基于Android的腐蚀数据实时监测手机APP软件设计与实现

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(7), 1426-1433Published Online July 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.97160Design and Implementation of FallMonitoring APP Based on AndroidWenwu He, Yuxiang Xiong, Jia Liu*School of Information Engineering, Wuhan Business University, WBU, Wuhan HubeiReceived: Jul. 6th, 2019; accepted: Jul. 19th, 2019; published: Jul. 26th, 2019AbstractAs China’s aging population continues to increase today, the number of “empty nesters” is in-creasing rapidly, and the safety of elderly people living alone has become one of the social prob-lems that attract much attention. In addition, most existing monitoring systems use the autonom-ous button alarm mode; however, in case of emergencies, the elderly usually enter into an uncons-cious state. Therefore, it is not possible to rely only on the buttons of the elderly to alarm, and the protection of their life safety cannot play a practical role. With the continuous development and optimization of the mobile operating system of the open source Android platform, as well as the compatibility and versatility of this operating system, it makes it possible to use the gravity sensor on Android mobile terminal for human body fall detection. When the human body falls is detected, the elderly person’s current position will be immediately located and the preset emergency con-tact person will be directly called. When the emergency contact cannot be contacted, the emer-gency number can be directly dialed to help the elderly timely rescue and treatment after falling down.KeywordsGravity Sensor, Drop to Test, Positioning, Emergency Contact基于Android的跌倒监护APP设计与实现何文武，熊宇翔，刘佳*武汉商学院，信息工程学院，湖北武汉收稿日期：2019年7月6日；录用日期：2019年7月19日；发布日期：2019年7月26日*通讯作者。

基于机器学习的安卓恶意应用检测系统的设计与实现随着移动互联网的快速发展，安卓操作系统成为智能手机最主流的操作系统之一。

然而，恶意应用的泛滥给用户的隐私和数据安全带来了严重威胁。

为了保护安卓用户的安全，设计和实现一种基于机器学习的安卓恶意应用检测系统成为了迫切需要解决的问题。

本文针对这一问题，设计并实现了一种基于机器学习的安卓恶意应用检测系统。

首先，我们从广泛的数据集中收集了大量的安卓应用样本，并对其进行了详细的特征提取。

这些特征包括应用的权限、API调用序列、敏感信息访问等。

接着，我们使用机器学习算法对提取的特征进行训练和建模，以构建一个恶意应用检测模型。

在模型构建过程中，我们选择了支持向量机（SVM）算法作为基础分类器。

SVM是一种强大的机器学习算法，能够在高维空间中进行分类和回归。

我们使用了大量的恶意应用和正常应用的样本作为训练数据，通过对这些数据进行特征提取和模型训练，得到了一个高效准确的恶意应用检测模型。

为了验证系统的性能，我们使用了另外一组未参与训练的应用样本进行测试。

实验结果表明，我们设计的基于机器学习的安卓恶意应用检测系统具有较高的准确率和召回率，能够有效地检测出恶意应用，并对用户进行及时警示。

此外，为了增强系统的实用性和适应性，我们还对系统进行了一些优化和改进。

例如，我们引入了增量学习技术，使系统能够自动学习新出现的恶意应用，并不断更新模型，提高检测能力。

同时，我们还加入了反馈机制，收集用户的反馈信息，并对系统进行动态调整和优化。

综上所述，本文设计并实现了一种基于机器学习的安卓恶意应用检测系统。

该系统通过对安卓应用样本的特征提取和机器学习算法的训练，能够高效准确地检测恶意应用，并对用户进行及时警示，提高用户的安全保护能力。

未来，我们将进一步完善系统的功能和性能，使其能够更好地适应安卓应用的快速发展和恶意攻击的变化。

Android平台恶意软件检测系统设计与实现作者：杜洪波郭光高峰徐杰来源：《软件导刊》2015年第12期摘要：基于Android平台，通过提取待测软件特征值与已知恶意软件特征库，使用相似性检测算法计算出恶意软件相似度，从而实现对未知恶意软件的检测。

详细给出了Android系统恶意软件的检测系统设计与实现，并进行了恶意软件检测结果测试。

关键词：Android；恶意软件；检测系统DOIDOI：10.11907/rjdk.1511032中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号文章编号：1672-7800（2015）012-0104-030 引言基于Android系统的智能手机已经成为中国智能手机市场的主导，但越来越多的恶意攻击者将利润目标转向Android系统。

从首个Android 手机的恶意软件“Android 短信卧底”开始，Android 平台上的安全问题逐渐被关注。

艾媒咨询（iiMedia Research）发布的2015Q1中国手机安全市场季度监测报告[1]中称，截至2015第一季度，中国手机安全应用用户规模达4.72亿，相较于2014第一季度，用户规模增长0.65亿。

360在2015年1月份发布的2014年中国手机安全状况报告[2]中指出，2012年恶意程序样本只有12.4万；而到了2013年，恶意程序样本数量达到了67.1万；2014年，恶意程序样本数量竟然达到了326万，是2012年的26倍之多，如图1所示。

图1 2012-2014Android平台恶意软件数量本文基于Android平台，通过提取待测软件特征值与已知恶意软件特征库，使用相似性检测算法计算出恶意软件相似度，从而实现对未知恶意软件的检测。

文中详细给出了Android系统恶意软件的检测系统设计与实现，并进行恶意软件检测结果测试。

1 Android平台结构Android是谷歌公司推出的完全免费和开放性的智能手机操作系统，是一种专门为移动电话、平板电脑等设计的操作系统。

基于Android的沉降观测系统的设计与实现沉降观测是精密工程测量的一个重要组成部分，其广泛应用于高速铁路线下工程、地铁、建筑物的变形监测领域之中。

传统的沉降观测方法存在测量数据质量低、成本高效率低、异常数据反馈滞后等缺陷。

为了解决这些缺陷，对基于Android系统应用开发、蓝牙通讯技术、平差算法、数据加密技术等方面的分析与研究，设计实现了一套沉降观测系统。

系统是基于Android的沉降数据采集与数据管理软件，能够通过串口转藍牙设备遥控电子水准仪进行沉降观测，并将测量数据加密存储在SQLite数据库中，减少外界因素的影响，从而提高数据质量；测量过程中通过文字和语音的方式实时进行超限提示，并且可在测量任务结束后立刻进行精密平差，测量人员在现场立刻能够判断是否存在异常数据，内外业一体化的同时加快了异常数据的反馈速度。

标签：沉降观测；蓝牙；Android；SQLite；AES引言沉降观测是精密工程测量中的一种，具有工作量大、重复性作业多、观测周期长、精度要求高、数据影响大等特点。

传統的沉降观测方法作业方式使测量人员利用水准仪进行外业数据采集，测量结束后室内利用精密平差软件进行数据平差处理，然后将平差结果文件导入评估软件实现对数据的统计分析与管理，这种作业方式存在测量数据质量低、内外业隔离、异常数据反馈滞后等诸多问题。

一种测量数据质量高、内外业一体化、具备异常数据快速反馈机制的沉降观测系统亟待研发。

1 系统分析1.1 传统沉降观测方法缺陷分析传统的沉降观测方法测量数据质量低、成本高工作效率低、异常数据反馈滞后，这些缺陷已经对沉降观测生产造成越来越大的负面影响。

1.1.1 测量数据质量低外业数据采集结束后，需要专职的内业人员进行数据平差计算和成果汇总，这个过程出现操作失误不易发现；另外由于数据导出过程难以监督，测量人员对不合格数据进行修改成为可能，甚至会出现人为编造数据以假乱真的现象。

沉降观测数据采集通过水准仪获取，临时存储于仪器，或手工记录以保存数据，再通过手工导入或录入平差软件等可用于数据处理的软件中进行人工数据处理分析，数据处理全程处于人工干预状态[1]，最终导致的结果是数据的真实性难以得到保障，数据质量低。

重庆大学本科学生毕业设计（论文）基于Android的物联网监控手机软件设计学生：学号：指导教师：专业：电子信息工程重庆大学通信工程学院二O一二年六月Graduation Design(Thesis) of Chongqing UniversityDesign of Android-Based Internet of things monitoring phone softwareUndergraduate: He FengSupervisor: LingMajor: Electronic Information EngineeringCollege of Communications EngineeringChongqing UniversityJune 2012摘要2007年美国Google公司向外界展示Android操作系统，将Android手机的兴起推向高潮。

Andriod系统的各大优点运用到了诸多领域，同时Android软件运用具有面向对象思想的Java语言编写，极大的促进了软件的灵活性。

另一方面，物联网也是新一代的高端技术，运用Android的高性能优点，将其运用到物联网监控中定会是一项非常前沿的技术。

本文将介绍如何用Android 软件实现对物联网监控端进行实时监控。

该系统分为硬件端(监控端)和软件端(手机端)，其硬件端主要通过STM32单片机实现，通过温度传感器，加速度传感器以及脉搏心跳传感器，对人体的体温、姿态、心跳速率及脉搏速率进行测量，并通过GPRS模块或串口采用三种法式(包括短信，WIFI和J2EE服务器)传送监控数据到手机端。

软件端主要采用Java语言编写，实现对数据的处理、显示以及备份等功能。

三种通信方式各有所长。

对于整个系统，已基本实现预期功能，同时也能对其进行拓展，例如手机与监控端的相互交互等。

对于后续的研究工作希望能和读者一起探讨。

关键词：Android，物联网，热点，监控ABSTRACTIn 2007, Google's Android operating system to show the rise of the Android phone to a climax. The major advantage of the Andriod system applied to many fields, while the use of the Android software written in Java language, object-oriented thinking, to promote the flexibility of the software. Internet of Things, on the other hand, is a new generation of high-end technology, the use of high-performance advantages of Android will be applied to the monitoring of Internet of Things will be a very cutting-edge technology. This article describes how to use the Android software to achieve real-time monitoring of Things monitoring client.The system is divided into the hardware side (control side) and the software side (mobile terminal), the hardware side by STM32 microcontroller, temperature sensor, accelerometer, and the pulse of the heartbeat sensor, body temperature, posture, heart rate, and pulse rate measurement, and three French (including SMS, WIFI, and a J2EE server) to send control data to the mobile terminal through the GPRS module or serial. Software side using the Java language to write the data processing, display and backup functions.For the entire system has been basically achieve the desired functionality, but also to expand, such as mobile phones and monitor the client interact with each other. And readers to discuss follow-up research.Key words：Android, Internet of things, Wifi, monitor目录中文摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)1绪论 (1)设计背景 (1)国内外研究现状综述 (1)设计特点 (2)设计功能概述 (2)物联网监控端的硬件 (2)Android应用程序 (3)2 相关技术及开发工具简介 (4)Java语言简介 (4)Java技术的特点 (4)Java ME简介 (5)Java EE简介 (5)Android系统简介 (6)Java及Android开发工具简介 (7)MyEclipse集成开发环境 (7)Android SDK (7)Android ADT (8)3 基于Nios II的物联网监控端设计 (9)系统结构 (9)硬件结构 (10)软件结构 (10)监控端硬件设计 (11)信息采集端硬件设计 (11)信息接收与传输硬件设计 (12)监护端硬件设计 (12)监控端软件设计 (13)体征信息采集端的软件设计 (13)体征信息接收与传输端软件设计 (15)4 基于Android的手机软件设计 (16)设计概述 (16)研究目标 (16)需求分析 (16)基于UDP协议的Wifi通信设计 (17)UDP协议简介 (17)PC端串口程序设计 (18)数据包的解析法则 (20)UDP发送及接收程序设计 (22)热点的配置 (23)短信接收及解析设计 (25)短信接收程序设计 (25)文件的存储与读取 (26)基于J2EE的网页监控设计 (27)Tomcat服务器简介 (27)基于Serverlet的网页设计 (27)基于JDBC技术的MySQL数据库操作 (28)手机端嵌入网页的设计 (29)系统架构及界面设计 (29)系统程序文件结构及功能 (29)系统界面设计 (29)5 总结 (31)参考文献 (32)附录A：手机端程序主要源代码 (33)1 绪论近年来,Android手机兴起的趋势无法阻挡,而至今年Android手机已占据全球智能机市场48%的份额，并在亚太地区市场占据统治地位，在我国更是高达58%，终结了Symbian的霸主地位，跃居全球第一，在今后一段时间内Android 将更广泛的普及和发展。

Android应用安全检测系统的设计与实现开题报告一、选题背景及意义随着Android操作系统在全球范围内的广泛普及，越来越多的应用程序（App）被开发并发布在各个应用商店。

尽管大部分应用程序并没有安全问题，但是在一些应用程序中存在着安全隐患，例如信息泄露、恶意软件、隐私泄露等，给用户的合法权益带来极大的损害。

这些问题的存在也使得越来越多的企业和组织开始关注应用程序的安全问题，希望能够通过一些手段来保障用户的合法权益和自身的安全。

因此，设计一个Android应用安全检测系统可以辅助用户进行应用程序安全检测，从而能够识别和评估应用程序中存在的安全问题，降低用户的安全风险和提高用户的安全保障水平。

同时，这也可以为企业和组织提供更好的安全保障，使得他们更加放心地使用和推广应用程序。

二、选题内容本文将介绍一个Android应用安全检测系统的设计与实现。

该系统可以在用户提交应用程序的情况下，对应用程序进行检测分析，从而分析出应用程序中存在的安全问题，并给出相应的安全评估结果，以及具体的修复建议。

具体内容包括以下方面：1. Android应用程序中存在的安全问题和相关安全保护技术概述。

2. Android应用程序安全检测技术研究，包括应用程序漏洞扫描、安全代码审计等方面的技术。

其中，应用程序漏洞扫描将采用静态代码分析的方式，通过扫描应用程序的源代码和二进制文件，来判断应用程序中是否存在安全漏洞；安全代码审计将采用手动审计和工具审计相结合的方式，对程序代码进行审查。

3. Android应用程序安全评估技术研究，包括基于权限分析和数据流分析的技术等。

其中，权限分析技术将通过分析应用程序所申请的权限来判断应用程序的安全性；数据流分析技术将通过追踪应用程序的数据流动路径来评估应用程序的安全性。

4. Android应用程序安全检测系统的设计与实现，包括系统架构设计、模块设计和开发、用户界面设计等方面内容。

同时，本文还将介绍该系统的核心算法和技术实现，以及相应的测试和评估结果。

摘要摘要近年来，Android智能手机日益普及，伴随着3G、4G网络的兴起和发展，智能手机已经成为了人们日常工作、生活必不可少的部分。

智能手机实现了网上支付、网上理财等功能。

智能手机功能越强大，潜在危机越多。

而不法分子正是看到了这些潜在危机，着手谋取利益，企图盗窃用户隐私信息及钱财，恶意软件则充当了这些不法分子的犯罪工具。

Android系统的开源性也助长了恶意软件的产生，给用户带来安全问题。

本文在充分研究恶意软件行为特征以及当前恶意软件检测方法的基础上，提出了基于隐Markov模型的Android系统恶意行为检测方法。

在检测的方式上选择了以软件行为作为检测要素的动态检测方法，避免了其他恶意软件检测方法的不断更新恶意代码库问题，同时也可以对未知的恶意软件进行检测。

在检测内容上本文的研究注重于短信、电话、网络、位置信息，这些都给用户的隐私构成了较大的威胁。

检测模型采用了基于隐Markov模型，利用评估方法实现对恶意软件的判断。

同时利用隐Markov模型良好的学习能力，实现了机器自主学习的功能。

通过不断的学习来提高对恶意软件判断的准确性。

在实现检测方法中，本文建立了以用户判断为基础的检测模型。

在模型参数选择时，为了体现用户使用习惯，在平衡对恶意行为检测的效率和对系统资源的占用这两个因素的前提下，本文选取了若干能够反映用户使用习惯的行为参数来建立模型。

考虑到智能手机硬件配置的局限性，为了降低对系统资源的占用率，实现了轻量级的恶意行为检测软件。

本系统的亮点如下：1.模型的参数不需要通过第三方的分析软件来获得，仅借助于Android系统自身的广播机制和优良的框架层监控体系来实现参数的获取。

2.基于Android系统的广播机制来实现软件行为获取，实现了系统不用常驻后台运行，只有收到相关广播时才启动。

3.在判断模型中，除了系统自动判断还加入了用户的判断：设立黑白名单，不仅提高了在判断恶意行为时的效率，也提高了检测方法的灵活性，同时还降低了对系统资源的占用率。

基于Android平台的手机防盗安全软件设计与实现南秦博;慕德俊;侯艳艳【摘要】Aiming at the potential safety hazard that privacy leakage brought about after mobile phone lost,a mobile phone anti⁃theft software based on Android platform was designed,in which the backstage monitoring technique was used to realize functions of anti⁃theft tracing and privacy information self⁃destruct through remote control. The overall design scheme of the soft⁃ware system is introduced. The specific implementation method of each module is analyzed in detail. The mobile phone anti⁃theft software was tested on simulator and in real mobile phone condition. The tested results show that the software is effective,can achieve anticipative functions,and has certain practical value.%针对手机丢失后个人隐私信息泄露所带来的安全隐患，提出并设计了一种基于Android平台的手机防盗安全软件，利用后台监听技术，通过远程控制，实现防盗追踪和私密信息销毁的功能。

基于Android平台的试验室信息系统APP的设计与实现摘要就目前所处的经济社会而言，实现信息化已经成为发展全球经济的必然趋势，它推动了整个社会的飞速发展，也是各个国家实现现代化的关键发展战略之一。

建设工程实现信息化不但可以完善建设过程中的检测工作，对于项目发展而言也十分的关键。

工地试验室对于工程项目而言，是关键的组成部分之一，它能够将重要的依据提供出来，方便项目实现质量的管理，因此工地的试验室在进行检测和管理信息的过程中，需要采用先进而科学的方法，确保可以将准确的，没有经过修改的数据提供出来，通过这一方式保障施工的质量。

现阶段工地的试验室工作人员被网线及台式电脑束缚住，不能更及时的展开相应的检测和查询信息的工作。

基于Android平台试验室信息系统，具备能够即时的共享信息、随时都不会被环境所限制等特征，刚好能够对传统的管理系统不足之处加以弥补，借助移动互联网的技术构建起移动的试验室信息管理平台，将全新的管理设备信息的模式创造出来，方便工地试验室的工作人员更好的开展工作。

安卓系统作为市场占有率最高的移动操作系统，随着4G技术的发展，更加显现其优秀。

基于安卓系统试验室信息App，具有丰富的应用功能、优秀的用户界面、兼容性强、稳定性好、操作简单，第一次将试验室信息系统与移动通信联系起来，充分利用了移动客户端带来的高速，便利优势，使技术人脱离Pc机的束缚，使工作的范围从电脑前拓展到任意地点。

在互联网+时代，利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与工程试验检测工作进行深度融合，创造工程试验室检测工作新的运行模式。

关键词：Android平台；试验室信息系统；Visual Studio工具AbstractAt present the economic society, informatization has become an inevitable trend in the development of the global economy, it promoted the rapid development of the whole society, one of the key development strategy is to realize the modernization of various countries. The construction project realizes the informationization, not only may perfect in the construction process the examination work, regarding the project development is also very crucial. The site laboratory for the project, is one of the key components, it can be provided important basis, quality is easy to realize the management of the project, so the site test room in the process of detection and management of information, need to adopt advanced and scientific method, can ensure accurate, without modification the data provided by this way, the quality of security construction.At this stage, the test room staff at the construction site are bound by network cables and desktop computers, and can not carry out the corresponding test and query information in a timely manner. Based on the Android platform is a laboratory information system, capable of sharing information, at any time will not be restricted by environmental characteristics such as instant, just be able to lack the traditional management system is to make up for it, with the help of mobile Internet technology to build information management platform for mobile laboratory, will create new information equipment management mode convenient site laboratory staff to better carry out the work.Android system as the highest market share of mobile operating system, with the development of 4G technology, more show its excellent. Android system laboratory information based on App, has the advantages of simple and rich application features, excellent user interface, strong compatibility, good stability, operation, first connect the laboratory information system and mobile communication, make full use of the high-speed mobile client, the convenience of the people from the Pc binding technology, make work range extends from the front of the computer to whenever and wherever possible. In the Internet plus era, the use of information and communication technology and the Internet platform to the Internet and the engineering test work of the depth of integration, to create engineering laboratory testing new operation mode.Key words:Android platform;Laboratory information system; Visual Studio tool目录湖南大学学位论文原创性声明..................... 错误！未定义书签。

基于机器学习的安卓恶意应用检测系统的设计与实现摘要：恶意应用程序（malware）是当今移动互联网安全领域的一个热门问题。

本文基于机器学习的方法，设计并实现了一套安卓平台的恶意应用检测系统。

首先，本文对恶意应用程序的特征进行了综述，并提出了一套完整的特征提取方法。

其次，本文使用了几种机器学习算法对应用程序进行分类，并详细分析了各种算法的优缺点。

最后，本文实现了一个基于特征提取和机器学习分类器的检测系统，并对其进行了大规模实验，结果显示其检测率和误报率均具备较高的准确性。

关键词：恶意应用程序；安卓；特征提取；机器学习；分类器；检测系统1. 引言随着移动互联网的发展，移动设备上的应用程序越来越多地涉及个人隐私和重要数据的处理，因此安全问题也愈发成为一个焦点。

恶意应用程序（malware）是指那些采用各种手段侵入用户设备并危害用户隐私、数据安全的应用程序。

其中，安卓平台的恶意程序数量在各个移动操作系统中占据了大部分比例。

因此，安卓恶意程序检测成为了当前急需解决的重要问题。

基于机器学习的恶意应用检测方法已经被广泛应用于恶意软件的检测中。

本文旨在探究如何将机器学习算法应用于安卓恶意应用检测中，提出一种提高检测准确性和效率的方法。

2. 恶意应用程序特征提取从程序二进制码、代码执行流程等方面描述恶意应用程序的特征，是机器学习对恶意软件进行分类的基础。

本文通过综合引用大量研究文献，总结出以下几种恶意程序特征：（1）权限特征：访问监视、信息收集、网络通信等是否具有恶意特征的权限。

（2）用户行为特征：程序在运行时是否会模拟用户行为，如伪造短信、登录信息等。

（3）代码特征：程序二进制代码中具有较高数量的特定指令集合。

（4）数据流特征：程序在执行中是否采用了特定的数据流方式。

通过以上几种特征，本文提出了一个恶意应用程序特征提取方法，该方法包含三个步骤：（1）程序静态分析，（2）提取应用程序权限和用户行为特征，（3）提取程序二进制码和执行流特征。

基于Android平台的污染检测装置的设计与实现苓树奇;王佳星;边浩然【摘要】设计并实现了一款可以检测多种家居污染物的装置。

装置分为软硬件两部分，硬件系统是一款对家庭环境中众多污染物，做到对污染物的浓度、含量以及波动性进行科学准确的计量检测；软件部分是一款基于Android平台的手机APP，可以通过家庭局域网与硬件检测装置进行数据传输，实现了实时地将检测数据显示在手机上。

经过反复测试，表明该装置对污染检测效果良好。

%We designed and implemented a device which can detect varieties of household pollutants. The device is composed of hardware system and software system. Hardware system can measure and test the concentration, content and volatility of the contaminants accurately and scientifically.Software system is a mobile phone application based on Android platform whichcan transmit data to the hardware detection device through home network,achieving displaying the test data on the phone screen in real time. After repeated tests, the experimental results show the device detecting contamination with good results.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】3页(P26-28)【关键词】污染检测;Wi-Fi;APP【作者】苓树奇;王佳星;边浩然【作者单位】中南大学信息科学与工程学院，410000;中南大学信息科学与工程学院，410000;中南大学信息科学与工程学院，410000【正文语种】中文0 引言传统的污染检测产品专业性强，只能应用在特定的场合；价格昂贵，使用步骤繁琐，不适合家庭使用。

基于ZigBee和Android的环境监控APP的设计与实现文章设计了一种以CC2530为核心控制芯片的ZigBee无线传感器网络环境监控系统，由协调器节点、路由器节点和终端传感器节点三部分构成。

协调器节点建立并维护ZigBee网络，无线终端传感器节点采集环境信息，通过ZigBee网络经路由器节点和协调器节点将数据上传到智能手机监控客户端达到实时监测的效果。

文章详细阐述了节点的硬件设计方法和软件流程。

经实验证明，该系统性能稳定、扩展性好、功耗低，可广泛应用于农业大棚等环境监测领域。

标签：CC2530安卓；ZigBee技术；手持设备；无线传感器网络引言近年来，随着工农业规模化的发展，环境监测网络被广泛地应用于大棚种植、粮食储藏、生物化学制药、畜牧养殖等领域中，建立有效的环境监测网络已经成为非常重要的技术环节[1]。

现有传统的环境监测系统使用有线监测设备，布线复杂，维护困难，灵活性差。

将传感器与无线通信技术相结合的无线传感器网络环境监测系统无需布设线路，不受环境制约，容易扩展，维护方便。

随着无线通信技术的发展，无线传感器网络（WSN，wireless sensor networks）[2]得到广泛应用，在WSN中通过在观测区域内部署大量的传感器节点，采集网络覆盖区域内感知对象的信息，以自组多跳的无线通信方式，将收集、处理后的信息提供给观察者。

在实际的WSN应用领域中，ZigBee是一种新兴的短距离、低速率、高效率无线网络技术[3]，是基于IEEE802.15.4标准研制开发，关于组网、安全和应用软件的技术标准。

其突出优点是应用简单、工作频段灵活、低功耗、低成本、高可靠性，具有自组网和自恢复能力，非常适合用于无线温湿度、气体等环境监测系统[4]。

APP是智能手机的第三方应用程序。

文章基于ZigBee 无线技术，以射频收发器CC2530芯片为核心，在TI公司的免费协议栈Z-Stack 基础上，构建了应用于无线环境监测的ZigBee无线传感器网络，利用Eclipse4.4安卓开发平台使用java语言开发了环境监测管理系统APP，实现了安卓手机客户端及其他智能手持设备可远程实时监测环境的变化情况。