基于异构无线传感器网络和移动通信网络融合的研究[论文]
异构传感器数据的融合与应用研究
异构传感器数据的融合与应用研究随着计算机科技的发展和应用场景的不断扩展，智能化已经成为了当前社会发展的关键词之一。
而作为智能化的基础之一——传感器技术也在不断的发展和完善，其中以异构传感器技术的应用最为广泛。
异构传感器指的是由不同类型的传感器组成的传感器网络，可以很好的解决单一传感器无法满足复杂环境监测和数据采集需求的问题。
但由于不同类型的传感器对环境的敏感度和采集数据的方式等存在差异，因此如何实现异构传感器数据的融合成为了当前研究的热点之一。
本篇文章将基于此，探讨异构传感器数据融合的相关研究和应用。
一、异构传感器数据的融合技术1.数据预处理传感器存在着高斯白噪声和随机误差等干扰，因此需要进行数据预处理。
对于不同类型传感器的数据，需要针对其特征进行差异化处理。
例如，对于温度传感器和湿度传感器，可以选取平滑算法进行数据平滑，而对于CO2传感器，则可通过去均值算法进行数据校正。
2.传感器信息融合传感器信息融合包括时间融合和空间融合。
时间融合是指对于同一地点的不同类型的传感器数据，在时间维度上对数据进行融合；而空间融合则是指在空间维度上进行数据的融合。
空间融合可以采用叠加加权平均的方式，将不同类型传感器的数据进行加权平均，进而得到整体数据。
3.数据矫正对于依据环境采集数据的传感器，其所采集的信息受到环境条件的影响而发生变化，因此需要数据矫正。
数据矫正的方法包括参数校正，比例校正等。
例如，对于CO2传感器，则可以通过温度校正和湿度校正等方法来避免环境因素影响带来的失准数据。
二、异构传感器数据融合的应用研究1.环境监测异构传感器数据融合技术可以在环境监测领域发挥重要作用。
例如，在气象监测中，可以使用温度、湿度、风速和气压等不同类型的传感器，通过对数据的融合来获取气象数据。
此外，在水质监测中，可以使用多种水质传感器和流量传感器等，通过对数据的融合来监测水质变化。
2.健康监测异构传感器数据融合对于健康监测的应用也具有很大价值。
无线传感毕业设计论文
摘要无线传感器网络是集成了传感器技术、微电子技术、无线通信技术而形成的全新的信息获取和处理技术，能够协作地实时感知、采集和处理网络覆盖区域内被监测对象的信息。
无线传感器网络在军事、医疗、工业、环境监测等方面都有着巨大的应用价值，已成为计算机科学领域的一个活跃的研究分支。
目前虽然已经取得了一定的研究成果，但是在一些关键技术上，仍然存在着许多问题需要解决。
本文针对如何在无线传感器网络中应用数据融合技术节省网络能量进行研究。
本文介绍了应用在无线传感器网络中的数据融合技术的概念、特点和研究现状。
并由浅入深的讨论了，在基于事件驱动的网络环境下，应用数据融合技术的方法。
针对由单一事件驱动的网络环境，本文提出了一种求图中心点的分布式算法，并以此为基础，提出了基于事件驱动的中心点融合算法。
详细介绍了寻找中心点和建立融合树的过程，分析了网络密度和事件相对汇聚节点位置对节能效果的影响。
与最短路路由算法进行比较，从数学推导和程序仿真两方面验证中心点融合算法的有效性。
针对多个互斥事件同时驱动的情况，本文引入群组意识网络结构的概念，改进中心点融合算法中建立融合树部分的算法。
并利用弱势父节点和强势父节点的概念为子节点选择更“优”的父亲节点，达到节省网络能量的目的。
关键词：无线传感器网络；数据融合；事件驱动AbstractThe wireless sensor network, which is integration of sensor techniques, MEMS techniques and wireless communication techniques, is an innovative technique of information acquisition and processing. It can sense, collect and process information of monitored object in the covered place. Due to its wide application in military, medical, industrial and environment monitoring, it has already become one of the active research branches of computer science. A few achievements have been acquired, but on some key techniques, there are also a lot of problems in need of resolution. This paper makes research on how to use aggregation technique to save energy in wireless sensor network.This paper introduces the conception, characteristic and actual research of aggregation in WSN. And discuss the method of how to use aggregation technique based on the event driven networks step by step.In allusion to the single event driven networks, this paper researches on aggregation strategy in wireless sensor networks, propose a distributed method for finding, the center of a graph and propose a center aggregation algorithm that based on this distributed method. It introduces the process of finding center and building aggregation tree, analyzes the impact of network density and the relatively distance between the event and the sink on energy saving. Compared with the shortest path algorithm, prove the validity of the center aggregation from both mathematics consequence and program emulator.In allusion to the condition that some mutually exclusive events driven at same time, this paper introduce the conception of Group-Aware Network Configuration to improve the algorithm of Building Aggregation Tree, which in the center aggregation algorithm. And try to utilize the concept of weak father-node and strong father-node to switch a "better" parent, for saving, energy.Keywords: Wireless Sensor Network; data aggregation; event driven目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 研究目的及意义 (2)1.3 国内外无线传感器网络的研究现状 (3)1.4 论文的研究内容及组织结构 (6)1.4.1 论文的研究内容 (6)1.4.2 论文的组织结构 (7)2 无线传感器网络概述 (8)2.1 无线网络技术的分类 (8)2.2 无线传感器网络系统概述 (9)2.3 无线传感器网络体系结构 (10)2. 3.1 通信结构 (10)2.3.2 节点结构 (11)2.4 无线传感器网络的特点 (11)2.5 无线传感器网络的性能评价 (13)2.6 无线传感器网络的应用领域 (14)2.7 无线传感器网络面临的挑战 (16)2.8 本章小结 (16)3 无线传感器网络数据融合技术 (17)3.1 无线传感器网络中的数据融合 (17)3.1.1 无线传感器网络中数据融合的定义 (17)3.1.2 无线传感器网络中数据融合的特点 (18)3.2 无线传感器网络中数据融合的作用 (18)3.2.1 降低网络能耗 (19)3.2.2 获得更准确的信息 (20)3.2.3 提高数据收集效率 (20)3.3 数据融合技术的分类 (21)3.3.1 根据数据信息量的变化划分 (21)3.3.2 根据实现数据融合的协议层次划分 (21)3.3.3 根据融合操作的级别划分 (22)3.3.4 根据处理融合信息的方法 (23)3.3.5 根据融合处理的数据种类 (23)3.4 数据融合技术的主要方法 (23)3.4.1 应用层的数据融合 (23)3.4.2 网络层的数据融合 (25)3.5 数据融合技术在网络中的其他影响 (30)3.6 本章小结 (31)4 基于事件驱动的中心点融合算法 (33)4.1 无线传感器网络中现有的几种数据融合算法 (33)4.1.1 基于查询路由的融合算法 (33)4.1.2 基于层次结构的融合算法 (34)4.1.3 基于链式结构的融合算法 (34)4.2 基于事件驱动的中心点融合算法 (35)4.2.1 事件驱动相关介绍 (35)4.2.2 算法思想 (36)4.2.3 算法描述 (38)4.2.4 算法分析 (44)4.3 本章小结 (46)5 总结与展望 (47)5.1 全文总结 (47)5.2 研究展望 (48)致谢 (49)参考文献 (50)1 绪论1.1 课题背景随着计算机技术和通信网络技术的迅速发展和应用，普适计算在经济、军事和生活等领域具有越来越重要的应用价值，日益引起了人们的广泛关注。
5G无线接入网络的异构切换技术研究
5G无线接入网络的异构切换技术研究随着移动通信技术的不断发展，5G技术已经成为当前无线通信的热门话题。
5G技术将为人们提供更高的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量。
而在5G无线接入网络中，异构切换技术是一个关键的研究领域，它将对移动通信网络的性能和用户体验产生深远的影响。
在5G无线接入网络中，异构切换技术是实现不同无线接入技术之间的切换的重要手段。
由于5G网络是由不同频段、不同技术标准的无线接入技术所组成的，比如mmWave、Sub-6GHz、LTE等，因此需要通过异构切换技术来实现用户在不同接入技术间的平滑切换，以保证用户体验和网络性能。
异构切换技术不仅对于5G网络的能效、性能提升至关重要，而且对于实现5G多接入技术间的无缝切换、用户体验提升也具有重要意义。
对5G无线接入网络的异构切换技术进行深入研究，可以为实现5G网络的高效运行和用户体验提供技术支撑。
2. 异构切换技术的研究现状目前，关于5G无线接入网络的异构切换技术的研究已经成为学术界和工业界的热点，取得了一系列重要的进展。
主要有以下几个方面的研究现状：（1）无线接入技术间的切换机制研究。
针对不同接入技术间的切换问题，研究者们提出了一系列切换策略和机制，包括基于负载均衡的切换、基于网络质量的切换、基于用户需求的切换等。
这些研究为5G无线接入网络的切换优化提供了重要的思路和方法。
（2）多接入技术融合的切换技术研究。
在5G网络中，由于存在多个接入技术的融合，因此需要针对多接入技术的无缝切换进行研究。
目前，研究者们提出了一些基于软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等新技术的切换方案，以实现多接入技术的融合切换，取得了一定的研究成果。
（3）用户体验的切换优化研究。
针对用户在切换过程中可能出现的断线、延迟等问题，研究者们提出了一些切换优化的方法。
比如利用预测性切换、快速切换等技术，来降低用户体验的影响。
3. 未来的研究方向（1）切换决策算法的研究。
无线传感器网络中的数据融合算法研究
无线传感器网络中的数据融合算法研究一、引言随着物联网的发展和智能化的推进，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）逐渐成为了一个重要的研究领域。
在无线传感器网络中，每一个节点都可以进行数据采集和传输，而数据融合算法则是将多个节点采集的数据进行整合，实现更加准确的分析和预测。
因此，数据融合算法在无线传感器网络中有着重要的应用价值和研究意义。
二、数据融合算法的基本概念数据融合算法是指将来自多个传感器节点的数据进行整合，提取有用信息并进行合理的处理，得出更加准确的结果的一种算法。
它是通过多个传感器节点之间的协同合作，对目标进行全面感知和理解，提高系统的可靠性和有效性。
常见的数据融合算法有以下几种：1.加权平均法：将不同传感器节点采集的数据简单地加权平均，得到综合结果；2.模糊逻辑法：将多个传感器节点采集到的数据通过模糊逻辑处理，得到模糊度较低的综合结果；3.神经网络法：将多个传感器节点采集的数据作为神经网络的输入，通过神经网络模型进行训练，得到更加准确的综合结果；4.小波变换法：通过小波分析对多个传感器节点采集到的数据进行处理，得到更加准确的综合结果。
三、数据融合算法在无线传感器网络中的应用1.环境监测无线传感器网络可以应用于环境监测领域，对大气、水质等多个方面进行同时监测。
传感器节点采集到的数据需要进行数据融合，得到更加准确的结果。
例如，监测空气质量时，可以将不同节点采集到的数据进行综合分析，以确定环境质量是否达到标准。
2.智能交通无线传感器网络可以应用于智能交通领域中，进行路况监测、车辆跟踪等。
多个传感器节点可以对车辆进行多角度的监测，采集到的数据需要通过数据融合算法进行整合。
例如，在智能交通信号管理系统中，可以对不同节点采集的车流量、车速等信息进行融合，最终得到更加准确的信号控制策略。
3.智能建筑无线传感器网络可以应用于智能建筑领域中，监测建筑物的温度、湿度、光照等多个参数。
移动通信中的异构网络优化技术研究
移动通信中的异构网络优化技术研究随着移动通信技术不断发展，人们的通信需求也越来越高。
在尤其是当今这个大数据时代，移动通信网络扮演了至关重要的角色。
不同于传统的单一网络，移动网络由多种异构网络组成，包括无线局域网（WiFi）、蜂窝移动通信网络、物联网等等。
然而，这些不同的网络拥有不同的性能特点和运行机制，如何实现这些网络的无缝集成，使整个网络能够更加高效、稳定地运行是个需要解决的问题。
本文将就移动通信中的异构网络优化技术展开讨论。
一. 异构网络的性质异构网络是指由多种不同的通信技术和协议所组成的网络。
这些网络间拥有不同的传输速率和传输容量，而且其中的某些设备可能会存在某些限制，比如存储、计算能力的限制。
这样的网络需要具备以下特点：1. 多种技术的混合使用：异构网络中存在多种不同的通信技术和协议，需要在这些技术之间做好选择；2. 智能化的资源分配：基于异构网络的可用资源、质量、延迟等信息进行智能化分配；3. 跨技术干扰协调：使不同技术网络的无线干扰在合理掌控之下。
二. 异构网络的优化技术异构网络优化技术的目的是提高网络的整体效率，包括网络性能（如吞吐量、网络延迟等）和能耗等。
以下内容将分别从无线网络的优化、异构网络的优化和资源分配三个方面进行讨论。
1. 无线网络的优化在异构网络中的无线局域网（WiFi）和蜂窝移动通信网络可以并行使用，但由于频率的特殊性，二者会产生冲突和干扰，影响网络性能。
多天线技术（MIMO）是解决这个问题的有效方法。
MIMO 同时可以提高网络的信号质量和网络容量，因为它允许在一条链路上同时传输多个数据信号。
MIMO 技术可以通过增加天线数量来使无线网络实现数据的同时传输，从而使无线网络的速度和容量得到提高。
2. 异构网络的优化在异构网络中如何选择最佳的通信协议是提高网络效率的关键。
多链路选择技术（MPTCP）是一种可以同时使用多个网络路由信息的技术，应用于异构网络可以有效提高网络性能。
通信网络中的异构网络融合技术
通信网络中的异构网络融合技术通信网络的发展日新月异，我们的日常生活已经离不开各种各样的网络。
这些网络多种多样，包括移动通信网络、固定通信网络、互联网等，它们各自具有不同的特点和功能。
为了更好地满足用户需求，提高网络的性能和覆盖范围，异构网络融合技术应运而生。
异构网络融合技术是指将不同类型、不同性能的网络整合到一个统一的网络框架中，以达到资源共享、性能提升和服务优化的目的。
在通信网络中，不同的网络之间会存在一些隔阂和不兼容的问题，比如移动通信网络和固定通信网络之间的互联互通问题。
而异构网络融合技术正是解决这些问题的关键。
一种常见的异构网络融合技术是多无线接入网络(Multi-Radio Access Technology，简称MRAT)。
不同的移动通信网络，比如4G LTE和5G，可以通过MRAT技术进行无缝切换和互联互通。
这样一方面可以提高用户的网络体验，另一方面也可以充分利用不同网络的优势，提高网络的带宽和容量。
另一种异构网络融合技术是网络功能虚拟化(Network Function Virtualization，简称NFV)。
传统的通信网络中，网络功能是通过硬件设备实现的，比如路由器、交换机等。
而NFV技术可以将这些网络功能抽象为软件，运行在通用的服务器上。
这样一来，不仅可以提高网络的灵活性和可扩展性，还能够降低网络建设和运营成本。
此外，云计算技术也是异构网络融合中的一项重要技术。
通过云计算，可以将不同类型的网络资源集中管理和调度，实现资源的共享和最优分配。
比如，移动通信网络可以借助云计算平台提供计算和存储资源，从而提升网络的计算能力和存储能力。
总结起来，异构网络融合技术在当今通信网络中扮演着重要的角色。
它可以将不同类型、不同性能的网络整合起来，提高网络的性能和覆盖范围，满足用户需求。
通过多无线接入网络、网络功能虚拟化和云计算等技术的应用，我们可以期待通信网络更加高效、稳定和可靠。
随着技术的不断进步，异构网络融合技术将会在未来的通信网络中发挥更加重要的作用。
多源异构传感器数据融合与处理研究
多源异构传感器数据融合与处理研究随着物联网和各类传感器技术的迅速发展，多源异构传感器数据融合与处理作为一个重要的研究方向，受到了广泛的关注。
传感器数据融合与处理的目标是通过整合多个传感器产生的数据，提取有用的信息，并为决策和应用提供准确和全面的数据支持。
本文将对多源异构传感器数据融合与处理的研究进行探讨。
首先，多源异构传感器数据融合与处理的研究背景和意义得到了介绍。
传感器技术的快速发展使得我们可以从不同的角度和层面获取数据，如气象传感器、图像传感器、医疗传感器等。
然而，不同传感器之间存在着数据的异构性，包括数据结构不同、量纲不一致、测量误差、采样率等。
因此，如何将多源异构传感器的数据进行融合和处理，并提取出有用的信息和知识成为了一个重要的研究方向。
接下来，本文将讨论多源异构传感器数据融合与处理的方法与技术。
首先，数据预处理是重要的一步，包括数据清洗、去噪、校正等。
然后，针对不同的传感器数据，可以使用不同的融合方法，如加权融合、模型融合、特征融合等。
同时，多源异构传感器数据的融合也需要考虑数据的时空特性，如时间序列数据和空间分布数据的融合。
此外，还需要结合数据挖掘和机器学习的方法，提取出隐藏在数据中的模式、关联和规律。
最后，为了进一步提高数据融合系统的性能和效果，还可以引入信息融合的理论和方法，如贝叶斯网络、信息熵等。
然后，本文将讨论多源异构传感器数据融合与处理的应用领域和主要挑战。
多源异构传感器数据融合与处理的应用领域非常广泛，包括环境监测、智能交通、医疗诊断、无人机等。
在环境监测领域，多源传感器数据的融合可以提供精确的气象预测和空气质量监测。
在智能交通领域，多源传感器数据的融合可以实现交通信号的智能优化和交通拥堵的预测。
在医疗诊断领域，多源传感器数据的融合可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
然而，多源异构传感器数据融合与处理也面临着一些挑战，如数据质量问题、数据隐私问题、算法复杂度、系统可扩展性等。
异构网络融合
异构网络融合浅析院系：电子工程与光电技术学院专业：通信工程班级： 07042201姓名：包华广学号： 0704330107摘要：异构网络融合是未来网络技术发展的必然趋势。
异构网络的融合面临着高延迟、高消耗、低速率等诸多方面的“瓶颈”。
为克服这些“瓶颈”，满足异构网络融合的需求，多无线电协作技术应运而生。
通过多无线电间的相互协作和对多无线电资源的有效管理及合理分配，能够有效地提高网络吞吐量，降低无线设备的能量消耗，减少异构网络间切换的延迟，从而为实现真正的异构网络无缝融合提供了可能。
关键词：异构网络；融合；通信技术近些年来得到了迅猛发展，层出不穷的无线通信系统为用户提供了异构的网络环境，包括无线个域网(如Bluetooth)、无线局域网(如Wi-Fi)、无线城域网(如WiMAX)、公众移动通信网(如2G、3G)、卫星网络，以及Ad Hoc网络、无线传感器网络等。
尽管这些无线网络为用户提供了多种多样的通信方式、接入手段和无处不在的接入服务，但是，要实现真正意义的自组织、自适应，并且实现具有端到端服务质量(QoS)保证的服务，需要充分利用不同网络间的互补特性，实现异构无线网络技术的有机融合。
异构网络融合是下一代网络发展的必然趋势。
所谓异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机,网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
异构网络的融合具有多方面的优势：融合可以扩大网络的覆盖范围，使得网络具有更强的可扩展性；融合可以充分利用现有的网络资源，降低运营成本，增强竞争力；融合可以向不同用户提供各种不同服务，更好地满足未来网络用户多样性的需求；融合可以提高网络的可靠性、抗攻击能力等。
异构网络的融合技术发展现状近年来，人们已就异构网络融合问题相继提出了不同的解决方案BRAIN提出了WLAN与通用移动通信系统(UMTS)融合的开放体系结构；DRiVE项目研究了蜂窝网和广播网的融合问题；WINEGLASS则从用户的角度研究了WLAN与UMTS的融合；MOBYDICK重点探讨了在IPv6网络体系下的移动网络和WLAN的融合问题；MONASIDRE首次定义了用于异构网络管理的模块。
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基于异构无线传感器网络和移动通信网络融合的研究
【摘要】层出不穷的无线通信技术使得异构无线网络的相互作用成为一种趋势，无线个域网（如bluetooth）、无线局域网（如wi-fi）、无线传感器网络、公众移动网通信网（如3g、lte）等无线网络的融合有着良好的应用前景。
充分利用网络间的互补特性从而构建下一代公众移动网络，满足未来用户对各种不同类型业务的需求，已经引起了广泛的关注。
而在异构无线网络融合架构下，研究和完善网络融合的关键技术是目前急需解决的问题。
【关键词】异构无线网络；无线传感网络；移动通信网络；网络融合
文章编号:issn1006—656x(2013)06-00098-01
一、异构无线网络融合现况
随着信息社会发展的突飞猛进，信息交换已经变成人们生活中不可或缺的重要部分，已经从基本交换需求发展到了便利交换需求。
现在，已经有几十种异构无线网络开始投入使用，无线通信技术在进20年内的发展异常繁荣。
蓝牙、rfid、uwb、gsm、cdma2000、hsdpa、t-dmb、dmb-t、edge、umts、dect等技术已投入商用，还有一部分比如lte、wirelesshd、wsn、802.16m和802.20等，也将在不久的将来进入商用。
这些无线通信网络被统一称为异构无线网络[1]（heregeneous wireless network）。
对于不同的目标用户和应用场景，选择不同的异构无线网络，尤其是gsm、cdma2000、gprs、edge、wimax、umts和phs等无线网
络在全球不同国家和地区有着广泛的时长应用。
但是，由于它们彼此互不兼容，从高层的控制和资源管理技术到底层的计入方式都互不相同，这使得电信运营商们需要绞尽脑汁地思考如何才能整合异构无线网络资源从而降低运营成本；而用户常常需要手持多个适用于不同网络的终端，才能保证不同网络间的业务不中断，这给用户和电信运营商造成了很大的困扰。
二、异构无线网络融合的特征
异构无线网络融合是个崭新的概念——在一个通用的网络平台上提供多种业务，尽可能将各种类型的无线网络融合起来，是研究人员一直追求的目标。
蜂窝网络与ad hoc网络的融合、3g网络与无线局域网（wlan）的融合，都是异构无线网络融合的表现模式，其主要特征就是能够提供多种无线接入技术，使其能相互操作、相互补充，实现异构互连和协同应用，从而极大地提高彼此间的网络性能。
未来异构无线网络融合的主要特征如下：
（一）融合性。
未来的无线异构网络必须能给用户提供更加高速的带宽和更加多元化的业务体验，从而满足用户对于个人通信、网络业务、广播和娱乐等的需求。
（二）全ip性。
随着业务和技术的发展，对ip网的业务需求不断增加，体现在业务的ip化、网络的ip化。
软交换ip化已经开始实施，传统的
电信网络，以及3g电路域和信令网也具有ip化趋势。
此外，全ip 性将大大减少异构网络融合的工作量。
（三）移动性。
无线通信领域已经明显呈现出移动化和宽带化的发展趋势，即移动通信向着宽带化方向发展，而宽带的无线接入则向着移动性方向发展。
b3g标准化的加速和推进、wimax的应用和推进使得这一趋势成为可能。
（四）异构性。
各种接入技术层出不穷，其自身特点也不尽相同，而由多种网络组成的无线异构网络必须对接入技术取长补短、多种接入技术相互协作，从而提高网络整体资源的利用率，为用户提供更高速的带宽。
所以，异构性必定是下一代无线网络的基本特征之一。
三、无线传感器网络与移动通信网络融合的关键技术分析[2]
物联网的发展带动了无线传感器网络与移动通信网络的异构融合，两者融合也是物联网进一步发展急需解决的问题之一。
本文将从无线传感器网络与无线通信网各自结构特点出发，针对移动通信网络和无线传感器网络的网络结构和协议栈的差别，对两网融合的网络融合技术、业务融合技术两部分进行详细的研究分析。
（一）网络融合技术
网络融合技术是网络最基本的研究方向，基于移动终端作为汇聚节点的无线传感器网络的路由选择机制设计：研究在终端移动的过程中如何使网络寿命最长、协议的可扩展性等。
预测移动终端用户
的移动行为，设计无线传感器网络协议并分析性能（如：网络生命周期、传输时延、传感器节点的开销等）：研究基于地理信息位置的移动行为预测和基于网络拓扑的移动行为预测，使整个网络能在传感器节点激活量最少的情况下有效地跟踪到汇聚节点，保持畅通的传输路径，并保证通信路径质量可靠。
（二）业务融合技术
1.基于无线传感网和移动通信网融合的业务应用协议研究[3]
此研究主要在应用层中展开，为简化应用开发，可以首先从统一的业务应用协议开始入手，此协议是与通信方式无关的面向全网应用的end-to-end协议。
2.基于无线传感器网络和移动通信网融合的移动终端研究
移动终端是将移动通信网络与无线传感器网络相联接的主要设备，同时承载了移动通信网的业务（如：公众业务、m2m业务等），因此，基于两网融合的m2m业务的移动终端必须做到以下几点：
在通信技术上，随着网络无线接口技术的发展，gsm、3g等移动通信网络与无线传感器网络互连，就必须要求该移动终端支持如wimax、zigbee、wifi等多种无线接口技术。
在接口上，该移动终端必须能够提供串口、无线、usb等多类数据采集接口，从而能从各种机器终端获取所需的数据。
在业务上，该移动终端不仅必须具有数据采集、存储、处理、中转和转发的功能，还需具有执行无线传感器网络的重配置、运行、组织等管理功能，此外，还可以支持gsm、3g等具有的公众业务。
四、结束语
本文首先介绍了无线异构网络的基本特性和关键技术，然后从无线传感网络与移动通信网融合的角度分别对两网做了简要介绍，再从两网自身特点分析两网融合的关键技术。
通过对现有技术的不断完善，从而加快两网融合步伐，促进物联网技术蓬勃发展，为下一代网络的发展提供可靠支撑。
【参考文献】
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[2]孙利民，李建中等.无线传感器网络[m].清华大学出版
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[3]霍梅梅，郑增威，周晓伟. 移动传感网及其路由协议研究进展[j].计算机应用研究，2009,26(11)：4010-4013，4015。