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科学传感器网络

由马特·威尔士
ACM通信，2010年11月，第53卷第11期，36-39页
10.1145/1839676.1839690
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哈佛大学的Konrad Lorincz在火山 — 哈佛大学博士生Konrad Lorincz在Reventador火山安装传感器。

信贷:康拉德Lorincz

许多计算机科学研究是跨学科的，汇集了来自多个领域的专家来解决科学、工程和医学方面的挑战性问题。计算机科学家和领域科学家之间接口特别强的一个领域是无线传感器网络，它提供了应用计算机科学概念在具有挑战性的领域设置中获得测量的机会。传感器网络已被应用于研究金门大桥的振动，¹跟踪斑马运动,²了解红杉树冠的小气候。⁴

我们自己在火山监测传感器网络上的工作⁶给我们上了一些宝贵的课关于如何让传感器网络在科学运动中取得成功。与此同时，我们发现在传感器网络文献中存在许多误区，可能会导致对现场条件的错误假设，以及与领域科学家合作后出现的研究问题。我们相信这些经验教训对“应用计算机科学家”具有广泛的兴趣，超越了传感器网络的特定领域。

在过去的五年中，我们哈佛大学的研究小组一直在与新墨西哥理工大学、北卡罗来纳大学和厄瓜多尔研究所Geofísico的地球物理学家合作，开发无线传感器网络，用于监测活火山和危险火山图1)．我们在厄瓜多尔的两座火山通古拉瓦和瑞文多多尔部署了三个传感器网络。在每一种情况下，无线传感器测量火山产生的地震和声波信号，数字化信号由位于火山观测站的中央基站收集。该应用程序在涉及的高数据速率(每通道100Hz或以上)方面突破了传统传感器网络设计的边界;需要细粒度的时间同步来比较跨不同节点收集的信号;在有损耗的无线网络上需要可靠、完整的信号采集;以及从噪音中辨别“有趣”信号的需要。

这些部署给我们上了很多课，告诉我们在这个领域什么可行，什么不可行，以及从领域科学家的角度来看，重要的问题是什么。有趣的是，这些问题中的许多并不是计算机科学研究界关注的焦点。我们的观点是，传感器网络应该被视为一种科学仪器，因此受制于与传统科学仪器相同的数据质量高标准。

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一些神话

首先，让我们消除一些关于传感器网络现场部署的常见误解。

误解1:节点是随机部署的。传感器网络论文中一个常见的假设是，节点将随机分布在某些空间区域(参见图2)．一个经常使用的习惯用法是从飞机上扔下传感器节点。(据推测，这意味着包装的设计能够经受住冲击，并且有一种机制可以使无线电天线在落地后垂直定向。)

如此随意的传感器选址方法在许多科学运动中是闻所未闻的。在火山地震学中，通常要仔细选择传感器位置，以确保良好的空间覆盖和重建地震场的能力。由此产生的拓扑结构是相当不规则的，并没有表现出通常在论文中假定的空间均匀性。此外，每个节点的位置必须用GPS仔细记录，以便后期数据分析。在我们的案例中，安装每个传感器节点花费了近一个小时(包括为地震仪和天线桅杆挖洞)，更不用说穿过丛林到达部署地点需要4个小时的徒步旅行了。

误解2:传感器节点既便宜又小。传感器网络最初的设想是基于“智能灰尘”的想法，它可以被吹到表面上。虽然这类技术仍是一个活跃的研究领域，但传感器网络已经围绕现成的“微粒”平台发展起来，这种平台比假设中的气溶胶平台更大、更耗电、更昂贵(“智能岩石”是一个更恰当的比喻)。传感器节点是一次性的概念导致了许多研究，这些研究假设可以部署更多的传感器节点，而不是严格地满足科学要求，利用冗余来延长网络电池的寿命和容忍故障。

需要强调的是，附加传感器的成本可以超过微粒本身。一颗普通的尘粒售价约为100美元，有时还配有测量温度、光线和湿度的机载传感器。许多微尘平台上使用的廉价传感器由于分辨率低和需要校准而不适合科学使用。我们的火山传感器网络中使用的麦克风只需几美分，而地震检波器的价格则高达数千美元。在我们的部署中，我们结合使用了相对便宜的(75美元左右)灵敏度有限的地震检波器和更昂贵的(1000美元)地震检波器。许多火山部署所使用的仪器都是数万美元，如此之多，以至于许多研究小组都是借来(而不是购买)它们。

与领域科学家的合作教会了我们一些关于传感器网络设计的宝贵经验。

误解3:网络很密集。与之前的神话相关的是，节点位置将在空间上是均匀的和密集的，每个节点在无线电范围内有10个或更多的邻居。路由协议、定位方案和故障转移技术通常通过多种选择的力量利用这种高密度。

这一假设取决于所需网络的空间分辨率与无线电距离的匹配程度，在适当设计的天线配置下，无线电距离可以达到数百米。在火山学中，地震波的传播速度(以千米/秒为数量级)决定了传感器的放置距离为数百米甚至更远，这是实际无线电范围的极限。因此，我们的网络通常以节点最多有两个或三个无线电邻居为特征，路由路径中冗余的机会有限。同样地，我们使用的代码传播协议在实验室环境中运行良好，当所有节点在物理上彼此接近时;当在火山中传播时，协议崩溃了，可能是由于数据包丢失的程度高得多。

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经验教训

与领域科学家的合作教会了我们一些关于传感器网络设计的宝贵经验。我们最初的意图是利用合作作为进一步推进我们自己的计算机科学研究议程的一种手段，假设我们所做的任何事情都会让地球物理学家满意。事实上，他们的数据需求最终将我们的研究引向了几个新的方向，这是我们在开始这个项目时没有预料到的。

第一课:数据是关键。这似乎是显而易见的，但有趣的是，当设计一个聪明的新协议或编程抽象时，传感器网络产生的实际数据经常被忽略。粗略地说，科学家只是想所有传感器产生的所有数据，所有时间。

这些科学家采取的方法是到实地去，安装仪器，收集尽可能多的数据，然后花相当多的时间进行分析，并撰写期刊论文。毕竟，数据收集既昂贵又耗时，而且需要在没有良好网络连接的肮脏地方工作。科学家从实地活动中获得尽可能多的“科学价值”是一种既得利益，即使这需要在收集到的数据之后进行大量的努力来理解。相比之下，传感器网络社区已经开发了广泛的技术来执行动态数据处理，聚合和减少网络产生的数据量，以满足带宽和能量的限制。这些技术中的许多与领域科学家对仪器仪表的看法不一致。没有地球物理学家对网络中多个节点采样的“平均地震信号”感兴趣。我们主张对这一问题采取双管齐下的办法。第一种方法是在传感器节点上集成大型闪存:现在可以在每个节点上构建多个gb的SD或Compact flash存储器，从而允许在本地存储连续数月的传感器数据。

虽然这将传感器节点转换为一个美化的数据记录器，但它也确保了所有数据将用于(以后)分析和验证网络的正确操作。经常需要在现场为节点提供服务，例如更换电池，通过更换闪存卡提供早期手动检索数据的机会。第二种方法是在满足资源约束(如目标电池寿命)的同时，以科学价值最大化为目标进行数据收集。我们对兰斯系统的研究⁵演示了从传感器网络驱动信号下载是可能的，以一种方式实现接近最优数据质量受这些约束。图3显示从网络收集到的原始信号的校正。

这种方法固有的假设是，并非所有数据都是平等的:必须对网络收集的信号进行特定领域的“值”分配，以驱动该过程。在火山地震学中，科学家们感兴趣的是与地球物理事件(地震、震动、爆炸)相对应的信号，而不是这些事件之间可能持续数小时或数天的安静间歇。幸运的是，在每个传感器节点上运行一个简单的振幅滤波器可以很容易地检测到感兴趣的地震事件。

经验2:计算机科学家和领域科学家需要共同点。计算机科学家和“真正的”科学家的动机并不总是一致，这不足为奇。领域科学家对获得高质量的数据非常感兴趣(参见上面的教训#1);而计算机科学家则被做“很酷的事情”的欲望所驱使:新协议,新算法,新编程模型。我们的领域在新颖性上蓬勃发展，而领域科学家则对可测量的保守主义感兴趣。我们计算机科学家在系统中添加的任何新内容都有可能使领域科学家根据结果发表论文变得更困难，而不是更容易。

找到共同点对开展此类合作至关重要。从小处着手会有所帮助。我们的第一次火山部署只涉及三个节点运行两天，但在这个过程中，我们学到了火山学家如何进行野外工作(以及驴会和不会在背上背什么)的惊人数量。我们的第二次部署专注于收集数据，目的是让地球物理学家对仪器的保真度感到满意。第三个主要由CS目标驱动，但着眼于满足科学家的数据需求。撰写联合拨款提案也有助于让每个人达成共识。

第三课:不要忘记基站!基站是任何传感器网络架构的关键组成部分:它负责协调网络的运行，监控其活动，并收集传感器数据本身。然而，它经常受到冷眼，也许是因为人们错误地认为基站代码很容易编写，或者它很无趣。

我们的绝大多数开发工作集中在传感器节点软件上，这相当复杂，并且使用非标准的编程语言和工具。基站(在我们的例子中是一台位于火山观测台的笔记本电脑)基本上是事后才想到的:一些胡乱拼凑的Perl脚本和一个单片Java程序充当了网络控制器、数据记录器、监视器和GUI的组合。基站代码在到达现场后的头两天进行了重大的修改，主要是为了添加我们在实验室测试中没有预料到需要的功能(比如日志记录)。我们为基站软件草率的特性付出了代价。Java代码中的一个竞态条件(这是作者的功劳)导致了8小时的停机，而所有人都在睡觉。(我们还以为天文台的电力供应相当可靠，但事实证明并非如此。)

我们对2007年通古拉瓦部署的重新设计包括对基站代码进行模块化，这样每个组件都可以独立地失败。一个程序与网络通信;另一个充当GUI;另一个记录传感器数据;另一个则运行调度下载的算法。bug可以修复，每个程序都可以在任何时候重新启动，而不会中断其他程序。

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