本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇. 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10.

WANG Peilong , TANG Zhiyong. Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10.

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成. 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27.

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng. Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27.

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星. 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47.

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚. 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58.

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya. A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58.

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武. 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66.

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66.

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到0.97。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到0.9，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇. 农机远程智能管理平台研发及其应用[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81.

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong. Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81.

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳. 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93.

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan. Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93.

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙. 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107.

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong. Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107.

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了0.04 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰. 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108.

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie. Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108.

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了3.65%和7.09%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了0.59%，平均端到端时延降低了13.09%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为21.01%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤. 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143.

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin. Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143.

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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无线传感器网络的组成（三个部分，详细介绍）

更小、更廉价的低功耗计算设备代表的“后 PC 时代”冲破了传统台式计算机和高性能服务器的设计模式普遍的网络化带来的计算处理能力是难以估量的微机电系统(micro-electro-mechanism system,简称 MEMS)的迅速发展奠定了设计和实现片上系统(system on chip,简称 SOC)的基础.以上 3 方面的高度集成又孕育出了许多新的信息获取和处理模式,传感器网络就是其中一例.随机分布的集成有传感器、 数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的方式构成网络,借助于节点中内置的形式多样的传感器测量所在周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多我们感兴趣的物质现象.在通信方式上,虽然可以采用有线、无线、红外和光等多种形式,但一般认为短距离的无线低功率通信技术最适合传感器网络使用,为明确起见,一般称作无线传感器网络.但也不绝对,Berkeley 的 Smart Dust因为可以像尘埃一样悬浮在空中,有效地避免了障碍物的遮挡,因此采用光作为通信介质. 无线传感器网络与传统的无线网络(如 WLAN 和蜂窝移动电话网络)有着不同的设计目标,后者在高度移动的环境中通过优化路由和资源管理策略最大化带宽的利用率,同时为用户提供一定的服务质量保证.在无线传感器网络中,除了少数节点需要移动以外,大部分节点都是静止的.因为它们通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中,能源无法替代,设计有效的策略延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题.当然,从理论上讲,太阳能电池能持久地补给能源,但工程实践中生产这种微型化的电池还有相当的难度.在无线传感器网络的研究初期,人们一度认为成熟的Internet技术加上Ad-hoc路由机制对传感器网络的设计是足够充分的,但深入的研究表明:传感器网络有着与传统网络明显不同的技术要求.前者以数据为中心,后者以传输数据为目的.为了适应广泛的应用程序,传统网络的设计遵循着“端到端”的边缘论思想,强调将一切与功能相关

的处理都放在网络的端系统上,中间节点仅仅负责数据分组的转发,对于传感器网络,这未必是一种合理的选择.一些为自组织的 Ad-hoc 网络设计的协议和算法未必适合传感器网络的特点和应用的要求.节点标识(如地址等)的作用在传感器网络中就显得不是十分重要,因为应用程序不怎么关心单节点上的信息中间节点上与具体应用相关的数据处理、融合和缓存也显得很有必要.在密集性的传感器网络中,相邻节点间的距离非常短,低功耗的多跳通信模式节省功耗,同时增加了通信的隐蔽性,也避免了长距离的无线通信易受外界噪声干扰的影响.这些独特的要求和制约因素为传感器网络的研究提出了新的技术问题.

这是引用软件学报《无线传感器网络》的一段话。

国内做的好的无线传感器网络/物联网：中科院、国防科大、哈工大、西北工业大学等等

国外相当好的：UC Berkeley、mit 、 贝尔实验室、韩国诸多院校、香港科技大学（这个大家都是这么归类的，不是我卖国）等。

提问者可以上中国知网搜EI源刊看一看国内研究现状

再上google学术搜索wsn，如果有条件就直接去sci的搜索平台搜一下研究现状。

我是电子信息工程专业的，马上就要选毕业设计的题目了，不知道选什么好。来大神帮我参考参考啊

很详细，你可以到书店去买这类的书看即可。

以下是来自网络：http://www.sensorexpert.com.cn/Article/wuxianchduanganqiwang_1.html。

无线传感器网络组成和特点

发表时间：2012-11-14 14:28:00

文章出处：传感器专家网

相关专题：传感器基础

无线传感器网络的构想最初是由美国军方提出的，美国国防部高级研究所计划署(DARPA)于1978年开始资助卡耐基-梅隆大学进行分布式传感器网络的研究，这被看成是无线传感器网络的雏形。从那以后，类似的项目在全美高校间广泛展开，著名的有UCBerkeley的SmartDuST项目，UCLA的WINS项目，以及多所机构联合攻关的SensIT计划，等等。在这些项目取得进展的同时，其应用也从军用转向民用。在森林火灾、洪水监测之类的环境应用中，在人体生理数据监测、药品管理之类的医疗应用中，在家庭环境的智能化应用以及商务应用中都已出现了它的身影。目下，无线传感器网络的商业化应用也已逐步兴起。美国Crossbow公司就利用SMArtDust项目的成果开发出了名为Mote的智能传感器节点，还有用于研究机构二次开发的MoteWorkTM开发平台。这些产品都很受使用者的欢迎。

无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点，各节点通过协议自组成一个分布式网络，再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。

因为节点的数量巨大，而且还处在随时变化的环境中，这就使它有着不同于普通传感器网络的独特“个性”。首先是无中心和自组网特性。在无线传感器网络中，所有节点的地位都是平等的，没有预先指定的中心，各节点通过分布式算法来相互协调，在无人值守的情况下，节点就能自动组织起一个测量网络。而正因为没有中心，网络便不会因为单个节点的脱离而受到损害。

其次是网络拓扑的动态变化性。网络中的节点是处于不断变化的环境中，它的状态也在相应地发生变化，加之无线通信信道的不稳定性，网络拓扑因此也在不断地调整变化，而这种变化方式是无人能准确预测出来的。

第三是传输能力的有限性。无线传感器网络通过无线电波进行数据传输，虽然省去了布线的烦恼，但是相对于有线网络，低带宽则成为它的天生缺陷。同时，信号之间还存在相互干扰，信号自身也在不断地衰减，诸如此类。不过因为单个节点传输的数据量并不算大，这个缺点还是能忍受的。

第四是能量的限制。为了测量真实世界的具体值，各个节点会密集地分布于待测区域内，人工补充能量的方法已经不再适用。每个节点都要储备可供长期使用的能量，或者自己从外汲取能量(太阳能)。

第五是安全性的问题。无线信道、有限的能量，分布式控制都使得无线传感器网络更容易受到攻击。被动窃听、主动入侵、拒绝服务则是这些攻击的常见方式。因此，安全性在网络的设计中至关重要。

传感器的静态特性和动态特性的两种特征是什么

要看你对自己如何要求。

不过建议尽量选设计类的，因为如果要求要实物实现会比较麻烦，比如

基于RFID车辆管理系统实现。

虽然硬件的设计可能看上去很简单，但真的去做了会出现很多意想不到的麻烦。实验阶段的硬件是极其不可靠的。而如果购买比较成熟的硬件产品，相对而言你能做的可扩展的东西就很少，倒答辩的时候又会被质疑你自己设计的东西到底有多少。

另外，设计类中，也不要太理论的东西，比如

信道编码（线性分组码等）仿真研究

信道编码（交织编码等）仿真研究

这个需要一段时间的理论学习，而且必须学到位。其中可能会有瓶颈。

所以我还是建议楼主选择偏应用的设计，比如

基于RFID的车辆管理系统设计

RFID技术可以说非常简单，稍微理解一下，再考虑好这个题目所给的环境条件，就可以发挥自己的想象力去设计，当然最后要在理论上完善它，证明是可行的并且是能带来改进的设计。

最后，在以上前提下，应该根据楼主自己的兴趣，喜欢哪方面的东西，就会有兴趣去找资料。所以楼主好好加油吧。

1.传感器技术简介

国家标准GB7665一87对传感器的定义是:“能感受规定的被测量并按照一定的规律

转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成”。传感器更通俗的说法

是换能器、变换器，是人的五官功能的扩展和延伸，能够将各种外界信号变换成可以直

接测量的信号。

传感器节点主要由传感器单元、处理器单元、通信单元和电源单元组成。传感器单元由传感器和模数转换器组成。前者用于目标探测，可根据任务要求采用声、震动、电磁、红外、光电和微型雷达等不同的无源和有源探测手段。例如，声传感器主要用于探侧具有特殊声信号的目标震动探测器用于探测作战车辆或部队转移时造成的地面振动由磁操测器阵神余属目标，如武器或车辆的运动:红外探测器主要探测具有红外特征的.

目标光电探测器用于目标成像雷达用于目标探测、跟踪与识别。模数转换器将传感器生成的模拟信号转换成数字信号后传输到处理器单元。处理器单元由CPU.存储器、嵌入式操作系统和数据库系统组成。新开发的处理器大都采用IPv6协议，具有一定的现场信息处理能力。.通信单元负责将传感器节点同网络连接起来，交换信息。电源单元通常采用太阳能电池或五号电池一类的电源，为网络提供能量。此外，部分节点还包括一些辅助性装置，如为实现自定位和协同定位，为节点安装定位系统为提高机动性，为节点安装运动装置。

按照不同的标准，传感器有下面几种主要的分类方法。根据被测物理量分类，有速度传感器、位移传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器等。按工作原理分类，有应变式、电压式、电容式、涡流式、差动变压器式等传感器。按能量的传递方式分类，有有源的和无源的传感器。按传感器输出信号分类，有模拟传感器和数字传感器。目前模拟传感器种类远远超过数字传感器。数字传感器直接输出数字量，不需使用A/D转换器，就可与计算机联机，可以提高系统的可靠性和精确度，具有抗干扰能力强，适宜远足巨离祛输等伏占.早梅威器分屏卞向之一。

传感网是指“随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点，proe有限元分析通过自组织的方式构成的无线网络”。现在谈到的传感网，一般指的是无线传感器网络(WSN, Wireless Sensor Network)传感网实际上由传感器节点和短距离传输模块共同构成。无线传感器网络是由大量无人值守的、具有通信与计算能力的微小型节点构成的自主探测系统。在战场上，人员、地面目标、空中目标甚至瞬时性目标(火炮、狙击火力)都可以成为其侦察对象。

传感网是美军网络中心战体系网络结构的三大组成部分之一，它由一定数量的传感器节点通过某种有线或无线通信协议连接而成，具有低成本、低功耗、多功能等特点，可在传感器、感知对象和观察者这三个基本要素之间进行有效的通信、感知、采集、处理并发布感知信息。美陆军目标部队的未来作战系统(FCS, Future Combat System)将主要依靠无人值守的传感网来获取态势感知信息。最近，美军针对网络中心战的需求，又新开发了“灵巧传感器网络”，以便在战场上布设大量传感器以收集和转发信息，并对

相关的原始数据进行过滤，再把重要的信息传送到各数据融合中心，从而将大量信息集成为一幅战场全景图分发给作战人员，提高其战场态势感知能力。此外，美军开发的“智能尘埃”技术使传感器更加微型化。

在国际上，传感网的研究曾在20世纪末、21世纪初达到一个高潮，之后出现过一个短暂的平缓期，而最近几年又重新受到重视。随着美国“智慧地球”计划的提出，传感网已成为各国综合国力较量的重要因素。美国将传感网技术列为“在经济繁荣和国防安全两方面至关重要的技术”。加拿大、英国、德国、芬兰、意大利、日本和韩国等加入传感网的研究，欧盟也将传感网技术作为优先发展的重点领域之一。国际上比较有代表性和影响力的传感网研发项目包括遥控战场传感器系统(REMBASS, Remote BattlefieldSensor System)、网络中心战及灵巧传感器网络、智慧尘埃、SensIT, SeaWeb,行为习性监控项目、英国国家网格等。

传感器的主要特性包括其静态特性和动态特性两种。传感器的静态特性是指传感器的输入信号不随时间变化或变化非常缓慢时，所表现出来的输出响应特性，称静态响应特性。通常用来描述静态特性的指标有:测量范围、精度、灵敏度、稳定性、非线性度、重复性、灵敏闽和分辨力、迟滞等。传感器的动态特性是指传感器对于随时间变化的输入量的响应特性。只要输入量是时间的函数，则其输出量必将是时间的函数。研究动态特性的标准输入形式有三种:正弦、阶跃和线性，而经常使用的是前两种。

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