环境研究用无线传感器网络：局限性和挑战的调查外文翻译资料

英语原文共 8 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

环境研究用无线传感器网络：局限性和挑战的调查

安东尼奥的盘石，成员，IEEE，贝尼特斯capistros旧金山，费德里克多明戈斯，成员，IEEE，阿布杜拉 touhafi成员，IEEE

无线传感器网络（WSN）已经渗透到了整个学科结构，极大地依赖于控制和决策过程，如医疗保健，农业，生态和工业自动化。在生态学中，由相互连接的传感器网络组成的基础设施可以提供大规模的自然现象的现场高精度监测。此外，WSNs提供了许多优势，如建设生态质量的数据集，结合机器学习预测系统的可能性，可用于生态过程模拟。在这篇文章中，我们提出了基于环境的研究，如生物及相关的几个领域在最近的网络调查，精准农业和野生动物的观察。最后，我们专注于识别的局限性和开放的问题。

指数方面，无线传感器网络，网络

一、引言

传感器网络的扩散与最近的发展和研究的基础设施，在军事领域的态势评估和网络为中心的方法，都集中在敌人的部队，飞机和潜艇的检测和跟踪。在这方面，美国国防部（DOD）计划在过去进行，铺平了道路的传感器网络的类型，最近出现在学术界[ 1 ]。在这样的背景下，无线传感器网络（WSN）通常用于医药、工业自动化、家庭自动化和最近，在生态学和生态研究的模型和预测不同的现象[ 2 ] [ 3 ]。

传感器网络由一组传感器节点组成的微控制器，传感器和一个小电池连同无线收发器。一般情况下，收发器将测量从传感器返回到一个网关，将数据路由到日志系统，该系统通常对内容进行分析和处理后验。在这些网络中，通信协议是基于IEEE 802.15.4的[ 4 ]由于对低功耗通信及其简单的关注。然而，IEEE 802.11链路也用于遥感数据到一个中央服务器的高速数据传输，传感器网关。

然而，传感器节点的约束条件有三：节点的制造成本、能耗

安东尼奥去拉彼德拉，费德里克多明戈斯和阿卜杜拉touhafi与部电子情报（Etro）在布鲁塞尔自由大学工程科学学院（VUB）、布鲁塞尔、比利时1050电子邮件：{ adelapie，fedoming，阿卜杜拉。touhafi } @vub.ac.be。Francisco Benitez Capistros与实验室植物生物学和自然管理（APNA）对科学和生物工程科学学院（VUB），布鲁塞尔，比利时1050，电子邮件：fbenitez@vub.ac.be。

及其处理能力[ 5 ]。首先，制造成本是至关重要的，因为一些无线传感器网络需要数百人，根据场地的空间维度。同样，能源效率也是最重要的，由于充电或更换电池的无数节点是一项费时费力的任务。最后，节点的处理能力与电池寿命有关。因此，该算法运行在单片机结合如占空比的参数必须被平衡以避免消耗电池迅速。

在市场上存在的几个商业传感器节点，一般用于环境研究与物理，化疗和生物传感器。这些传感器节点通常是基于低功耗单片机MSP430等[ 6 ]。表i描述了传感器节点的主要供应商的特点。然而，也有作者选择开发自己的节点，量身定制的目标应用程序和其固有的限制（第二节）。

传感器网络的本质提供了现场监测的生态现象，通过高频测量在可变规模[ 7 ]。此外，无线链路提供了灵活的复杂和不规则区域的沟通渠道。因此，WSNs完全符合生态系统监测、精准农业、野生动物观察和灾害防治等环境科学的要求。

在这份手稿中，我们调查的最先进的传感器网络的设计环境监测的网络的局限性和挑战的目的，显示了在这一领域的现有的开放性问题的目的。

作为一个出发点，第二节调查了一些无线传感器网络已经提出的上下文中介绍的介绍。在第三节中，我们总结了第三节中描述的作品的优势，挑战和局限性。最后，我们在第四节结束一些结论。

II。无线传感器网络环境研究综述

A．水监测应用

1）淡水生态系统的传感器网络分析：[ 8 ]，元等。提出了一种两层传感器网络，以内布拉斯加州市地下水实时分析为重点。第一层的网络提供卫星连接到每个传感器网络，其中包括第二层的地下水测量系统。第一层的网络提供卫星连接到每个传感器网络，其中包括第二层的地下水测量系统。

节点基于弩IRIS节点。虹膜微粒是由一个ATmega 1281单片机，一个802.15.4发射机和512 KB的数据存储的闪存。作者利用能量采集系统基于12V太阳能面板和50 Ah胶体电池。此外，该m1b510网关接口从弩WSN的卫星接入点。因此，每个接入点连接压力换能器，监测地下水位下的威尔斯研究（Keller America Acculevel 15 PSI潜水传感器，528美元）。

纳斯拉丁介绍了无线传感器网络监测的重点是淡水，如河流，湖泊和湿地[ 9 ]。节点是基于一个XBee收发器芯片PIC16F886单片机串联。每个节点配备水温，pH值，浊度和溶解氧传感器。特别是，该wq101水温传感器从全球水的利用（317美元）和wl400水位传感器（607美元）。

霍曼等建议用河流无线传感器网络监测。传感器节点是基于MSP430低功耗单片机与802.15.4收发器。作者的目标是测量水位的河流通过三种不同的方法，即使用压力传感器，超声波测量和GPS坐标。然而，作者没有提供有关设想的传感器的进一步信息。

在[ 11 ]，作者提出了一个传感器网络的水质监测池塘在北卡罗莱纳州和T州立大学农场。他们用弩MICA2传感器节点和多跳/慢采样配置以保持功耗低。此外，每个传感器节点与水温传感器（坎贝尔科学108l），pH探针（坎贝尔科学csim11）和溶解氧（坎贝尔科学cs511l）审查。

拉马纳坦提出了两种地下水分析传感器网络[12]。每一个节点插入一个塔和连接到不同程度的测量几个如温度、钙、氯参数两层传感器、氧化还原电位和pH值水平。第一个网络测量孟加拉的砷含量。第二传感器网络测量土壤湿度水平，在帕姆代尔，加利福尼亚的温度和硝酸盐，为了探索所遵循的环保法规。然而，作者强调，传感器网络，如传感器的卫生和快速部署能力要求的一些挑战，这是在第三部分。在[ 13 ]，萧鹏等人提出了一种用于河流水流速度估计的传感器网络。作者利用加速器，以调查保释摆动角度。传感器节点是基于单片机MSP430F1612，CC2420 IEEE 802.15.4的发射机和mma72609加速器。

吉恩等[ 14 ]强调使用无线传感器网络的水质监测由传统的人工采样方法的固有问题的重要性（特别是耗时）。他认为，传感器网络可以提供一个更新的地图水的参数在一个给定的区域，旨在帮助决策过程和警务。在这方面，作者提出了一个传感器网络的水质监测，测量温度、溶解氧、pH和盐度从datatsick环形电导率（RS-485）水份传感器公司（120兆瓦）。传感器通过通信模块连接（RS-485）到德克萨斯仪器CC2430片上系统（SoC）。它吸引了27毫安在主动模式和0.5 UA在低功耗。此外，一个12伏电池和max3485转换器的使用是为了适应RS-485信号。协调器节点发送的测量通过3G或可选的RS-232。

一帆等人提出了一个传感器网络的设计，用于监测水环境，如湖泊，湿地和河流[ 15 ]。传感器节点是基于ARM AT91微处理器与TMS320系列DSP和CPLD。DSP执行由CPLD和CCD摄像机获得的图像压缩。此外，传感器节点包括ZigBee收发器（CC2420）。根据作者的每个节点的设计，以测量温度，pH值，浊度，电导率和溶解氧（DO）。

里根等人提出的传感器节点的设计，以执行在软木（爱尔兰）的原位监测[ 16 ]。研究人员提出这样的设计，以遵循欧洲水框架指令2000 / 60 / EC。传感器节点测量pH值，温度，电导率，浊度和溶解氧。他们是基于一个可编程的SoC，然而，是未知的，因为作者没有提供足够的细节手稿。基于ZigBee的传输。此外，该系统配备了智能传感器的接口，特别是基于IEEE 1451标准的[ 17 ]。因此，该系统可以独立配置每个传感器。传感器节点需要96.2兆瓦的主动模式和0.054兆瓦的睡眠模式，在3

五、进一步作者提出了几种降低系统PSoC如义务骑自行车。此外，作者附以下传感器节点（国际水域）：wq101潜水温度仪表，wq201水pH值。表wq301水电导率仪、WQ401溶解氧传感器，wq701水浊度计，wl400水位计。此外，在[ 18 ]，相同的作者更新他们的监测应用与视觉传感器，即相机和卫星成像系统，以提高检测和跟踪能力的应用。因此，他们采用了阿希PTZ摄像机远程控制从爱尔兰都柏林城市大学采用支持向量机（SVM）为分析对象。

最后，在[ 19 ]，作者提出了使用传感器网络，以监测在台湾河流泥石流。他们试图按照河流的泥石流，以估计的速度和趋势的河流。因此，作者量身定制自己的移动传感器节点。这些节点是基于MSP430单片机和ZigBee收发器（CC2420）。为了估计的振动频率，泥石流产生两个MEMS加速度计法（特别是adxc330和adcx78）。每个节点供电2电池D电池碱性和太阳能电池板的4V.

2）海洋生态系统分析：[ ]，杨等。介绍了无线传感器网络的体系结构侧重于海洋贝类监测（中国）Zhejian。传感器节点配备了GPRS连接串联MSP430F149低功耗单片机。该网络预计将监测pH值，盐度，做和化学需氧量（COD）。

佩雷斯等人提出了一个无线传感器网络的设计，沿海监测的西班牙和集中在泻湖流体力学研究[ 21 ]。作者采用浮标配备了一个传感器节点，两个太阳能电池板，通信天线和一些海洋传感器。微尘是基于多环境无线节点主板（mewin）[ 22 ]。然而，作者没有详细的董事会内部的组成部分。通信协议是基于ZigBee和GPRS在距离其他节点太大。可视化分析是基于LabVIEW。最后，作者利用四种不同的传感器微尘安排不同的流速、深度、盐度、温度、浊度、叶绿素含量和硝酸盐做探针。

为了研究澳大利亚大堡礁（GBR），影响从珊瑚海水入侵，Bondarenko等人。提出了测量温度在耐莉湾和磁岛使用无线传感器网络[ 23 ]。这样，研究人员部署基于环境系统连接到温度传感器的mu;微尘传感器网络节点（达拉斯DS18B20）。mu;微尘的节点配备了MSP430单片机和48 KB的闪存与ZigBee发射机。传感器节点利用LMAC层从特温特大学[ 24 ]为了优化能源消费。

Herlien等人描述了传感器网络学习影响pH的变化，当CO2注入水在冰海上[ 25 ]。他采用的传感器如pH传感器、盐度、温度的几种类型，一种为水的速度估计测速仪和声学多普勒海流剖面仪（ADCP）。值得注意的是，研究证明，他们已经发展为一个自定义的middelware从分布式传感器获取数据，因为一些ocenographics传感器的厂商使用专有的协议。

最后，在[ 26 ]，作者提出了一种水下传感器网络，以估计海洋污染。传感器节点通过水声通信从50-500米距离的沟通。

B森林监测应用

Sanchez Azofeifa等人介绍了两种不同的传感器网络，专注于热带森林监测[ 27 ]。第一网络部署，以监测巴拿马的树木叶片温度。研究人员把热电偶附着在叶子的下表皮上。传感器连接到传感器节点通过微观公司第二传感器网络研究了光合有效辐射（PAR）制作的部分以巴西植物冠层吸收研究的碳平衡的变化。传感器节点是基于olsonet通信耦合到apoge PAR sq-110和sp-110太阳辐射传感器微尘。作者必须部署在森林上方五米的塔上的节点，以确保通信链路。

斯洛韦茨等人提出了一种基于MICA2微尘城市森林监测传感器网络。为了监控节点状态，他们目前的电池电压周期性地广播。此外，作者强调了与外部数据源的测量，研究传感器的状态的要求。因此，他们与土壤湿度与空气的温度，湿度和降水数据。最后，作者强调定期校准传感器以及传感器的成本高（每节点1000美元）的重要性。

菲格雷多等人研究了雨林中传感器之间的通信问题[ 29 ]。研究人员选择了三个指标：接收的数据包的百分比，RSSI和LQI。在实验中，他们利用了MICAz的反对票。这样做，他们在三个区域进行实验：停车场，森林路径和茂密的森林。在所有的位置，放置在地板上的节点能够在更大的距离通信。在停车场，交付率为20%，在70米。然而，在深森林，同样的比例达到了只有在距离为15米，反映了如何树木和树叶破坏在雨林中的通信。类似的测量是使用RSSI和LQI作为指标采取。此外，笔者发现，为了测量1000x1000平方米的区域，你需要441点在停车场的情况而在茂密的森林，20736被要求保持连接同一水平。

C农业应用

Chebbi等人提出了一种精确农业（PA）传感器网络的设计，以限制在突尼斯的用水。该系统估计作物蒸散量（ET）的水平，通过气象数据，作物和土壤参数。节点通过作者设计和基于Microchip PIC18F2620耦合到一个XBee模块[ 30 ]。每个节点连接六个传感器，即土壤水分传感器（水印），空气温度/湿度（SHT75）、太阳辐射（戴维斯）、降水量、风速和风向（广告）。

在[ 31 ]中，研究者建议通过一个传感器网络来控制水的储备，用以测量灌溉农业中的水位。作者用一个平台的基础上通过CC2430的ZigBee节点发射机的发射功率cirronet（100-250 MW）使用定向天线。cirronet平台是基于8051单片机。一种基于电位器和ADC传感器用以估计在水库水位检测。连接到一个9伏电池，节点需要在活动模式下的35.5毫安，并提请在睡眠模式28毫安。在[ 32 ]，作者描述了一个葡萄园监测包括基于CC2430 SoC节点系统。节点连接到温度，湿度和pH传感器。汇聚节点是基于英特尔PXA270微处理器。

维佳亚库马等人[ 33 ]提出了一种采用Micaz节点耦合以土壤湿度和pH传感器估算施肥量传感器网络调节的自动灌溉系统。MICAz节点连接到MDA300CA采集板。每一个节点连接到一个土壤水分传感器（irrometer）和大气压力传感器（mpx41

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[613344]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word