基于分布式紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的行為識別定位問題的研究

1、<p><b>　　上海交通大學(xué)</b></p><p><b>　　碩士學(xué)位論文</b></p><p>　　基于分布式紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的行為識別定位問題的研究</p><p><b>　　姓名：成雄</b></p><p><b>　　申請學(xué)位級別：碩士&

2、lt;/b></p><p>　　專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)</p><p><b>　　指導(dǎo)教師：姚莉秀</b></p><p><b>　　20070101</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　基于分布式紅外傳感器網(wǎng)絡(luò)的&l

3、t;/p><p>　　行為識別定位問題的研究</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　1999 年，飛利浦實(shí)驗(yàn)室首先提出了“環(huán)境智能”的設(shè)想：到 2020 年，</p><p>　　人們將生活在一個由相互連接著的、智能的、廣泛分布的、可響應(yīng)的電</p><p>　　子設(shè)備和服務(wù)

4、組成的世界中，并以一種更自然、舒適的方式與這些電子</p><p>　　設(shè)備相處。這些智能電子設(shè)備形成一個友好的數(shù)字化環(huán)境，它可以感受</p><p>　　到人們的需求，預(yù)測人們的行為并對他們的存在作出響應(yīng)，從而有效地</p><p>　　提高人們的生活質(zhì)量。普適計(jì)算（所有物體均具有計(jì)算能力）和無線傳</p><p>　　感器網(wǎng)絡(luò)（綜合了傳感

5、器技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)</p><p>　　和無線通信）的發(fā)展，將使得飛利浦能夠完全實(shí)現(xiàn)其環(huán)境智能的設(shè)想。</p><p>　　我們所開發(fā)的人體行為識別系統(tǒng)是基于飛利浦東亞實(shí)驗(yàn)室與上海交</p><p>　　通大學(xué)的一個名為“傳感器與環(huán)境智能”的合作項(xiàng)目，該項(xiàng)目主要研究</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)

6、融合和行為識別算法。到目前位置，</p><p>　　這套系統(tǒng)的軟硬件已經(jīng)基本建立。傳感器節(jié)點(diǎn)（Berkley Motes）將采集</p><p>　　到的經(jīng)過校正的傳感器數(shù)據(jù)通過無線信號和串口發(fā)送到 PC 機(jī)，經(jīng)過一</p><p>　　些預(yù)處理步驟后，提取特征，然后進(jìn)行建?；蜃R別。一個動作被分成幾</p><p>　　個線索，每一個線索的

7、識別需要一個統(tǒng)計(jì)模型。最后融合這些線索來識</p><p><b>　　I</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　別出動作的類型?，F(xiàn)在這套系統(tǒng)可以識別的動作有：顧客進(jìn)入休息區(qū)、</p><p>　　坐在沙發(fā)上、去書架上取書等等。</p><p>　　本文首

8、先簡要介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)和應(yīng)用，然后詳</p><p>　　細(xì)介紹了人體識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、識別算法和識別結(jié)果。本文的工作重點(diǎn)</p><p>　　是室內(nèi)人體定位方法和傳感器優(yōu)化配置的研究。提出了一個有實(shí)用價值</p><p>　　的預(yù)處理流程并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一系列的預(yù)處理方法。我們提出一種新穎的</p><p>　　室內(nèi)人體定位的方法

9、，該方法已經(jīng)被應(yīng)用到識別系統(tǒng)并且取得了較好的</p><p>　　定位效果。最后，為了優(yōu)化傳感器節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化配置，由直線掃描波前算</p><p>　　法生成應(yīng)用背景圖的 Voronoi 圖，并且將其應(yīng)用到定位識別系統(tǒng)中。</p><p>　　本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新體現(xiàn)在：</p><p>　?。?）一個新穎的室內(nèi)人體定位方法。大多數(shù)傳統(tǒng)的例如

10、GPS、TOA、</p><p>　　TDOA 的定位算法，這樣應(yīng)用大多在室外空曠地區(qū)。雖然也有一些應(yīng)用</p><p>　　中使用了超聲波和無線電來進(jìn)行室內(nèi)人體定位，但必須在人身上佩戴一</p><p>　　些傳感器節(jié)點(diǎn)或者特殊的收發(fā)裝置，而這會使得用戶感覺很不舒服。通</p><p>　　過大量的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，根據(jù)紅外傳感器較高的性價比

11、和穩(wěn)定的性能，</p><p>　　我們設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新穎的室內(nèi)人體定位方法，并通過對系統(tǒng)內(nèi)移動</p><p>　　物體的狀態(tài)提出一些合理的假設(shè)，增加了該方法的穩(wěn)定性。與其它基于</p><p>　　超聲波或者無線電的定位方法比較，本方法具有以下一些優(yōu)點(diǎn)：1）無需</p><p>　　增加任何額外設(shè)備；2）人身上無需佩戴傳感器；3）容易布

12、置、配置和</p><p>　　實(shí)現(xiàn)；4）受環(huán)境干擾小。</p><p><b>　　II</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　?。?）將 Voronoi 圖應(yīng)用到“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別系</p><p>　　統(tǒng)”中,通過由商店場景圖生成的Vo

13、ronoi圖的來進(jìn)行紅外傳感器節(jié)點(diǎn)的優(yōu)</p><p>　　化配置，并且對于不同位置的節(jié)點(diǎn)傳出的信息設(shè)置不同的權(quán)值，便于優(yōu)</p><p>　　化定位追蹤的算法。Voronoi圖能夠獲得幾何拓?fù)涞钠椒志€位置的Voronoi</p><p>　　線段和處于中心點(diǎn)位置的 Voronoi 點(diǎn)，能夠滿足我們獲得的不同層次的</p><p>　　信息需

14、要，這樣既增加了傳感器的信息的正確性也相應(yīng)地減少了系統(tǒng)生</p><p>　　成的噪聲。本文采用波前直線掃描算法生成相應(yīng)的基于歐幾里德距離的</p><p>　　Voronoi 圖，并且對于其中的 Voronoi 點(diǎn)，Voronoi 線設(shè)置不同的信息權(quán)值。</p><p>　　與傳統(tǒng)的傳感器配置方法相比，該算法能夠使需要的傳感器數(shù)量減少一</p>&l

15、t;p>　　半，并且能夠提供基于分層的多權(quán)值的信息，便于定位算法的設(shè)計(jì)與實(shí)</p><p>　　現(xiàn)，具有良好的性能和穩(wěn)定性。</p><p>　　關(guān)鍵詞：傳感器網(wǎng)絡(luò)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，行為識別,室內(nèi)人體定位，Voronoi</p><p><b>　　圖，波前直線掃描</b></p><p><b>　　I

16、II</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　RESEARCH ON HUMAN ACTIVITY RECOGNITION</p><p>　　AND INDOOR HUMAN LOCALIZATION BASED ON</p><p>　　DISTRIBUTE INFRARED RED S

17、ENSOR NETWORKS</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　In 1999, Philips Research first proposed the vision of Ambient</p><p>　　Intelligence: in the year 2020, people will live

18、 in a world of interconnected,</p><p>　　smart, distributed, responsive devices and services and will relate to</p><p>　　electronics in more natural and comfortable ways than we do now. Those<

19、/p><p>　　smart electronics will create a friendly digital environment that is sensitive to</p><p>　　people's needs, personalized to their requirements, anticipatory of their</p><p>

20、;　　behavior and responsive to their presence. People’s living standards,</p><p>　　therefore, will be improved efficiently. With the technical advances in</p><p>　　ubiquitous computing, a situati

21、on where processing power is embedded into</p><p>　　everything, and wireless sensor networks (WSNs), an integration of sensor</p><p>　　techniques, nested computation techniques, distributed comm

22、utation</p><p>　　techniques and wireless communication techniques, Philips will be able to</p><p>　　fully realize its vision of Ambient Intelligence.</p><p><b>　　IV</b>&

23、lt;/p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　The human activity recognition system we have developed is based on</p><p>　　the SANIT (Sensor and Ambient Intelligence), which is a collaborative&

24、lt;/p><p>　　project between Philips Research East Asia and Shanghai Jiaotong University.</p><p>　　It concentrates on the research on data processing, data fusion and activity</p><p>　　

25、recognition algorithm in wireless sensor networks. Up to now, the recognition</p><p>　　system, including the hardware and software implementation, is basically</p><p>　　built up. The system star

26、ts from the sensor data collection on Berkley Motes,</p><p>　　and transmit the data by RF and a serial COM port to the PC for processing.</p><p>　　On the PC, after a serial of preprocessing, the

27、 features of the data window are</p><p>　　calculated, to train or input into the statistical model. An activity is</p><p>　　decomposed into several clues, each of which is decided by a statistic

28、al</p><p>　　model. The final recognition results are obtained through the fusion of these</p><p>　　clues. Now the system can recognize several activities: get into rest</p><p>　　cor

29、ner ,sit on sofa , fetch book on the shell</p><p>　　In this thesis, the architecture, characteristics and valuable applications</p><p>　　of wireless sensor networks are briefly introduced. Next,

30、 the human activity</p><p>　　recognition system is detailed, including the system architecture, activity</p><p>　　recognition algorithm and recognition results. The work is mainly focused on<

31、/p><p>　　the data preprocessing and indoor human localization technique. A practical</p><p>　　data preprocessing flow and a set of modules are designed and implemented.</p><p><b>

32、;　　V</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　Finally, we propose a novel indoor human localization method, which has</p><p>　　been integrated into the activity system and works

33、well.</p><p>　　The main contribution and innovation are as follows:</p><p>　　(1) A novel indoor human localization method. Most of the traditional</p><p>　　localization algorithm su

34、ch as GPS, TOA and TDOA are only valid in</p><p>　　outdoor environment. Although ultrasound and radio are used in some</p><p>　　application to detect a human’s position in an indoor environment,

35、</p><p>　　people have to wear some special devices on the body, which will,</p><p>　　according to our investigation, make the user feel uncomfortable.</p><p>　　Through closely exper

36、iments and data analysis, we propose a novel</p><p>　　indoor human localization method based on the fact that the infrared</p><p>　　red sensor has better performance than that of other type sens

37、ors at the</p><p>　　same price. We also improve its stability by proposing the hypothesis</p><p>　　of the state of the moving objects in the system . Compared with other</p><p>　　me

38、thods based on ultrasound and infrared, our method has many</p><p>　　advantages: 1) without adding additional devices; 2) without any</p><p>　　on-body sensors; 3) easy to deploy, configure and i

39、mplement; 4) less</p><p>　　interference from environment.</p><p>　　(2) Voronoi Diagram used in the Human Activity Recognition System</p><p>　　based on the wireless sensors network ,

40、is to optimize the deployment of</p><p><b>　　VI</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要</p><p>　　sensors on the shop, and to weight the information sending by different</p>

41、<p>　　sensors on different positions in order to improve the performance of the</p><p>　　localization algorithm . The Voronoi segments and Voronoi points which</p><p>　　was the bisector reg

42、ion of the original points can satisfy our need of</p><p>　　different level of information . It can not only add the accuracy of</p><p>　　localization system , but also reduce the noise generate

43、d by sensors . We</p><p>　　show that Voronoi Diagram based on Euclidean metrics was generated</p><p>　　by Big Sweep wave-front algorithm, and the information of the sensors</p><p>　

44、　on the position of Voronoi points and Voronoi segments was set different</p><p>　　weighted value. Compared with traditional sensors deployment</p><p>　　algorithm , this algorithm can reduce the

45、 number of sensors to the</p><p>　　half ,and provide multi-level information , easing the designing and</p><p>　　complement with better property and performance.</p><p>　　KEY WORDS:

46、 sensor networks, wireless sensor networks, activity recognition,</p><p>　　indoor human localization ， Voronoi diagram, Big Sweep wave-front</p><p><b>　　algorithm</b></p><

47、p><b>　　VII</b></p><p><b>　　上海交通大學(xué)</b></p><p><b>　　學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明</b></p><p>　　本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，</p><p>　　獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已

48、經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本</p><p>　　論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本</p><p>　　文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。</p><p>　　本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。</p><p>　　學(xué)位論文作者簽名：成雄</p><p>　　日期

49、： 2007 年 1 月 26 日</p><p><b>　　上海交通大學(xué)</b></p><p>　　學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書</p><p>　　本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，</p><p>　　同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，</p><p

50、>　　允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)上海交通大學(xué)可以將本學(xué)位論文的</p><p>　　全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃</p><p>　　描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。</p><p>　　保密□，在 年解密后適用本授權(quán)書。</p><p><b>　　本學(xué)位論文屬于</b>&l

51、t;/p><p><b>　　不保密□?！?lt;/b></p><p>　?。ㄕ?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”）</p><p>　　學(xué)位論文作者簽名： 成雄 指導(dǎo)教師簽名：姚莉秀</p><p>　　日期： 2007 年 1 月 26 日 日期：2007 年 1 月 26 日</p><p>　　上海交通大學(xué)碩士

52、學(xué)位論文 第二章</p><p><b>　　第一章 序論</b></p><p><b>　　1 引言</b></p><p>　　1999 年，荷蘭飛利浦公司首先提出了環(huán)境智能（Ambient Intelligence）的設(shè)想：</p><p>　　到 2020 年，人們將生活在一個由相互連接著

53、的、智能的、分布的、反應(yīng)迅速的電</p><p>　　子設(shè)備和服務(wù)組成的世界中，人們將以一種更自然、更舒適的方式與周圍環(huán)境中的</p><p>　　電子設(shè)備打交道，這些智能電子設(shè)備形成一個友好的數(shù)字化的工作生活環(huán)境，可以</p><p>　　感受到人們的存在，對人們的行為作出預(yù)測，對人們的需求作出響應(yīng) [1]。</p><p>　　飛利浦公司

54、認(rèn)為，普適計(jì)算（Pervasive Computing， 指所有的電子設(shè)備均具備</p><p>　　計(jì)算能力）將在 10 到 15 年后成為現(xiàn)實(shí)，到那時就可以實(shí)現(xiàn)環(huán)境智能的設(shè)想。同時</p><p>　　他們也已經(jīng)在探索環(huán)境智能中的關(guān)鍵技術(shù)，比如上下文感知、個性化服務(wù)、自適應(yīng)</p><p><b>　　性等。</b></p>

55、<p>　　2003 年，飛利浦公司啟動了傳感器與環(huán)境智能（Sensor and Ambient Intelligence，</p><p>　　SAINT ）項(xiàng)目，并首先開始了“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別系統(tǒng)”的研</p><p>　　究與開發(fā)，重點(diǎn)是建立一套基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并以此</p><p>　　平臺為基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究

56、其中的數(shù)據(jù)管理技術(shù)、定位技術(shù)和人體行為識別算法。</p><p><b>　　2 研究背景</b></p><p><b>　　2. 1 環(huán)境智能</b></p><p>　　環(huán)境智能是指一個可以感受到人們的存在并作出響應(yīng)的電子環(huán)境。它通過智能</p><p>　　的、人性化的、相互連接的系統(tǒng)和服務(wù)

57、來創(chuàng)建人們所期望的環(huán)境和功能，并以此改</p><p>　　善人們的工作生活質(zhì)量。具體來說就是，諸如筆記本、PC 機(jī)、高保真設(shè)備、電視</p><p>　　機(jī)、DVD 播放器的電子設(shè)備將從人們的背景中消失，轉(zhuǎn)而與環(huán)境融為一體，擴(kuò)展</p><p>　　它們的功能，并在不打擾用戶的前提下以一種更自然的方式與用戶交互，提供無所</p><p>&

58、lt;b>　　1</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第二章</p><p>　　不在的交流、信息與娛樂。</p><p>　　環(huán)境智能中的環(huán)境是無所不在的（ubiquitous）：用戶被很多相互連接的、看不</p><p>　　見的嵌入式系統(tǒng)所圍繞。同時又是智能的（intelligent）：能夠識別出用戶

59、，根據(jù)用</p><p>　　戶的偏好作出響應(yīng)，提供自然的交互方式。環(huán)境智能的實(shí)現(xiàn)需要綜合多門學(xué)科的知</p><p><b>　　識。</b></p><p><b>　　2. 2 數(shù)據(jù)挖掘</b></p><p>　　數(shù)據(jù)挖掘面對的是海量的數(shù)據(jù)，需要挖掘的數(shù)據(jù)可能具有不完全的、有噪聲的、<

60、/p><p>　　隨機(jī)的、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維數(shù)大的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘是許多學(xué)科的交叉，運(yùn)用了統(tǒng)計(jì)</p><p>　　學(xué)，計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)等學(xué)科的技術(shù)。常見和應(yīng)用最廣泛的算法和模型有[17]：</p><p>　　1）傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法： 抽樣技術(shù)、多元統(tǒng)計(jì)分析和統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法等。</p><p>　　2）可視化技術(shù)：用圖表等方式把數(shù)據(jù)特征用直觀地表述出來，如直方

61、圖等。</p><p>　　3）決策樹：利用一系列規(guī)則劃分，建立樹狀圖，用樹形結(jié)構(gòu)來表示決策集合，</p><p>　　可用于分類和預(yù)測，常用的算法有 CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0 等。</p><p>　　4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模擬人的神經(jīng)元功能，從結(jié)構(gòu)上模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過</p><p>　　輸入層、隱藏層、輸出層等，

62、對數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整、計(jì)算，最后得到結(jié)果，是一種通過</p><p>　　訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，可以完成分類、聚類、特征挖掘、回歸分析等多種</p><p><b>　　數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。</b></p><p>　　5）遺傳算法：基于自然進(jìn)化理論，在生物進(jìn)化的概念基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的一種優(yōu)化</p><p>　　技術(shù)，它包括基因組

63、合、交叉、變異和自然選擇等一系列過程，通過這些過程已達(dá)</p><p>　　到優(yōu)化的目的，模擬基因聯(lián)合、突變、選擇等過程的一種優(yōu)化技術(shù)。</p><p>　　6）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法：關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)之間存在關(guān)系的規(guī)則，形式為“ A1</p><p>　　∧ A2 ∧...∧ An ? B1 ∧ B2 ∧...∧ Bn ”。一般分為兩個步驟：第一步，求出頻</p

64、><p>　　繁數(shù)據(jù)項(xiàng)集；第二步，用頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。</p><p>　　7）最近鄰技術(shù)：這種技術(shù)通過已辨別歷史記錄的組合來辨別新的記錄，它可</p><p>　　以用來做聚類和偏差分析。</p><p>　　除了上述的常用方法外，還有可視化方法、公式發(fā)現(xiàn)方法、粗集方法、模糊集</p><p><b>

65、　　2</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第二章</p><p>　　合方法、Bayesian Belief Netords 、最鄰近算法等。</p><p><b>　　2. 3 行為識別</b></p><p>　　上下文感知（Context Awareness）是普適計(jì)算中的一個重要

66、問題。普適計(jì)算面</p><p>　　對的計(jì)算結(jié)點(diǎn)是異構(gòu)的，而且是在動態(tài)、分布和移動的環(huán)境中。為了在這樣的環(huán)境</p><p>　　中提供適時適地的服務(wù)，首先要了解計(jì)算環(huán)境與交互狀態(tài)的知識，即上下文</p><p>　　（context）。需要研究情境信息的采集、建模、推理和服務(wù)等多個層次的問題。上</p><p>　　下文感知，尤其是獲得計(jì)

67、算環(huán)境的高層語義是計(jì)算系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力的必要基</p><p><b>　　礎(chǔ)。</b></p><p>　　普適計(jì)算最終是要建立一個以人為中心的環(huán)境，因此人的上下文信息就非常重</p><p>　　要。有很多方式可以用來描述人的上下文，隨著應(yīng)用目的的不同，人們可能對人的</p><p>　　行為動作、內(nèi)部外部狀態(tài)、位

68、置和與其他人或物體的交互情況感興趣。在[2, 3] 中，</p><p>　　無論游客目前正在參觀什么地點(diǎn)，自動旅游向?qū)⑻峁┙o游客關(guān)于這個地點(diǎn)的更多</p><p>　　的信息。[4] 中根據(jù)用戶是否參與到某個對話而采用不同的通訊模式。</p><p>　　其中，人體行為或動作（Human Behavior or Activity）是上下文信息中非常重</p

69、><p>　　要的一部分[5]。人體行為識別指對人的動作類型、行為模式進(jìn)行分析和識別，并用</p><p>　　自然語言等加以描述，這種技術(shù)包含從來自物理世界各種類型的數(shù)據(jù)序列中抽取相</p><p>　　關(guān)的信息、用一種合適的方法進(jìn)行表達(dá)，然后解釋這些信息以實(shí)現(xiàn)識別和學(xué)習(xí)人的</p><p>　　行為。對于許多任務(wù)來說，人行為的自動理解和識別都

70、是很重要的，因?yàn)橹挥姓_</p><p>　　地分析與理解人的個體行為、人與人之間及人與其它目標(biāo)之間的交互行為，才能更</p><p>　　好地建立以人為中心的計(jì)算環(huán)境，更有效地幫助提高人們?nèi)粘９ぷ魃畹馁|(zhì)量。</p><p>　　在行為識別系統(tǒng)中，經(jīng)常用于識別的行為動作有：坐、寫字、喝水、打電話、</p><p>　　說話、跑步等，比較復(fù)雜

71、一點(diǎn)的有：吃飯、開會、打掃衛(wèi)生、看電視、刷牙、洗頭、</p><p>　　做報告等，復(fù)雜動作的識別往往需要綜合幾個簡單子動作來實(shí)現(xiàn)。</p><p><b>　　3</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第二章</p><p>　　3 傳感器與環(huán)境智能項(xiàng)目介紹</p><p>　　

72、2003 年，飛利浦公司啟動了傳感器與環(huán)境智能（Sensor and Ambient Intelligence，</p><p>　　SAINT）項(xiàng)目的研究，其目的是：通過自治的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究存儲技術(shù)與環(huán)境</p><p>　　智能之間的關(guān)系；建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)；研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的存儲</p><p>　　技術(shù)；建立一個基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境

73、和行為識別系統(tǒng)。</p><p>　　為了達(dá)到這個目的，需要實(shí)現(xiàn)以下任務(wù)：</p><p>　?。?） 上下文信息的檢測，比如人的存在與否、人的位置，以及復(fù)雜的甚至是</p><p>　　同時發(fā)生的動作的檢測。</p><p>　?。?） 建立上下文感知的應(yīng)用系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)之間的隱式交互</p><p>　?。?/p>

74、3） 方便快捷地建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的框架結(jié)構(gòu)，包括魯棒的系統(tǒng)自我配置</p><p><b>　　和數(shù)據(jù)管理功能。</b></p><p>　?。?） 建立定義明確的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中間件與應(yīng)用之間的接口。</p><p>　?。?） 使用中間件方便地開發(fā)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。</p><p>　　SAINT 項(xiàng)目的框

75、架結(jié)構(gòu)如圖 1-1 所示。</p><p>　　圖1- 1 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的SAI NT項(xiàng)目結(jié)構(gòu)圖</p><p>　　Fig. 1-1 SAINT based on Wireless Sensor Networks</p><p><b>　　4</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第二章<

76、/p><p>　　4 本文主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)</p><p>　　隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，很多研究機(jī)構(gòu)開展了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的</p><p>　　應(yīng)用系統(tǒng)的研究。本文主要介紹了我們所開發(fā)的一套“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體</p><p>　　行為識別系統(tǒng)”實(shí)驗(yàn)平臺，并介紹了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、主要模塊功能和算法流程。本文重</p>&

77、lt;p>　　點(diǎn)研究了識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法和室內(nèi)環(huán)境中的人體定位算法。</p><p>　　按照文章結(jié)構(gòu)，全文共分為以下六章：</p><p>　　第一章簡單介紹了“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別系統(tǒng)”的研究背景、</p><p>　　研究目的和一些相關(guān)知識。</p><p>　　第二章介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一些基本概念。<

78、/p><p>　　第三章詳細(xì)介紹了“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別系統(tǒng)”，主要包括系</p><p>　　統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架、軟硬件實(shí)現(xiàn)、識別算法、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等。</p><p>　　第四章設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了識別系統(tǒng)中的人體定位算法，通過對實(shí)驗(yàn)環(huán)境和定位要求</p><p>　　的分析、對室內(nèi)環(huán)境中人體定位各種方法的比較、對室內(nèi)環(huán)境中無線信號傳輸性質(zhì)</

79、p><p>　　的研究，經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新穎的室內(nèi)環(huán)境中人體定</p><p>　　位算法，并與其它一些常用方法進(jìn)行了對比。</p><p>　　第五章將 Voronoi 圖應(yīng)用到“基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別系統(tǒng)”中,通</p><p>　　過由商店場景圖生成的 Voronoi 圖來進(jìn)行紅外傳感器節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化配置，并

80、且對于不</p><p>　　同位置的節(jié)點(diǎn)傳出的信息設(shè)置不同的權(quán)值，便于優(yōu)化定位追蹤的算法。Voronoi 圖</p><p>　　能夠生成相應(yīng)的 Voronoi 線段和 Voronoi 點(diǎn)，使我們獲得的不同層次的信息需要，</p><p>　　這樣既增加了傳感器的信息的正確性也相應(yīng)地減少了系統(tǒng)生成的噪聲。</p><p>　　第六章是全文的

81、工作總結(jié)和對下一階段工作的展望。</p><p><b>　　5</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述</p><p><b>　　1 概述</b></p><p>　　微電子技術(shù)、計(jì)算技術(shù)和無線通信技術(shù)

82、的進(jìn)步，推動了低功率多功能傳感器的</p><p>　　快速發(fā)展，使其在微小體積內(nèi)能夠集成信息采集、數(shù)據(jù)處理和無線通信等多種功能。</p><p>　　隨機(jī)分布的集成有傳感器、數(shù)據(jù)處理單元和通信模塊的微小節(jié)點(diǎn)通過自組織的</p><p>　　方式構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，借助于節(jié)點(diǎn)中內(nèi)置的形式多樣的傳感器測量所在周邊環(huán)境中的溫度、</p><p>　　濕度、

83、光照、壓力、紅外、磁力、聲音、移動物體的大小、速度和方向等眾多我們</p><p>　　感興趣的物理信息，通過嵌入式系統(tǒng)對這些信息進(jìn)行處理，最終把信息或者處理結(jié)</p><p>　　果傳送給用戶終端。在通信方式上，雖然可以采用有線、無線、紅外和光等多種形</p><p>　　式，但一般認(rèn)為短距離的無線低功率通信技術(shù)最適合傳感器網(wǎng)絡(luò)使用，為明確起見，</p>

84、;<p>　　一般稱作無線傳感器網(wǎng)絡(luò)1（Wireless Sensor Networks，簡稱WSNs）。</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究采用系統(tǒng)發(fā)展模式，因而必須將現(xiàn)代的先進(jìn)微電子技術(shù)、</p><p>　　微細(xì)加工技術(shù)、系統(tǒng)SOC（system-on-chip）芯片設(shè)計(jì)技術(shù)、納米材料技術(shù)、現(xiàn)代信</p><p>　　息通訊技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

85、技術(shù)等融合，以實(shí)現(xiàn)其微型化、集成化、多功能化及系統(tǒng)</p><p>　　化、網(wǎng)絡(luò)化，特別是實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特有的超低功耗系統(tǒng)設(shè)計(jì)。</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有十分廣闊的應(yīng)用前景，在軍事國防、工農(nóng)業(yè)、城市管理、</p><p>　　生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測、搶險救災(zāi)、防恐反恐、危險區(qū)域遠(yuǎn)程監(jiān)控等許多領(lǐng)域都有重</p><p>　　要的科

86、研價值和巨大實(shí)用價值，已經(jīng)引起了世界許多國家軍界、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的</p><p>　　高度重視。美國商業(yè)周刊和MIT技術(shù)評論在預(yù)測未來技術(shù)發(fā)展的報告中，分別將無線</p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)列為21世紀(jì)最有影響力的21項(xiàng)技術(shù)和改變世界的10大技術(shù)之一。無線傳</p><p>　　感器網(wǎng)絡(luò)、塑料電子學(xué)和仿生人體器官又被稱為全球未來的三大高科技產(chǎn)業(yè)。</p&

87、gt;<p>　　1 本文如不特別注明，“傳感器網(wǎng)絡(luò)”即指“無線傳感器網(wǎng)絡(luò)”。</p><p><b>　　6</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)</p><p>　　2. 1 傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)</p><p&

88、gt;　　一個典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)如圖2-1所示，它通常包括傳感器節(jié)點(diǎn)</p><p>　?。⊿ensor Node）、匯聚節(jié)點(diǎn)（Sink Node）、互聯(lián)網(wǎng)和管理節(jié)點(diǎn)[6]。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，</p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)通過飛機(jī)布撒，人工布置等方式[7]，大量部署在感知對象內(nèi)部或者附近。</p><p>　　這些節(jié)點(diǎn)通過自組織方式構(gòu)成無線網(wǎng)絡(luò)，以協(xié)作的

89、方式感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋</p><p>　　區(qū)域中特定的信息，可以實(shí)現(xiàn)對任意地點(diǎn)信息在任意時間的采集、處理和分析。這</p><p>　　種以自組織形式構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，通過多跳（Multi-hop）中繼方式將數(shù)據(jù)傳回匯聚節(jié)點(diǎn)，</p><p>　　最后通過互聯(lián)網(wǎng)或衛(wèi)星將整個區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)傳送到管理節(jié)點(diǎn)。用戶通過管理節(jié)點(diǎn)對</p><p>　　

90、傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配置和管理，發(fā)布監(jiān)測任務(wù)以及收集監(jiān)測數(shù)據(jù)。</p><p>　　圖2- 1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)</p><p>　　Fig. 2-1 Architecture of wireless sensor network</p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)通常是一個微型的嵌入式系統(tǒng)，它的處理能力、存儲能力和通信能</p><p>

91、　　力相對較弱，通過攜帶能量有限的電池供電。從網(wǎng)絡(luò)功能上看，每個傳感器節(jié)點(diǎn)兼</p><p>　　顧傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的終端和路由器雙重功能，除了進(jìn)行本地信息收集和數(shù)據(jù)處理外，</p><p>　　還要對其它節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)來的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、管理和融合等處理，同時與其它節(jié)點(diǎn)協(xié)作</p><p>　　完成一些特定任務(wù)。目前傳感器節(jié)點(diǎn)的軟硬件技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn)。</p&

92、gt;<p>　　匯聚節(jié)點(diǎn)的處理能力、存儲能力和通信能力相對比較強(qiáng)，它連接傳感器網(wǎng)絡(luò)和</p><p><b>　　7</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　Internet等外部網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)兩種協(xié)議棧之間的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換，同時發(fā)布管理節(jié)點(diǎn)的監(jiān)</p><p>　　測

93、任務(wù)，并把收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到外部網(wǎng)絡(luò)上。匯聚節(jié)點(diǎn)既可以是一個具有增強(qiáng)功能</p><p>　　的傳感器節(jié)點(diǎn)，有足夠的能量供給和更多的內(nèi)存與計(jì)算資源，也可以是沒有監(jiān)測功</p><p>　　能僅帶有無線通信接口的特殊網(wǎng)關(guān)設(shè)備。</p><p>　　2. 2 傳感器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)</p><p>　　在不同應(yīng)用中，傳感器節(jié)點(diǎn)的組成不盡相同，但一般都包括四

94、部分：傳感器單</p><p>　　元、處理器單元、無線通信單元、能量供應(yīng)單元，如圖2-2所示。</p><p>　　圖 2- 2 傳感器節(jié)點(diǎn)組成</p><p>　　Fig. 2-2 Components of sensor node</p><p>　　傳感器單元由傳感器和模數(shù)轉(zhuǎn)換功能模塊組成，負(fù)責(zé)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)信息的采集和</p>

95、;<p>　　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；處理器單元由嵌入式系統(tǒng)構(gòu)成，包括CPU、存儲器、嵌入式操作系統(tǒng)等，</p><p>　　負(fù)責(zé)控制整個傳感器節(jié)點(diǎn)的操作，存儲和處理本身采集的數(shù)據(jù)以及其它節(jié)點(diǎn)發(fā)來的</p><p>　　數(shù)據(jù)；無線通信單元由無線通信模塊組成，負(fù)責(zé)與其它傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無線通信、</p><p>　　交換控制信息和收發(fā)采集數(shù)據(jù)；能量供應(yīng)單元由電源模塊組成

96、，為傳感器節(jié)點(diǎn)提供</p><p>　　運(yùn)行所需的能量，通常采用微型電池。此外，可以選擇的其它功能單元，包括定位</p><p>　　系統(tǒng)、移動系統(tǒng)以及電源自供電系統(tǒng)等。</p><p><b>　　8</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　2. 3 傳

97、感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧</p><p>　　隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的深入研究，研究人員提出了多個傳感器節(jié)點(diǎn)上的協(xié)議棧。圖</p><p>　　2-3所示的是早期提出的一個協(xié)議棧，整個協(xié)議棧包括物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、</p><p>　　傳輸層和應(yīng)用層，與互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議棧的五層協(xié)議相對應(yīng)。另外，協(xié)議棧還包括能量管</p><p>　　理平臺、移動管理平臺和任

98、務(wù)管理平臺。這些管理平臺使得傳感器節(jié)點(diǎn)能夠按照能</p><p>　　源高效的方式協(xié)同工作，在節(jié)點(diǎn)移動的傳感器網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，并支持多任務(wù)和資</p><p><b>　　源共享。</b></p><p>　　圖2- 3 傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧</p><p>　　Fig. 2-3 Sensor networks protoc

99、ol stack</p><p>　　各層協(xié)議和平臺的功能如下：</p><p>　　物理層提供簡單但健壯的信號調(diào)制和無線收發(fā)技術(shù)；</p><p>　　數(shù)據(jù)鏈路層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)成幀、幀檢測、媒體訪問和差錯控制</p><p>　　網(wǎng)絡(luò)層主要負(fù)責(zé)路由生成與路由選擇；</p><p>　　傳輸層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)流的傳輸控制，是保證通信

100、服務(wù)質(zhì)量的重要部分；</p><p>　　應(yīng)用層包括一系列基于監(jiān)測任務(wù)的應(yīng)用層軟件；</p><p>　　能量管理平臺管理傳感器節(jié)點(diǎn)如何使用能源，在各個協(xié)議層都需要考慮節(jié)省</p><p><b>　　能量；</b></p><p>　　移動管理平臺檢測并注冊傳感器節(jié)點(diǎn)的移動，維護(hù)到匯聚節(jié)點(diǎn)的路由，使得</p>

101、;<p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)能夠動態(tài)跟蹤其鄰居的位置；</p><p><b>　　9</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　任務(wù)管理平臺在一個給定的區(qū)域內(nèi)平衡和調(diào)度監(jiān)測任務(wù)。</p><p><b>　　傳感器節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)</b></p&g

102、t;<p><b>　　1．電源容量有限</b></p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)體積微小，通常攜帶能量十分有限的電池。由于傳感器節(jié)點(diǎn)個數(shù)多、</p><p>　　成本要求低廉、分部區(qū)域廣，而且部署區(qū)域環(huán)境復(fù)雜，有些區(qū)域甚至人員不能到達(dá)，</p><p>　　所以傳感器節(jié)點(diǎn)通過更換電池的方式來補(bǔ)充能源是不現(xiàn)實(shí)的。一旦電池能量用完，&

103、lt;/p><p>　　這個節(jié)點(diǎn)也就失去了作用。因此在傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程中，任何技術(shù)和協(xié)議的使用</p><p>　　都要以節(jié)能為前提，如何高效使用能量來最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期是傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的</p><p><b>　　首要挑戰(zhàn)。</b></p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)消耗能量的模塊包括傳感器模塊、處理器模塊和無線通信模塊。

104、隨</p><p>　　著集成電路工藝的進(jìn)步，處理器和傳感器模塊的功耗變得很低，絕大部分能量消耗</p><p><b>　　在無線通信模塊上。</b></p><p><b>　　2．通信能力有限</b></p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)的無線通信帶寬有限，通常僅有幾百 kbps 的速率。由于節(jié)點(diǎn)能

105、量</p><p>　　的變化，受高山、建筑物、障礙物等地勢地貌以及風(fēng)雨雷電等自然環(huán)境的影響，無</p><p>　　線通信性能可能經(jīng)常變化，頻繁出現(xiàn)通信中斷。一般而言，傳感器節(jié)點(diǎn)的無線通信</p><p>　　半徑在 100m 以內(nèi)比較合適。傳感器網(wǎng)絡(luò)通常采用多跳路由的傳輸機(jī)制。</p><p>　　3．計(jì)算和存儲能力有限</p>

106、;<p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)是一種微型嵌入式設(shè)備，要求它價格低功耗小，這些限制必然導(dǎo)致</p><p>　　其攜帶的處理器能力比較弱，存儲器容量比較小。隨著低功耗電路和系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)</p><p>　　的提高，目前已經(jīng)開發(fā)出許多超低功率微處理器，除了降低處理器的絕對功耗以外，</p><p>　　現(xiàn)代處理器還支持模塊化供電和動態(tài)頻率調(diào)整。利用這些處理器的特

107、性，傳感器節(jié)</p><p>　　點(diǎn)的操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)了動態(tài)能量管理和動態(tài)電壓調(diào)節(jié)模塊，可以更有效地利用節(jié)點(diǎn)的</p><p><b>　　各種資源。</b></p><p><b>　　10</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　2.

108、 5 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)</p><p><b>　　1．大規(guī)模性</b></p><p>　　為了獲取精確信息，在監(jiān)測區(qū)域通常部署大量傳感器節(jié)點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量可</p><p>　　能達(dá)到成千上萬，甚至更多。傳感器網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模性具有如下優(yōu)點(diǎn)：通過不同空間</p><p>　　視角獲得的信息具有更大的信噪比；通過分布式處

109、理大量的采集信息能夠提高監(jiān)測</p><p>　　的精準(zhǔn)度，降低對單個節(jié)點(diǎn)的精度要求；大量冗余節(jié)點(diǎn)的存在，使得系統(tǒng)具有很強(qiáng)</p><p>　　的容錯性能；大量節(jié)點(diǎn)能夠增大覆蓋的監(jiān)測區(qū)域，減少盲區(qū)。</p><p><b>　　2．自組織性</b></p><p>　　在傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，通常情況下傳感器節(jié)點(diǎn)被放置在沒有

110、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的地方。</p><p>　　傳感器節(jié)點(diǎn)的位置不能預(yù)先精確設(shè)定，節(jié)點(diǎn)之間的相互鄰居關(guān)系預(yù)先也不知道，網(wǎng)</p><p>　　絡(luò)的布設(shè)和展開無需依賴于任何預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施。這樣就要求傳感器節(jié)點(diǎn)具有自組</p><p>　　織的能力，能夠自動進(jìn)行配置和管理，節(jié)點(diǎn)通過分層協(xié)議和分布式算法協(xié)調(diào)各自的</p><p>　　行為，節(jié)點(diǎn)開啟后就可以快

111、速、自動地組成一個多跳無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。</p><p><b>　　動態(tài)性</b></p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可能因?yàn)橄铝幸蛩囟淖儯?）環(huán)境因素或電能耗盡造</p><p>　　成的傳感器節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或失效；2）環(huán)境條件變化可能造成無線通信鏈路帶寬變</p><p>　　化，甚至?xí)r斷時通；3）傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳

112、感器、感知對象和觀察者這三個要素都可</p><p>　　能具有移動性；4）新節(jié)點(diǎn)的加入。這就要求傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)要能夠適應(yīng)這種變化，</p><p>　　具有動態(tài)的系統(tǒng)可重構(gòu)性。</p><p><b>　　多跳路由</b></p><p>　　網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)通信距離有限，一般在幾百米范圍內(nèi)，節(jié)點(diǎn)通常只能與它的鄰居直<

113、/p><p>　　接通信。如果希望與其無線通信范圍之外的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，則需要通過中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)</p><p>　　行路由。固定網(wǎng)絡(luò)的多跳路由使用網(wǎng)關(guān)和路由器來實(shí)現(xiàn)，而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的多</p><p>　　跳路由是由普通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)完成的，沒有專門的路由設(shè)備。這樣每個節(jié)點(diǎn)既可以是信</p><p>　　息的發(fā)起者，也是信息的轉(zhuǎn)發(fā)者。</p>

114、;<p><b>　　以數(shù)據(jù)為中心</b></p><p><b>　　11</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)是任務(wù)型的網(wǎng)絡(luò)，用戶使用傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢事件時，直接將所關(guān)心</p><p>　　的事件通告給網(wǎng)絡(luò)，而不是通告給某個具

115、有確定編號的節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)在獲得指定事件</p><p>　　信息后匯報給用戶。這種以數(shù)據(jù)本身作為查詢或傳輸線索的思想更接近于自然語言</p><p><b>　　交流的習(xí)慣。</b></p><p>　　3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與研究熱點(diǎn)</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景非常廣闊，能夠廣泛應(yīng)用于軍事、環(huán)境監(jiān)測和

116、預(yù)報、</p><p>　　健康護(hù)理、智能家居、建筑物狀態(tài)監(jiān)控、復(fù)雜機(jī)械監(jiān)控、城市交通、空間探索、大</p><p>　　型車間和倉庫管理，以及機(jī)場、大型工業(yè)園區(qū)的安全監(jiān)測等領(lǐng)域。隨著傳感器技術(shù)、</p><p>　　無線通信技術(shù)、計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的深入研究和廣</p><p>　　泛應(yīng)用，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)將逐漸深入

117、到人類生活的各個領(lǐng)域。</p><p>　　3. 1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域</p><p><b>　　1 . 軍事領(lǐng)域</b></p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)研究最早起源于軍事領(lǐng)域，現(xiàn)代傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，通過飛機(jī)撒播、</p><p>　　特種炮彈發(fā)射等手段，可以將大量便宜的傳感器密集地撒布于人員不便于到達(dá)的觀<

118、;/p><p>　　察區(qū)域如敵方陣地內(nèi)，收集到有用的微觀數(shù)據(jù)；在一部分傳感器因?yàn)樵馄茐牡仍?lt;/p><p>　　失效時，傳感器網(wǎng)絡(luò)作為整體仍能完成觀察任務(wù)。</p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為軍事C4ISRT（command, control, communication, computing,</p><p>　　intelligence

119、, surveillance, reconnaissance and targeting）系統(tǒng)必不可少的一部分，受到</p><p>　　軍事發(fā)達(dá)國家的普遍重視，各國均投入了大量的人力和財(cái)力進(jìn)行研究。美國DARPA</p><p>　?。―efense Advanced Research Projects Agency）很早就啟動了SensIT（Sensor</p><

120、p>　　Information Technology）計(jì)劃。該計(jì)劃的目的就是將多種類型的傳感器、可重編程的</p><p>　　通用處理器和無線通信技術(shù)結(jié)合起來，建立一個廉價的無處不在的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用以</p><p>　　監(jiān)測光學(xué)、聲學(xué)、振動、磁場、濕度、污染、毒物、壓力、溫度、加速度等物理量。</p><p><b>　　2 . 環(huán)境監(jiān)測</

121、b></p><p><b>　　12</b></p><p>　　上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 第五章</p><p>　　應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測的傳感器網(wǎng)絡(luò)，一般具有部署簡單、便宜、長期不需更換電池、</p><p>　　無需派人現(xiàn)場維護(hù)的優(yōu)點(diǎn)。通過密集的節(jié)點(diǎn)布置，可以觀察到微觀的環(huán)境因素，為</p><