水平的差距并不很大，及時開展這項對人類未來生活影響深遠的前沿科技的研究，對整個國家的社會、經濟將有重大的戰略意義。
4 目標檢測問題中的一些研究成果
傳感器網絡最初主要是應用于軍事領域，其中一個很重要的應用就是敵方軍事目標的檢測與跟蹤。通過飛行器等運輸工具在預定區域隨機散布大量傳感器節點以組成傳感器網絡來實時監控敵方軍事目標的行蹤，這是傳感器網絡領域里的一個重要的研究方向。在傳感器網絡布置的時候，如何合理布置傳感器網絡以保證有足夠高的概率能夠檢測到進入監控區域的目標，這就是傳感器網絡的目標檢測問題[10-11]。
筆者就傳感器網絡的目標檢測問題進行了研究，建立數學模型并研究了傳感器網絡檢測到目標的概率與傳感器節點的個數、檢測半徑、工作忙閑比、單位工作時間等參數之間的關系，并給出了理論公式，為傳感器網絡的設計和布置提供了理論指導。此項研究的學術成果將另文詳細報道，下面只給出該問題的一些基本背景知識和筆者所得到的關于目標檢測概率的理論成果。
考慮邊長為L的正方形區域中隨機均勻散布的N個傳感器節點構成的傳感器網絡，如圖3所示。每個傳感器節點的工作機制是：選定一個固定的單位工作時間UT，在每個UT開始的時候以小概率 a（稱為工作忙閑比）選擇讓傳感器在當前UT內工作，而以概率 選擇讓傳感器在當前UT內進入睡眠狀態，各個傳感器工作狀態的選擇相互獨立。傳感器網絡的這種工作機制是為了通過大量傳感器節點的交替工作來節省能量、延長每個傳感器的使用壽命，這是傳感器網絡能量優化的一種常用方法。假定目標以勻速v沿直線通過檢測區域，當目標處于傳感器的檢測半徑r內時（r<<L），只要傳感器處于工作狀態，則一定能夠檢測到目標。我們需要研究傳感器網絡的各個參數與目標檢測概率之間的關系，為傳感器網絡的布置提供理論指導。
圖3 傳感器網絡的目標檢測概率圖示
通過對這個問題建立數學模型并分析得到如下關于目標檢測概率與各個參數之間的近似關系式：
，其中D是目標在檢測區域中運動軌跡的長度，在圖3中可知 D=(1-y)/cosθ，y為目標進入監測區域時縱坐標（圖3中的y坐標）的值，其他參數的意義前面已有說明。仿真實驗結果驗證了該公式的正確性。
在敵對或嚴酷的自然環境中，配置傳感器網絡的困難顯而易見。然而，恰恰是在這樣的環境條件下，傳感器網絡更顯得重要而不可或缺。筆者的模型所采用的隨機配置的方式不僅可應用在軍事上，對于環境（如河流，森林，氣候等）檢測也提供了廣泛的應用前景。
在此模型及已取得的研究成果的基礎上，筆者還將對傳感器網絡的連通性，傳感器節點相互之間的協調合作、通信協議、數據存取與分享等各方面進行深入研究。相信研究工作將能取得更多更好的成果。
5 結語
傳感器網絡被認為是影響人類未來生活的重要技術之一，這一新興技術結合了現有的多種先進技術，為人們提供了一種全新的獲取信息、處理信息的途徑。由于傳感器網絡本身的特點，使得它與現有的傳統網絡技術之間存在較大的區別，給人們提出了很多新的挑戰。由于傳感器網絡對國家和社會意義重大，國外對于傳感器網絡的研究正熱烈開展，希望本文能夠引起國內學術界和工業界對這一新興技術的重視，推動對這一具有國家戰略意義的新技術的研究和發展。
參考文獻:
[1] Ten emerging technologies that will change the world. Technology Review. Feb.2003, vol.106, no.1, pp.22-49.http://www.techreview.com/articles/emerging0203.asp.
[2] C.E.Nishimura and D.M.Conlon. IUSS dual use: Monitoring whales and earthquakes using SOSUS. Mar.Technol.Soc.J., 1994, vol 27, no.4, pp.13-21.
[3] Special issues in Proceeding of the IEEE: Sensor Networks and Applications. vol.91, no. 8, August 2003.
[4] Akyildiz I.F, Su W, Sankarasubramaniam Y, Cayirci E. Wireless sensor network: A survey. Computer Networks. 2002, vol.38, pp.393-422.
[5] Nagpal, R., Shrobe, H., and Bachrach, J. Organizing a global coordinate system from local information on an ad hoc sensor network. In Information Processing in Sensor Networks: Second International Workshop, IPSN 2003 (Palo Alto, April 2003), no. 2634 in Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, pp. 333-348.
[6] Akyildiz I.F, Su W, Sankarasubramaniam Y, Cayirci E. A survey on sensor networks. IEEE Communication Magazine. August 2002.
[7] CrossBow Inc. http://www.xbow.com.
[8] TinyOS. http://today.cs.berkeley.edu/tos.
[9] S. Coleri, M. Ergen, T. John Koo. Lifetime Analysis of a Sensor Network with Hybrid Automata Modelling. WSNA?2, Sep.2002.
[10] F. Zhao, J. Shin and J. Reich. Information-driven dynamic sensor collaboration for tracking applications. IEEE Signal Processing Magazine, March 2002.
[11] P. Ramanathan. Location-centric approach for collaborative target detection, classification, and tracking. Invited Talk IEEE CAS Workshop on Wireless Communications and Networking, 2002.
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號