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内容回顾•第2章介绍了常见的自动识别方法和技术，重点介绍了RFID技术•IC卡系统构成，一维和二维条形码•RFID的概念和系统组成，标签的存储方式、分类以及常用频率•RFID标签防冲突方法（基于ALOHA协议/基于二进制树协议）•本章重点介绍传感器技术，涉及传感器的基本概念和典型应用，以及常用的硬件平台和操作系统等内容。范东琦1、传感器概述2、传感器的设计部署3、WSN4、WSN网络协议第一种是震动传感器。它设在地表层，能将目标引起的地面震动信号转化为电信号，放大后发给监控中心。它的探测距离比很多传感器都远，但这一距离很受土质的影响：土质硬，探测距离就远；土质软，探测距离则近。此外，洼地、沟壕、水溪几乎可以完全阻止它的探测。而对目标进行更准确的鉴别，如判断是徒手人员还是武装人员，判断是履带车辆还是轮式车辆，当时也还做不到。所以当越南人赶出大批的牛羊以假隐真，震动传感器的探头难免上当受骗。第二种是声响传感器。这种传感器就像常见的“话筒”，可以把目标发出的声音信号转变为电信号发给监控中心，再还原为声音信号以进行识别。声响传感器分辨力强，探测范围大，但同时耗电量也较大，通常只能受人工指令信号控制探测，或者与耗电少的震动传感器联用。平时震动传感器工作时，声响传感器则关机，等震动传感器探测到目标后再启动声响传感器。这样虽能取长补短，但两种传感器只要被破坏一种，探测能力就会大大降低。因此，当越南人的猩猩、猴子在树上蹿上跳下时，声响传感器起到的警示作用实在有限。第三种是磁性传感器。它能连续发出无线电信号形成一个静磁场。当铁磁金属制成的物体进入其中，会感应产生一个新磁场，扰动原来的静磁场并产生电信号，从而实现对携带武器的人和车辆的探测。磁性传感器鉴别目标性质的能力较强，反应速度也较快。但是它受到设备体积和重量的限制，使得探测距离较近。此外如果敌方采用磁屏障，也能有效限制其探测功能的发挥。传感器→无线传感器→无线传感器网络第一阶段:最早可以追溯至越战时期使用的传统的传感器系统。第二阶段:二十世纪80年代至90年代之间。主要是美军研制的分布式传感器网络系统、海军协同交战能力系统、远程战场传感器系统等。这种现代微型化的传感器具备感知能力、计算能力和通信能力。因此在1999年，商业周刊将传感器网络列为21世纪最具影响的21项技术之一。第三阶段:21世纪开始至今，也就是9·11事件之后。这个阶段的传感器网络技术特点在于网络传输自组织、节点设计低功耗。除了应用于反恐活动以外，在其它领域更是获得了很好的应用，所以2002年美国国家重点实验室－－橡树岭实验室提出了“网络就是传感器”的论断。发展史：两条主线加州伯克莱分校SmartDust项目微型化传感器节点对无线传感器的研究始于20世纪90年代加州洛杉矶分校LWIN项目低功耗无线传感节点1996年，LWIM团队将多种传感器、控制和通信芯片集成在一个设备上，开发了LWIM节点1998年，LWIM团队和Rockwell科学中心合作开发了WINS节点1999年，该校发布了WeC节点之后，该校又发布了一系列节点，包括Mica、Mica2、Mica2Dot，MicaZ计算机硬件的发展通常遵循摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数量，约每隔18个月增加一倍，性能也将提升一倍。无线传感器节点的发展并没有像摩尔定律预测的速度发展！时间硬件能力摩尔定律预测的曲线传感器节点发展曲线2004制约传感器性能提升的因素？功耗的制约：无线传感节点一般被部署在野外，不能通过有线供电。其硬件设计必须以节能为重要设计目标。价格的制约：无线传感节点一般需要大量组网，以完成特定的功能。其硬件设计必须以廉价为重要设计目标。体积的制约：无线传感节点一般需要容易携带，易于部署。其硬件设计必须以微型化为重要设计目标。人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。传感器作为信息获取的重要手段，与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。中国物联网校企联盟认为，传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。”“传感器”在新韦式大词典中定义为：“从一个系统接受功率，通常以另一种形式将功率送到第二个系统中的器件”。无线传感节点无线传感节点的组成：电池、传感器、微处理器、无线通信芯片；相比于传统传感器，无线传感节点不仅包括传感器部件（左上图），还集成了微型处理器和无线通信芯片等，能够对感知信息进行分析处理和网络传输。被测量敏感元件转换元件基本电路电量传感器微处理器无线通信芯片电池分类按用途分类压力敏和力敏传感器、位置传感器、液位传感器、能耗传感器、速度传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器。按原理分类振动传感器、湿敏传感器、磁敏传感器、气敏传感器、真空度传感器、生物传感器等。按输出信号为标准分类模拟传感器：将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器：将被测量的非电学量转换成数字输出信号（包括直接和间接转换）。膺数字传感器：将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出（包括直接或间接转换）。开关传感器：当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。按其制造工艺分类集成传感器是用标准的生产硅基半导体集成电路的工艺技术制造的。通常还将用于初步处理被测信号的部分电路也集成在同一芯片上。薄膜传感器则是通过沉积在介质衬底（基板）上的，相应敏感材料的薄膜形成的。使用混合工艺时，同样可将部分电路制造在此基板上。厚膜传感器是利用相应材料的浆料，涂覆在陶瓷基片上制成的，基片通常是Al2O3制成的，然后进行热处理，使厚膜成形。按测量目分类物理型传感器是利用被测量物质的某些物理性质发生明显变化的特性制成的。化学型传感器是利用能把化学物质的成分、浓度等化学量转化成电学量的敏感元件制成的。生物型传感器是利用各种生物或生物物质的特性做成的，用以检测与识别生物体内化学成分的传感器。按其构成分类基本型传感器：是一种最基本的单个变换装置。组合型传感器：是由不同单个变换装置组合而构成的传感器。应用型传感器：是基本型传感器或组合型传感器与其他机构组合而构成的传感器。按作用形式分类按作用形式可分为主动型和被动型传感器。主动型传感器又有作用型和反作用型，此种传感器对被测对象能发出一定探测信号，能检测探测信号在被测对象中所产生的变化，或者由探测信号在被测对象中产生某种效应而形成信号。检测探测信号变化方式的称为作用型，检测产生响应而形成信号方式的称为反作用型。被动型传感器只是接收被测对象本身产生的信号，如红外辐射温度计、红外摄像装置等。主要特性传感器动态特性所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。在实际工作中，传感器的动态特性常用它对某些标准输入信号的响应来表示。这是因为传感器对标准输入信号的响应容易用实验方法求得，并且它对标准输入信号的响应与它对任意输入信号的响应之间存在一定的关系，往往知道了前者就能推定后者。最常用的标准输入信号有阶跃信号和正弦信号两种，所以传感器的动态特性也常用阶跃响应和频率响应来表示。阶跃响应当激励为单位阶跃函数时，电路的零状态响应称为单位阶跃响应，简称阶跃响应。频率响应系统对正弦信号的稳态响应特性。稳态是系统的运动在过渡过程结束后的状态。系统的频率响应由幅频特性和相频特性组成。幅频特性表示增益的增减同信号频率的关系；相频特性表示不同信号频率下的相位畸变关系。根据频率响应可以比较直观地评价系统复现信号的能力和过滤噪声的特性。传感器的线性度通常情况下，传感器的实际静态特性输出是条曲线而非直线。在实际工作中，为使仪表具有均匀刻度的读数，常用一条拟合直线近似地代表实际的特性曲线、线性度（非线性误差）就是这个近似程度的一个性能指标。拟合直线的选取有多种方法。如将零输入和满量程输出点相连的理论直线作为拟合直线；或将与特性曲线上各点偏差的平方和为最小的理论直线作为拟合直线，此拟合直线称为最小二乘法拟合直线。传感器的灵敏度灵敏度是指传感器在稳态工作情况下输出量变化△y对输入量变化△x的比值。它是输出一输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。灵敏度的量纲是输出、输入量的量纲之比。例如，某位移传感器，在位移变化1mm时，输出电压变化为200mV，则其灵敏度应表示为200mV/mm。提高灵敏度，可得到较高的测量精度。但灵敏度愈高，测量范围愈窄，稳定性也往往愈差。传感器的分辨率分辨率是指传感器可感受到的被测量的最小变化的能力。也就是说，如果输入量从某一非零值缓慢地变化。当输入变化值未超过某一数值时，传感器的输出不会发生变化，即传感器对此输入量的变化是分辨不出来的。只有当输入量的变化超过分辨率时，其输出才会发生变化。通常传感器在满量程范围内各点的分辨率并不相同，因此常用满量程中能使输出量产生阶跃变化的输入量中的最大变化值作为衡量分辨率的指标。上述指标若用满量程的百分比表示，则称为分辨率。分辨率与传感器的稳定性有负相相关性。1、传感器概述2、传感器的设计部署3、WSN4、WSN网络协议硬件平台1、传感器概述2、传感器的设计3、WSN4、WSN网络协议无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。体系结构无线传感器网络（WSN）是随着传感器技术、无线射频通信技术、微机电技术以及数字信号处理技术等的飞速发展而诞生的新兴研究领域。无线传感器网络节点是一种在微小的体积内集成数据采集、处理和无线通信等模块、并被随机撒布在工作区域的节点，这些节点通过自组织的方式构成无线网络，以协作的方式实时感知、采集和处理网络覆盖区的信息，并经过多跳的方式经由汇聚节点链路将整个区域的信息传送到远程控制管理中心。反之远程控制管理中心也可以对网络节点进行实时监控和操作。下图是一个无线传感器网络系统结构A、B、C、D、E是传感器节点，在网络中充当数据采集者、数据中转站或簇头节点的角色。ABCDE汇聚节点传感器节点监测区域卫星互联网用户管理节点无线传感器网络节点硬件结构传感器AC/DC转换处理器存储器网络MAC收发器能量供应模块传感器模块处理器模块无线通信模块特征与传统网络以数据传输服务为主要目的不同，WSN是一种以测控为目的的无线网络，它自身固有的一些特点如下：节点计算能力较低，能量和存储容量有限由于WSN应用环境和条件的复杂性与限制，并随着传感器功能专一性、结构简单化发展，WSN节点也更加微型化，节点多采用电池供电，且电池常为一次性使用，所以节点能量比较有限，同时，由于节点硬件结构大多采用单片机作为主控和管理单元，其计算能力和存储空间都比较低，所以在网络协议设计方面应追求简单化。节点数量规模大，密度高为完成物理世界的高密度感知，WSN系统常常由上千上万个节点组成，以此来准确获取监控区域的相关信息。高密度的节点分布有利于利用简单的节点通过彼此间的协同工作来提高系统的可靠性和工作质量，提高网络的健壮性和鲁棒性。自组织节点通常都是随机撒布在监测区域，无法事先了解和设定网络的拓扑状态，所以需要网络具备自组织能力，在工作时能有效建立网络拓扑和路由链路，来完成节点的组网和数据采集传输功能。另外，当监测区域的个别节点出现故障或者耗能殆尽之后节点死亡时，或者由于添加新的节点到现有网络中时，都需要网络能够自我进行拓扑调整变换，以保证整个网络能够继续健康工作。以数据为中心，节点具有数据融合能力传统的数据通信网络是以地址为中心的，各个终端是通过IP来相互识别和进行数据交换的，每个终端脱离网络都能独立工作；WSN是任务型网络，各个节点协同监测数据，是以数据为中心的网络，脱离整个网络，单个节点采集的数据