0 引 言
无线传感器网络[1](Wireless Sensors Network，WSN)是在监测区域范围内通过部署大量传感器节点，并以无线通信方式形成的单跳或多跳的自组织网络系统，以此协同感知、采集和处理监测区域中的被感知对象信息，再第一时间将其发送给观察者。近年来，随着传感器技术、SoC片上系统、微机电系统、低功耗无线传输技术的日臻完善，使得无线传感器网络也得到了重点研究及飞速发展。
无线传感器网络能显著提高人类对物理环境的远端监视和控制能力，从而实现信息世界、物理现实与人类社会的互联互通，因此在国防军事、环境监测、智能交通、医疗保健、物流管理、农牧业生产等方面发挥了重要而广泛的作用，并可称为本世纪最具影响力的21项技术之一[2]。
1 无线传感器网络的特点及结构
1.1 无线传感器网络的概念与结构
随着技术的发展进步，无线传感器网络的内涵与外延也在不断地扩展深入，同时也拓展出多种实际的应用模式。电信标准化部门(ITU-T)认为无线传感器网络是由智能传感节点组成的网络，能够以“任何地点、任何时间、任何人、任何物”的形式实施部署。国内传感器网络标准化工作组关于无线传感器网络的定义则可描述为：“利用无线传感器网络节点及其他网络基础设施，对物理世界进行信息采集并对采集的信息进行传输和处理，以及为用户提供服务的网络化信息系统”。
虽然学术界和工业界对无线传感网络还没有形成完全统一的概念，但从理论上已经认定无线传感器网络一般具有信息感知、信息处理、信息传输和信息服务提供等功能，而且通常是由大量廉价传感节点、一个或多个汇聚节点和网关所组成的有机自治整体，其结构实现则如图1所示。
由图1可知，传感节点能自组织地形成无线网络，利用协作方式采集数据，并经多跳方式传输给汇聚节点(Sink);汇聚节点对来自多个传感节点的信息进行融合、处理、选择、分发，进一步地传输给网关节点;而网关节点则可实现无线传感器网络与现有的以太网、无线局域网或移动数据通信网络的良好、全面互通。
1.2 无线传感器网络的模型
由于基础设施的差异和无线传感器应用类型之多样，使得无线传感器的体系也不尽相同，如美国的两层体系架构，以及欧盟的五层体系架构。而我国则在 2005年提出无线传感器网络的三层体系架构，并于2008年国际传感器网络标准化第一次大会上提交了相关的标准提案，其体系架构即如图2所示。
由图2可知，底层无线传感器网络由大量低成本、低功耗的传感节点组成，以此实现静态参数监测和动态目标探测，并且通过多跳等组网方式将各传感节点的监测数据传送到汇聚节点。图2中的中层无线传感器网络主要由汇聚节点、接入节点(AP)和数据业务流量较大的高端传感器组成，能够实现对来自底层传感节点的数据处理，而且亦能实现与互联网或电信网络的互联互通。而高层无线传感器网络则是利用现有的网络基础设施，借以承载无线传感器网络的相关应用业务。
2 无线传感器网络的技术实现
无线传感器网络的实现方案主要包括网络与通信技术、协同信息处理技术、管理技术三个方面，如图3所示。其中，网络与通信技术实现数据从传感节点到用户端的有效传输;协同信息处理技术实现从复杂信息中获取有效的分析结果，包括信号特征提取、模式识别与分类、协同感知、目标跟踪等;管理技术则是对分布的传感节点进行管理和协调，并依据功能可将其分为能量管理、拓扑管理、移动管理和任务管理等。
3 无线传感器网络的关键技术及研究现状
多数情况下，无线传感器网络需要大规模地部署于野外环境，其节点的计算资源和存储资源都十分有限，且往往采用开放的无线通信方式，因此在可靠性、安全性等方面都面临严峻挑战。基于此，能量效率、定位技术、时间同步、数据融合和安全技术即均为无线传感器网络设计需着重考虑的关键技术。下面对其展开逐一的分析与阐述。
3.1 能量效率
无线传感节点一般由电池驱动，因而能量配备有限，而且对于大多数的应用场合，进行能量补给几乎是零可能，这就使得能量效率将直接影响着无线传感器网络的生存时间，也必然成为设计时优先考虑的重要约束。目前，无线传感器网络的能量消耗主要散布在信息感应、数据通信和数据处理这三个过程。为了提高能量效率，时下在传感节点上可采用动态电压调节和动态能量管理的功能设计;在数据通信过程则使用诸如μIP、6LowPAN、Rime等[3]低能耗的通信协议。同时系统还应具有包括休眠内容的能量管理模式，即在不需要工作时可使节点进入休眠状态。
3.2 定位技术
无线传感器网络主要应用于事件监测，只有事件数据和位置信息相结合才能产生有效的信息，而且路由协议、网络管理等也需要本地节点的位置信息，因此定位技术即成为无线传感器网络稳定、可靠运行的研究基础。但由于测量误差、计算约束，以及各类应用场合对定位技术的鲁棒性、可扩展性、连同定性精度所提出的不同需求，相应提出了多种定位方法，如基于测距的Ad Hoc定位技术(AHLoS)[4]、基于时间的TPS[5]定位技术，以及CPE[6]、APIT[7]等基于预留的定位技术等。
3.3 时间同步
无线传感器节点均配备有本地时钟，节点对事件感知、目标跟踪、数据处理和数据通信等操作都与本地时序信息密切相关，各个节点间就需要相应进行本地时钟信息的高频交互，以达到且保持全局时间的协调一致，并为上层的协同机制提供技术支撑。时间同步时主要需要考虑随机时延的影响，现有的同步协议有传感器网络时间同步协议TPSN[8]、时钟扩散同步协议TDP[9]、基于速度扩散协议RDP[10]等。
3.4 数据融合
由于传感器节点采用大规模、分布式部署，相邻节点所产生的感知数据往往带有高度的相关性，这就产生一定的冗余数据，因而需要数据融合技术以对相邻节点所采集的大量原始数据进行实时处理，而只将处理后的少量有效结果传输给汇聚节点。经过数据融合可以显著降低传输数据量，节省中间节点的能量和带宽，从而减轻网络负荷，并延长网络寿命。有关方面的研究主要有基于生产树的数据融合，如最短路径树(SPT)、贪心增长树(GTI)、E-Span算法[11]等;基于网络性能考虑的数据融合，如AIDA算法[12];以及基于安全的数据融合等[13]。
3.5 安全技术
无线传感器网络多会部署于开放的物理空间，因而不仅要适应严苛的自然环境，可能还需面对敌方的主动攻击。另外，无线传感器网络中各节点的自身资源也处于严重受限，且节点间通信常常采用广播的无线信号，这就使得无线传感器网络的安全性随接成为亟需解决的重要问题。目前，无线传感器网络在物理层、链路层、网络层方面均已开发相应的安全防御策略[14]。如在物理层采用各种扩频通信技术;在链路层上采用信道监听与重传机制、纠错编码等;以及采用 SPINS[15]网络安全协议。
4结束语
无线传感器网络作为多学科交叉的研究领域，已成为信息技术研究中各方瞩目的重点研究课题之一，并在国防军事、环境监测、智能交通、公共安全等方面获得广泛应用。无线传感器网络为人们提供了一种全新的信息获取方式，但其大规模的使用却也相应面临着一系列的技术挑战，需要从能耗、成本、安全性等方面加以均衡考虑，从而获得对其完整、全面解决。本文即对此类研究提供了有益的引导和参考。
参考文献：
[1] I F Akyidiz， M C Vuran. Wireless sensor networks[M]. Wiley，2003.
[2] 孙利民，李建中，陈渝，邓. 无线传感器网络[M]. 北京：清华大学出版社，2005.
[3] PERING T， BURD T， BRODERSEN R. The simulation and evaluation of dynamic voltage scaling algorithms[C]//Proceedings of International symposium on Low Power Electronics and Design， CA，USA，1998： 76-81.
[4] SAVVIDES A， HAN C， STRIVASTAVA M. Dynamic fine-grained localization in Ad Hoc network of sensors[C]//Proceedings of ACM MobiCom 2001， Rome， Italy， 2001： 166-179.
[5] CHENG X， THAELER A， XUN G， etc. TPS： A time-based positioning scheme for outdoor wireless sensor networks[C]//Proceedings of IEEE INFOCOM’04， Hong Kong， China， 2004，4：2685-2696.
[6] DOHERTY L， PISTER K， GHAOUI L. Convex position estimation in wireless sensor network[C]// Proceedings of IEEE INFOCOM’01， Anchorage， AL， USA， 2001，3：1655-1663.
[7]HE T， HUANG C， BLUM B， et al. Range-free localization schemes for large scale sensor networks[C]// Proceedings of ACM MobiCom 2003， San Diego， CA， USA，2003： 81-95.
[8] GANERIWAL S， KUMAR R， SRIVASTAVA M. Timing-sync protocol for sensor network[C]// Proceedings of ACM SenSys’03， Los Angeles， USA， 2003：138-149.
[9] SU W， AKYILDIZ I F. Time-diffusion synchronization protocol for wireless sensor networks[J]. IEEE/ACM Transaction on Networking， 2005，13(2)：384-397.
[10] LI Q， RUS D. Global clock synchronization in sensor networks[J]. IEEE Transaction on Communications， 2006，55(2)：214-226.
[11] LEE M， WONG V M S. E-Span and LPT for data aggregation in wireless sensor networks[J]. Computer Communications，2006，29(13-14) 2506-2520.
[12] HE T， BLUM B， STANKOVIC J， et al. AIDA： Adaptive application independent data aggregation in wireless sensor network[J]. ACM Transaction on Embedded Computing System， 2004，3(2) 426-457.
[13] ZHANG W， LIU Y， DAS K S， et al. Secure data aggregation in wireless sensor network： a watermark based authentication supportive approach[J]. Pervasive Mobile Comuting，2008，4(5)：658-680.
[14] WOOD A D， STANKOVIC J A. Denial of service in sensor networks[J]. Computer， 2002， 35(10)：54-62.
