传感器技术文献综述

传感器技术文献综述摘要：传感器技术是综合多种学科的复合型技术，是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术。

本文通过将所看的传感器相关文献总分为传感器、智能传感器以及无线传感器网络三个类别，对每一类别进行综述，分析每类别传感器研究中所存在的不足，探讨了相应的解决方案。

关键词：传感器1.引言传感器技术是一门正在蓬勃发展的现代化传感器技术，是涉及微机械与微电子技术、计算机技术、信号处理技术、电路与系统、传感技术、神经网络技术以及模糊控制理论等多种学科的综合性技术，而该技术也广泛应用到了军事、太空探索、智能家居、农业、医疗等领域。

在伴随着“信息时代”的到来，作为获取信息的重要手段——传感器技术得到飞速发展，其应用领域越来越广，人们对其要求越要越高，需求也越来越迫切。

但传感器技术的广泛应用以及飞速发展并不代表着该技术已经成熟，相反在很多方面它还只是一项新兴的技术，依然存在很多的问题等待我们去解决。

如何能够让我们的传感器装置很快的适应周围的环境，迅速准确的处理传输客户所需求的信号，并可以根据客户的要求作出相应的反应以及如何可以尽量的延长传感器装置的生存时间等等。

这些问题都是我们在研究传感器技术的过程中所应该解决的问题。

2．传感器传感器是一种物理装置，能够探测、感受外界的信号、物理条件（如光、热、温度、湿度等）或化学组成，并将探知到的信息传递给其他装置。

该装置相当我们的人类的眼睛、鼻子、舌头、耳朵以及皮肤等一些感知器官。

这样，精确快速地感受外界的信号就是迅速正确作出反应实施行动的前提条件。

现在的物理传感器、生物传感器都是力图解决感知、精确以及快速这三个难题。

例如文献[1]中的气体流量监测就有很多种的感知方法，但每种方法都存在着精确以及反应速率方面的问题，所以还需要不断的改进。

然而，有很多的问题大自然已经很好的为我们解决了，我们应该取其精华。

因此，我认为仿生传感器一定会解决很多传感器方面的问题。

文献[2]就模仿沙漠蚂蚁利用太阳偏振光在沙漠中很好的辨别方向机理设计了偏振测角传感器。

在我们的生活中，大自然还有很多聪明的发明，这些都可以应用到我们现在所讨论的传感器技术中。

比如鲸鱼、鸽子能够探测到地球微弱的磁场并根据其来确定旅行路线；双髻鲨能都根据探测到微弱的生物电来捕食，在它的双髻上分布着许多微小的孔，传感器也可以设计成与此相同的结构来探测微弱的电磁波，并可以将此项技术应用到医学中来检测人体的健康；苍蝇的嗅觉特别灵敏，远在几千米外的气味也能嗅到，仿生学家根据苍蝇嗅觉器官的结构和功能，利用活的苍蝇，把非常纤细的微电极插到苍蝇的嗅觉神经上仿制成一种十分奇特的小型气体分析仪，用来检测舱内气体的成分。

此外，还有很多的动物都具有特异功能，可以利用这些大量的自然资源来实现我们对自然界一些信息的需求，可以直接利用动物，降低成本，可以根据研究其特异功能的机制，改进现在的传感器。

目前的传感器往往仅能感知一种或几种物理量。

因此，要尽量集成传感器的功能。

在实际中，需要检测的物理量往往不是唯一的，这样就需要多种传感器共同工作来完成对这些物理量的检测，浪费了大量资源，比如人力资源——我们要花费大量的时间与精力去部署以及维护这些节点，通信资源——每个节点都会向基站发送信号，占用带宽，容易造成数据拥堵。

要求一种传感器可以同时感知多种物理量比较困难，这样可以将多种传感器固定在同一装置上，通过程序让它们在分配间隙时间内轮流工作发送数据，间隙时间越短，该传感器的整体测量效率也就越高。

但如果对测量的实时性要求不高的话，一个传感器装置就可以达到预期效果。

也可以在监测区域分布多个的装置，编制程序，使在同一时刻能够测量到多种物理量。

3．智能传感器该部分的文献侧重于信号的转换、处理、存储以及传输，它相当于我们人体的大脑以及遍布全身的神经网络。

将模糊控制应用在智能传感器中就是以人的经验和知识为依据，模仿人的思维方式和控制经验来进行控制的一种技术，文献[8] 将此技术应用到节水灌溉中。

同时，人体的神经系统并不是将所有的信号都传送到大脑进行处理，而是利用非条件反射机制直接处理了很多外界刺激。

因此，在智能传感器的设计中可以利用非条件反射机制，将一些没有应用价值的信号直接摒弃掉，不再需要模数转换、处理、存储以及传输这部分信号。

这样不仅可以节省很多能量，还可以调高智能传感器反应的速度。

我还没有看到与此相关的文献，目前的智能传感器是将所有传感器感知到的信号进行处理，往往浪费了大量的资源。

我认为这种思路可以应用在火灾预报中。

预先设定一个阈值范围，将传感器测量到的低于该阈值范围的温度值直接丢弃，不进行任何处理。

反之，将处于该阈值范围内或高于该阈值范围的最大值的温度值进行转换、处理以及传输。

这样，大量减少了智能传感器装置所需处理的数据量，节省了大量的能量。

4．无线传感器网络无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）常部署于人类难以接近的区域，执行长期的监测和控制任务，网络生存时间要求长达数月或数年。

而无线传感器网络的节点一般采用容量有限的电池供电，因此，如何降低节点能耗、延长电池使用寿命成为无线传感器网络软硬件设计的核心问题。

文献[17]对无线传感器网络节点功能组成以及各组成部分的主要能耗来源进行了描述，为节点的动态能耗管理的优化设计提供了实际应用参考。

在软件方面主要是建立合适的路由算法如成簇算法、谣传算法等等来减少节点传输处理的数据量已达到节省能量的目的，在硬件方面主要是减少无线传感器各个单元的能耗。

但是，要让传感器节点能够尽可能地延长生存时间，应该让每个节点能够自主地从周围获取所需能量，比如太阳能、风能、地热能等等。

这些都只是一些传统的获取能量的方式，通过这些方式获取的能量往往很有限，同时还要受到周围环境因素的影响。

如何能够随时随刻随地的获取能量是解决无线传感器网络能量有限难题的根本途径。

而电磁波无处不在，我们为什么不能利用电磁能，利用太阳所辐射出来的光波——电磁波以无线的方式来获取能量。

据我所知，目前以美国麻省理工学院为首的研究团队首次演示了灯泡的无线供电技术，他们从6英尺（1英尺=30.48厘米）外的距离成功地点亮了一个60W的灯泡。

这个实验立即引起了人们的极大关注。

该演示装置包括直径为3英尺的匹配铜线圈，以及与电源相连的工作频率在兆赫范围的传输线圈。

接受线圈在非辐射性磁场内部发生谐振，并以相同的频率振荡。

然后有效的利用磁感应来点亮灯泡。

他们还发现，即使两个谐振天线有障碍物存在时，也能让灯泡继续发光。

这项技术成为Witricity的无线供电技术，关键在于非辐射耦合的使用，两个相同频率的谐振物体产生很强的相互耦合。

普通的磁耦合被用于短距离范围，它要求被供电的或充电的设备非常地靠近感应线圈，因为磁场的能量会随着距离的增加而迅速衰减。

因而在传统的磁感应中，距离只能通过增强磁场强度来增加。

与此不同的事，Witricity使用匹配的谐振天线，可使磁耦合在几英尺的距离内发生。

电磁波无线功率传输虽然有较长的传输距离，但传输功率只有几微瓦到几毫瓦。

之后，该团队准备继续研究以无线方式对其他设备如手机、电脑等设备进行充电。

现在在美国市场上也已出现了这种充电器。

因此，应该很好的利用该项技术，做更多相关的研究，以试图实现通过无线方式对网络节点供电，解决无线传感器网络能量有限的难题。

5. 总结综上所述，传感器系统是一门涉及多种学科的综合技术，是当今世界正在发展中的高新技术。

作为设计和应用传感器系统的工程师，除必须具有经典的、现代的传感器技术外，还必须具有信号分析与处理、计算机软件设计、通讯与接口、电路与系统等多种学科方面的基础知识。

当然，传感器系统的建立也需要有多种学科的工程师的积极参与，并肩合作。

传感器的兴起是适应现代自动化系统发展的需要，是传感器技术克服自身落后状况、不断完善和发展的必然趋势，代表了未来传感器发展的方向，我们应该汲取百家学科之长，放宽眼光，勇于创新。

6. 参考文献[1] 赵伟国,宋执环,黄震威,梁国伟. 基于热膜探头的新型气体流量传感器研究. 仪器仪表学报, 2009,30(5): 1073~1077.[2] 赵开春,褚金奎,张强,王体昌. 新型仿生偏振测角传感器及角度误差补偿算法. 宇航学报, 2009,30(2): 503~508.[3] 边翠华,孙以材,潘国锋. 一种新型气敏传感器测量装置. 研究与开发, 2009,04: 14~17[4] 魏利民,胡姝玲,张晓青,孟照魁,胡汉伟. 新型数字温度传感器的原理及应用.单片机与嵌入式系统应用, 2009,9: 43~46.[5] 刘颜. 新型电流生物传感器的研制. 西南师范大学, 2005,04.[6] 吴艳. 多传感器数据融合算法研究. 西安电子科技大学, 2003,04.[7] 杨静. 遥感多传感器图像融合中若干问题的研究. 中国科学院, 2003,09.[8] 尹辉娟,史智兴. 模糊控制技术在节水灌溉中的应用. 安徽农业科学, 2009,37(23): 11190~11191.[9] Shuwen Guo, Harald Eriksen, Kimiko Childress, Anita Fink, Mary Hoffman. High temperature smart-cut SOI pressure sensor. Sensors and Actuators A 154 (2009) 255–260[10] 张玲玉,张玉峰,李凤霞,李丽敏. 用于智能交通系统的无线传感器网络. 电子科学: 26~27.[11] 徐青香,于莉,洁高峰. 无线传感器网络在智能温室中的应用. 科技促进发展, 2008,08: 6~8.[12] 张子栋,吴雪冰,吴慎山. 智能传感器原理及应用. 河南科技学院学报(自然科学版), 2008,2(36): 116~119.[13] 张红兰,李扬. 基于多传感器的智能火灾报警器的设计. 仪器仪表用户, 2009,4(16): 48~50.[14] 刘敏,庄勤亮. 智能柔性传感器的应用及其发展前景. 纺织科技进展, 2009,01: 38~42.[15] 李志坤. 基于无线传感器网络的家庭智能化系统. 山东大学, 2005,05.[16] 沈海燕,冯云梅,史天运. 基于能量高效的无线传感器网络分簇路由的研究. 铁路计算机应用, 2009,8(18): 13~15.[17] 张骏,向渝,汪文勇. 无线传感器网络节点能耗状态转换模型研究. 电子科技大学学报, 2009,4(38): 596~599.[18] 明光照,李鸥,张延军. 基于无线传感器网络的智能家居系统设计. 通信技术, 2009,2(42): 233~237.[19] 嵇玮玮,刘中. 能量有效的无线传感器网络节点选择. 南京理工大学学报(自然科学版), 2009,4(33): 495~500.[20] 云春峰,王培康. 基于虚拟栅格的无线传感器网络路由协议. 计算机应用与软件, 2009,9(26): 495~202.[21] Ping Li, Yumei Wen, Pangang Liu, Xinshen Li, Chaobo Jia. A magnetoelectric energy harvester and management circuit for wireless sensor network. Sensors and Actuators A 154 (2009) 1~7.。