传感器网络与数据流

第一章物联网：通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

无线传感器网络综合了计算技术、通信技术及传感器技术，其任务是利用传感器节点来监测节点周围的环境，收集相关数据，然后通过无线收发装置采用多跳路由的方式将数据发送给汇聚节点，再通过汇聚节点将数据传送到用户端，从而达到对目标区域的监测。

无线传感器网络通常包括传感器节点、汇聚节点和任务管理节点。

典型的无线传感器网络结构包括哪几部分？一般情况下由以下四个基本单元组成：数据采集单元、控制单元、无线通信单元以及能量供应单元。

无线传感器网络基本节点拓扑结构可分为基于簇的分层结构和基于平面的拓扑结构两种选择题：无线传感器网络可实现数据的采集量化，处理融合和传输应用，具有无线自组织网络的移动性、电源能力局限性，规模大、自组织性、动态性、可靠性、以数据为中心等等。

第2章无线传感器网络物理层的传输介质主要包括电磁波和声波。

无线电波、红外线、光波等负责使在两个网络主机之间透明传输二进制比特流数据成为可能，为在物理介质上传输比特流建立规则，以及在传输介质上收发数据时定义需要何种传送技术。

无线传感器网络物理层接口标准对物理接口具有的机械特性、电气特性、功能特性、规程特性进行了描述。

作为一种无线网络，无线传感器网络物理层协议涉及传输介质以及频段的选择、调制、扩频技术方式等，同时实现低能耗也是无线传感器网络物理层的一个主要研究目标。

IEEE 802.15.4 该标准把低能量消耗、低速率传输、低成本作为关键目标，旨在个人或者家庭范围内不同设备之间建立统一的低速互连标准。

有16个信道工作于2.4GHz ISM频段，2.4GHz频段提供的数据传输速率为250kb/s，对于高数据吞吐量、低延时或低作业周期的场合更加适用有1个信道工作于868MHz频段以及10个信道工作于915MHz频段。

无线传感器网络概述1科技发展的脚步越来越快，人类已经置身于信息时代，作为信息获取最重要和最基本的技术——传感器技术，得到了极大的发展。

2目前无线网络可分为两种:一种是有基础设施的网络,需要固定基站,例如我们使用的手机，属于无线蜂窝网，它就需要高大的天线和大功率基站来支持，基站就是最重要的基础设施；另外，使用无线网卡上网的无线局域网，由于采用了接入点这种固定设备，也属于有基础设施网。

另一类是无基础设施网，又称为无线Ad hoc网络,节点是分布式的，没有专门的固定基站。

无线Ad hoc网络又可分为两类: 一类是移动Ad hoc网络(Mobile Ad hoc Network,简称MANET)，它的终端是快速移动的。

一个典型的例子是美军101空降师装备的Ad hoc网络通信设备，保证在远程空投到一个陌生地点之后，在高度机动的装备车辆上仍然能够实现各种通信业务，而无需借助外部设施的支援。

另一类就是我们讲的无线传感器网络,它的节点是静止的或者移动很慢。

3传感器网络的标准定义是这样的：传感器网络是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，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。

它的英文是Wireless Sensor Network, 简称WSN。

如图所示，大量的传感器节点将探测数据，通过汇聚节点经其它网络发送给了用户。

在这个定义中，传感器网络实现了数据采集、处理和传输的三种功能，而这正对应着现代信息技术的三大基础技术，即传感器技术、计算机技术和通信技术。

4它们分别构成了信息系统的“感官”、“大脑”和“神经”三个部分。

因此说，无线传感器网络正是这三种技术的结合，可以构成一个独立的现代信息系统。

5第一阶段：最早可以追溯二十世纪70年代越战时期使用的传统的传感器系统。

当年美越双方在密林覆盖的“胡志明小道”进行了一场血腥较量，这条道路是胡志明部队向南方游击队源源不断输送物资的秘密通道，美军曾经绞尽脑汁动用航空兵狂轰滥炸,但效果不大。

电力系统中的智能传感器节点网络优化随着科技的进步和信息技术的快速发展，电力系统中的智能传感器节点网络在实时监测、故障检测和数据采集方面发挥着越来越关键的作用。

传感器节点网络不仅能够提高电力系统的可靠性和稳定性，还能够提供实时的电力数据，为电力系统的运营和管理提供重要的决策依据。

为了进一步优化电力系统中的智能传感器节点网络的性能和效能，下面将从网络拓扑优化、能量管理和数据流优化三个方面进行探讨。

首先，网络拓扑优化是确保智能传感器节点网络高效运行的关键因素之一。

传感器节点网络的拓扑结构直接影响着网络的可扩展性、稳定性和可靠性。

传统的电力系统中，传感器节点是分散地布置在关键位置，但是这种布置方式存在着节点之间通信距离过远、传输延迟大等问题。

因此，在拓扑优化方面，可以采用分布式布置算法，通过调整节点的位置和连接方式，减小节点之间的通信距离，降低传输延迟，提高网络的可靠性和稳定性。

其次，能量管理是智能传感器节点网络优化的重要方面之一。

传感器节点网络中的节点通常采用电池供电，因此能量管理对于延长节点寿命和减少能量消耗具有至关重要的意义。

为了实现能量的高效利用，可以采取以下策略：首先，优化节点工作模式，根据具体的监测需求合理安排节点的工作周期和休眠时间，降低节点的能耗。

其次，使用新能源技术，如太阳能或环境能源，为传感器节点提供绿色能源供应，减少对传统电池的依赖性。

另外，采用能量传输技术，如无线能量传输或动态能量传输，使节点能够在能量不足的情况下从其他节点获取能量，提高整个网络的能量利用效率。

最后，数据流优化也是智能传感器节点网络优化的关键要素之一。

传感器节点网络中的数据流通常是实时的，为了确保数据的可靠传输和实时性，需要对数据流进行优化。

首先，可以采用数据压缩算法对传感器数据进行压缩，减少数据传输量，降低能耗。

其次，可以采用数据预处理技术对传感器数据进行预处理和过滤，提高数据的准确性和可靠性。

另外，应合理选择数据传输路径，根据节点之间的距离、信号强度等因素，选择最佳的路径，提高数据传输的速度和可靠性。

大数据中的流处理技术随着互联网应用的不断发展，数据量急剧增加，如何高效地处理数据成为重要的问题。

目前，大数据处理技术分为批处理和流处理两种。

批处理适用于处理一大批数据，例如数据仓库、离线分析等。

而流处理则适用于处理流式数据，例如实时分析、实时监控等。

本文将着重讨论大数据中的流处理技术。

一、流处理技术的定义流处理技术是一种处理数据流的技术，它能够实时地处理数据，无需存储和定期批处理。

它适用于实时监控和实时分析等领域。

与批处理不同，流处理技术能够在数据流中追踪每一个数据点，并采取相应的行动。

二、流处理技术的发展历程流处理技术最早起源于传感器网络领域，随着互联网的快速发展，流处理技术的应用越来越广泛。

最初，流处理技术主要应用于金融行业，用于实时监控交易数据。

后来，它被应用于电信行业，用于网络管理和故障排查。

如今，流处理技术被广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。

三、流处理技术的核心要素流处理技术的核心要素包括流、流处理引擎和扩展性。

流是指不断产生的数据，它可以来自传感器、手机、社交媒体等各种来源。

流处理引擎是指用于处理流数据的软件系统，它可以实时地处理数据，并对数据进行分析和操作。

在流处理引擎中，数据被分为多个小批次，每个小批次在一个时间段内到达引擎，并在该时间段内被处理。

因此，流处理引擎需要具备高效的处理能力和较低的延迟，以保证数据及时被处理。

扩展性是指流处理系统需要能够处理大量数据，因此它需要能够跨越多台机器并平衡负载。

流处理系统的扩展性可以通过分布式系统来实现，例如Apache Storm、Apache Flink等。

四、流处理技术的应用流处理技术在实时监控和分析方面有着广泛的应用。

例如，在金融行业中，流处理技术被用于实时监控股票价格和交易情况；在电信行业中，流处理技术被用于实时监控网络设备和流量情况；在物流行业中，流处理技术被用于实时监控货物的位置和运输情况。

除了实时监控，流处理技术也被广泛应用于实时分析。

随着科技的不断进步，物联网已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

而作为物联网核心技术的传感器网络技术也日益受到人们的关注。

本文将从传感器网络技术的基本概念、应用领域和未来发展趋势等方面探讨物联网中的传感器网络技术。

传感器网络技术是指利用分布式传感器进行数据采集和处理，实现对环境、物体等的监测和控制的一种技术。

传感器网络技术通过将大量的传感器节点部署在需要监测的区域，通过无线通信等方式将采集到的数据传输至数据中心，以实现对环境、物体等的实时监测与控制。

传感器网络技术的应用领域非常广泛，包括环境监测、智能交通、农业生产、健康医疗等。

在环境监测领域，传感器网络技术可以实现对空气质量、水质等环境参数的实时监测，为环境保护和治理提供重要数据支持。

在智能交通领域，传感器网络技术可以实现对交通流量、车辆位置等信息的实时监测，提高交通运输效率和安全性。

在农业生产领域，传感器网络技术可以实现对土壤湿度、气候等农业环境参数的实时监测，为农业生产提供科学决策支持。

在健康医疗领域，传感器网络技术可以实现对患者生理参数、医疗设备运行状态等信息的实时监测，提高医疗服务的效率和质量。

传感器网络技术在物联网中的未来发展也备受人们关注。

随着5G、人工智能等技术的不断发展，传感器网络技术将迎来更广阔的应用前景。

在智能城市建设中，传感器网络技术将发挥重要作用，实现对城市基础设施、环境等的智能监测与管理。

在工业生产中，传感器网络技术将为工业互联网的发展提供重要支持，实现工业设备的远程监测与控制。

在智能家居领域，传感器网络技术将为智能家居设备的互联互通提供技术支持，实现智能家居的智能化与便利化。

综上所述，传感器网络技术作为物联网的核心技术，已经在各个领域得到了广泛的应用，并在未来发展中有着更加广阔的前景。

在未来的发展中，我们可以期待传感器网络技术为我们的生活带来更多的便利和智能化体验。

第３９卷　第１１Ａ期２０１２年１１月计算机科学Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．３９Ｎｏ．１１ＡＮｏｖ　２０１２赵美惠（１９５６－），女，副教授，主要研究方向为计算机网络。

面向环境监测的无线传感器网络的数据流挖掘研究赵美惠（南京化工职业技术学院　南京２１００４８）　摘　要　在面向环境监测的无线传感器网络应用中，传感器收集的监测数据是典型的分布式数据流，传统的静态数据处理技术存在着极大的局限性。

提出了面向环境监测的无线传感器网络中的数据流处理机制，针对环境监测中监测数据的特点，根据监测数据变化幅度决定传输数据方式，提高了环境监测系统的带宽利用率；传感器节点上有预处理模块，可对原始数据进行简单处理；基站可以对分布式数据流进行相关性分析。

关键词　无线传感器网络（ＷＳＮｓ），分布式数据流，相关性分析，环境监测中图法分类号　ＴＰ３９３ 文献标识码　Ａ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ｄａｔａ　Ｓｔｒｅａｍｓ　ｉｎ　ＷＳＮｓ　ｆｏｒ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＺＨＡＯ　Ｍｅｉ－ｈｕｉ（Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００４８，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｉｎ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｆｏｒ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｔｈｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄａｔａ　ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅｓｅｎｓｏｒ　ｉｓ　ａ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｄａｔａ　ｓｔｒｅａｍｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄａｔａ　ｕ－ｓｉｎｇ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｓｔａｔｉｃ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｆｏｒ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｄａｔａ　ｓｔｒｅａｍ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ａｎｄ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｉｎ　ｍａｇｎｉｔｕｄｅ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｔｈｅ　ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　ｏｆ　ｄａｔａ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｍｏｎｉｔｏ－ｒｉｎｇ　ｄａｔａ，ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｂａｎｄｗｉｄｔｈ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｏｆｓｔｒｅａｍｓ　ｄａｔａ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ　ｍｏｄｕｌｅ　ｏｎ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｏｄｅｓ　ｃａｎ　ｓｉｍｐｌｌｙ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｄａｔａ　ｓｔｒｅａｍｓ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂａｓｅ　ｓｔａｔｉｏｎｃａｎ　ｍａｋｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｄａｔａ　ｓｔｒｅａｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ），Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｄａｔａ　ｓｔｒｅａｍｓ，Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　１　引言计算机、通信、自动控制等学科的飞速发展孕育出了无线传感器网络（ＷＳＮｓ，Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ）。

物联网中的设备管理和数据流处理方法物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过网络连接传感器、设备等物体，使其能够互相交流、共享数据和协同工作的技术体系。

在物联网中，设备管理和数据流处理是至关重要的环节。

本文将介绍物联网中常用的设备管理和数据流处理方法。

一、设备管理1. 设备识别和注册：在物联网中，设备的识别和注册是必不可少的，它们通过唯一的标识符在网络中进行身份验证和通信。

常用的设备识别和注册方法包括使用设备ID、QR码或RFID等技术。

2. 设备连接和通信：物联网中的设备往往需要通过网络连接和通信。

常见的设备连接和通信方法包括Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、LoRa等无线通信技术，以及以太网等有线通信技术。

根据设备的不同特点和需求，选择适合的连接和通信方式非常重要。

3. 设备配置和管理：对于物联网中的大规模设备部署和管理而言，设备配置和管理是必不可少的环节。

采用设备管理平台可以实现设备的远程配置、监控、维护和升级等功能，提高设备管理的效率和便捷性。

4. 设备安全和隐私保护：在物联网中，设备的安全和隐私保护尤为重要。

通过加密和身份验证等方法，确保设备的安全性和合法性，防止黑客攻击和信息泄露等风险。

二、数据流处理1. 数据采集和传输：物联网中的设备通过传感器采集各类数据，如温度、湿度、压力等。

采集到的数据需要进行实时传输，以便进行进一步的处理和分析。

常用的数据传输方式包括MQTT、CoAP、HTTP等。

2. 数据存储和处理：在物联网中，由于设备数目庞大、数据量巨大，所以对数据的存储和处理提出了挑战。

采用云计算和边缘计算等技术，可以将数据存储和处理分布在不同的层级，提高数据处理的效率和灵活性。

3. 数据分析和应用：物联网中采集到的数据可以进行各种统计分析和机器学习算法处理，以挖掘其中的隐藏信息和规律。

通过数据分析，可以实现智能决策、预测和优化等应用，提高生产效率和资源利用率。

传感器网络什么是传感器网络？传感器网络是由许多分布式传感器节点组成的网络。

每个节点都配备有传感器和通信设备，可以感知并通过网络传输环境中的数据。

传感器网络通常用于监测和记录各种物理量，例如温度、湿度、光照强度等。

传感器网络的组成一个传感器网络通常由三个主要部分组成：传感器节点、通信设备和处理中心。

传感器节点传感器节点是传感器网络的基本组成部分。

它们用于感知环境中的数据。

每个传感器节点通常由一个或多个传感器、一个微处理器、一个存储设备和一个通信模块组成。

传感器可以感知环境中的各种物理量，并将数据传递给微处理器进行处理。

通信设备通信设备使传感器节点能够相互通信，并将数据传输到处理中心。

通信设备可以是有线或无线的。

无线通信设备通常使用一些常见的通信技术，如Wi-Fi、蓝牙或Zigbee。

处理中心处理中心是传感器网络的中枢节点。

它负责收集和分析传感器节点的数据，并根据需要执行相应的操作。

处理中心还可以与更高级的系统集成，以进一步处理数据并进行决策。

传感器网络的应用传感器网络有广泛的应用领域，在各种行业中发挥着重要作用。

以下是一些常见的传感器网络应用：环境监测传感器网络可以用于监测环境中的各种物理量，如温度、湿度、空气质量等。

这些数据可以用于保护环境、监测气候变化以及改善生活质量。

智能农业传感器网络在农业中有许多应用。

它可以监测土壤湿度、温度和光照强度等关键参数，帮助农民更好地管理农作物的生长和灌溉。

工业自动化传感器网络在工业自动化中起着至关重要的作用。

它可以监测生产线上的各种物理量，并根据需要自动执行相应的控制操作。

物联网安全传感器网络可以用于物联网安全。

它可以监测和检测网络中的异常行为，并采取相应的措施来保护网络免受攻击。

传感器网络的挑战尽管传感器网络有许多应用和优势，但它也面临着一些挑战。

能源限制传感器节点通常由电池供电，电池寿命是一个问题。

如何延长传感器节点的电池寿命，以确保网络可持续运行，是一个重要的挑战。

1000-9825/2003/14(10)1717©2003 Journal of Software 软件学报Vol.14, No.10 传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展∗李建中1,2+, 李金宝1,2, 石胜飞11(哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001)2(黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江哈尔滨 150080)Concepts, Issues and Advance of Sensor Networks and Data Management of Sensor NetworksLI Jian-Zhong1,2+, LI Jin-Bao1,2, SHI Sheng-Fei11(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)2(School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China)+ Corresponding author: Phn: 86-451-86415827, Fax: 86-451-86415827, E-mail: lijzh@Received 2003-01-26; Accepted 2003-03-06Li JZ, Li JB, Shi SF. Concepts, issues and advance of sensor networks and data management of sensor networks. Journal of Software, 2003,14(10):1717~1727./1000-9825/14/1717.htmAbstract: Sensor networks are integration of sensor techniques, nested computation techniques, distributed computation techniques and wireless communication techniques. They can be used for testing, sensing, collecting and processing information of monitored objects and transferring the processed information to users. Sensor network is a new research area of computer science and technology and has a wide application future. Both academia and industries are very interested in it. The concepts and characteristics of the sensor networks and the data in the networks are introduced, and the issues of the sensor networks and the data management of sensor networks are discussed. The advance of the research on sensor networks and the data management of sensor networks are also presented.Key words: sensor; sensor network; data in sensor network; data management of sensor network摘 要: 传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.关键词: 传感器;传感器网络;传感器网络数据;传感器网络数据管理中图法分类号: TP393 文献标识码: A∗第一作者简介: 李建中(1950－),男,黑龙江哈尔滨人,教授,博士生导师,主要研究领域为数据库,并行计算.1718 Journal of Software软件学报 2003,14(10)随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟,具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始在世界范围内出现.由这些微型传感器构成的传感器网络引起了人们的极大关注.这种传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得详尽而准确的信息,传送到需要这些信息的用户.例如,传感器网络可以向正在准备进行登陆作战的部队指挥官报告敌方岸滩的详实特征信息,如丛林地带的地面坚硬度、干湿度等,为制定作战方案提供可靠的信息.传感器网络可以使人们在任何时间、地点和任何环境条件下获取大量详实而可靠的信息.因此,这种网络系统可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域.传感器网络是信息感知和采集的一场革命.传感器网络作为一个全新的研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性研究课题.由于传感器网络的巨大应用价值,它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的极大关注.美国自然科学基金委员会2003年制定了传感器网络研究计划,投资34 000 000美元,支持相关基础理论的研究.美国国防部和各军事部门都对传感器网络给予了高度重视,在C4ISR的基础上提出了C4KISR计划,强调战场情报的感知能力、信息的综合能力和信息的利用能力,把传感器网络作为一个重要研究领域,设立了一系列的军事传感器网络研究项目.美国英特尔公司、美国微软公司等信息工业界巨头也开始了传感器网络方面的工作,纷纷设立或启动相应的行动计划.日本、英国、意大利、巴西等国家也对传感器网络表现出了极大的兴趣,纷纷展开了该领域的研究工作.传感器网络的研究起步于20世纪90年代末期.从2000年起,国际上开始出现一些有关传感器网络研究结果的报道.但是,这些研究成果处于起步阶段,距离实际需求还相差甚远.我国在传感器网络方面的研究工作还很少.目前,哈尔滨工业大学和黑龙江大学已经开始了该领域的研究工作.一言以蔽之,传感器网络的研究任重而道远.本文将分别介绍传感器网络及其数据管理的概念和特点、需要研究的问题以及目前的研究进展情况.1 传感器网络1.1 传感器网络的概念我们可以如下定义传感器网络:传感器网络是由一组传感器以Ad Hoc方式构成的有线或无线网络,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息,并发布给观察者[1].从上述定义可以看到,传感器、感知对象和观察者是传感器网络的3个基本要素;有线或无线网络是传感器之间、传感器与观察者之间的通信方式,用于在传感器与观察者之间建立通信路径;协作地感知、采集、处理、发布感知信息是传感器网络的基本功能.一组功能有限的传感器协作地完成大的感知任务是传感器网络的重要特点.传感器网络中的部分或全部节点可以移动.传感器网络的拓扑结构也会随着节点的移动而不断地动态变化.节点间以Ad Hoc方式进行通信,每个节点都可以充当路由器的角色,并且每个节点都具备动态搜索、定位和恢复连接的能力.下面,我们详细地来讨论传感器、感知对象和观察者.传感器由电源、感知部件、嵌入式处理器、存储器、通信部件和软件这几部分构成,如图1所示[2].电源为传感器提供正常工作所必需的能源.感知部件用于感知、获取外界的信息,并将其转换为数字信号.处理部件负责协调节点各部分的工作,如对感知部件获取的信息进行必要的处理、保存,控制感知部件和电源的工作模式等.通信部件负责与其他传感器或观察者的通信.软件则为传感器提供必要的软件支持,如嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统等.　观察者是传感器网络的用户,是感知信息的接受和应用者.观察者可以是人,也可以是计算机或其他设备.例如,军队指挥官可以是传感器网络的观察者;一个由飞机携带的移动计算机也可以是传感器网络的观察者.一个传感器网络可以有多个观察者.一个观察者也可以是多个传感器网络的用户.观察者可以主动地查询或收集传感器网络的感知信息,也可以被动地接收传感器网络发布的信息.观察者将对感知信息进行观察、分析、挖李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展1719掘、制定决策,或对感知对象采取相应的行动.感知对象是观察者感兴趣的监测目标,也是传感器网络的感知对象,如坦克、军队、动物、有害气体等.感知对象一般通过表示物理现象、化学现象或其他现象的数字量来表征,如温度、湿度等.一个传感器网络可以感知网络分布区域内的多个对象.一个对象也可以被多个传感器网络所感知.图2给出了一个典型的传感器网络的结构.这个网络由传感器节点、接收发送器(sink)、Internet或通信卫星、任务管理节点等部分构成[2].传感器节点散布在指定的感知区域内,每个节点都可以收集数据,并通过“多跳”路由方式把数据传送到Sink.Sink也可以用同样的方式将信息发送给各节点.Sink直接与Internet或通信卫星相连,通过Internet或通信卫星实现任务管理节点(即观察者)与传感器之间的通信.图3给出了另一种传感器网络的结构[3].在这种传感器网络中,数据通过基站转送到有线网络.网络节点分为3类:基站节点(base station nodes)、固定节点(fixed node)和应用节点(application node).基站节点担任无线传感器网络和有线网络的网关.固定节点通过多跳路由方式与基站进行数据通信.应用节点是可移动或者固定的节点.1.2 传感器网络的特点与挑战传感器网络除了具有Ad Hoc网络的移动性、断接性、电源能力局限等共同特征以外,还具有很多其他鲜明的特点.这些特点向我们提出了一系列挑战性问题:(1) 通信能力有限.传感器网络的传感器的通信带宽窄而且经常变化,通信覆盖范围只有几十到几百米.传感器之间的通信断接频繁,经常导致通信失败.由于传感器网络更多地受到高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响,传感器可能会长时间脱离网络,离线工作.如何在有限通信能力的条件下高质量地完成感知信息的处理与传输,是我们面临的挑战之一.(2) 电源能量有限.传感器的电源能量极其有限.网络中的传感器由于电源能量的原因经常失效或废弃.电1720 Journal of Software软件学报 2003,14(10)源能量约束是阻碍传感器网络应用的严重问题.商品化的无线发送接收器电源远远不能满足传感器网络的需要.传感器传输信息要比执行计算更消耗电能.传感器传输1位信息所需要的电能足以执行3 000条计算指令.如何在网络工作过程中节省能源,最大化网络的生命周期,是我们面临的第2个挑战.(3) 计算能力有限.传感器网络中的传感器都具有嵌入式处理器和存储器.这些传感器都具有计算能力,可以完成一些信息处理工作.但是,由于嵌入式处理器和存储器的能力和容量有限,传感器的计算能力十分有限.如何使用大量具有有限计算能力的传感器进行协作分布式信息处理,是我们面临的第3个挑战.(4) 传感器数量大、分布范围广.传感器网络中传感器节点密集,数量巨大,可能达到几百、几千万,甚至更多.此外,传感器网络可以分布在很广泛的地理区域.传感器的数量与用户数量比通常也非常大.传感器数量大、分布广的特点使得网络的维护十分困难甚至不可维护,传感器网络的软、硬件必须具有高强壮性和容错性.这是我们面临的第4个挑战.(5) 网络动态性强.传感器网络具有很强的动态性.网络中的传感器、感知对象和观察者这三要素都可能具有移动性,并且经常有新节点加入或已有节点失效.因此,网络的拓扑结构动态变化,传感器、感知对象和观察者三者之间的路径也随之变化.传感器网络必须具有可重构和自调整性.这是我们面临的第5个挑战.(6) 大规模分布式触发器.很多传感器网络需要对感知对象进行控制,如温度控制.这样,很多传感器具有回控装置和控制软件.我们称回控装置和控制软件为触发器.成千上万的动态触发器的管理是我们面临的第6个挑战.(7) 感知数据流巨大.传感器网络中的每个传感器通常都产生较大的流式数据,并具有实时性.每个传感器仅仅具有有限的计算资源,难以处理巨大的实时数据流.我们需要研究强有力的分布式数据流管理、查询、分析和挖掘方法.这是我们面临的第7个挑战.1.3 传感器网络的性能评价传感器网络的性能直接影响其可用性,至关重要.如何评价一个传感器网络的性能是一个需要深入研究的问题.下面,我们讨论几个评价传感器网络性能的标准.这些标准还没有达到实用的程度,需要进一步地模型化和量化.(1) 能源有效性.传感器网络的能源有效性是指该网络在有限的能源条件下能够处理的请求数量.能源有效性是传感器网络的重要性能指标.到目前为止,传感器网络的能源有效性还没有被模型化和量化,还不具有有被普遍接受的标准,需要进行深入研究.(2) 生命周期.传感器网络的生命周期是指从网络启动到不能为观察者提供需要的信息为止所持续的时间.影响传感器网络生命周期的因素很多,既包括硬件因素也包括软件因素,需要进行深入研究.在设计传感器网络的软、硬件时,我们必须充分考虑能源有效性,最大化网络的生命周期.(3) 时间延迟.传感器网络的延迟时间是指当观察者发出请求到其接收到回答信息所需要的时间.影响传感器网络时间延迟的因素也有很多.时间延迟与应用密切相关,直接影响传感器网络的可用性和应用范围.目前的相关研究还很少,需要进行深入研究.(4) 感知精度.传感器网络的感知精度是指观察者接收到的感知信息的精度.传感器的精度、信息处理方法、网络通信协议等都对感知精度有所影响.感知精度、时间延迟和能量消耗之间具有密切的关系.在传感器网络设计中,我们需要权衡三者的得失,使系统能在最小能源开销条件下最大限度地提高感知精度、降低时间延迟.(5) 可扩展性.传感器网络可扩展性表现在传感器数量、网络覆盖区域、生命周期、时间延迟、感知精度等方面的可扩展极限.给定可扩展性级别,传感器网络必须提供支持该可扩展性级别的机制和方法.目前不存在可扩展性的精确描述和标准,还需要进一步的深入研究.(6) 容错性.传感器网络中的传感器经常会由于周围环境或电源耗尽等原因而失效.由于环境或其他原因,物理地维护或替换失效传感器常常是十分困难或不可能的.这样,传感器网络的软、硬件必须具有很强的容错性,以保证系统具有高强壮性.当网络的软、硬件出现故障时,系统能够通过自动调整或自动重构纠正错误,保证李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展1721网络正常工作.传感器网络容错性需要进一步地模型化和定量化.容错性和能源有效性之间存在着密切关系.我们在设计传感器网络时,需要权衡两者的利弊.上述6个传感器网络的性能指标不仅是评价传感器网络的标准,也是传感器网络设计的优化目标.为了达到这些目标的优化,我们有大量的研究工作需要完成.1.4 数据管理与处理是传感器网络的核心技术基于传感器网络的任何应用系统都离不开感知数据的管理和处理技术.不言而喻,感知网数据管理和处理技术是确定感知网可用性和有效性的关键技术,关系到感知网的成败.对于观察者来说,传感器网络的核心是感知数据,而不是网络硬件.观察者感兴趣的是传感器产生的数据,而不是传感器本身.观察者不会提出这样的查询:“从A节点到B节点的连接是如何实现的?”,他们经常会提出如下的查询:“网络覆盖区域中哪些地区出现毒气?”.在传感器网络中,传感器节点不需要地址之类的标识.观察者不会提出查询:“地址为27的传感器的温度是多少?”,他们感兴趣的查询是,“某个地理位置的温度是多少?”.综上所述,传感器网络是一种以数据为中心的网络.以数据为中心的传感器网络的基本思想是,把传感器视为感知数据流或感知数据源,把传感器网络视为感知数据空间或感知数据库,把数据管理和处理作为网络的应用目标.传感器网络以数据为中心的特点使得其设计方法不同于其他计算机网络(包括Internet).传感器网络的设计必须以感知数据管理和处理为中心,把数据库技术和网络技术紧密结合,从逻辑概念和软、硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心的网络系统,为用户或观察者提供一个有效的感知数据空间或感知数据库管理和处理系统,使用户如同使用通常的数据库管理系统和数据处理系统一样自如地在传感器网络上进行感知数据的管理和处理.感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的传感器网络的核心技术.感知数据管理与处理技术包括感知网数据的存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论和技术.传感器网络的各种实现技术必须与这些技术密切结合,融为一体,而不是像目前其他网络设计那样分而治之.只有这样,我们才能够设计实现高效率的以数据为中心的传感器网络系统.显然,感知数据管理和处理技术的研究是一项实现高效率传感器网络的重要和关键的任务.遗憾的是,到目前为止,感知数据管理和处理技术的研究还不多,还有大量的问题需要解决.感知数据管理与处理技术的研究是数据库界面临的新任务和新挑战,也为数据库界提供了新机遇.2 传感器网络的研究问题在讨论传感器网络的研究问题之前,我们需要介绍一下传感器网络的功能结构.由于传感器网络的设计一般都面向应用,我们很难在比较详细的级别上给出它的功能结构.在此,我们在一个比较抽象的级别上讨论传感器网络的功能结构,如图4所示.基础层以传感器集合为核心,包括每个传感器的软、硬件资源,如感知器件、嵌入式处理器与存储器、通信器件、嵌入式操作系统、嵌入式数据库系统等.基础层的功能包括监测感知对象、采集感知对象的信息、传输发布感知信息以及初步的信息处理.网络层以通信网络为核心,实现传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信,支持多传感器协作完成大型感知任务.网络层包括通信网络、支持网络通信的各种协议和软、硬件资源.数据管理与处理层以传感器数据管理与处理软件为核心,包括支持感知数据的采集、存储、查询、分析、挖掘等各种数据管理和分析处理软件系统,有效地支持感知数据的存储、查询、分析和挖掘,为用户决策提供有效的支持.1722 Journal of Software软件学报 2003,14(10)应用开发环境层为用户能够在基础层、网络层和数据管理与处理层的基础上开发各种传感器网络应用软件提供有效的软件开发环境和软件工具.应用层由各种传感器网络应用软件系统构成.下面,我们以如图4所示的传感器网络功能结构为主线,讨论有关传感器网络的研究问题.　2.1 基础层研究问题基础层研究问题的核心是传感器软、硬件技术的研究,主要包括:新传感器概念、理论和技术的研究;新型传感器材料和新型传感器装置的研究,如化学物质感知材料和装置、生物物质感知材料和装置等;恶劣环境下可操作的传感器技术的研究;把多个传感器、计算部件、行为部件集成为一个单集成电路片的微型传感器技术的研究;增强传感器计算能力、感知能力和感知精度的研究;提高传感器强壮性和容错性的研究;缩小传感器体积和重量的研究;传感器电源技术的研究;模拟技术和工具的研究;传感器自校准和自测试技术的研究;传感器制造和封装技术的研究;适应于传感器的嵌入式容错操作系统、嵌入式容错信号处理、嵌入式容错数据库等嵌入式软件系统的研究.2.2 网络层研究问题网络层主要研究传感器网络通信协议和各种传感器网络技术.传感器通信网络协议第1方面的研究是通过分析模拟,研究现有通信协议的性能,确定各种现有协议对于传感器网络的可用性及其优缺点.传感器通信网络协议第2方面的研究是以数据为中心的新的通信协议的研究,包括通用能源有效性路由算法的研究、面向应用的能源有效性路由算法的研究、动态传感器网络的路径重构技术的研究.除了上述两个方面的研究问题,网络层还有很多其他方面的研究问题,如可扩展的强壮传感器网络结构的研究、传感器节点的自适应管理和自适应控制技术的研究、资源受限的传感器网络设计策略和性能优化技术的研究、具有局部信息管理能力的能源极低的传感器节点的设计与管理技术的研究、感知数据处理策略的研究、异构传感器网络技术的研究、传感器网络的安全与认证机制的研究、嵌入与组合系统技术的研究、能源有效的介质存取、错误控制和流量管理技术的研究、移动传感器网络技术的研究、传感器网络的自扩展、自适应和自重构技术的研究、传感器网络中传感器节点协作和分组管理技术的研究、传感器网络中传感器节点能源管理技术的研究、传感器网络拓扑结构管理技术的研究、传感器网络中的时间同步技术的研究、数据分发、融合和信息处理技术的研究、仿真技术与仿真系统的研究等.　2.3 数据管理与处理层研究问题数据管理与处理层提供支持感知数据存储、存取、查询、分析和挖掘的软件工具.因此,该层的研究内容主要包括感知数据管理技术的研究、感知数据查询处理技术的研究、感知数据分析技术的研究、感知数据挖掘技术的研究以及感知数据管理系统的研究.感知数据管理技术的研究主要包括传感器网络和感知数据的模型的研究、感知数据存储技术的研究、感知数据存取方法与索引的研究、元数据管理技术的研究、传感器数据处理策略的研究、面向应用的感知数据管理技术的研究.感知数据查询技术的研究主要包括感知数据查询语言的研究、感知数据操作算法的研究、感知数据查询优化技术的研究、感知数据查询的分布式处理技术的研究.感知数据分析技术的研究主要包括OLAP分析处理技术的研究、统计分析技术的研究以及其他复杂分析技术的研究.感知数据挖掘技术的研究主要包括相关规则等传统类型知识的挖掘、与感知数据相关的新知识模型及其挖掘技术的研究、感知数据的分布式挖掘技术的研究.感知数据管理系统的研究主要包括感知数据管理系统的体系结构和感知数据管理系统的实现技术的研究.李建中等:传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展17232.4 应用开发环境层研究问题应用开发环境层旨在为各种传感器网络应用系统的开发提供有效的软件开发环境和软件工具,需要研究的问题包括:传感器网络程序设计语言的研究;传感器网络程序设计方法学的研究;传感器网络软件开发环境和工具的研究;传感器网络软件测试工具的研究;面向应用的网络和系统服务的研究,如基于属性的编址方法、位置管理和服务发现等;基于感知数据的理解、决策和举动的理论和技术,如智能应用感知数据的决策理论、监测报警的监测和识别技术、基于感知数据的反馈理论、适用于传感器网络应用的新统计算法、抽样理论和监控系统、监控大规模传感器阵列的数学组合系统工具、适用于传感器网络的模式识别和状态估计理论与技术.2.5 应用层研究问题应用层由各种面向应用的软件系统构成.应用层的研究主要是各种传感器网络应用系统的开发,如作战环境侦查与监控系统、军事侦查系统、情报获取系统、战场监测与指挥系统、环境监测系统、交通管理系统、灾难预防系统、危险区域监测系统、有灭绝危险或珍贵动物的跟踪监护系统、民用和工程设施的安全性监测系统、生物医学监测、诊断或治疗系统等.3 传感器网络的研究进展3.1 军事领域的研究进展情况美国陆军2001年提出了“灵巧传感器网络通信”计划,已被批准为2001财政年度的一项科学技术研究计划,并在2001～2005财政年度期间实施.灵巧传感器网络通信的目标是建设一个通用通信基础设施,支援前方部署,将无人值守式弹药、传感器和未来战斗系统所用的机器人系统连成网络,成倍地提高单一传感器的能力,使作战指挥员能更好、更快地作出决策,从而改进未来战斗系统的生存能力.美国陆军近期又确立了“无人值守地面传感器群”项目,其主要目标是使基层部队指挥员具有在他们所希望部署传感器的任何地方灵活地部署传感器的能力.该项目是支持陆军“更广阔视野”的3个项目之一.美国陆军最近还确立了“战场环境侦察与监视系统”项目.该系统是一个智能化传感器网络,可以更为详尽、准确地探测到精确信息,如一些特殊地形地域的特种信息(登陆作战中敌方岸滩的翔实地理特征信息,丛林地带的地面坚硬度、干湿度)等,为更准确地制定战斗行动方案提供情报依据.它通过“数字化路标”作为传输工具,为各作战平台与单位提供“各取所需”的情报服务,使情报侦察与获取能力产生质的飞跃.该系统组由撒布型微传感器网络系统、机载和车载型侦察与探测设备等构成.美国海军最近也确立了“传感器组网系统”研究项目.传感器组网系统的核心是一套实时数据库管理系统.该系统可以利用现有的通信机制对从战术级到战略级的传感器信息进行管理,而管理工作只需通过一台专用的商用便携机即可,不需要其他专用设备.该系统以现有的带宽进行通信,并可协调来自地面和空中监视传感器以及太空监视设备的信息.该系统可以部署到各级指挥单位.2002年5月,美国Sandia国家实验室与美国能源部合作,共同研究能够尽早发现以地铁、车站等场所为目标的生化武器袭击,并及时采取防范对策的系统.该研究属于美国能源部恐怖对策项目的重要一环.该系统融检测有毒气体的化学传感器和网络技术于一体.安装在车站的传感器一旦检测到某种有害物质,就会自动向管理中心通报,自动进行引导旅客避难的广播,并封锁有关入口等.该系统除了能够在专用管理中心进行监视之外,还可以通过WWW进行远程监视.美国海军最近开展的网状传感器系统CEC(cooperative engagement capability)是一项革命性的技术.CEC 是一个无线网络,其感知数据是原始的雷达数据.该系统适用于舰船或飞机战斗群携带的电脑进行感知数据的处理.每艘战船不但依赖于自己的雷达,还依靠其他战船或者装载CEC的战机来获取感知数据.例如,一艘战船除了从自己的雷达获取数据以外,还从舰船战斗群的20个以上的雷达中获取数据,也可以从鸟瞰战场的战机上获取数据.空中的传感器负责侦察更大范围的低空目标,这些传感器也是网络中重要的一部分.利用这些数据合成图片具有很高的精度.由于CEC可以从多方面探测目标,极大地提高了测量精度.利用CEC数据可以准确地。

河海大学本科毕业设计（论文）任务书（理工科类）Ⅰ、毕业设计（论文）题目：基于OPNET的无线传感器网络QoS路由及流量建模研究与仿真Ⅱ、毕业设计（论文）工作内容（从综合运用知识、研究方案的设计、研究方法和手段的运用、应用文献资料、数据分析处理、图纸质量、技术或观点创新等方面详细说明）：（1）搜集/阅读无线传感器网络、OPNET网络仿真等资料文献，熟悉无线传感器网络的基本理论问题，熟悉OPNET网络仿真这个仿真软件。

（2）对无线传感器网络的QoS路由进行了研究分析，定向扩散进行了扩展，利用一种新的QoS路由算法建立网络模型提高网络的生存期。

（3）对OPNET的流量建模机制进行研究分析，然后阐述一种建立无线传感器网络流量模型的方法。

（4）利用OPNET平台对仿真模型进行仿真实验，验证模型的有效性。

（5）总结与展望。

总结前面的工作，展望以后需要进一步展开的工作。

（6）整理论文，完成论文答辩。

Ⅲ、进度安排：～查阅无线传感器网络（WSN）、OPNET网络仿真及相关资料～熟悉OPNET仿真平台～研究分析无线传感器网络的QoS路由算法和OPNET的流量建模机制，提出一种建立无线传感器网络流量模型的方法～对所提模型进行OPNET仿真实验，验证其有效性～整理相关资料，撰写毕业设计论文，准备论文答辩Ⅳ、主要参考资料：【1】王文博，张金文. OPNET Modeler与网络仿真，人民邮电出版社，【2】孙屹，孟晨. OPNET通信仿真开发手册，国防工业出版社，【3】陈敏. OPNET网络仿真，清华大学出版社，【4】孙利民，李建中，陈渝，朱红松. 无线传感器网络，清华大学出版社，指导教师：， 2006 年 3 月 2 日学生姓名：，专业年级：2002级通信工程专业系负责人审核意见（从选题是否符合专业培养目标、是否结合科研或工程实际、综合训练程度、内容难度及工作量等方面加以审核）：系负责人签字：，年月日摘要无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术，是一种新型的、无基础设施的、自组织的无线网络。

定义：传感器网络是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络，这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况（比如温度、声音、振动、压力、运动或污染物）。

所谓传感器网络是由大量部署在作用区域内的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点通过自组织方式构成的能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。

传感网络的节点间距离很短，一般采用多跳（multi-hop）的无线通信方式进行通信。

传感器网络可以在独立的环境下运行，也可以通过网关连接到Internet，使用户可以远程访问。

原理：传感器网络的每个节点除配备了一个或多个传感器之外，还装备了一个无线电收发器、一个很小的微控制器和一个能源（通常为电池）。

单个传感器节点的尺寸大到一个鞋盒，小到一粒尘埃。

传感器节点的成本也是不定的，从几百美元到几美分，这取决于传感器网络的规模以及单个传感器节点所需的复杂度。

传感器节点尺寸与复杂度的限制决定了能量、存储、计算速度与频宽的受限。

在计算机科学领域，传感器网络是一个研究热点，每年都会召开很多的研讨会和国际会议。

数据融合技术包括对运用各种信息获取技术所取得的各种信息的采集、传输、综合、提取、相关及合成，达到对资源、环境、经济、社会，尤其是突发事件应急管理管理目的的调查、监督、诊断和辅助决策的技术系统。

主要目标是从种类繁多的海量数据中，提取对特定目标的有用的、精准的信息。

数据融合技术在多信息、多平台和多用户系统中起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心或融合中心间的连通性与实时、准时性通信，并能提供准确的目标物位置、变化方向、变化趋势，及变化量的准确信息，这是和传统的平台的不同之处。

它具有多种信息的收集、综合、提取、分析及准确传输的能力，包括将准确的信息，在准确的时间内，传输给准确的地点和准确的人数据融合技术的核心是利用高性能信息处理与计算技术，将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而获得决策所需的信息的现代高技术。

网络中的数据流分析与异常检测随着互联网的普及和网络规模的不断扩大，海量的数据不断在网络中产生和传输。

为了更好地管理、优化和保护网络，人们对网络中的数据流进行分析和异常检测变得越来越重要。

本文将介绍网络中的数据流分析与异常检测的相关概念、方法和应用。

一、网络中的数据流分析网络中的数据流分析是指对网络中的数据流进行收集、整理和分析的过程。

通过对数据流的分析，可以获取有关网络性能、用户行为、攻击行为等重要信息，为网络管理和优化提供依据。

1. 数据流的收集网络中的数据流包括各种类型的数据包，如网络通信数据、传感器数据、网络日志等。

收集数据流可以通过网络监控设备、深度包检测技术和数据包捕获工具等方式进行。

数据流收集需要考虑到网络带宽、存储能力和数据安全等因素。

2. 数据流的整理收集到的数据流通常是杂乱无章的，需要进行整理和处理才能发现其中的有用信息。

数据流的整理可以包括数据清洗、去噪、数据融合等步骤，以提取有用的特征和属性。

3. 数据流的分析数据流的分析是通过使用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从数据流中发现隐藏的模式和结构。

常用的数据分析技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。

数据分析的目标是发现网络中的异常行为、预测网络性能等。

二、网络中的异常检测网络中的异常检测是指对网络中的异常行为进行识别和判断的过程。

异常行为可能来自于网络攻击、网络故障、网络拥塞等原因，对异常行为的准确检测可以及时采取措施进行应对，保证网络的正常运行和信息安全。

1. 异常行为的定义异常行为是指与正常行为不符的网络活动，如未经授权的访问、异常大量的数据传输、异常频繁的网络请求等。

通过定义异常行为的规则和模型，可以帮助系统检测和判断网络中的异常情况。

2. 异常检测方法网络中的异常检测可以使用基于规则、基于统计和基于机器学习的方法。

基于规则的方法通过定义预设的规则来检测异常行为，但对于新型的攻击和异常行为可能无法有效识别。

无线传感器网络技术概述-2019年精选文档-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII无线传感器网络技术概述无线传感器网络被普遍认为是二十一世纪最重要的技术之一，是集成了监测、控制以及无线通信的网络系统，是由传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的方式构成的网络。

在无线传感器网络中各传感器节点能够相互协作完成感知、采集网络覆盖区域内的各种环境或监测对象的信息，对这些信息进行处理，以获得详实而准确的信息，并通过无线多跳方式传送给需要这些信息的用户[2]。

可以说由计算机技术、传感器技术、无线通信技术相结合产生的无线传感器网络实现了物理世界、信息世界与人类社会三元世界的连通，将会对人类社会的生产和生活产生深远而积极的影响。

一、无线传感网络的体系结构（一）传感器节点结构。

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点以无线多跳通信方式形成的自组织网络系统，其中的传感器节点能够协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给用户。

无线传感器网络中最基本的组成要素是传感器节点，它由数据采集单元、处理器单元、数据传输单元和能量供应单元四部分组成[2]。

如图1所示。

数据采集单元负责监测区域内信息的采集和数据转换，借助形式多样的传感部件，传感器节点能够感知温度、湿度、噪声、移动物体的大小、速度和方向等信息。

处理单元负责控制整个传感器节点的操作、存储和处理数据信息。

数据传输单元负责与其他传感器节点交换控制信息和传输采集到的数据信息。

能量供应单元为传感器节点各部件提供运行所需的能量，通常采用微型电池。

（二）网络体系结构。

无线传感器网络的体系结构如图2所示，通常包括传感器节点、汇聚节点和管理节点[1]。

大量传感器节点随即部署在监测区域内部或附近，以自组织的方式构成网络。

传感器节点产生的数据以不同的路由方式沿着其他传感器节点逐跳传输，在传输的过程中，可能被多个节点处理，然后传输到汇聚节点。

大型传感器网络中高速连续数据流的缓存策略汪海山;康建斌;耿立中;马骋;熊剑平;贾惠波【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2009(36)5【摘要】大型传感器网络是指一种规模巨大的传感器网络,其传感器节点多达上万个(设为n),如果每个传感器的采样率为1ms,每个采样点为24bits,则整个网络产生的数据总流量可高达24nkbps(因为n可达上万,所以流量可达几百Mbps).如何实现这个巨大网络中传感器节点到基站的高速连续数据流的缓存,是保证整个网络顺利运行的关键所在.采用FPGA和异步FIFO的结合,完美地解决了这个问题.【总页数】3页(P36-38)【作者】汪海山;康建斌;耿立中;马骋;熊剑平;贾惠波【作者单位】清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084;清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084;清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084;清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084;清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084;清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京,100084【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.无线传感器网络中数据流异常数据的联合估计算法 [J], 钟一洋;刘兴长;王悠;吴润泽;韩开进;叶泳2.高速连续数据流记录系统中并行处理接口的研究 [J], 郭文秀;董永贵;孙照焱;马骋;熊剑平;贾惠波3.三维水声传感器网络中数据流的突发检测算法 [J], 徐明;刘广钟4.无线传感器网络中数据流聚集的预处理 [J], 张小莉;易宝林5.无线传感器网络中基于能量有效的按需缓存策略 [J], 李欠欠;谭劲;张曼曼因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。