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传感器网络

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通信技术和计算机技术的飞速发展,人类社会已经进入了网络时代。智能传感器的开发和大量使用,导致了在分布式控制系统中,对传感信息交换提出了许多新的要求。 单独的传感器数据采集已经不能适应现代控制技术和检测技术的发展,取而代之的是分布式数据采集系统组成的传感器网络,传感器网络可以实施远程采集数据,并进行分类存储和应用。

传感器网络特点

  • (1)大规模网络

    传感器网络的大规模性包括两方面含义: 一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内,需要部署大量的传感器节点;另一方面,传感器节点部署很密集,在一个面积不是很大的空间内,密集部署了大量的传感器节点。

    传感器网络的大规模性具有的优点:通过不同空间视角获得的信息具有更大的信噪比;通过分布式处理大量的采集信息能够提高监测的精确度,降低对单个节点传感器的精度要求;大量冗余节点的存在,使得系统具有很强的容错性能;大量节点能够增大覆盖的监测区域,减少洞穴或者盲区。

    (2)自组织网络

    在传感器网络应用中,通常情况下传感器节点被放置在没有基础结构的地方。传感器节点的位置不能预先精确设定,节点之间的相互邻居关系预先也不知道。这样就要求传感器节点具有自组织的能力,能够自动进行配置和管理,通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。

    在传感器网络使用过程中,部分传感器节点由于能量耗尽或环境因素造成失效,也有一些节点为了弥补失效节点、增加监测精度而补充到网络中,在传感器网络中的节点个数就动态地增加或减少,从而使网络的拓扑结构随之动态地变化。传感器网络的自组织性要能够适应这种网络拓扑结构的动态变化。

    (3)动态性网络

    传感器网络的拓扑结构可能因为下列因素而改变:①环境因素或电能耗尽造成的传感器节点出现故障或失效;②环境条件变化可能造成无线通信链路带宽变化, 甚至时断时通;③传感器网络的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性;④新节点的加入。这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化,具有动态的系统可重构性。

    (4)可靠的网络

    传感器网络特别适合部署在恶劣环境或人类不宜到达的区域,传感器节点可能工作在露天环境中,往往采用随机部署,这些都要求传感器节点非常坚固,不易损坏,适应各种恶劣环境条件。

    由于监测区域环境的限制以及传感器节点数目巨大, 不可能人工?°照顾?± 每个传感器节点, 网络的维护十分困难甚至不可维护。 传感器网络的通信保密性和安全性也十分重要, 要防止监测数据被盗取和获取伪造的监测信息。 因此,传感器网络的软硬件必须具有鲁棒性和容错性。

    (5)应用相关的网络

    传感器网络用来感知客观物理世界, 获取物理世界的信息量。 客观世界的物理量多种多样, 不可穷尽。 不同的传感器网络应用关心不同的物理量, 因此对传感器的应用系统也有多种多样的要求。

    (6)以数据为中心的网络

    由于传感器节点随机部署, 构成的传感器网络与节点编号之间的关系是完全动态的, 表现为节点编号与节点位置没有必然联系。 用户使用传感器网络查询事件时, 直接将所关心的事件通告给网络, 而不是通告给某个确定编号的节点。 网络在获得指定事件的信息后汇报给用户。这种以数据本身作为查询或传输线索的思想更接近于自然语言交流的习惯。 所以通常说传感器网络是一个以数据为中心的网络。

传感器网络结构

  • 传感器网络可用于人类工作、生活、娱乐的各个方面,可用于办公室、工厂、家庭、住宅小区、机器人、汽车等多种领域。传感器网络的结构形式多种多样,可以是如图1所示全部互连形的分布式传感器网络系统。也可以是如图2所示的多个传感器计算机工作站和一台服务器组成的主从结构传感器网络。网络形式可以是以太网或其它网络形式,总线连接可以是环形、星形、线形。

    图1主从结构传感器网络

    图2传感器网络组成的智能传感器

    传感器网络还可以是多个传感器和一台计算机或单片机组成的智能传感器,如图3所示。 传感器网络可以组成个人网、局域网、城域网,甚至可以连上遍布全球的Internet互联网,如图3所示。若将数量巨大的传感器加入互联网络,则可以将互联网延伸到更多的人类活动领域。目前,传感器网络建设工作遇到的最大问题是传感器的供电,或采用耗电少的传感器。值得关注的是,随着移动通信技术的发展,传感器网络也正朝着开发无线传感器网络的方向发展。

    图3数量巨大的传感器加入Internet互联网络

传感器网络作用

  • 传感器网络可以实施远程采集数据,并进行分类存储和应用。 传感器网络上的多个用户可同时对同一过程进行监控。凭借智能化软硬件,灵活调用网上各种计算机、仪器仪表和传感器各自的资源特性和潜力。区别不同的时空条件和仪器仪表、传感器的类别特征,测出临界值,作出不同的特征响应,完成各种形式、各种要求的任务。专家们高度评价和推崇传感器网络,把传感器网络同塑料、电子学、仿生人体器官一起,看作是全球未来的四大高技术产业。

传感器网络路由机制要求

  • (1)能量高效

    传感器网络路由协议不仅要选择能量消耗小的消息传输路径,而且要从整个网络的角度考虑,选择使整个网络能量均衡消耗的路由。传感器节点的资源有限,

    传感器网络的路由机制要能够简单而且高效地实现信息传输。

    (2)可扩展性

    在无线传感器网络中,检测区域范围或节点密度不同,造成网络规模大小不同;节点失败、新节点加人以及节点移动等,都会使得网络拓扑结构动态发生变化,这就要求路由机制具有可扩展性。能够适应网络结构的变化。

    (3)鲁棒性

    能量用尽或环境因素造成传感器节点的失败,周围环境影响无线链路的通信质量以及无线链路本身的缺点等,这些无线传感器网络的不可靠特性要求路由机制具有一定的容错能力。

    (4)快速收敛性

    传感器网络的拓扑结构动态变化,节点能量和通信带宽等资源有限,因此要求路由机制能够怏速收敛,以适应网络拓扑的动态变化,减少通信协议开销,提高消息传输的效率。

传感器网络中的能量消耗问题研究

  • 基于电池供电的传感器网络通常运行在火山地带、战区等人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境之中,网络节点的电源更换或再充电等工作通常无法进行。广泛分布于被测环境的传感器节点既要负责收集敏感数据,又要完成数据传输的路由等功能;而且,攻击者还可能会利用侵占节点向网络中注入大量的虚假数据包,致使节点在传输这些数据包时耗尽能量而失去效用。因此,网络节点电源的无法替换性使能量消耗问题相对于传感器网络的其他关键技术而言尤为重要;在不影响性能的前提下,设计有效的能量消耗控制策略成为传感器网络软硬件设计中的核心问题。

    1 传感器网络节点组成及其能量分析

    典型的传感器网络体系结构通常由分布的传感器节点、接收发送器、互联网和用户界面等构成。其中,传感器节点作为网络中的独立工作实体,其基本的功能子系统包括供电子系统、传感子系统、计算子系统和通信子系统等,如图1所示。

    1.1 供电子系统

    供电子系统由电池和ACDC转换器等模块构成,其主要任务是为其他各个子系统供给能源。

    电池作为节点最主要的能量来源,其性能与容量至关重要。虽然增加电池容量可以延长供电子系统的能量供给时间,但采用有效的再充电技术或是太阳能等再生性能源则更利于保证供电子系统的能量来源,为其他子系统实现持续性的能量供应。一种新的基于iBean无线技术和“能量获得”技术、靠感应振荡能量转换器工作的iBean无线发射机[3],在没有电池供电的情况下,能由在50~100 mg力作用下的28~30 Hz振荡产生1.2~3.6 mV的电压,并允许在30 m距离上以115 kbps速率发送数据,为克服远程无线传感器网络面临的电池工作时间短等问题提供了一种有效的解决途径。

    1.2 传感子系统

    传感子系统由一组传感器和ADC控制器等构成,主要任务是负责采样/收集被测控对象的敏感信息,并转换成相应的数字信息。

    理想情况下,传感子系统自动检测周期性和非周期性两类事件时[4],其能量消耗总量可简单概括为单次采样消耗的能量与采样次数的乘积。因此,要控制该子系统的能量消耗必须从以下两个方面进行:一是控制单次数据采样所消耗的能量,二是控制采样频率。前者可通过采用低功耗器件,从元器件本身有效控制单次数据采样的能量消耗。对于后者而言,由于传感器网络众多分布节点中往往是成组节点去监测相同的对象或敏感数据,有选择性地减少单个节点的采样频率并不会对被测数据有效性和完整性造成破坏,只要依据应用需求合理设置节点采样任务的激活原则,就能在保证数据准确性的前提下,较好地控制该子系统的能量消耗。

    图1传感器网络节点结构框图

    1.3 计算子系统

    计算子系统包括微处理器/微控制器、存储器和I/O接口电路等硬件;负责控制传感器、执行通信协议和处理传感数据等软件算法;是节点的控制和计算核心。

    作为节点的功能控制中心和数据计算中心,计算子系统功能复杂,与其他各个子系统联系紧密,因此,计算子系统的功能强弱、性能高低、在不同工作状态(活动、空闲和休眠等)的持续时长以及不同状态间的相互切换等,都会严重影响整个节点的能量消耗。低功耗器件、适时休眠和空闲时的降频技术,都是硬件上减少计算子系统能量消耗的常用技术,节点间的功能轮换则使从网络的整体来实现网络节点的能量消耗相对均衡。

    自组织的簇生成、传输数据的加密/解密以及通信链路的建立和维护等,都是通过执行相应的指令序列来完成的,算法越复杂,指令条数就越多,消耗的能量也就越大。然而,算法是有效性、可靠性和复杂性的矛盾统一体,有效、可靠的算法往往具有较高的复杂性;简单算法的有效性、可靠性则可能不适应于应用需求。应用环境的多样性和不确定性,使得软件算法的能量消耗远比硬件的能量消耗控制困难,既要满足应用环境的需求,还要尽可能降低软件算法的复杂性。

    另外,资源受限的传感器网络节点还易于遭受物理损坏攻击,使得非对称密钥管理协议等其他计算机网络中普遍采用的控制机制和数据处理算法并不适合于传感器网络。依据应用环境的需求,传感器网络对各控制和数据处理算法往往会有不同层次的要求。因此,每种控制或数据处理算法都是传感器网络中的非常具有挑战性的研究领域,需要根据节点能源的发展水平和技术特点,大幅度改造现有的成熟算法,或重新设计新的处理算法,甚至于在必要的时候;还可通过适当降低网络或节点的性能来控制节点能量消耗,以有效延长网络的生命周期。

    1.4 通信子系统

    由无线收发部件构成的通信子系统负责节点的通信任务。无线收发部件采用的调制模式、数据率、发射功率和操作周期等都是影响通信子系统能量消耗的关键因素。另外,由于通信元器件本身的物理特性等原因,通信子系统即使处于空闲期,也有着与接收期几乎相近的能量消耗。因此,在没有通信任务时,应尽可能地使通信子系统进入休眠期,而不是让其处于空闲期。

    短距离无线通信和减少网络通信流量是通信子系统能量消耗控制的主要手段。传感器网络中普遍采用的级跳通信就是通过缩短通信距离,降低发射功率的方法实现能量节省的;数据融合则是通过减少网络流量达到降低能量消耗的目的。

    数据冗余是保证即使个别节点或部分通信链路失效时,基站仍能获取完整数据的有效手段;然而,直接传输原始数据则会严重增加网络通信量,造成大量无为的能源消耗。簇首数据融合是消除冗余数据,减少网络通信量的有效手段之一。传统的簇首数据融合方式中,簇首节点接收簇内各节点传来的数据,然后通过内容检查并消除冗余后将结果数据上传基站。此种方式仅是降低了数据路由过程中的能源消耗,对簇内数据传输的节点能源消耗问题没有影响。

    如图2所示,基于安全模板的数据融合机制,是通过少量数据传输替代大量数据传输的方法来更进一步地降低簇内的网络通信量[5]。其中,传感器节点并不直接传输采集数据,而是用从簇首节点接收到的安全模板生成采集数据的组合代码后再上传;簇首节点接收到传感器节点上传的代码数据,检查冗余后有选择地向部分传感器节点申请传输实际数据,以有效降低簇内的网络通信量。最后,簇首节点从选定的传感器节点接收到无冗余的采集数据并直接上传基站。

    图2基于安全模板的数据融合

    基于安全模板的数据融合机制是对传统数据融合机制的有益补充,使整个网络的能源消耗更加合理,安全模板还可减化数据加密算法,更进一步地降低能源消耗。不过,模板种子的更换频率太慢会严重影响到网络安全,太快又可能造成不必要的模板数据传输,频繁唤醒传感器节点进行模板数据处理,导致无为的能源消耗。因此,此方法的有效性取决于网络数据冗余的量,和冗余数据传输与模板数据传输/处理的能源消耗比例。

    2 能量攻击防范

    传感器网络节点无人值守、资源有限的固有特性,使其遭受的攻击范围和形式更加多样化。与常规的资源消耗攻击有所不同,能源攻击即是针对节点能源的有限性,不以消耗节点的计算和存储资源为目的,而是着重消耗节点的能量。攻击者利用侵入节点,向网络注入大量的虚假数据,致使节点,尤其是路由节点,在大量的数据通信中耗尽能量而失效,从而导致整个网络瘫痪。由此而言,入侵者的首要目的是消耗路由节点的能量,其注入的虚假数据的传送距离越远,影响的节点数就越多。由于入侵者可能获得侵占节点的完全控制权,标准的验证机制对这类网络内部攻击的行为是没有作用的。

    文献[6]提出的检出虚假数据机制,是在网络中设置汇流节点,并由汇流节点来认证传感器节点的身份和整合数据报,基站与汇流节点进行有效的分析和交互验证后检出虚假的数据报。该机制的重点是由基站检出入侵者注入的虚假数据以防止决策错误,而由于其不能减少虚假数据报的传送距离,故不能被用于能量攻击的防范措施。

    为尽早检出和丢弃由被攻击节点注入的虚假数据包,以达到安全需要和降低由此产生的能源消耗,文献[7]将交互验证的思想进一步扩展,在簇首节点到基站的数据传送链路上的各个节点间建立关联关系,如图3所示,从而所有节点以一种交错的逐跳方式验证其要传递的数据包。只有t+1(t是设定的安全上限,取簇内的节点数)个节点全部通过认证,数据包才能被传递到基站,因此,只要被攻击的节点数小于等于t,基站或没有被攻击的节点就能检测出并丢弃由入侵者注入的虚假数据包。

    图3节点关联示意图(t=3)

    3 结论

    涉及传感器网络软件、硬件各个层面的能量消耗问题至关网络生命周期。从网络构成及其运行过程而言,节点各个子系统的能量消耗又相互影响,此消彼长,针对单一子系统的能量消耗控制策略并不能从根本上解决问题。因此必须结合网络的应用环境,从器件选择、数据处理算法的有效性和复杂性、数据通信量和网络运行机制等方面兼顾各个子系统的功能特点和性能要求,整体上评估能量消耗问题,必要时甚至适当降低性能标准,以设计相应的消耗控制策略,有效延长网络生命周期。总体上而言,传感器网络能量消耗控制策略应着重从器件本身的功耗特殊性、休眠进入原则、缩短通信距离和减少网络流量这几个方面进行量化和设计。然而到目前为止,传感器网络的能量有效性还没有被模型化和量化,也不具有被普遍接受的标准,需要更进一步地深入研究。

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