无线传感器网络综述
班级011304
学号1301120308
题目无线传感器网络综述
学院通信工程学院
专业通信与信息系统
学生XX 白小慧
前言
近年来随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的发展，作为现代信息获取的重要技术之一，传感器技术而日益成熟，这些小型传感器一般称作sensor node（传感器节点）。
无线传感器网络(wireless Sensor Networks，WSN) 就是由大量的密集部署在监控区域的智能传感器节点构成的一种网络应用系统。由于传感器节点数量众多，部署时只能采用随机投放的方式，例如通过飞机播撒或人工布置的方法，传感器节点的位置不能预先确定；在任意时刻，节点间通过无线信道连接，采用多跳(multi-hop)、对等(peer to peer)通信方式，自组织网络拓扑结构，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被监测对象的信息，并传送给信息获取者；传感器节点间具有很强的协同能力，通过局部的数据采集、预处理以及节点间的数据交换来完成全局任务。WSN技术综合了传感器技术、嵌入式计算技术、网络技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协同的实时监测，感知和采集网络覆盖区域中各种环境或检测对象的信息，并对其进行处理，处理后的信息经过无线方式发送出去，并以自组多跳的网络方式传送给观察者。
无线传感器网络(WSN)是信息科学领域中一个全新的发展方向，同时也是新兴学科与传统学科进行领域间交叉的结果。无线传感器网络经历了智能传感器、无线智能传感器、无线传感器网络3个阶段。智能传感器将计算能力嵌入到传感器中，使得传感器节点不仅具有数据采集能力，而且具有滤波和信息处理能力；
无线智能传感器在智能传感器的基础上增加了无线通信能力，大大延长了传感器的感知触角，降低了传感器的工程实施成本；无线传感器网络则将网络技术引入到无线智能传感器中，使得传感器不再是单个的感知单元，而是能够交换信息、协调控制的有机结合体，实现物与物的互联，把感知触角深入世界各个角落，必将成为下一代互联网的重要组成部分。
第一章无线传感器网络的背景及特点
1.1 无线传感器网络的发展背景
1996年，美国UCLA大学的William J Kaiser教授向DARPA提交的“低能耗无线集成微型传感器”揭开了现代WSN网络的序幕。1998年，同是UCLA大学的Gregory J Pottie教授从网络研究的角度重新阐释了WSN的科学意义。在其后的10余年里，WSN网络技术得到学术界、工业界乃至政府的广泛关注，成为在国防军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物结构监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理以及机场、大型工业园区的安全监测等众多领域中最有竞争力的应用技术之一。美国商业周刊将WSN网络列为21世纪最有影响的技术之一。
2005年，美国军方成功测试了由美国Crossbow产品组建的枪声定位系统，为救护、反恐提供有力手段。美国科学应用国际公司采用无线传感器网络，构筑了一个电子周边防御系统，为美国军方提供军事防御和情报信息。
中国，中科院微系统所主导的团队积极开展基于WSN的电子围栏技术的边境
防御系统的研发和试点，已取得了阶段性的成果。
1.2无线传感网络的优势
(1)生存能力强
WSN密集分布在监测区域的大量传感器节点地位平等，没有严格的控制中心。每个传感器节点可以随时加入或离开网络，而不会影响整个网络的正常运行。当某些传感器节点由于环境干扰或人为破坏而不能正常工作时，随机分布的大量传感器节点之间可以协调互补，动态连接成新的网络系统，保证部分传感器节点的损坏不会影响到全局任务。因此，WSN在恶劣的战场环境下有着很强的生存能力。
(2)精确性和可靠性高
由于WSN系统可以在监测区域大量布设低成本的传感器节点，使得传感器节点能够与探测目标近距离地接触，极大地消除了环境噪声对系统性能的影响。通过多种传感器的混合应用，可以在提高探测性能指标的同时从不同空间视角对监测对象进行监测，而多节点联合和多方位信息的综合能够有效地提高信噪比，形成覆盖面积较大的实时探测区域，从而提高监测准确性，克服卫星和雷达这类独立系统的技术难题。
WSN系统中传感器节点的大规模部署，使WSN通常具有较高的节点冗余、网络链路冗余以及采集数据冗余，为整个系统提供了很强的容错能力。此外，借助传感器节点中个别具有移动能力的节点对网络拓扑结构进行调整，可以有效地消除探测区域内的阴影和肓点，进一步降低环境噪声和提高探测的准确性。
(3)自组织能力强
WSN是一个节点对等网络，每个节点都具有路由功能，网络中不存在严格的中心控制节点。其工作的展开不依赖于任何预设的网络基础设施，节点开机后就可以通过自我协调、自动布置，快速、自动地组成一个独立的网络。
(4)可扩展性强
WSN是一个动态的网络，网络内的节点随时可能因为种种原因退出或加入网络。此时，原有的WSN可以有效地容纳或剔除变化的节点，快速形成新的网络并继续原来的丁作，无需外界帮助。
1.3无线传感网络的局限性
由低成本、低功耗的微型传感器节点构成的以自组织模式工作的WSN系统也具有一定的局限性：
(1)能量的有限性
WSN中的传感器节点体积微小，一般依赖能量有限的电池供电。其特殊的应用领域和大规模的应用数量，决定了使用过程中无法对其进行能量更新，一旦电池耗尽该节点便随即“死亡”。因此，在WSN设计过程中如何提高能量使用效率和节点生命周期，是需要考虑的首个重要因素。
(2)硬件资源的有限性
WSN系统对传感器节点这种需要大规模部署的微型嵌入式系统的要求非常高，包括体积小、价格低、功耗小等。受这些要求的限制，传感器节点的计算能力、程序空间和内存空间非常有限，同时面向WSN的算法计算设计也要尽可能
简单，易于在传感器节点上实现。
(3)通信能力的有限性
由于无线通信所需能量与通信距离的n次方成正比，随着通信距离的增加，WSN中传感器节点的能耗将急剧增加。受能量因素的约束，节点必须在满足通信畅通和生命周期正常的条件下考虑提高通信距离。同时，受外界地理条件、自然环境等的影响，无线通信性能可能经常变化，会频繁出现通信中断等现象，这也使WSN系统的通信能力受到很大的限制。
1.4无线传感器网络的应用
①军事应用。无线传感器网络的相关研究最早起源于军事领域。由于其具有可快速部署、自组织、隐蔽性强和高容错性的特点，因此能够实现对敌军地形和兵力布防及装备的侦察、战场的实时监视、定位攻击目标、战场评估、核攻击和生物化学攻击的监测以及搜索等功能。
②环境应用。WSN可以用于气象和地理研究，自然和人为灾害(如洪水和火灾)的监测，监视农作物灌溉及土壤、空气变更的情况、牲畜和家禽的环境状况，以及大面积的地表检测和跟踪珍稀鸟类、动物和昆虫，进行濒危种群的研究等。
美国的ALERT计划中，研究人员开发了数种传感器来分别监测降雨量、河水水位和土壤水分，并依此预测暴发山洪的可能性。2002年，美国加州大学伯克利分校Intel实验室和大西洋学院联合，在大鸭岛上部署了用来监测岛XX鸟生活习性的无线传感器网络。哈佛大学MateWel的研究小组用WSN对活火山Volcan Tungurahua进行观测。2005年，澳洲的科学家利用传感器网络探测北澳大利亚
的蟾蜍分布情况。挪威科学家利用WSN监测冰河的变化情况，目的在于通过分析冰河环境的变化来推断地球气候的变化。Intel在俄勒冈州的一个葡萄园内，利用WSN测量葡萄园气候的细微变化。
③医疗应用。WSN可以用于检测人体的生理数据和健康状况，对医院药品进行管理以及用于远程医疗等医疗领域。在SSIM项目中，100个微型传感器被植入病人眼中，帮助盲人获得了一定程度的视觉。科学家还创建了一个“智能医疗之家”，即一个5间房的公寓住宅，使用无线传感器网络来测量居住者的重要生命体征(血压、脉搏和呼吸)、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况，所搜集的数据被用于开展相应的医疗研究。哈佛大学的一个研究小组利用无线传感器网络构建了一个医疗监测平台。
④家庭应用。嵌入家具和家电中的传感器和执行单元组成的无线网络与Internet连接在一起，能够为人们提供更加舒适、方便和具有人性化的智能家居环境。用户可以方便地对家电进行远程监控，如在下班前遥控家里的电饭锅、微波炉、机、录像机、电脑等家电，按照自己的意愿完成相应的煮饭、烧菜、查收留言、选择电视节目以及下载网络资料等工作。在家居环境控制方面，将传感器节点放在家庭里不同的房间，可以对各个房问的环境温度进行局部控制。此外，利用无线传感器网络还可以监测幼儿的早期教育环境，跟踪儿童的活动X围，让研究人员、父母或是老师全面地了解和指导儿童的学习过程。
⑤工业应用。WSN可以用于车辆的跟踪、机械故障的诊断、工业生产的监控、建筑物状态的监测等。将WSN和RFID技术融合，是实现智能交通系统的绝
好途径。在一些危险的工作环境，如煤矿、石油钻井、核电厂等，利用无线传感器网络可探测工作现场的一些重要信息。
机械故障诊断方面，Intel公司曾在芯片制造设备上安装过200个传感器节点，用来监控设备的振动情况，并在测量结果超出规定时提供监测报告。美国贝克特营建集团公司已在伦敦地铁系统中采用了无线传感器网络进行检测。采用WSN，可以让大楼、桥梁及其他建筑物感知并汇报自身的状态信息。英国的一家博物馆利用无线传感器网络设计了一个警告系统。
⑥其他应用。在太空探索方面，WSN可以实现对星球表面长期的监测。美国国家航空与航天局(NASA)的JPL实验室的Sensor Webs计划，就是为将来的火星探测进行技术准备的。
德国某研究机构正在利用WSN为足球裁判研制一套辅助系统，以降低足球比赛中越位和进球的误判率。
在商务方面，WSN可用于物流和供应链的管理。WSN在大型工程项目、防X大型灾害方面也有着良好的应用前景，如西气东输、青藏铁路、海啸预警等。
1.5无线传感器网络主要研究内容
尽管传感器网络有完善的支撑技术，客观的说它的发展也是非常迅速，然而从很多方面来说，现在的无线传感器网络就如同远在1970 年的因特网，那时因特网仅仅连接了不到200所大学和军事实验室，并且研究者还在试验各种通讯协议和寻址方案。而现在，大多数传感器网络只连接了不到100个节点，更多的节点以及通讯线路会使其变得十分复杂难缠而无法正常工作。另外一个原因是
单个传感器节点的价格目前还并不低廉，而且电池寿命在最好的情况下也只能维持几个月。所以无线传感器网络中还存在诸如以下问题：
①能量问题。在多数情况下，传感器网络中的节点都是由电池供电，电池容量有限，使得节点的生存时间也受到限制。如果网络中节点因为能量耗尽不能工作，则会带来网络拓扑的改变以及路由的重新建立等问题，甚至可能使得网络分成不连通的部分，造成通信的中断。如何提高能量效率，是无线传感器网络设计的一个重要问题。
首先在功能上，由于无线传感器网络大都是为某一专用目的而设计的，去掉不必要的功能，可以节省能量，延长节点的生存时间。因此，无线传感器网络需要考虑两点设计原则：延长网络工作时间、减少不必要的功能，突出专用性。其次，可以设计专门的提高传感器网络能量效率的协议以及采用专门的技术，这些协议和技术涉及到网络的各个层次，如物理层可以采用超宽带无线通信技术，MAC 层可以采用适合节点在休眠和工作状态间切换的接入协议，网络层可以以节点能量作为路由度量等。此外，还可以采用跨层设计的方式，提高网络的能量效率。
②跨层设计问题。设计一个传感器网络，使其在不同应用下都能保持最优的性能是非常困难的。目前，研究者在网络协议栈的各层（包括MAC 层、网络层、应用层等）都对能量约束、不同应用要求、网络的差异性等进行了相当的研究，但这些研究往往都局限于网络的某一层，而忽略了各层之间的相互联系。分层的设计方法使设计简化，使互联网稳定、兼容性好，但在无线传感器网络中，却带来了灵活性差、效率不高等缺点。因此，在传感器网络中，需要采用自适应的跨
层优化协议，从而可以在能量受限的情况下，满足应用的高吞吐量、低延迟等要求。
在跨层设计中，各层协议相互联系，统一设计，如协议的自适应性就要求各层相互协作来完成。网络中的各种变化时间跨度各不相同，比如信噪比的变化很快，用户数的变化较慢等。这就需要首先在不同的层自适应地处理与之相应时间跨度的网络变化，处理不了的，再由其它层来处理。再如网络的能耗方面，也需要各层统一考虑。在物理层降低信息传输速率即可降低能耗，但会对上层应用产生影响；最优的路由方式也有可能因为很快消耗完某些节点的能量，而不能被采用。因此，在跨层协议设计中，需要在能量、业务要求的约束条件下，对各层进行统一的优化，同时，还需要在各层之间适当地传递和共享信息，为最优化设计提供条件。
③安全问题。同其它无线网络一样，安全问题是无线传感器网络的一个重要问题。由于采用的是无线传输信道，传感器网络存在窃听、恶意路由、消息篡改等安全问题。同时，无线传感器网络的两个特点使安全问题的解决更为复杂化了，这两个特点是数据在网络中的整合和节点的有限能量和有限处理、存储能力。
数据在网络中的整合可以有效地压缩网络中传输的数据量，节省网络资源，但同时将数据的内容暴露给了进行整合的节点。因此，需要对进行数据整合的节点进行认证，仅让通过认证的节点进行数据整合，这就带来了节省网络资源和提高网络安全性的折中，需要根据不同应用的要求进行不同的选择。传感器网络XX协议（Secure Network Encryption Protocol，SNEP）对节点设立不同安全等级并在通信节点间采用数据鉴权、加密技术等，防止了数据被截获后造成的信息泄露。
无线传感器网络中的节点通常只有有限的能量，同时处理、存储能力较小，使得一些在一般网络中采用的算法无法执行。比如，在SPIN 中使用的RC5 算法，就有可能因为运算过于复杂、占用存储单元过多，而不适用于某些传感器网络中。在无线传感器网络的安全设计中，可以通过算法选择，将大部分的实现网络安全的计算量放在信息收集节点或簇头节点处，而减轻一般传感器节点的计算和存储压力，这也可以作为一种可选的解决方案。
第二章无线传感器网络的体系结构
2.1无线传感器网络的系统构成
典型的WSN系统主要由管理节点、汇聚节点(Sink Nocle)、传感器节点（Sensor Node)和相关网络构成，即无线传感器网络的三个要素是传感器、感知对象和观察者。
传感器节点由部署在感知对象附近大量的廉价微型传感器模块组成，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送到汇聚节点。各模块通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，传感器节点采集到的数据沿着其他传感器节点逐跳传输到汇聚节点。一个WSN系统通常有数量众多的体积小、成本低的传感器节点。
汇聚节点和传感器节点构成了底层数据采集和传输的网络系统，虽然单个节点功能有限，采集的数据也不够准确，但是大量具有一定计算能力、存储能力和通信能力的节点相互协作，构成一个具有高度抗毁性的网络系统，其采集数据的精度和广度得以很大提升，传回的数据完全能够作为用户决策的参考。
汇聚节点通过通信卫星或其他其通信网络，将监测数据传输到管理节点。管理节点通过对整个系统的配置和管理，实现对系统中各节点监测任务的发布和监测数据的收集与处理。WSN典型结构如图2-1所示。
图2-1 无线传感器网络的结构图
2.2传感器节点的结构
传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成，如图2-2所示。
图2-2 传感器节点的结构
传感器模块负责监测区域内信息的采集和数据转换；处理器模块负责控制整个传感器节点的操作，存储和处理本身采集的数据以及其他节点发来的数据；无线通信模块负责与其他传感器节点进行无线通信，交换控制信息和收发采集数据；能量供应模块为传感器节点提供运行所需的能量，通常采用微型电池。
由于传感器节点采用电池供电，一旦电能耗尽，节点就失去了工作能力。为了最大限度的节约电能，在硬件设计方面邀尽量的采用低功耗器件，在没有通信任务的时候，切断射频部分电源；在软件设计方面，各通信协议都应该以节能为中心，必要时可以牺牲一些其他的一些网络性能指标，以获得更高的电源效率。
2.3无线传感器网络的原理
无线传感器网络的工作原理是利用各种类型的敏感元件构成的传感器，分布于需要覆盖的领域内，组成传感器节点，用于收集数据，并且将数据路由送至信息收集节点“Sink”，信息收集节点与信息处理节点通过广域网（如Internet网
络或卫星网络）将数据送至地面监控中心进行统计分析和处理，并对监测结果进行综合评估。
2.4无线传感器网络的体系结构
无线传感器网络的体系结构由分层的网络通信协议、网络管理平台以及应用支撑这三个部分组成，如下图2-3所示。
图2-3 无线传感器网络的体系结构
类似于传统Internet网络中的TCP/IP协议体系，它由物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层组成。
①物理层协议。物理层负责数据的调制、发送与接收。物理层传输方式涉及DSN采用的传输媒体、选择的频段及调制方式。DSN采用的传输媒体主要有:无线电、红外线、光波。研究核心是传感器软、硬件技术。
②数据链路层。负责数据成帧、帧检测、媒体访问和差错控制。目前对DSN 数据链路层的研究集中在媒体访问控制子层(MAC)。DSN的MAC协议的两个主要目标是:组网络；共享信道接入。
③网络层。主要完成数据的路由转发，实现传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信，支持多传感器协作完成大型感知任务。DSN路由协议必须具备以下一些特征:协议简单、节能；以数据为中心，具有数据融合能力；具有可扩展性和健壮性传输协议。网络层主要研究传感器网络通信协议和各种传感器网络技术。传感器网络通信协议研究包括:研究现有通信协议的性能，确定各种现有协议对于传感器网络的可用性以及优缺点；以数据为中心的新的通信协议的研究，包括通用能源有效性路由算法的研究、面向应用的能源有效性路由算法的研究、动态传感器网络的路径重构技术的研究等。
④传输层。无线传感器网络的传输层负责数据流的传输控制，主要通过汇聚节点采集网络内的数据，并使用卫星、移动通信网络、Internet或者其他的链路与外部网络通信，是保证服务质量的重要部分。
⑤应用层。应用层主要负责为无线传感器网络提供安全支持，即实现密钥管理和安全组播。无线传感器网络的应用十分广泛，其中一些重要的应用领域有：军事方面，无线传感器网络可以布置在敌方的阵地上，用来收集敌方一些重要目标信息，并跟踪敌方的军事动向：环境检测方面，无线传感器网络能够用来检测空气的质量，并跟踪污染源；民用方面，无线传感器网络也可用来构建智能家居和个人健康等系统。
第三章无线传感器网络的技术
WSN技术是多学科交叉的研究领域，因而包含众多研究方向，WSN技术具有天生的应用相关性，利用通用平台构建的系统都无法达到最优效果。WSN技术的
应用定义要求网络中节点设备能够在有限能量(功率)供给下实现对目标的长时间监控，因此网络运行的能量效率是一切技术元素的优化目标。下面从核心关键技术和关键支撑技术两方面分别介绍应用系统所必须的设计和优化的技术要点。
3.1 核心关键技术
3.1.1 组网模式
在确定采用无线传感器网络技术进行应用系统设计后，首先面临的问题是采用何种组网模式。是否有基础设施支持，是否有移动终端参与，汇报频度与延迟等应用需求直接决定了组网模式。
(1)扁平组网模式
所有节点的角色相同，通过相互协作完成数据的交流和汇聚。最经典的定向扩散路由(Direct Diffusion)研究的就是这种网络结构。
(2)基于分簇的层次型组网模式
节点分为普通传感节点和用于数据汇聚的簇头节点，传感节点将数据先发送到簇头节点，然后由簇头节点汇聚到后台。簇头节点需要完成更多的工作、消耗更多的能量。如果使用相同的节点实现分簇，则要按需更换簇头，避免簇头节点因为过渡消耗能量而死亡。
(3)网状网(Mesh)模式
Mesh模式在传感器节点形成的网络上增加一层固定无线网络，用来收集传感节点数据，另一方面实现节点之间的信息通信，以及网内融合处理。Akyildiz L F等总结了无线Mesh网络的应用模式。
(4)移动汇聚模式
移动汇聚模式是指使用移动终端收集目标区域的传感数据，并转发到后端服务器。移动汇聚可以提高网络的容量，但数据的传递延迟与移动汇聚节点的轨迹相关。如何控制移动终端轨迹和速率是该模式研究的重要目标。Kim等[2]提出的SEAD分发协议就是针对这种组网模式。Bi Y等[3-4]研究了多种Sink的移动汇聚模式。
此外，还有其他类型的网络。如当传感节点全部为移动节点，通过与固定的Mesh网络进行数据通信(移动产生的通信机会)，可形成目前另一个研究热点，即机会通信模式。
3.1.2拓扑控制
组网模式决定了网络的总体拓扑结构，但为了实现WSN网络的低能耗运行，还需要对节点连接关系的时变规律进行细粒度控制。目前主要的拓扑控制技术分为时间控制、空间控制和逻辑控制3种。时间控制通过控制每个节点睡眠、工作的占空比，节点间睡眠起始时间的调度，让节点交替工作，网络拓扑在有限的拓扑结构间切换；空间控制通过控制节点发送功率改变节点的连通区域，使网络呈现不同的连通形态，从而获得控制能耗、提高网络容量的效果；逻辑控制则是通过邻居表将不“理想的”节点排除在外，从而形成更稳固、可靠和强健的拓扑。WSN技术中，拓扑控制的目的在于实现网络的连通(实时连通或者机会连通)的同时保证信息的能量高效、可靠的传输。
Kumar S等[5]研究了在睡眠唤醒进行能耗控制的网络中实现k 连通的条件。Chen Ai等[6]研究了栅栏(边界)防护应用中的拓扑覆盖问题。Li X[7]则通过图理论研究无线网络的拓扑控制算法。Wang X、Ye F、Schurgers C和Lu G等学者[8]研究了如何利用连通的骨干网络减少网络活动开销，延长网络生命周期问题。
3.1.3 媒体访问控制和链路控制
媒体访问控制(MAC)和链路控制解决无线网络中普遍存在的冲突和丢失问题，根据网络中数据流状态控制临近节点，乃至网络中所有节点的信道访问方式和顺序，达到高效利用网络容量，减低能耗的目的。要实现拓扑控制中的时间和空间控制，WSN的MAC层需要配合完成睡眠机制、时分信道分配和空分复用等功能。Ye W等[9]提出了WSN最经典的基于睡眠的MAC协议——S-MAC；Ahn G-S 等[10]研究了在最后两跳内采用时分复用方式缓解由最后两跳冲突引入的“漏斗”效应；Rajendran V等[11]研究了WSN中无竞争访问的高能效方法；Zhai H[12]和Kim Y[13]等则研究了基于多射频、多信道的MAC协议。MAC控制是WSN最为活跃的研究热点，因为MAC层的运行效率直接反应整个网络的能量效率。
复杂环境的短距离无线链路特性与长距离完全不同，短距离无线射频在其覆盖X围内的过渡临界区宽度与通信距离的比例要大得多，因而更多链路呈现复杂的不稳定特性。Ganeson D等[14]，Zhao J等[15]通过大量的实验验证了过渡区的存在；Zuniga M等[16]分析了过渡区的成因。复杂的链路特征需要在MAC控制中更充分地考虑链路特性，Zhu H等[17]研究了适应链路特性的多链路MAC控制机制。链路特征同时也是在数据转发和汇聚中需要考虑的重要因素。
3.1.4 路由、数据转发及跨层设计
WSN网络中的数据流向与Internet相反：在Internet网络中，终端设备主要从网络上获取信息；而在WSN网络中，终端设备是向网络提供信息。因此，WSN 网络层协议设计有自己的独特要求。由于在WSN网络中对能量效率的苛刻要求，研究人员通常利用MAC层的跨层服务信息来进行转发节点、数据流向的选择。另外，网络在任务发布过程中一般要将任务信息传送给所有的节点，因此设计能
量高效的数据分发协议也是在网络层研究的重点。网络编码技术也是提高网络数据转发效率的一项技术。在分布式存储网络架构中，一份数据往往有不同的代理对其感兴趣，网络编码技术通过有效减少网络中数据包的转发次数，来提高网络容量和效率。
3.1.5 QoS保障和可靠性设计
QoS保障和可靠性设计技术是传感器网络走向可用的关键技术之一。QoS保障技术包括通信层控制和服务层控制。传感器网络大量的节点如果没有质量控制，将很难完成实时监测环境变化的任务。可靠性设计技术目的则是保证节点和网络在恶劣工作条件下长时间工作。节点计算和通信模块的失效直接导致节点脱离网络，而传感模块的失效则可能导致数据出现岐变，造成网络的误警。如何通过数据检测失效节点也是关键研究内容之一。
3.1.6 移动控制模型
随着WSN组织结构从固定模式向半移动乃至全移动转换，节点的移动控制模型变得越来越重要。Luo J等[18]指出，当汇聚节点沿着网络边缘移动收集可以最大限度地提高网络生命周期；Bi Y等提出了多种汇聚点移动策略，根据每轮数据汇聚情况，估计下一轮能够最大延长网络生命期的汇聚点位置。Butler Z等针对事件发生频度自适应移动节点的位置，使感知节点更多地聚集在使事件经常发生的地方，从而分担事件汇报任务，延长网络寿命。
3.2 关键支撑技术
3.2.1 WSN网络的时间同步技术
时间同步技术是完成实时信息采集的基本要求，也是提高定位精度的关键手
段。常用方法是通过时间同步协议完成节点间的对时，通过滤波技术抑制时钟噪声和漂移。最近，利用耦合振荡器的同步技术实现网络无状态自然同步方法也倍受关注，这是一种高效的、可无限扩展的时间同步新技术。
3.2.2 基于WSN的自定位和目标定位技术
定位跟踪技术包括节点自定位和网络区域内的目标定位跟踪。节点自定位是指确定网络中节点自身位置，这是随机部署组网的基本要求。GPS技术是室外惯常采用的自定位手段，但一方面成本较高，另一方面在有遮挡的地区会失效。传感器网络更多采用混合定位方法：手动部署少量的锚节点(携带GPS模块)，其他节点根据拓扑和距离关系进行间接位置估计。目标定位跟踪通过网络中节点之间的配合完成对网络区域中特定目标的定位和跟踪，一般建立在节点自定位的基础上。
3.2.3 分布式数据管理和信息融合
分布式动态实时数据管理是以数据中心为特征的WSN网络的重要技术之一。该技术通过部署或者指定一些节点为代理节点，代理节点根据监测任务收集兴趣数据。监测任务通过分布式数据库的查询语言下达给目标区域的节点。在整个体系中，WSN网络被当作分布式数据库独立存在，实现对客观物理世界的实时和动态的监测。
信息融合技术是指节点根据类型、采集时间、地点、重要程度等信息标度，通过聚类技术将收集到的数据进行本地的融合和压缩，一方面排除信息冗余，减小网络通信开销，节省能量；另一方面可以通过贝叶斯推理技术实现本地的智能决策。