一个接近实用的WSN系统
wsn的应用实例
wsn的应用实例WSN的应用实例：智能农业随着科技的不断发展，无线传感网络（WSN）在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，智能农业是WSN的一个重要应用实例。
智能农业利用无线传感器网络的技术，通过收集和分析农田内的环境数据，实现对农作物生长环境的实时监测和控制，从而提高农业生产的效率和质量。
一、土壤湿度监测正常的作物生长需要适宜的土壤湿度，过湿或过干都会对作物的生长产生不良影响。
传统的土壤湿度监测需要人工采集样本进行分析，工作量大且不实时。
而利用WSN技术，可以在农田中布置大量的土壤湿度传感器，实时监测不同位置的土壤湿度情况。
通过无线传感器节点和基站之间的数据传输，农民可以随时了解到农田的土壤湿度情况，及时采取相应的灌溉措施，保证作物的正常生长。
二、气象监测气象因素对农作物的生长影响巨大，包括温度、湿度、光照等。
利用WSN技术，可以在农田内布置温湿度传感器和光照传感器，实时监测不同位置的气象情况。
通过收集和分析这些数据，农民可以了解到农田内的气象变化，从而合理调整种植策略，提高农作物的产量和质量。
三、病虫害监测病虫害是农业生产中常见的问题，对农作物造成严重伤害。
传统的病虫害监测需要人工巡视农田，工作量大且不及时。
利用WSN技术，可以在农田中布置病虫害传感器，实时监测不同位置的病虫害情况。
通过无线传感器节点和基站之间的数据传输，农民可以及时了解到农田的病虫害情况，采取相应的防治措施，减少病虫害对农作物的影响。
四、精准施肥农作物的施肥需要根据土壤养分状况和作物需求进行精确控制，过量或不足的施肥都会对作物的生长产生负面影响。
利用WSN技术，可以在农田中布置土壤养分传感器，实时监测不同位置的土壤养分状况。
通过收集和分析这些数据，农民可以精确控制施肥量，减少化肥的使用，降低对环境的污染，同时提高农作物的产量和质量。
五、预警系统利用WSN技术，可以建立农田的预警系统，对农田内的环境变化进行实时监测和分析，并通过无线传感器节点和基站之间的数据传输，及时向农民发送预警信息。
WSNet 一个简单的网络级仿真平台
WSNet无线传感网仿真平台计算机与信息学院王禄生LSWANG.ENST@本科生甚至研究生在通信行业的工作状况（不完全列表） 服务前台 语音服务销售售前技术支持更有技术含量与前途的工作 理论研究！？（不可能） 销售人员售后技术 技术体力活软，比如比如：：开发手机上小型应用程序 硬，转电子电路 技术研究！？（能力未够） 仿真仿真！！（！！（！！（确有可能确有可能确有可能））跟着牛人做仿真 专业知识的大量积累专业知识的大量积累（（广） 专业技能的大幅提高专业技能的大幅提高（（深） 不甘寂寞者的机会不甘寂寞者的机会（（个人观点）无线通信仿真的分类网络级仿真网络级仿真（（研究MAC 层或以上层或以上））得有网的概念在里面：各层协议，尤其是从MAC 层向上，如路由算法、业务模型、终端移动模型等系统级仿真系统级仿真（（研究MAC 层或以上层或以上）） 如3G 移动通信系统，有网内的各种设备、有多个基站、有多个终端、有系统规划优化，有MAC 层；TCP/IP 有或无均可能，高端的一般有业务模型、终端移动模型链路级仿真链路级仿真（（研究物理层研究物理层）） 一条或多条收发链路，如MIMO 、OFDM 等可以是多个终端形成的多条收发链路，已经很接近系统级，但还未到系统级规划优化的层面；有物理层协议、一般无MAC 层算法级仿真算法级仿真（（其它层常用到其它层常用到）） 几乎什么都没有，只有个简单的算法还有还有，，伪仿真公式推导+ 编程工具数值计算WSNet 是一个应用于无线传感网的事件驱动型仿真器动型仿真器。
事件主要是指事件主要是指‘‘协议中发生的事情协议中发生的事情’’WSNet的能力主要功能：节点仿真在WSNet中，模拟节点被看作任意配置的模块 节点无数量限制这类的模块有节点的结构下载安装协议模块仿真配置文件参数！！整个仿真的input参数实例演示cbr.xml15 cbr.xml配置文件内容详解全局参数全局参数：：时间时间、、仿真区域仿真区域、、节点数实体实体（（entity ）：）：通俗讲通俗讲通俗讲，，定义了一些用于组成节点特性的块儿定义一个position实体moiblity_static是移动模块库中的一个模块，叫做static，详见models/mobility/static.c定义一个propagation 实体propagation_shadowing 是移动模块库中的一个模块一个模块，，叫做shadowing ，详见models/ propagation /shadowing.c配置文件内容详解环境环境：：描述无线媒介与物理环境描述无线媒介与物理环境，，如信道传输特性特性（（含干扰含干扰）、）、）、物理层技术物理层技术物理层技术（（如调制如调制））等环境配置的例子配置文件内容详解捆绑捆绑（（bundle ）：）：指示了节点的协议架构指示了节点的协议架构绑定的例子配置文件内容详解节点节点（（Node ）：）：就是终端就是终端就是终端，，需要清楚地定义其ID 、协议栈协议栈、、生成时间生成时间、、节点某些entity 的具体配置节点的例子技术内幕从如下运行命令开始进入wsnet/src/main.cdo_parse解析命令参数do_init初始化工作do_configuration XML配置文件解析 do_bootstrap模块启动do_observe仿真的主函数do_end，do_clean仿真结束后的处理总流程图协议栈细节展示详见wsnet 文件夹文件夹（（现场演示现场演示））启示如果两个BAN 分的很远分的很远，，它们的传感器分别传输自己的数据到自己的中枢节点别传输自己的数据到自己的中枢节点（（比如手机如手机））是没有任何干扰的是没有任何干扰的。
一种辅助WSN室内定位的测距系统设计
收稿日期：2018年3月12日，修回日期：2018年4月22日基金项目：四川省教育厅项目（编号：18ZA003，18ZB002，18ZB006）；阿坝州应用技术研究课题（编号：YYJS2017050）资助。
作者简介：罗平，男，硕士研究生，助教，研究方向：物联网技术。
黄成兵，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能计算机网络。
向昌成，男，硕士研究生，副教授，研究方向：数字图像处理。
罗南超，男，硕士研究生，副教授，研究方向：智能控制。
∗1引言随着无线传感器网络问世以来，室内定位作为一个重要的发展方向了弥补室外定位的不足，常常用于大型仓库、大型超市的物品定位；地震、火情等险情中的人员定位；协助危险环境时工作人员和同伴的定位，大大提高生活和工作的效率［1］，因此室内定位具有重要的实际意义［2］。
由于室外定位技术使用GPS 、北斗导航、电信基站等技术手段的局限，很难完成室内定位。
目前室内几何数学定位算法主要依靠基于测距（Rang-base ）和非测距（Rang-free ）两种传播模型，其中基于测距的传播模型主要包括：基于接收信号强度（Received Signal Strength Indicator ，RSSI ）［3~4］、基于到达时间（Time of Arrival ，TOA ）［5~7］，基于到达角度（Angle of Arrival ，AOA ）［8］，基于到达时间差（Time Difference of Arrival ，TDOA ）［9~11］4种模型，其中TDOA 传播模型可以获取很高精度的距离，适合于室内环境的高精度目标定位，因此本文设计了一种基于TDOA 模型的测距系统以辅助无线传感器网络完成室内定位，具有十分重要的现实意义。
2测距系统应用介绍如图1所示，单层平面建筑环境下，定位系统中的节点分为3种：一种是定节点，一种是未知节点，一种是sink 节点。
任何两个及以上定节点获取一种辅助WSN 室内定位的测距系统设计∗罗平黄成兵向昌成罗南超（阿坝师范学院阿坝州623002）摘要针对WSN 室内定位需要高精度测距的问题，设计了一种基于Micaz 节点的测距系统。
基于RSSI的WSN定位系统设计
第16期2023年8月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.16August,2023基金项目:天津中德应用技术大学科技项目;项目编号:zdkt2021-005㊂作者简介:曹鹏飞(1978 ),男,山东临沂人,副教授,硕士;研究方向:数据通信㊂基于RSSI 的WSN 定位系统设计曹鹏飞(天津中德应用技术大学智能制造学院,天津300350)摘要:文章设计开发了一种基于RSSI 的WSN 定位系统㊂该系统将ZigBee 网络节点的无线接收信号强度RSSI 转化为距离,利用卡尔曼滤波算法对接收到的RSSI 数据值进行修正,结合三边定位算法对未知节点位置进行计算㊂本设计利用CC2530芯片进行ZigBee 网络组网㊂在ZigBee 网络中,本设计通过协调器节点将RSSI 数据值发送给上位机处理㊂经过测试,该系统的定位算法效果良好,在锚节点数目有限的条件下,可以达到较为理想的定位精度,适合应用于大规模无线传感器网络㊂关键词:ZigBee 网络;RSSI ;卡尔曼滤波;CC2530中图分类号:TP302.1㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种无线网络,主要利用传感器来实现信息的采集并进行分布式传导[1]㊂在WSN 应用中,ZigBee 技术具有近距离㊁低复杂度㊁自组织㊁低功耗㊁低数据速率和低成本的特点,因此成为WSN 的一种主要传输方式㊂WSN 已被广泛应用于智能家居㊁智能制造㊁智能交通等领域㊂其中,定位技术是关键技术之一,因此是研究的一个主要方向㊂对于室内定位采用的算法,按照信号测量技术进行分类,主要分成两大类:一类是基于非测距的定位算法,另外一类是基于测距的定位算法[2]㊂采用RSSI 的定位算法是基于接收信号强度和距离之间的变化关系进行定位计算,与其他测距定位算法相比,无需为了进行高精确的时间测量和角度测量而添加其他硬件设备,一方面降低了技术实现的难度,另一方面又降低系统的生产成本,利用现有的无线网络就可以实现有效的定位,因此得到了广泛的应用[3]㊂本文设计的WSN 定位系统采用RSSI 定位方法实现定位㊂系统由包括未知节点㊁锚节点和协调器节点的ZigBee 网络组成,通过CC2530硬件设备实现网络节点功能,未知节点的RSSI 信号被发送给锚节点,再被转发到协调器节点,经由协调器节点传送到上位机,经过上位机终端软件处理后,可以实现对RSSI 值到距离数据的转换和位置结果显示,从而实现对位置节点的实时定位功能㊂1㊀定位系统算法实现1.1㊀RSSI 定位算法模型㊀㊀无线信号传输一般可采用简化的信号模型,计算距离基站d 处的信号强度PL 的公式如式(1)所示:PL =A -10ˑn ˑlg(d )(1)其中:A 为无线收发节点相距1m 时接收节点接收到的无线信号强度值㊂n 是衰减指数,表示路径长度和路径损耗之间的比例因子,其值跟建筑等障碍物的结构和采用的材料密切相关㊂A 和n 的取值与具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关,可通过测试进行调整㊂1.2㊀三边定位算法㊀㊀三边测量法的基础数学原理是确定未知节点通信范围内的3个锚节点后,选择锚节点作为圆心,节点距离作为半径,可以得到3个圆,未知节点位于3个圆的交点处㊂3个圆中心A㊁B㊁C 三点为锚节点,P 为未知节点㊂假设P 的坐标为(x ,y ),3个锚节点的坐标依次为(x 1,y 1)㊁(x 2,y 2)㊁(x 3,y 3),P 与A㊁B㊁C 的距离依次为d 1㊁d 2㊁d 3,分别以(x 1,y 1)㊁(x 2,y 2)㊁(x 3,y 3)为圆心,d 1㊁d 2㊁d 3为半径做圆,3个圆的交点即为(x ,y ),距离与坐标的关系如式(2)所示:d 1=(x -x 1)2+(y -y 1)2d 2=(x -x 2)2+(y -y 2)2d 3=(x -x 3)2+(y -y 3)2ìîíïïïï(2)通过求解式(2),可以得出未知节点坐标如式(3)所示:x y éëêêùûúú=12x 1-x 3y 1-y 3x 2-x 3y 2-y 3éëêêùûúú-1x 12-x 32+y 12-y 32+d 12-d 32x 22-x 32+y 22-y 32+d 22-d 32éëêêùûúú(3)1.3㊀平均值滤波㊀㊀平均值滤波是指通过采集定位节点的若干RSSI值,然后取这些数据的算术平均值㊂通常在实际测量时,一组数据需要测量足够多的RSSI值,由于环境的复杂性和无线信号的不稳定性,这些RSSI值变化较大,缺乏一致性,任选其中一个数据都不能准确表示RSSI值,因此可以选择平均值滤波的方法来获得较为合理的RSSI值㊂平均值滤波公式如式(4)所示㊂ðPL=1mðm i=1PL i(4)其中,PL表示RSSI值,m表示测量的个数㊂当m取值较小时,采集到的数据实时性和准确性较差㊂当m取值较大时,虽然可以减少数据的偶然性,但是需要测量更多的数据,又会增加通信的成本,并且在处理大扰动时效果不够理想㊂因此,从提高实验准确性和降低通信成本等因素考虑,需要选取一个较为合适的m值㊂1.4㊀卡尔曼滤波㊀㊀卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)算法是依据线性系统状态方程,利用系统输入输出数据,对系统状态实现最优估计㊂最初目的是用于估计随机过程的参数,随后基于其自身特点被广泛应用于解决各种最优滤波和最优控制等问题[4]㊂一般来说,卡尔曼滤波算法包括2个基本特点:(1)卡尔曼滤波器是自适应滤波器,其解是一种递推计算;(2)卡尔曼滤波的数学公式通过状态空间的概念进行描述㊂受噪声的影响,系统状态作为一个随机量,难以得到精确的数值,卡尔曼滤波依据某种统计模式,将对系统进行多次观测后得到的数据进一步处理后实现对实时系统状态的估计和预测㊂在卡尔曼滤波中,状态方程表示如式(5)所示:x(k)=Φx(k-1)+ω(k-1)(5)测量方程表示如式(6)所示:y(k)=Hx(k)+v(k)(6)式中:x(k)表示状态值,y(k)表示测量值,Φ为状态转移矩阵,H为系统测量矩阵,ω(k)为输入白噪声,v(k)为观测噪声㊂卡尔曼滤波过程包括预测过程和修正过程,在滤波过程中,修正状态估计值是滤波后的RSSI值,测量值是实验测得的RSSI值[5]㊂主要计算公式如下:预测状态估计值如式(7)所示:X(k+1|k)=ΦX(k|k)(7)一步预测协方差矩阵如式(8)所示:P(k+1|k)=ΦP(k|k)ΦT+ΓQΓT(8)求滤波增益矩阵如式(9)所示:K(k+1)=P(k+1|k)H T[HP(k+1|k)H T+ R]-1(9)状态更新如式(10)所示:X(k+1|k+1)=X(k+1|k)+K(k+1)ε(k+ 1)ε(k+1)=Y(k+1)-HX(k+1|k)(10)协方差更新如式(11)所示:P(k+1|k+1)=[I n-K(k+1)H]P(k+1|k) X(0|0)=μ0P(0|0)=P0(11)其中,X(k+1 k)是利用上一状态预测下一时刻的结果;X(k k)是已知测量值y(k)时,k时刻的修正状态估计值;Γ为系统噪声驱动矩阵;R为系统观测噪声方差阵;Q为系统过程方差阵㊂2 定位系统硬件实现㊀㊀系统硬件组成如图1所示㊂图1㊀系统硬件组成在本定位系统中,首先需要选择合适的ZigBee 网络处理芯片㊂根据综合性能的比较,选择TI公司的CC2530芯片㊂该芯片结合一个高性能的RF收发器与一个8051微处理器,包含8kB的RAM以及最大256kB闪存㊂此外,这款芯片集合了ZigBee协议栈(Z-Stack),极大方便了用户的开发㊂ZigBee网络由锚节点㊁未知节点和协调器节点组成,不同节点采用的处理器都为CC2530芯片,可在软件中设置为不同的功能模块㊂ZigBee网络节点的硬件模块包括核心板模块和底板模块,其中核心板模块由处理器模块㊁射频接口模块㊁时钟电路模块㊁串口通信模块等组成;底板模块由电源模块㊁USB接口模块和传感器接口模块等组成㊂在核心板电路模块中,处理器采用CC2530芯片,主要完成ZigBee协议的处理和采集数据的处理㊂CC2530芯片中集成Z-Stack协议栈,可以提供完整的ZigBee网络协议应用㊂射频接口模块可以外接天线,提高无线信号的可靠性和稳定性㊂时钟电路模块用于提供电路工作时钟㊂串口通信模块用于和外界的串口通信,利用USB转串口电路实现㊂在底板电路模块中,电源模块将外接电源或电池电源通过电压转换芯片产生不同电压值,以便对电路中各模块进行供电㊂USB接口模块既能对电路板进行供电,同时可以完成处理器程序的下载㊂传感器接口模块可用于外部不同类型的传感器㊂ZigBee网络中的协调器节点通过串口将采集到的RSSI数据传递给上位机,同时可将上位机的控制指令下发到ZigBee网络终端节点㊂上位机处理采集到的数据,根据定位算法计算未知节点的位置坐标并将结果进行显示㊂3㊀系统人机交互界面设计㊀㊀上位机是整个定位系统的信息处理中心,能够实现人机交互,显示未知节点的定位信息㊂其通过串口实现上位机和ZigBee网络协调器之间的通信,能够接收ZigBee无线通信系统中未知节点发送的RSSI数据信息,根据锚节点的固定位置信息,并结合上文提到的定位算法进行位置计算㊂上位机软件采用Visual Studio软件实现,结合模块化的思想进行开发,具有易于扩展和易于移植等优点㊂4㊀定位系统测试㊀㊀在本定位系统中,ZigBee网络中的锚节点和未知节点都是终端节点,其中包括1个需要计算坐标信息的未知节点,4个锚节点作为参考节点,此外还有1个协调器节点用来管理ZigBee网络和给上位机上传RSSI数据㊂在实际测试时,设定一个8mˑ8m的固定区域,在此范围内进行未知节点的定位测试,4个锚节点放置于指定位置,未知节点的放置位置不能超出锚节点的有效通信范围㊂系统运行后,移动未知节点的位置,在上位机软件中能够实时显示对应坐标值㊂测试时,每个锚节点读取100次未知节点的RSSI数据值作为一组测试值,通过协调器节点发送给上位机软件进行中值滤波和卡尔曼滤波处理后,再进行定位计算,从而得到未知节点的位置信息㊂当对比实际坐标测量值时,无滤波处理时测量值和实际值偏差较大,而采用滤波算法的定位效果更好,其中采用卡尔曼滤波算法的应用结果优于采用中值滤波算法的应用结果㊂5㊀结语㊀㊀本文设计的基于RSSI的节点定位系统结构简单,组网灵活,操作方便㊂本研究利用ZigBee网络采集未知节点的RSSI值,实现上位机与协调器模块之间的通信,再通过卡尔曼滤波算法对RSSI数据值进行处理,最后采用三边定位算法进行距离计算,得到未知节点的位置信息,通过采用卡尔曼滤波算法进行数据处理能够获得更高的定位精度㊂参考文献[1]田达.基于WSN的煤矿安全监控系统的研究[J].电子技术与软件工程,2020(24):1-2.[2]朱清山,王伟.基于RSSI的指纹地图室内定位算法[J].国外电子测量技术,2020(10):6-9.[3]刘松旭,张大鹏,乌云娜.基于RSSI模型的无线传感器网络定位算法[J].计算机仿真,2022(1): 427-431.[4]冯帆,吴春,陈军慧.结合粒子滤波与卡尔曼滤波的RSSI室内定位算法[J].智能物联技术,2020(5): 24-29.[5]张玮.基于复合滤波的RSSI无线网络测距算法[J].自动化技术与应用,2021(2):74-76.(编辑㊀王永超)Design of WSN location system based on RSSICao PengfeiCollege of Intelligent Manufacturing Tianjin Sino-German University of Applied Sciences Tianjin300350 ChinaAbstract This paper designs and develops a WSN positioning system based on RSSI.The system converts the wireless received signal strength RSSI of ZigBee network nodes into distance uses Kalman filtering algorithm to correct the received RSSI data value and calculates the unknown node position using a trilateral positioning algorithm.Utilize CC2530chip for ZigBee network networking.In the ZigBee network RSSI data values are sent to the upper computer for processing through the coordinator node.After testing the positioning algorithm of this system works well.Under the condition of limited number of anchor nodes it can achieve ideal positioning accuracy and is suitable for large-scale wireless sensor networks.Key words ZigBee network RSSI Kalman filtering CC2530。
无线传感器网络(WSN)技术概述
无线传感器网络（WSN）技术概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN），是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。
通过无线通信技术，这些节点可以相互之间进行通信，并将采集到的环境信息传输到基站或其他节点。
WSN技术是当今物联网领域的重要支撑技术之一，具有广泛的应用前景。
一、WSN技术的架构WSN技术的架构主要由传感器节点、网络通信、数据处理和能量管理四个部分组成。
1. 传感器节点传感器节点是WSN技术的基本组成单元，通常由传感器、处理器、存储器和通信模块等组件构成。
传感器用于采集环境信息，如温度、湿度、压力等。
处理器用于对采集到的数据进行处理和分析。
存储器用于存储采集到的数据和运行程序。
通信模块用于与其他节点进行通信。
2. 网络通信在WSN中，节点之间通过无线通信方式进行通信。
常见的无线通信技术包括无线局域网（WLAN）、蓝牙（Bluetooth）和低功耗广域网络（LPWAN）等。
节点之间可以通过广播或点对点通信方式进行数据传输。
3. 数据处理传感器节点采集到的原始数据通常需要进行一定的处理和分析。
数据处理主要包括数据压缩、数据融合和数据挖掘等技术。
通过数据处理，可以减少数据的冗余性，提高数据的有效性，并提取出有用的信息。
4. 能量管理能量管理在WSN技术中非常重要，因为传感器节点通常由电池供电，并且节点通常需要长时间运行。
为了延长节点的寿命，需要对节点的能量进行合理管理。
能量管理包括能量感知、能量节约和能量补充等方面内容。
二、WSN技术的应用领域WSN技术在许多领域具有广泛的应用，在环境监测、农业、工业自动化和智能交通等领域发挥了重要作用。
1. 环境监测WSN技术可以应用于环境监测领域，用于监测空气质量、水质污染等环境参数。
通过部署大量的传感器节点在监测区域内，可以实时的、准确的获取环境信息，对环境状况进行监控和评估。
2. 农业WSN技术可以用于农业生产中，用于监测土壤湿度、气温、光照等参数。
基于WSN的智能环境监测与管理系统设计
基于WSN的智能环境监测与管理系统设计随着人们生活水平的提高和科技的发展，环境监测和管理已成为保障人类健康、推动可持续发展的重要手段。
近年来，基于无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的智能环境监测与管理系统备受关注，其具有实时性强、可扩展性好、成本低廉、易于部署等优点，已广泛应用于环境监测和管理领域。
本文将围绕基于WSN的智能环境监测与管理系统设计展开讨论。
一、系统架构设计基于WSN的智能环境监测与管理系统主要包括传感器节点、无线传感器网络、数据处理中心三个部分。
传感器节点负责采集环境信息，无线传感器网络负责将采集到的信息传送给数据处理中心，数据处理中心负责对采集到的环境信息进行处理、储存和分析，并提供相应的管理决策。
1.1 传感器节点传感器节点主要由传感器、微控制器和射频通信模块构成。
传感器用于采集环境信息，如温度、湿度、光照强度、空气质量等；微控制器用于控制传感器的工作和数据的处理；射频通信模块用于与其他传感器节点和无线传感器网络进行通信。
传感器节点应具有低功耗、高精度和稳定性等特点，以保证数据采集的准确性和可靠性。
1.2 无线传感器网络无线传感器网络是传感器节点之间进行通信的重要手段，其将传感器节点采集到的信息通过广播的方式传送给数据处理中心。
无线传感器网络应满足低功耗、广域覆盖、多径抗干扰等特点，以保证数据的可靠传输。
1.3 数据处理中心数据处理中心主要包括数据储存、处理和分析三个部分。
数据储存采用云计算技术，将采集到的大量数据储存在云服务器中，以保证数据的安全和稳定性。
数据处理使用大数据技术进行处理和分析，提取出有用的信息，并进行可视化呈现。
最后，根据环境信息的分析和预测，数据处理中心将提供相应的管理决策。
二、系统功能设计基于WSN的智能环境监测与管理系统具有多种功能，包括环境监测、报警监测、远程监测、异常监测、能耗优化等。
2.1 环境监测环境监测是系统最主要的功能之一。
第四讲：WSN操作系统PPT课件
4.2 WSN操作系统选型
基于队列的调度：先入先出（FIFO）和排序队列。 • FIFO：任务根据其到达的时间被处理，一旦处理器空闲，先到达的
任务先执行。 • 排序队列：根据任务的估计执行时间对任务进行排序，防止耗时长的
任务阻碍好时短的任务的执行，又称为最短作业优先（Shortest Job First, SJF)规则。 非抢占、抢占式调度： • 非抢占调度：任务一直到执行结束不会被另一个任务中断 • 抢占调度：高优先级任务可以中断低优先级任务的执行。
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4.2 WSN操作系统选型
堆栈
• 定义：堆栈是一种数据结构，通过逐一进 栈的方式将数据对象暂时存储在内存中。
出栈或 退栈
入栈或 进栈
• 特点： 只允许在一端插入和删除。 后进先出(Last In First Out) LIFO
Top an-1 an-2 …
• 栈顶（TOP）：允许插入和删除的一端。
TinyOS的应用程序都是基于事件驱动模式的，采用事件触发 去唤醒传感器工作。
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4.6 TinyOS操作系统的特点
Tasks And Events Concurrency Model
Tasks一般用在对于时间要求不是很高的应用中，且tasks之间 是平等的，即在执行时是按顺序先后来得，而不能互相占先执 行，一般为了减少tasks的运行时间，要求每一个task都很短小 ，能够使系统的负担较轻；Events一般用在对于时间的要求很 严格的应用中，而且它可以占先优于tasks和其他events执行， 它可以被一个操作的完成或是来自外部环境的事件触发，在 TinyOS中一般由硬件中断处理来驱动事件。
4.2 WSN操作系统选型
WSN应用系统设计
WSN应用系统设计根据你在日常生活中的观察和体验，结合所学知识，针对某一具体应用，设计一个简单的WSN应用系统。
主要包括以下几个方面：（1）应用系统名称：基于无线传感网络的养老院护理系统（2）应用背景和意义：现今社会状况，养老院容纳的老人数量逐渐增加。
入住老人普遍年龄大，生活自理能力较低，容易发生突发性事故，老人安全问题成为养老院最为关注的问题。
（并且我国养老院对老人的照护基本采用人工看护的方式，每位护理员同时照看多名老人，此方式人力成本高，效率低下。
很多养老院为了解决以上问题，采取了诸如缩小老人活动区域、集中看护的措施，采取增加护理人员等措施，这些措施要么不够人性化，容易引起老人反感，要么会大幅增加养老院的运营成本。
此外，对于老人的突发性疾病，也基本没有任何的预防和处理能力，这也都影响到养老院的护理水平和护理品质。
）在科技发展的今天，我们完全可以把无线传感网络技术应用于养老院中，打造养老院的智能监护网络，实现养老智能化，能够降低老人的意外伤害风险，促进养老院的服务水平。
（3）系统功能：○1身份识别养老院中，每位老人都有唯一的一个身份识别码，系统可以依据老人唯一识别码，对老人个人信息、护理记录以及用药信息进行管理。
利用该识别码，可在护理或用药时确认老人身份，以便提供正确的医疗护理。
○2防走失老人位置实时定位，护理人员可通过护士工作站和移动护理设备实时查看老人所在的位置和行动的轨迹。
当老人超出设定的活动区域时，老人智能监护服务器系统就会触发报警，并在屏幕上突出显示，及时提示护理人员进行处理。
○3呼叫求助老人需要帮助时，通过SOS 呼叫按钮进行一键呼叫，系统在收到紧急信号后会在护理终端系统上发出报警信号，护理人员可通过终端对报警事件进行响应，报警事件及相应处理过程记录在系统日志中，可以通过护理终端查看。
○4体征监测老人的呼吸、心率等体征数据实时上传到智能监护服务器系统，由系统进行分析处理，实时掌握老人健康情况。
无线传感器网络(WSN)的发展及其在智能家居中的前景
无线传感器网络(WSN)的发展及其在智能家居中的前景摘要：随着时代的发展，无线传感器网络技术也在不断地发展,目前已经极大地提高了生产便利性，在各式各样的行业被广泛应用。
当下,无线传感器系统已然是一种重要的技术手段。
未来,无线传感器系统的开发也将会大幅度促进智能家居的开发。
关键词：无线传感器网络,缺陷,智能家居,发展1 无线传感器网络的发展历史随着时代的飞速发展，许多便利的科学技术在人们的生活中飞速普及，其对人们的生活的影响导致人们的生活手段和习惯都产生了显著变化。
在大量技术飞快普及的同时，人们也开始追求更加简洁化的操作、便利化的生活。
网络对人类的生存方式的重要影响会不断在未来的各个方面显示它的作用,而无线传感器网络科技便被看做是网络由虚幻向真实物理社会世界的一个延续。
它继承了传统传感器工艺技术、微机系统技术、无线通信技术以及分布式数据处理技术,把逻辑上的大数据分析世界纳入到物理学世界[1]。
可以说，互联网改变了民众之间的交互手段，而无线传感器网络则在人与自然交互的方面做出了变革。
无线传感器网络,是指一种由总量巨大的感应器节点利用无线通信方法,自然的互相排列结合而组成的网络系统类型。
其技术领域已经由最初时候着重的节点设计、网络协议设计发展到了智能群体的研发过程,并成为了一种新奇的热点科技。
2 无线传感器网络的应用方面无线传感器系统主要完成信息搜罗、管理与传送的三项职能,而这三项职能又正好对标于现代的信息中,被称之为三种基础信息的感应器科技、计算机和网络通信技术三领域。
无线传感器网络恰是这三个方面的综合体,确实组成一种不太受外界影响的现代网络系统。
在无线网络传感器中,负责数据搜罗的单位向来都是先搜罗所监测范围内的一些数值然后再对其加以换算,包括大气压力、光照强度和周围空气的温湿度等;如果负责电能供给的单位需要减少传感器节点所占用的空间面积时,它就会倾向微型电池的结构型式;负责信息处理的单位,便经常负责每个节点之间的路由协议和管理任务,还有一些定位设备等;而负责数据的单元集中,以无线通信和交流信息还有发出接收部分收集于此的数据类信息为主。
基于WSN网络的新型灯光照明设施电缆防盗告警系统
基于WSN网络的新型灯光照明设施电缆防盗告警系统摘要:本文介绍了一种新型的基于WSN网络的灯光照明设施电缆防盗告警系统,介绍了该系统的组成以及防盗原理,并介绍了其相对于传统防盗系统的优势。
最后做出了总结。
关键词:WSN 电缆防盗告警系统灯光照明设施随着各地经济和交通的发展,近年来道路照明设施的规模及数量越来越大,但是灯光照明设施的防盗问题也日益严峻。
但是传统的电力线载波电缆防盗技术在实际应用中存在不足:(1)白天无法防盗,而白天恰恰是实际应用中电缆被盗关键时间段;(2)电缆防盗告警实时性较差,有时甚至产生误报警;(3)电缆防盗告警可靠性不高,实际使用中误报、漏报率大于5%。
为了解决传统灯光照明防盗设施的不足,本文中提出了一种新型的基于WSN网络的灯光照明设施电缆防盗告警系统。
1 无线传感网WSN概述WSN是wireless sensor network的简称,即无线传感器网络。
无线传感器网络是由部署在监测区域内大量廉价小型或微型的各类集成化传感器节点协作地实时感知、监测各种环境或目标对象信息,通过嵌入式系统对信息进行智能处理,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的信息传送到用户终端,从而真正实现“无处不在”理念。
WSN使用免费的2.4GHzISM频段,物理层和数据链路层遵循IEEE802.15.4标准。
ZigBee联盟遵循IEEE802.15.4标准,并实现了WSN的网络层协议,大大加速了WSN产业化进程。
ZigBee与其他的无线通信标准相比,适用于吞吐量较小,网络建设投资小,网络安全性高,不便于频繁更换电源的场合。
在工业控制领域利用传感器基于ZigBee技术组成传感器网络,可以使得数据采集和分析变得方便和容易。
ZigBee网络用于传感网络的组建很重要的一点在于它的低功耗,其发射功率仅为0～3.6dBm;它的通信距离可达30m～200m,增加放大功能可达到1km以上,具有能量检测和链路质量指示能力,可以自动地对自身的发射功率进行调整,可以在保证通信链路质量的前提下最小地消耗能量。
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Zigbee入门指导（三）/logiclimit——一个接近实用的WSN系统logiclimit 在之前的两篇指导当中，大家已经了解到了基于Ti CC2430的Zigbee开发的一些基本的概念和知识，也成功的运行了Ti自带的例程，然而这些与实用还相差甚远。
作为入门指导的最后一篇，将对如何建立一个实用的WSN系统进行探讨。
Zigbee的出现是为了满足WSN（Wireless Sensor Network）的要求，一般而言WSN 有以下几个特征：1.采集点众多，分布面积广2.网络节点间的位置关系不定，节点动态加入或脱离网络3.采集点无法和市电网络相连，依赖于电池供电，要求有很好的节电及电源管理为了实现节能的特性，还跟CC2430模块以外的采集模块有关，本文主要关注的是CC2430自身的管理使用，故对外界数据的采集简化为从AD中采集数据。
目标系统将具备以下功能：1.协调器建立网络，终端节点加入网络2.节点能采集多种数据从例程中选用一个合适的范例作为模板可以大大缩短开发时间，节约成本。
选用SimpleApp作为模板。
SimpleApp中有两个例程，一个是控制器- 开关，一个是收集器-传感器，将使用收集器-传感器例程。
收集器-传感器例程中以传感器终端的温度及电源电压为数据源，传感器定时采集这两个数据，送往收集器，收集器收到数据后通过串口传给PC机。
可以说SimpleApp本身就是一个接近实用的WSN例程，本文的目标在于学习SimpleApp的使用，并加上一个通过AD采集数据的功能。
此外，由于SimpleApp的传感器终端启动后就一直采集发送数据，无法由收集器控制其采集的开启/关停，将增添由PC发送指令到收集器，再由收集器发送指令控制某终端的某项采集功能的开启/关闭。
一、建立新工程为了和例程SimpleApp区分开，新建工程命名为WSNApp，其中只包含Collector和Sensor，且只为EB板设置，本节内容不会对程序的运行有实质影响，修改工程名只是为了管理上的方便。
也可不修改工程名，只做功能上的修改，直接跳到下一节的内容。
先原地复制SimpleApp工程文件夹，并修改目录名为WSNApp。
WSNApp中有两个目录，为、，中的为应用程序，删除SimpleController.c和SimpleSwitch.c，将SimpleApp.h更名为WSNApp.h。
中存放的具体的Project的设置，如果还没打开过相关工程的话，里面应该只有三个文件SimpleApp.ewd、SimpleApp.ewp和SimpleApp.eww，将这三个文件均改名为WSNApp，扩展名保持不变。
这三个文件都是XML格式的文本文件，可以用记事本等工具打开修改，我使用的Notepad++，其支持XML语言的高亮显示及折叠功能。
修改WSNApp.eww，先将所有的SimpleApp替换为WSNApp。
里面的代码结构如下<member><project>WSNApp project><configuration>SimpleCollectorDB configuration>member><member><project>WSNApp project><configuration>SimpleCollectorEB configuration>member><member><project>WSNApp project><configuration>SimpleControllerDB configuration>member>每个member下是相应的project及相关的设置，删除所有的DB及Controller、Switch。
最后只保留以下内容<member><project>WSNApp project><configuration>SimpleCollectorEB configuration>member><member><project>WSNApp project><configuration>SimpleSensorEB configuration>member>修改WSNApp.ewp，WSNApp.ewp有8902行，如果所用的文本编辑器不支持XML语言会改得比较痛苦。
先将所有的SimpleApp替换为WSNApp。
WSNApp.ewp存放的是工程的目录结构，WSNApp.ewp中的configuration段定义的是各个project 的设置，还有group 段定义的是各个project中各文件的关联关系。
删除有关DB及Controller、Switch的configuration段。
修改App的group段的中的DB及Controller、Switch段落。
修改WSNApp.ewd，先删除有关DB及Controller、Switch的configuration段即可。
二、Collector的修改Collector程序要添加PC和Collector的间的通讯、通过无线发送指令到Sensor。
要为Collector添加一个用户事件，用于发送数据。
1、串口设置Ti的协议栈中已经有了有关的串口通信的驱动，可直接调用，使用串口有关的指令，需包含"hal_uart.h"头文件，在SimpleCollector.c和sapi.c中均要包含。
要添加预编译指令HAL_UART。
使用halUARTCfg_t来配置串口，配置串口时需配置输入/输出缓冲区的大小等信息。
由于用户task的初始化在sapi.c中，串口的初始化也放在sapi.c中。
先在sapi.h中定义以下常量#ifdef COLLECTOR#define SERIAL_PORT_THRESH 48#define SERIAL_PORT_RX_MAX 64#define SERIAL_PORT_TX_MAX 64#define SERIAL_PORT_IDLE 6#define SERIAL_PORT_RX_CNT 80#endif由于sapi.h和sapi.c是collector和sensor共用的，故使用的条件编译的方式定义常量。
在sapi.c中，先定义串口的配置变量。
void SAPI_Init( byte task_id ){uint8 startOptions;#ifdef COLLECTORhalUARTCfg_t uartConfig;#endif在SAPI_Init()的末尾初始化串口#ifdef COLLECTORuartConfig.configured = TRUE; // 2430 don't care.uartConfig.baudRate = HAL_UART_BR_38400; // CC2430 only allow 38.4k or 115.2k uartConfig.flowControl = HAL_UART_FLOW_OFF; // Turn off flow control to fit most serial ports' settinguartConfig.flowControlThreshold = SERIAL_PORT_THRESH;uartConfig.rx.maxBufSize = SERIAL_PORT_RX_MAX;uartConfig.tx.maxBufSize = SERIAL_PORT_TX_MAX;uartConfig.idleTimeout = SERIAL_PORT_IDLE; // 2430 don't care.uartConfig.intEnable = TRUE; // 2430 don't care.uartConfig.callBackFunc = rxCB;HalUARTOpen (HAL_UART_PORT_0, &uartConfig);#endif// Set an event to start the applicationosal_set_event(task_id, ZB_ENTRY_EVENT);}此处有两个需要注意的地方，串口波特率只能为38400或115.2k，接收数据的回调函数是rxCB。
定义函数rxCB来处理来自串口的数据，收到数据后触发相关的事件。
在SimpleCollector.c中，向PC机传送数据的指令位于zb_ReceiveDataIndication()中，为#if defined( MT_TASK )debug_str( (uint8 *)buf );#endif由于使用自定义的串口操作，需在预编译中去除MT_TASK，故无法使用其debug_str()函数向PC发送数据，将相关代码替换为HalUARTWrite ( HAL_UART_PORT_0, buf, 32 );2、接收来自PC的数据收到数据后要通知OS收到了串口数据，在SimpleCollector.c中定义了相关的事件。
#define SERIAL_PORT_MSG_RCV_EVT 0x0008定义指向数据的指针和数据长度static uint8 *otaBuf = NULL;static uint8 otaLen;rxCB的定义如下void rxCB( uint8 port, uint8 event )uint8 *buf, len;if (!otaBuf){if ( !(buf = osal_mem_alloc( SERIAL_PORT_RX_CNT )) ){return;}}len = HalUARTRead( port, buf, SERIAL_PORT_RX_CNT );if ( !len ) // Length is not expected to ever be zero.{osal_mem_free( buf );return;}otaBuf = buf;otaLen = len;osal_set_event( sapi_TaskID, SERIAL_PORT_MSG_RCV_EVT );}当数据接收完毕后，触发事件SERIAL_PORT_MSG_RCV_EVT。
3、Collector向Sensor发送指令从sapi.c中的if ( events & ( ZB_USER_EVENTS ) ){// User events are passed to the applicationzb_HandleOsalEvent( events );// Do not return here, return 0 later}可知，在zb_HandleOsalEvent()中处理用户自定义的事件，当收到PC传来的数据后触发了SERIAL_PORT_MSG_RCV_EVT，将无线发送指令的程序作为此事件的响应，原有的SimpleCollector.c中的void zb_HandleOsalEvent( uint16 event )是空的，为其添加以下内容void zb_HandleOsalEvent( uint16 event ){if ( event & SERIAL_PORT_MSG_RCV_EVT ){Collector_SendData( otaBuf, otaLen );}其中Collector_SendData()的定义如下void Collector_SendData( uint8 *buf, uint8 len ){volatile uint16 tempDstAddr;tempDstAddr = buf[0];tempDstAddr = tempDstAddr << 8;tempDstAddr += buf[1];zb_SendDataRequest( tempDstAddr, COLLECTOR_CMD_ID, 1, &buf[2], 0, 0, AF_DEFAULT_RADIUS ); osal_mem_free( otaBuf );}其中的zb_SendDataRequest()即为通过无线发送指令的函数，其中的参数COLLECTOR_CMD_ID是Endpoint中的发送cluster。