背景
因为超大规模集成电路 (VLSI) 以及微机电系统科技 (MEMS technology) 等硬件基础以及radio frequency (RF) 技术的进步，使得传感器的发展越来越快
传感器具有的优势：
- 可以放置在任何环境：任何时间都可以工作，并且不需要太多的人力来进行管理。
- 具有更好的容错能力：局部出现故障仍然能较好的完成工作。
- 获取的数据更精确：通过多个传感器获取的信息更加可靠准确。
- 成本低以及容易部署。
根据8月份国外媒体最新的报道，目前全球传感器大约有2.6万余种类型。随着人工智能技术的发展，传感器应用也正在不断普及，同时高端传感器的需求也持续提升。2018 年，《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术榜单中将"传感城市"(Sensing city)列入其中，这揭示了今后几年传感器技术的发展潮流。
无线传感器网络的组成和结构
常见传感器的分类
传感器在现实生活中随处可见，如各种可穿戴设备、无线通信设备、智能控制设备等，很多常用的电子器件一般包含多种传感器，比如一些高端手机已经集成了超过15种传感器，而且这一数字还会增加，一辆普通家用轿车上大约会安装几十到近百只传感器，豪华轿车传感器的数量可多达200余只，种类达几十种。
按功能可以将传感器划分为：电传感器、磁传感器、位移传感器、压力传感器、振动传感器、速度传感器、加速度传感器、流量传感器、流速传感器、温度传感器、光传感器、射线传感器、分析传感器、仿生传感器、气体传感器、离子传感器等．
一些新型传感器：红外传感器、激光传感器、光纤传感器、温湿度传感器、紫外线传感器、机器人传感器、智能传感器、数字传感器。
无线传感器的组成
传感器最初是从有线传感器发展到今天的无线传感器，无线传感器是传感器中非常常见的一类。
虽然无线传感器的种类也非常多，但是它们绝大部分都包含以下模块：
- 感知模块：主要由热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等敏感元件组成，用于记录被监控目标的一些物理学参数。
- 信息处理模块：处理模块由嵌入式系统构成，用于处理存储感知模块采集的数据以及其他节点发过来的数据，并负责协调传感器节点各部分的工作，处理模块还具有控制电源工作模式的功能，实现节能。
- 无线通信模块：(传统有线传感器和无线传感器的最本质区别)无线通信模块的基本功能是将处理器输出的数据通过无线信道以及传输网络传送给其他节点。
- 能量供应模块：为其他三个模块的工作提供能量。
无线传感器网络的组成
多个功能节点之间通过无线通信形成一个连接的网络，这个网络我们称为无线传感器网络。
无线传感器网络中主要包含两类节点：
- 传感器节点：具有感知和通信功能的节点，在传感器网络中负责监控目标区域并获取数据，以及完成与其他传感器节点的通信，能够对数据进行简单的处理。
- Sink节点：又称为基站节点，负责汇总由传感器节点发送过来的数据，并作进一步数据融合以及其他操作，最终把处理好的数据上传至互联网。
| 特点 | 传感器节点 | sink节点 |
|---|---|---|
| 计算能力 | 非常有限 | 能力强 |
| 存储空间 | 非常有限 | 充足 |
| 安全性 | 低 | 高 |
| 电量 | 非常有限 | 充足 |
| 成本 | 低廉 | 昂贵 |
| 部署 | 大范围部署 | 部署数目受成本限制 |
无线传感器网络的拓扑结构
三种常见拓扑结构
- 星型拓扑：具有组网简单、成本低；但网络覆盖范围小，一旦sink节点发生故障，所有与sink节点连接的传感器节点与网络中心的通信都将中断。星形拓扑结构组网时，电池的使用寿命较长。
- 网状拓扑：具有组网可靠性高、覆盖范围大的优点，但电池使用寿命短、管理复杂。
- 树状拓扑：具有星形和网状拓扑的一些特点，既保证了网络覆盖范围大，同时又不至于电池使用寿命过短，更加灵活、高效。
无线传感器网络的特点
无线传感器网络基本特点
无线传感器网络具有以下特点
- 自组织方式组网：组网不依赖任何固定的网络设施，传感器节点通过分布式网络协议形成自组织网络，能够自动调整来适应节点的移动、加入和退出。因为传感器的维护成本很高，所以需要具备自我管理能力 (self-managed, including self-organizing, self-healing, self-optimizing, self-protecting, self-sustaining, self-diagnostic) 。
- 无中心结构：网络中所有传感器节点地位对等，并构成一个对等式网络。节点可以随时加入和离开网络，网络中部分节点发生故障不影响整个网络的运行。
- 网络有动态拓扑：无线传感器网络中的节点可能由于电池能量耗尽或者故障而从网络中退出，也可能是按照某种设定的程序从网络中退出（比如说休眠）；网络外的节点可随时加入网络中。
- 采用多跳路由通信：覆盖同样大小的区域单跳路由消耗的能量远远超过了多跳路由，所以绝大部分传感器网络采用多跳路由，不过多跳路由也会导致数据传输出现延迟、复杂的路由计算等新问题产生。
- 高冗余：由于大型的传感器网络的节点数量众多，传感器节点之间距离不能太大，所以采集的数据具有冗余特性。
- 硬件资源及功能有限：无线传感器节点由于受价格、体积和携载能源的限制，其计算能力、数据处理能力、存储空间有限，决定了在节点操作系统的设计中，协议层次内容不能过于复杂。
- 电源续航能力较小：网络节点有电池供电，电池续航能力小，在许多应用场景中无法更换电池。传感器节点电能用完，该节点就失去了作用，所以在设计传感器网络时需要考虑节能。
无线传感器网络设计的目标
目标一：提高性能
对传感器网络来说什么是性能？有很多指标可以用来评估传感器网络的性能情况，其中主要有：
- Energy efficiency/system lifetime（能源效率/系统生命周期）：传感器是电池驱动的，因此能源是一种非常稀缺的资源，为了延长网络的寿命，必须明智地管理能源[1]。
- Latency（延迟）：许多传感器应用程序需要低延迟才能保证服务，所以协议必须确保感知到的数据将在一定的延迟内交付给用户。
- Fault tolerance（容错）：传感器和链路故障的鲁棒性必须要通过冗余和协同处理以及通信来实现。
- Scalability（可扩展性）：由于传感器网络可能包含数千个节点，因此可伸缩性是一个关键因素，它保证了网络性能不会随着网络大小(或节点密度)的增加而显著下降。
- Transport capacity/throughput（通信能力/吞吐量）：由于大多数传感器数据必须传送到单个基站或融合中心，因此传感器网络中存在一个关键区域（或者节点），这些区域必须中继网络中几乎所有节点生成的数据。因此，即使在平均通信率较低的情况下，这些关键节点上的通信量也很大。显然，这一领域对系统生命周期、数据包的端到端延迟和可伸缩性有至关重要的影响。
目标二：节约能源
哪些设计和措施可以节约能源？
- 进行数据压缩，以减少要传输的数据包数量：因为对传感器网络来说，绝大部分能量消耗在无线通信模块，数据包传输前进行压缩可以大大减少通信过程中的能量消耗。
- 去除中心化，利用分布式处理数据的方法：因为传感器上传给中心节点的数据存在大量冗余信息，如果将所有的计算都集中在中心节点，将给中心节点带来较大负荷以及不必要的能源浪费，可以考虑将一部分计算任务分配给传感器节点。
- 引入传感器睡眠机制减少电量消耗：为了防止传感器节点在接收意外数据包时浪费能量，可以考虑睡眠机制。例如，通过协调策略来决定哪些节点应该进入休眠状态。
- 路由策略：最简单的节能路由协议是最少能量路由，即寻找一条能耗最低的路由，通过它传送数据。但这样未必能延长网络的生存时间，因为某些处于关键位置的节点可能被过度使用而导致电源过早耗尽。最大最小路由更多的考虑了电池的剩余电量，而最少能量路由考虑的是某次通信需要消耗的电量，一个很自然的改进思路是可以将两种方法结合起来，定义一个电源开销函数，综合考虑两种策略。
- 拓扑管理：无线传感器网络部署中，节点密度都比较高，因为提高节点密度可以提高结果的精确度，但如果系统生存时间更重要的话，就可以对网络拓扑进行管理。如果硬件支持可变发射功率的话，采用低的发射功率也能够降低网络电源开销，同时缓解共享空间信道的竞争，提高网络容量。
目标三：保证安全
导致无线传感器网络不安全的原因[2]：
- 资源非常有限：有限的内存和存储空间、能量有限、计算能力有限等，这些局限性使得一些较成熟的安全方法无法在传感器网络上实行。
- 不可靠的通信：信道的暴露使得数据包在传输过程不可靠，而且传输过程容易发生数据包冲突、延迟等问题。
- 无人管理：传感器网络在野外无人区域容易遭受物理攻击，此外通过远程管理方式无法检测到物理篡改等。
无线传感器网络安全的要求：
- 数据机密性：传感器节点不能向邻居节点泄露敏感参数；通信的信道必须保证安全可靠；加密的算法要安全可靠。
- 数据完整性：因为在通信过程中，篡改数据包会导致恶劣的通信环境，所以需要保证数据包在发送过程中难以被篡改。
- 数据的新鲜性：数据包要保证是最新的，防止旧消息被重播。
- 可用性：一些传统的安全算法需要在修改后才能应用在无线传感器网络，其中一些算法在应用时也会带来更多的开销等问题，导致这些算法在实际中不实用。
- 身份认证：因为攻击者不仅能篡改数据包还可能注入附加数据包，所以需要确保数据的来源正确，需要对数据的来源进行验证。
[1] A. Ephremides, “Energy concerns in wireless networks,” IEEE Wireless Communications, vol. 9, no. 4, pp. 48–59, 2002.
[2] J. P. Walters, Z. Liang, W. Shi, and V. Chaudhary, “Wireless sensor network security: A survey,” Security in distributed, grid, mobile, and pervasive computing, vol. 1, p. 367, 2007.