本文是无线传感器网络的科普帖子，将根据该领域的最新研究进展不时更新

无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSN) 是集分布式信息采集、信息传输和信息处理技术于一体的网络信息系统，在WSN在中国，无线传感器节点通常随机布置在许多人类无法接近的场合，通过自组织形成一个快速、有效、可靠的无线网络。借助内置的微传感器，传感器节点可以测量周围环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号、温度、湿度、光强、压力、土壤成分、移动物理大小、速度和方向。传感器节点通常是同构的，由于其能耗低（甚至不需要更换电池），适用于各种应用场景，被公认为未来改变人们生活的十大技术之一。

移动通信网络、无线局域网、蓝牙网络、AdHoc 网络等，无线传感器网络与无线通信网络有本质区别：无线通信网络的主要功能是提供网络点对点建立连接、相互通信和操作，为数据共享提供正确可靠的传输，而由微传感器节点组成的无线传感器网络一般是为特定需要设计的自组织网络，可以实时监控、感知和收集网络分布区域内的各种环境或监控对象的信息，并处理这些数据，从而获得详细准确的信息，并将其传输到收集节点。与无线传感器网络相比Adhoc网络具有以下特点：

为了监测地理区域，该区域通常布置数百个甚至数万个节点。如果单个节点或局部节点出现故障，不会导致网络瘫痪，因此节点之间的高连接可以保证系统的容错性和抗破坏性。

由于价格、体积和功耗的限制，嵌入式处理器和存储器通常用于传感器网络中的传感器节点。这些传感器具有计算能力，可以完成一些信息处理。然而，由于嵌入式处理器的能力和存储容量有限，传感器的处理能力相对有限，因此在设计中WSN力求各种协议简单有效。

由于硬件条件的影响，无线传感器节点通常由电池供电，而无线传感器网络通常不需要更换电池，与 相比Adhoc 网络和电池更换更不方便，大多数传感器网络通常需要长时间工作，因此节能更为重要。由于发射能量的限制，无线传感器网络节点的通信距离可能更短，通常只有几十米甚至更短。

在无线传感器网络中，人们往往只关心某个区域内某个观测指标的值，而不关心单个节点的观测数据。它不同于传统网络的搜索过程，可以快速有效地组织每个节点的信息，整合和提取有用的信息，传输给用户。

无线传感器网络中的节点相对静止，因此正在考虑MAC节点移动的特性往往不需要考虑层协议。Adhoc 网络中的节点必须考虑移动特性。

作为当今信息领域的研究热点，无线传感网络涉及多学科的交叉。所需的研究可分为网络通信协议、核心支持技术、自组织管理、开发和应用四个部分。每个部分都有一些关键技术需要解决。

由于传感器节点能量很受限，其计算、存储和通信能力十分有限，每个节点只能获取局部网络的信息，因而节点上所运行的网络通信协议不能太复杂；同时，WSN拓扑结构和外部环境也在不断变化，对通信协议的设计提出了更高的要求。WSN通信协议包括物理层、数据链路层、网络层和传输层。

WSN核心支持技术利用网络通信协议提供的服务，通过应用服务界面屏蔽底层网络的细节，使终端用户能够轻松处理WSN操作。其核心技术包括：能量挖掘、能量节约管理、拓扑控制、节点定位、时间同步、网络信息处理、网络安全等。

节点的能量已经成为无线传感器网络效率的瓶颈。无线网络传感器节点的能源供应系统应根据其自身的特点进行设计。传感器节点功耗较低，但功耗变化范围较大。如果能量挖掘技术用于从环境中挖掘能量，使节点具有能量补充能力，这将从根本上解决节点的能源供应问题。典型的方法是使用能量挖掘装置来挖掘风能、太阳能、温差、振动等各种能量。

在能源管理方面，由于无线传感器网络节点多、覆盖面大、工作环境复杂、能源不可替代，无线传感器网络的核心问题是设计有效的策略来延长网络的生命周期。休眠机制是节约能源最有效的方法之一。如何在不影响传感器网络正常运行的情况下进行休眠调度非常重要。

定位技术主要是指节点定位，即确定传感器每个节点的相对位置或绝对位置。它是无线传感器网络研究领域特别是军事应用的一个非常重要的研究方向。WSN系统可以智能地选择一些特定的节点来完成任务，从而大大降低整个系统的能耗，提高系统的生存时间。典型的基于距离的定位算法分别使用RSSI、TOA、TDOA、AOA 测距以定位节点。节点之间的绝对距离或方向不需要测量距离无关的定位机制，从而降低了节点硬件的要求，使节点成本更适合大型无线传感器网络。典型的距离无关定位算法包括纹理方法DV2Hop、Amorphous 和APIT 算法。

多变的网络状态和外部环境要求无线传感器网络具有自组织能力，能够自动组织网络运行、配置和维护，并及时转发监控数据。自组织管理技术利用网络通信协议提供的服务，通过网络管理接口屏蔽底部细节，方便终端用户管理资源分配。其自组织管理技术包括：节点管理、资源和任务管理、数据管理、初始化和系统维护。

作为一种源于应用、服务于应用的现有网络技术，WSN还有完整的软硬件设计原则、高效的开发平台和一系列独特的应用实例。其内容包括：建立模拟平台、硬件系统开发、操作系统、软件开发、环境监测应用、目标跟踪应用等。

美国商业周刊和传感器网络具有巨大的应用前景MIT在预测未来技术发展的报告中，无线传感器网络被列为21世纪最具影响力的21项技术和改变世界的10项技术之一。无线传感器网络、塑料电子科学和仿生人体器官也被称为未来世界三大高科技产业。现有和潜在的传感器应用领域包括：军事侦察、环境监测、医疗、建筑监测等。随着传感器技术、无线通信技术和计算机技术的不断发展和改进，各种传感器网络将遍布我们的生活环境，真正实现无处不在的计算。WSN由于类型和节点不同，大致可分为监控和跟踪两类。

在军事领域，传感器网络将成为C4ISRT（command，control，communication，computing，intelligence，surveillance，reconnaissance and targeting）系统不可或缺的一部分。C4ISRT 系统的目标是利用先进的高科技技术，为未来的现代化战争设计一个集命令、控制、通信、计算、智能、监视、侦察和定位于一体的战场指挥系统，受到了军事发达国家的普遍重视。因为传感器网络是由密集型、低成本、随机分布的节点组成的，自组织性和容错能力使其不会因为某些节点在恶意攻击中的损坏而导致整个系统的崩溃，这一点是传统的传感器技术所无法比拟的。在战场，指挥员往往需要及时准确地了解部队、武器装备和军用物资供给的情况，铺设的传感器将采集相应的信息，并通过汇聚节点将数据送至指挥所，再转发到指挥部，最后融合来自各战场的数据形成我军完备的战区态势图。当然，也可以直接将传感器节点撒向敌方阵地，在敌方还未来得及反应时迅速收集利于作战的信息。在军事应用中，与独立的卫星和地面雷达系统相比，传感器网络也有潜在无可比拟的优势。

应用于环境监测的传感器网络，一般具有部署简单、便宜、长期不需更换电池、无需派人现场维护的优点。通过密集的节点布置，可以观察到微观的环境因素，为环境研究和环境监测提供了崭新的途径。传感器网络研究在环境监测领域已经有很多的实例。这些应用实例包括：对海岛鸟类生活规律的观测，气象现象的观测和天气预报，生物群落的微观观测，森林火警和洪灾预警，农田管理等。

传感器网络在医疗领域也有一些成功实例。SSIM（Smart Sensors and Integrated Microsystems）项目中，100个微型传感器被植入病人眼中，从而帮助盲人获得了一定程度的视觉。借助于各种医疗传感器网络，人们可以享受到更方便更舒适的医疗服务，比如：远程健康监测和病变器官观察等。

各种无线传感器可以灵活方便地布置于建筑物内，监测建筑安全；也可布置于房间内获取室内环境参数，从而为居室环境控制和危险报警提供依据；还可布置于道路上，为出行者提供信息服务，或发现违章及时报警和记录。

在一些危险的工作环境，如煤矿、石油钻井、核电厂等，利用WSN可以探测工作现场有哪些员工，他们在做什么以及他们的安全保障。而在机械制造和工业近控制过程中，也可以利用WSN来测量各种参数，形成一个统一的网络，及时利用各种参数达到管理和自动控制的目的。

WSN还可以应用于各种场景，如桥梁的监测，防灾减灾，电子牧场，太空探索、地震救护、体育裁判、物流管理、海洋测量等。

传感器网络的研究起源于美国军方的作战要求，1978年DARPA在卡耐基梅隆大学成立了分布式传感器网络工作组。而WSN在20世纪90年代中期以后得到世界科研界极大的关注。从21世纪开始，美国和欧洲相继启动了许多关于无线传感器网络的研究计划。特别是美国通过国家自然基金委、国防部等多种渠道投入巨资支持传感器网络技术的研究。1999年，美国《商业周刊》将WSN列为21世纪改变人类生活的技术之一。与此同时，德国、日本、英国等国家也都开始研究WSN。中国科学院最先于20世纪末开始研究WSN。随后，国内高校相互合作，开始了同步定位与传感器数据管理系统的研究。2006年，WSN被中国列入“十五计划”。

美国国防部和各军事部门较早开始启动了传感器网络的研究，在C4ISR的基础上提出了C4KISR计划，强调战场情报获取能力、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， DARPA 最先意识到传感器网络的巨大应用价值，多年前启动了一个分布式传感器网络计划（Distributed Sensor Networks program, DSN），随后各部门又设立了一系列军事传感器网络研究项目。美国陆军2001年就提出了“智能传感器网络通信”计划，近期又确立了“无人值守传感器群”项目和“战场环境侦察与监视系统”项目。美国海军最近确立了“传感器组网系统”研究项目，他们最近开展的协同交战能力（Cooperative Engagement Capability，CEC)就是有机地结合了高效的传感器网络与高性能交战网络。2002年5月，美国Sandia国家实验室与美国能源部合作的反恐项目就是集检测有毒气体的化学传感器和网络技术于一体的系统。网络嵌入式系统（NEST）战场应用实验是DARPA的最近的一个重要项目。它致力于为火控和制导提供准确的目标定位信息。该项目成功地验证了能够准确定位敌方狙击手的无线传感器网络技术。这些传感器能跟踪子弹产生的冲击波，在节点范围内测定子弹发射时产生的声震和枪震时间，以断定子弹的发射源。三维空间的定位精度可以达到1.5米。定位延时可达到2秒，甚至能显示敌方射手是采用跪姿还是站姿射击的差异。

美国交通部1995年提出了“国家智能交通系统项目规划”，预计到2025年全面投入使用。该计划试图有效集成先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、控制技术和计算机处理技术并运用于整个地面交通管理，建立一个大范围全方位实时高效的综合交通运输管理系统。英特尔公司在2002年10月24日发布了“基于微型传感器网络的新型计算发展规划”。计划宣称，英特尔将致力于微型传感器网络在预防医学、环境监测、森林灭火乃至海地板块调查、行星探查等领域的应用。此外，2002年12月美国加州大学洛杉矶分校启动嵌入式传感器网络中心（Center for Embedded Network Sensing, CENS）项目来跟踪、识别环境变化以及鸟类的活动。欧洲则在2002年启动了EYES研究计划，这是一个自组织协同能量高效的WSN计划，其目的是研制出一个WSN平台。