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附录A 译文

应用于环境研究的无线传感器网络：对其局限和挑战的调查

摘 要

无线传感器网络（WSN）已经渗透到学术领域的整个领域，这些学科极大地依赖于医疗保健，农业，生态学和工业自动化等控制和决策过程。在生态学中，由互连传感器网络组成的基础设施可以大规模地对自然现象进行现场高精度监测。此外，无线传感器网络为生态信息学提供了许多优势，例如构建与基于机器学习的预测系统相结合的高质量数据集的可能性，可用于生态和过程建模。在本手稿中，我们基于与环境研究相关的几个领域，对最近的无线传感器网络进行了调查。

e.g. 生态信息学，精准农业和野生动物观察。最后，我们专注于识别局限性和开放性问题。

索引术语 - 无线传感器网络，802.15.4

1 介绍

传感器网络的扩散与最近在军事领域进行情况评估和以网络为中心的方法基础设施的发展和研究有关，两者都侧重于侦察和跟踪敌军，飞机和潜艇。在这方面，过去开展的美国国防部（DoD）计划为最近出现在学术界的传感器网络铺平了道路[1]。在这种情况下，无线传感器网络（WSN）通常用于医学，工业自动化，家庭自动化，最近用于生态学和生态信息学研究，用于建模和预测不同现象[2][3]。

传感器网络由一组传感器节点组成，由微控制器，传感器和小型电池以及无线收发器组成。通常，收发器将测量结果从传感器传送回网关，该网关将数据路由到记录系统，该记录系统的内容通常被后验地分析和处理。在这些网络中，通信协议通常基于IEEE 802.15.4[4]，因为它专注于低功耗通信及其简单性。然而，IEEE 802.11链路也用于传感器网关，用于将传感数据高速数据传输到中央服务器。

然而，传感器节点的约束有三个：节点的制造成本，能量消耗

Antonio de la Piedra，Federico Dominguez和Abdellah Touhafi在布鲁塞尔Vrije Universiteit布鲁塞尔（VUB）工程科学学院电子与信息学系（ETRO），比利时1050电子邮件：adelapie，fedoming，abdellah。 touhafi @ vub.ac.be。Francisco Benitez-Capistros是比利时布鲁塞尔1050科学与生物工程科学学院（VUB）的植物生物学和自然管理实验室（APNA），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，因为根据该领域的空间维度，一些无线传感器网络可能需要数百个无线传感器网络。同样，能量效率也是最重要的，因为重新充电或更换无数节点的电池是一项耗时且费力的任务。最后，节点的处理能力与电池寿命有关。因此，必须平衡在微控制器中运行的算法以及诸如占空比之类的参数，以避免快速耗尽电池。

市场上存在几种商业传感器节点，其通常用于环境研究以及物理，化学和生物传感器。这些传感器节点通常基于低功耗微控制器，如MSP430[6]。表I描述了传感器节点的主要供应商的特征。然而，也有作者选择开发自己的节点，根据目标应用及其固有的限制进行定制（第二部分）。

表一 商业传感器节点的细节[6]

传感器网络的本质是通过可变比例的高频测量提供对生态现象的现场监测[7]。此外，无线链路为复杂和不规则的地理区域提供灵活的通信渠道。因此，无线传感器网络完全满足与生态系统监测，精准农业，野生动物观测和防灾相关的环境科学要求。

在本手稿中，我们调查了最先进的环境监测传感器网络设计，重点关注网络的局限性和挑战，旨在揭示该领域现有的开放性问题。

作为出发点，第二部分调查了在引言中提出的背景下提出的若干无线传感器网络。在第III节中，我们总结了第III节中描述的工作的优点，挑战和局限性。最后，我们在第四节中得出一些结论。

2 关于环境研究的wsns调查

2.1 水监测应用

1) 用于淡水生态系统分析的传感器网络：[8]，Yuan等。提出了一个双层传感器网络，专注于内布拉斯加州的实时地下水分析。网络的第一层为每个传感器网络提供卫星连接，其包括第二层地下水测量系统。

节点基于Crossbow IRIS微尘。IRIS微尘由ATmega 1281微控制器，802.15.4发射器和512Kb闪存组成，用于测量数据存储。作者使用了基于12V太阳能电池板和50 Ah凝胶电池的能量收集系统。此外，Crossbow的M1B510网关将WSN连接到卫星接入点。因此，每个接入点都连接到压力传感器，监测所研究的井的地下水位（Keller America Acculevel 15 PSI潜水传感器，528美元）。

Nasirudin等。提出了一个专注于淡水监测的无线传感器网络的节点，例如河流，湖泊和湿地[9]。这些节点基于Microchip PIC16F886微控制器和Xbee收发器。每个节点都配有水温，pH值，浊度和溶解氧传感器。特别是，Global Water的WQ101水温传感器与WL400水位传感器（$607）一起使用（317美元）。

霍曼等人。提出了河流监测的WSN [10]。传感器节点基于MSP430F1611低功耗微控制器和802.15.4收发器。作者的目标是通过三种不同的方法测量河流的水位，即使用压力传感器，超声波测量和GPS坐标。但是，作者没有提供有关预想传感器的进一步信息。

在[11]中，作者提出了一个传感器网络，用于北卡罗来纳州A＆T州立大学农场池塘的水质监测。他们将CrossBow MICA2传感器节点与多跳/慢采样配置结合使用，以保持较低的功耗。此外，每个传感器节点与水温传感器（Campbell Scientific 108L），pH探针（Campbell Scientific CSIM11）和溶解氧传感器（Campbell Scientific CS511L）耦合。

Ramanathan等。提出了两个用于地下水分析的传感器网络[12]。将每个节点插入塔中并连接到不同水平的两层传感器，这些传感器测量几个参数，例如温度，钙，氯化物，氧化还原电位和pH水平。第一个网络衡量孟加拉国的砷含量。第二个传感器网络测量加利福尼亚州帕姆代尔的土壤湿度，温度和硝酸盐含量，以探测遵循的环境法规。然而，作者强调了传感器网络的几个挑战，例如传感器可维护性和快速可部署性的要求，这些都在第III节中描述。

在[13]中，肖鹏等人。提出了一种用于河流水流速度估算的传感器网络。作者

利用加速器来研究吊环摆角。传感器节点基于MSP430F1612微控制器，CC2420 IEEE 802.15.4发送器和MMA72609加速器。

Jin等人。[14]强调了由于传统的人工取样方法（特别是耗时）的固有问题，使用无线传感器网络进行水监测的重要性。作者认为，传感器网络可以提供给定区域的水参数的更新图，旨在帮助决策过程和警务。在这方面，作者提出了一个水监测传感器网络，用于测量来自Aqua Sensors Inc.（120mW）的Toroidal Conductivity Datatsick（RS-485）的温度，溶解氧，pH和盐度。传感器通过通信模块（RS-485）连接到Texas Instruments CC2430片上系统（SoC）。它在工作模式下吸收27mA，在低功耗模式下吸收0.5uA。此外，使用12V电池和MAX3485转换器以适应RS-485信号。协调器节点通过3G或可选地RS-232发回测量结果。

Yifan等。介绍了用于监测湖泊，湿地和河流等水环境的传感器网络设计[15]。传感器节点基于ARM AT91微处理器以及TMS320 DSP和CPLD。DSP对CPLD和CCD相机获取的图像进行压缩。此外，传感器节点包括ZigBee收发器（CC2420）。根据作者的说法，每个节点都是为了测量温度，pH，浊度，电导率和溶解氧（DO）而设计的。

Regan等人。介绍了传感器节点的设计，以便对科克（爱尔兰）的李河进行现场监测[16]。研究人员提出了这样的设计，以遵循欧洲水框架指令2000/60 / EC。传感器节点测量pH，温度，电导率，浊度和溶解氧。它们基于可编程SoC，然而，由于作者没有在手稿中提供足够的细节，因此未知。传输基于ZigBee。此外，该系统配备了智能传感器接口，特别是基于IEEE 1451标准[17]。因此，系统可以独立配置每个传感器。传感器节点在活动模式下需要96.2mW，在睡眠模式下需要0.054mW（3）

此外，作者还提出了PSoC中的几种减少系统，例如工作循环。此外，作者还将以下传感器连接到每个节点（Global Waters）：WQ101潜水温度计，WQ201水pH计WQ301水电导率计，WQ401溶解氧传感器，WQ701水浊度计，WL400水位计。此外，在[18]中，同一作者用视觉传感器（即摄像机和卫星成像系统）更新了他们的监测应用程序，以便改进应用程序的检测和跟踪能力。因此，他们远程使用了都柏林城市大学控制的AXI PTZ摄像机，并通过支持向量机（SVM）进行处理，以便分析新对象。

最后，在[19]中，作者提出使用传感器网络来监测台湾河流中的泥石流。他们试图跟踪泥石流河流，以估计溪流的速度和趋势。因此，作者定制了他们自己的移动传感器节点。这些节点基于MSP430和ZigBee收发器（CC2420）。为了估计泥石流产生的振动频率，采用了两个MEMS加速度计（特别是ADXC330和ADCX78）。每个节点由2节电池D型碱性电池和4 V太阳能电池板供电。

2) 海洋生态系统分析：[20]，Yang等。介绍了一个专注于浙江（中国）海洋贝类监测的无线传感器网络架构。传感器节点配备MSP430F149低功耗微控制器以及GPRS连接。预计该网络将监测pH，盐度，DO和化学需氧量（COD）。

佩雷斯等人。提出了西班牙沿海监测无线传感器网络的设计，重点研究了泻湖流体动力学[21]。作者使用了一个配有传感器节点的浮标，两个太阳能电池板，一个通信天线和几个海洋传感器。这些主题基于多环境无线节点主板（MEWIN）[22]。但是，作者没有详细说明电路板的内部组件。当与其他节点的距离太大时，通信协议基于ZigBee和GPRS。可视化和分析基于LabView。最后，作者使用了四种类型的微粒，这些微粒具有不同的传感器排列，这些传感器与当前的速度，深度，盐度，温度，浊度，DO，叶绿素和硝酸盐探针不同。

为了研究澳大利亚的大礁（GBR），受到珊瑚海冷水入侵的影响，Bondarenko等人。建议使用WSN测量Nelly Bay和Magnetic Island的温度[23]。通过这样做，研究人员基于连接到温度传感器的环境系统（Dallas DS18B20）的mu;Node微粒部署了一个传感器网络。mu;Nodes微粒配备了MSP430微控制器和48 KB闪存以及ZigBee发射器。传感器节点利用Twente大学的LMAC层[24]来优化能耗。

Herlien等。描述了一种传感器网络，用于研究CO2 注入海水时pH变化的影响[25]。作者采用了几种类型的传感器，如pH传感器，盐度，温度，用于水速估算的速度计和声学多普勒电流分析仪（ADCP）。值得注意的是，研究人员认为，为了从分布式传感器获取数据，他们必须开发定制的middelware，因为一些ocenographics传感器供应商使用专有协议。

最后，在[26]中，作者提出了一种水下传感器网络，以估算海洋污染。传感器节点通过距离为50-500米的声学通信进行通信。

2.2 森林监测应用

Sanchez-Azofeifa等。提出了两个不同的传感器网络，重点是热带森林监测[27]。首先部署网络是为了监测巴拿马树木的叶温。研究将热电偶附着在叶子的下表皮上。这些传感器与Microstrai

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