CN1599347A - 使用移动收集器用于接入无线传感器网络的系统和方法 - Google Patents

使用移动收集器用于接入无线传感器网络的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种系统和方法,其使用移动收集器(303A、303B),用于接入无线传感器网络。在某些实施例中,具有对无线传感器网络不可预测的移动性的一个或者多个移动收集器被布置用于接入无线传感器网络。因此,某些实施例使用了依赖于接入无线传感器网络的统计概率的接入技术,而不是依赖于具有在其中设计好的有关无线传感器网络的接入的确定性的接入技术。举例来说,通过布置可操作用于接入无线传感器网络的多个移动收集器,存在一定的统计概率,在某个点(或者多个时间点上)至少一个移动收集器会行进在无线传感器网络的范围内以使其能够接入。

Description

使用移动收集器用于接入无线传感器网络的系统和方法
技术领域
本发明一般地涉及无线传感器网络接入,特别是涉及使用移动收集器(mobile collector)用于接入无线传感器网络的系统和方法。
背景技术
最近,诸如无线传感器网络之类的非传统的测量系统受到很大关注。无线传感器网络一般包括多个传感器节点,每个传感器节点可操作以执行某种测量并进行无线通信。传感器节点通常装备有,例如,传感器(一个或多个)(或者“测量设备”)、本地存储装置、处理器(例如,中央处理单元(CPU))以及无线(例如,无线电的)通信基础设施。这些传感器节点一般较小(例如,包含微型传感器),并且一般具有短程无线通信能力。
一般而言,传感器节点具有以下特性中的一项或者多项:a)这些节点需要在电池电源供电下运行较长时间;b)这些节点经常由于电源限制二具有有限的计算、存储和通信能力;c)这些节点一般使用短程无线通信进行通信;d)这些节点通常安装在不能对设备进行正常的控制和通信的远程或者其它环境中;以及e)这些节点经常较便宜。传感器节点一般希望是经久耐用的(使用多年)、无线缆的(untethered)(在通信和电源两方面)并且是无人操作的(从而能够自我配置和自适应)。无线传感器网络经常包括布置在所感兴趣的物理环境中的大量传感器节点,这些节点可以非常细致地测量该物理环境的多个方面。
传感器节点可以以不同方式布置在无线传感器网络中。在一种技术中,可以使用自组织(ad-hoc)布置(例如,随机散置),其中传感器节点在没有特定计划或者预定安排的情况下被投下。例如,初始的布置可能涉及从飞机上向感兴趣的区域随机地投下传感器节点。所得到的无线传感器网络被称为“自组织”网络(有时也用其它术语称谓,例如,“散置网”(scatter net)或者“微微网”(pico net))。在以这种自组织方式布置之后,传感器节点彼此交互以在它们之间建立起通信网络。在另一种布置技术中,传感器节点被逐一地置于希望的位置,其中传感器可以相对彼此被精确地定位。
尽管个体的传感器节点可能具有有限的功能,但是无线传感器网络的全局行为可以是非常复杂的。因此,整体的功能可以大于其各部分的总和。这可以部分地通过数据合成(data fusion)(即,将个体的传感器读数变换并合并为高级别的检测结果的处理)来实现。也就是说,传感器节点可以既能够检测/测量其本地环境的特性,也能够与其它本地传感器节点进行本地通信以形成有关本地环境的语义丰富的结论。
传感器节点可以具有测量其环境中的至少一种特性的能力,例如,探测周围条件(例如,温度,湿度、移动、声音、光线或者是否存在某些物体)。无线传感器网络有着很多潜在的应用,作为示例包括生理监测、环境监测(例如,监测空气、水、土壤、化学性质等)、基于条件的维护、军事监视、精准农业、地球物理监测、运输、商业运作的监测(例如,工厂设备和库存跟踪)、动物监测(例如,探测动物的出现)、生长环境监测和/或测量各种其它类型的事件。
一般,传感器网络中的节点的主要资源限制是能源。由于很多传感器网络使用由电池供电并且只能从它们的周围环境中提取(scavenge)少量的能量的传感器节点,因此有限的电池电力成为实现希望的网络操作耐久性的主要障碍之一。降低检测以及后续数据收集中的功耗已经是受到广泛研究的课题。绝大多数无线网络传感器中的主要能量消耗者是无线(例如,无线电)发射。
无线传感器网络可以收集数量惊人的有关其本地环境的详细测量(或者检测)数据。这些数据可以被发送给远离该无线传感器网络的一个应用。在一些情况下,本地的高功率(或者长程)通信设备(或者“数据收集器”)可以被用来收集来自这些传感器的数据,并将这些数据中继至所述应用,并且/或者将来自所述应用的信息提供给传感器。
发明内容
本发明涉及使用用于接入无线传感器网络的移动收集器的系统和方法。在某些实施例中,具有对无线传感器网络不可预测的移动性的一个或者多个移动收集器被布置用于接入无线传感器网络。举例来说,这样的移动收集器的行进路线和/或时间安排(schedule)可以对于无线传感器网络是不可预测的。从而,本发明的某些实施例使用了依赖于接入无线传感器网络的统计概率的接入技术,而不是依赖于具有在其中设计好的有关无线传感器网络的接入的确定性的接入技术。举例来说,通过布置可操作用于接入无线传感器网络的多个移动收集器,存在一定的统计概率,在某个点(或者多个时间点上)至少一个移动收集器会行进在无线传感器网络的范围内以使其能够接入(例如,使移动收集器能从无线传感器网络收集数据以及/或者使移动收集器能向无线传感器网络发送数据)。在某些实现方式中,通用的移动通信设备,例如蜂窝式电话适合用作移动收集器,用于接入无线传感器网络。
某些实施例通过根本上减少传感器网络内对电力和长距离通信的需求,使得能够更为灵活地布置传感器网络。某些实施例利用了随机移动收集设备,来接入传感器网络以及通过潜在的随机的、短暂的通信链接在传感器网络和应用服务器之间双向发送信息。
根据至少一个实施例,一种方法包括使用具有对于无线传感器网络不可预测的移动性的至少一个移动数据收集器,用于执行从无线传感器网络中的至少一个传感器收集数据以及向其发送数据这两个操作中的一个。
根据至少一个实施例,一种方法包括布置多个移动收集器,每个移动收集器可操作以可通信地接入无线传感器网络的节点并且每个移动收集器可独立地移动。该方法还包括使用期望与无线传感器网络的至少一个节点通信接入的应用,其中该应用依赖于所述多个移动收集器中的至少一个会行进在无线传感器网络的至少一个节点的通信范围内以执行所期望的通信的统计概率。
此外,根据至少一个实施例,一种系统包括具有多个节点的无线传感器网络。多个节点中的至少一个包括:a)用于经由无线通信与所述无线传感器网络的其它节点通信的接口,和b)用于经由短暂通信链接与移动收集器通信的接口。该系统还包括至少一个移动收集器,其包括具有用于与所述无线传感器网络中的节点通信的第一通信范围的第一接口。所述至少一个移动收集器还包括用于与无线传感器网络外部的节点通信的第二接口,其中第二接口可操作用于在比所述第一范围更远的范围上通信。无线传感器网络外部的所述节点依赖于所述至少一个移动收集器来接入无线传感器网络,以执行a)从无线传感器网络收集数据,和b)向无线传感器网络发送数据这两个操作中的至少一个。此外,所述至少一个移动收集器接入无线传感器网络的接入模式不是预定的。
此外,根据至少一个实施例,一种系统包括无线传感器网络,该网络包括用于测量环境特性和经由短程无线通信进行通信的多个装置。该系统还包括多个用于接入测量装置中的至少一个的装置,用于执行所期望的与之的通信,其中所述多个接入装置可独立移动,并且能够行进在无线传感器网络的通信范围以外,并且其中存在一定的统计概率,至少一个接入装置会行进在至少一个测量装置的范围内以使接入装置能执行与所述至少一个测量装置的期望的通信。
此外,根据至少一个实施例,一种方法包括使用至少一个移动数据收集器,用于执行从无线传感器网络的至少一个节点收集数据以及向其发送数据这两个操作中的至少一个。所述至少一个移动数据收集器确定其是否处于与所述至少一个节点短暂通信的范围内。如果确定了其处于短暂通信的范围内,则所述至少一个移动数据收集器向所述至少一个节点发送唤醒信号以使其将其功率增大至适合通信的水平。
以上相当宽泛地概述本发明的特征和技术优点,以便更好地理解对本发明的详细描述。以下将描述本发明的其它特征和优点,这形成了本发明的权利要求的主题。应该认识到,所公开的构思和具体实施例可以方便地被用作用于修改或者设计用于实现本发明相同目的其它结构的基础。还应该认识到,这些等同构造并不背离如所附权利要求书所陈述的本发明。当结合附图考虑时,可以更好地从以下描述中理解被认为是本发明特征的有关其组织和操作方法的新颖特征以及本发明的其它目的和优点。然而应该清楚地理解到,每幅附图都仅为举例说明和描述的目的而提供,而并不希望定义对本发明的限制。
附图说明
为了更全面地理解本发明,现在结合附图来参考以下描述,附图中:
图1示出了传统无线传感器网络的一种示例性实现方式;
图2示出了现有技术中提出的用于收集来自无线传感器网络的测量数据的另一种技术;
图3示出了本发明一个实施例的示例性表示;
图4示出了本发明一个实施例的一种更为详细的示例性实现方式;
图5示出了举例说明根据本发明的一个实施例的无线传感器网络的接入点(access point)的接口与移动收集器的接口的示例性通信路径;
图6示出了本发明的一个示例性实施例的操作流程图;
图7示出了本发明的另一个示例性实施例的操作流程图。
具体实施方式
为了更全面地了解本发明的某些实施例的多个方面,适合给出对现有技术中用于收集来自无线传感器网络的测量数据的技术的简短讨论。无线传感器网络通常被实现为通过低功率无线链接通信并用电池供电的小型传感器设备(或“节点”)的集合。如上面所提到的,无线传感器网络的节点可以以自组织方式分布。在这样的自组织传感器网络中,传感器节点之间的通信一般经由对自组织网络进行自我配置的协议而建立,这与传统的联网测量系统的经设计的通信拓扑相反。由于这些传感器节点通常依靠电池电源而运行并被期望持续若干年,所以一般对传感器节点的计算量,尤其是对通信量和通信距离做出严格的限制。因此,人们提出了多种适于限制电池消耗的通信算法和操作参数。
无线传感器网络经常安装在无法接入传统网络和获得电力的远程或者其它环境中。这些无线网络通常被设计成在无线网络中的一个或者多个点处采集测量数据,其中需要专门的设备(其可被称为“边缘”或者“收集器”节点)来收集来自传感器节点的测量数据以及将这些数据发送至远程节点(该远程节点可被最终使用者或者应用所接入)。一般,在“边缘”处采用更高功率的无线电装置或者其它设备来与传统网络通信以提供对中央服务器的连接。这在很多应用中是明显的缺陷。例如,传感器网络的位置可能是不便于或者无法实现具有高功率无线电装置或者其它长程通信设备的位置——例如,它可能是不具备适用于这种长程通信的基础设施的地方。作为另一个示例,对边缘节点和处于通向边缘节点的路径上的节点的通信要求一般使得它们承受额外的耗用功率,这使得需要附加的协议和开销,来通过重新配置网络拓扑以利用可替换的长程通信设备,来平均耗用功率。此外,具有远距离无线电装置的节点更为昂贵。
转到图1,示出了传统无线传感器网络的一种示例性实现方式。更具体而言,示出了包括无线传感器网络101的系统100,无线传感器网络101包括安排于其中(或者是通过专门的设置或者是通过自组织分布)的多个传感器节点102。传感器节点102能够经由短程无线通信彼此通信。例如,每个传感器节点可以能够与附近(例如,对于某种类型的短程无线通信来说不远于30英尺)的另一个本地传感器节点(即,该无线传感器网络101中的另一个传感器节点)无线通信。此外,这些节点102中的很多可以被分布在一个很大的(例如,10平方英里)区域中,并且在该区域中,这些传感器节点在它们自身之间形成通信网络。
无线传感器网络101还包括静态、位置固定的收集器(或者“边缘”)节点103,其收集来自传感器节点102的测量数据并将这些测量数据发送至远程节点106。无线传感器网络101中可以包括一个或者多个这样的收集器节点103,并且(多个)收集器节点103一般与传感器节点102交互以成为该无线传感器网络内的收集器节点。收集器节点103一般包括更高功率的无线电装置或者其它长程通信设备以将收集的测量数据经由传统通信网络105发送至位置远离无线传感器网络101的节点106。使用者和/或应用,例如应用107可以使用远程节点106处的测量数据。对收集器节点103和在通向收集器节点的路径上的传感器节点102的通信要求一般使得它们要承受额外的耗用功率。这使得需要附加的协议和开销,来通过重新配置网络拓扑以利用可替换的长程通信设备,来平均耗用功率。此外,具有远距离无线电装置的收集器节点103更为昂贵。
Chakrabarti等人在“Using Predictable Observer Mobility for PowerEfficient Design of Sensor Networks”,F.Zhao and L.Guibas(Eds.):IPSN 2003,LNCS 2634,pp.129-145,2003中描述了用于收集来自无线传感器网络的测量数据的另一种技术。这里参照图2对简短地描述了该技术。图2示出了无线传感器网络200,其包括安排于其中的多个传感器节点201。与图1的示例性传感器节点102的情况一样,传感器节点201能够经由短程无线通信彼此通信。具有关于路线203的可预测移动性的移动收集器202被用来收集来自传感器节点201的测量数据。即,移动收集器202在其已知将按照规定的时间安排沿路线203行进这方面具有可预测的移动性。这样,其行进路线及其行进时间安排两者都是可预测的。举例来说,传感器节点201可以被分布在大学校园的周围,校园巴士上可以包括一个收集器,使得该收集器具有可预测的移动性(根据巴士的路线/时间安排)。
本发明的实施例还使用了用于接入无线传感器网络的移动收集器。具体而言,与上述提出的图2的技术不同,在某些实施例中具有对于无线传感器网络来说不可预测的移动性的一个或者多个移动收集器被布置用于接入无线传感器网络。举例来说,这样的移动收集器的行进路线和/或时间安排可以是对无线传感器网络不可预测的。在以上用于接入无线传感器网络的图1和图2的示例性技术中,有关对来自无线传感器网络的数据的收集的空间和时间确定性被设计到收集技术中。举例来说,在图1的技术中数据收集器被固定在无线传感器网络内,其中数据收集器如所期望的那样对于数据收集可用。在传感器网络被重新配置以平均耗用功率的情况下,该重新配置必须确保所得到的网络路径位于移动收集器的固定路径上,这样就限制了实现功率平均化的能力。在图2的示例性技术中,使用了具有有关无线传感器网络的可预测移动性的移动收集器,其中移动收集器的移动性是已知的,以使得该收集器如所期望的那样对于收集可用(即,在特定时间段期间在特定位置处可用)。
本发明的某些实施例使用了依靠接入无线传感器网络的统计概率的接入技术,而非依靠具有设计于其中的关于接入无线传感器网络的空间和时间确定性的接入技术。举例来说,通过布置可操作用于接入无线传感器网络的多个移动收集器,以下情况存在一定的统计概率:在某个点(或者在多个时间点上),移动收集器中的至少一个将行进在无线传感器网络的范围内以使得能够接入该网络(例如,使得移动收集器能够收集来自无线传感器网络的数据并且/或者使得移动收集器能够将数据发送至无线传感器网络)。由于空间和时间确定性没有被设计到该接入技术中,所以以下将进一步描述的实施例提供了对于给定应用,如所期望的那样管理对无线传感器网络的接入的系统和方法。
当然,通过巧妙地选择移动收集器的载体,可以影响移动收集器的接入概率。举例来说,假设在都市中存在一个无线传感器网络,为了收集其测量数据以供一项应用所使用,期望定期接入该网络。可以向该都市中的及其周围的出租车司机提供蜂窝式电话,该电话不仅能够处理电话呼叫(蜂窝式电话的正常功能)而且还可操作以与无线传感器网络交互以收集来自该网络的数据(从而起到移动数据收集器的作用)。在一些情况下,可以向出租车司机提供接受该蜂窝式电话的某种激励,例如折扣费用等。这样,这些出租车司机会规律地进入所感兴趣的无线传感器网络的范围的概率可能非常高,但是不同出租车司机接入无线传感器网络的模式不是受控或者固定的(例如,出租车司机中的任意一个或者多个何时行进在无线传感器网络的范围内的模式不是受控或者固定的)。
除了出租车司机以外或者作为替代,感兴趣的无线传感器网络所位于的都市中的及其周围的邮递员也可以被提供这样的蜂窝式电话。邮递员个体可以具有他们所规律地遵循的、比出租车司机更为确定的路线(例如,每个邮递员可以具有偶尔可能会变动的所分配的邮递路线)。但是,从无线传感器网络(或者希望从这种无线传感器网络得到测量数据的应用)的角度来看,通过将这样的蜂窝式电话分布于邮递员和/或出租车司机而得到的接入模式是不受控的。
图3示出了本发明一个实施例的示例性表示。如图所示,系统300包括具有多个传感器节点(例如,测量探头)302的无线传感器网络301。“传感器”用在这里希望包罗无线传感器网络301中的任意节点,包括但不限于具有执行诸如检测(或者探查)、致动、计算、数据存储以及转发数据之类的任务中的一项或者多项的可操作性的节点。这样,传感器节点302不限于可操作以执行检测(或者探查)的节点,而是可以在无线传感器网络301中包含附加的或者替代的功能。传感器节点302可以以自组织方式被分布于整个无线传感器网络301(从而无线传感器网络301可以是自组织网络),或者传感器节点302可以通过对其的特定放置而被安排。此外,在某些实现方式中,传感器节点302中的一些或者全部可以是位置不固定的移动节点。
如上所述,本发明的实施例将具有不可预测移动性(例如,不受无线传感器网络301控制或者不为其所知的移动性)的移动收集器节点(例如图3的节点303A和303B)用于收集来自传感器节点302的数据以及/或者发送信息至传感器节点302。尽管这里描述了很多将无线(例如,蜂窝式)电话用于实现这样的移动收集器节点的示例,但也可以以类似方式来实现其它任何具有通信能力的移动设备,包括但不限于PDA、汽车、摄像机、水运工具、飞行器等。此外,很多示例在这里被描述为使用了通过无线通信与无线传感器网络中的一个或者多个节点通信的移动收集器节点(例如图3中的节点303A和303B)。这样的无线通信用在这里希望包罗现在已知的或者将来开发的任何类型的无线通信,包括但不限于射频(RF)、红外、超声、微波、条形码扫描、RFID、电缆以及蜂窝式通信。此外,尽管很多示例在这里被描述为使用了通过无线通信与无线传感器网络中的一个或者多个节点通信的移动收集器节点(例如,图3中的节点303A和303B),但其它实施例可以使用其它类型的通信链接,包括物理耦合(例如,将移动收集器节点的全部或者一部分物理地插入读卡器或者支座中、经由电缆的物理耦合等等),用于在移动收集器节点和传感器节点之间形成瞬间(或者暂时)通信耦合。
在某些实现方式中,移动收集器节点被实现在用户设备中,例如无线电话、PDA等,并且这些移动收集器节点利用用户的移动性来收集来自传感器节点302的测量数据并且/或者向其发送信息。当然,用户的移动性对于无线传感器网络301是不可预测的或者是不受其控制的。此外,用户可能不知道传感器节点302的位置,并且/或者用户可能不知道他/她的移动通信设备正在执行收集来自传感器节点302的测量数据以及/或者向其发送信息的任务。
在图3的示例中,示出了两个具有不可预测移动性的示例性移动收集器。移动收集器303A具有不可预测移动性304A(例如,移动收集器303A的行进路线和时间安排是无线传感器网络301不能预测/控制的)。移动收集器303B具有不可预测移动性304B(例如,移动收集器303B的行进路线和时间安排是无线传感器网络301不能预测/控制的)。在沿它们各自的行进路线上的某个点,移动收集器303A和303B各自进入与该示例中的一个或者多个传感器节点302通信的范围。当然,由于它们的移动性是不可预测的,所以可能有很多情况或者较长时间给定的移动收集器没有行进在传感器节点302的通信范围内。如以下将进一步描述的,传感器节点302可以识别(例如,由移动收集器来通知)何时移动收集器303A或303B行进在通信范围内。
图3示出了其中移动收集器303A行进在第一传感器节点302的通信范围内并与之建立通信的示例。移动收集器303A能够经由通信网络305执行对远程节点306的长程通信,该远程节点306可以具有运行于其上的应用307。移动收集器303A可以在与传感器节点302的通信期间从其接收测量数据。这些测量数据可以包括与移动收集器303A通信的传感器节点所收集的测量数据,以及/或者已经被与移动收集器303A通信的传感器节点接收到的(例如,经由短程无线通信)其它传感器节点所收集的测量数据。移动收集器303A可以经由长程通信网络305将接收到的测量数据发送至远程节点307。另外或者作为替代,移动收集器303A还可以接收来自远程节点306(例如,来自应用307)的信息,并在其与传感器节点302通信的期间将该信息传送给传感器节点302。例如,该信息可以是控制指令、可下载代码、警报阈值、设置点(setpoint)以及致动器值。
如图3的示例中所进一步示出的那样,移动收集器303B行进在另一个传感器节点302的通信范围内,并与之建立通信。与移动收集器303A一样,移动收集器303B能够经由通信网络305执行对远程节点306的长程通信。但是,在这种情况下,移动收集器303B可能在它与传感器节点302通信的时间里不能执行长程通信。举例来说,移动收集器303B可能在长程通信网络305的范围之外。但是,移动收集器303B可以在其与传感器节点302通信期间接收来自传感器节点302的测量数据。另外或者作为替代,移动收集器303B还可以具有先前在这些移动收集器303B处于与通信网络305的通信范围之内的时候从远程节点306(例如,从应用307)接收到的信息,并且移动收集器303B可以在与传感器节点302通信的期间将该信息传送给传感器节点302。在从传感器节点302接收到测量数据(如果有的话)之后,移动收集节点303以后能够执行长程通信,其中移动收集节点303将从传感器节点302接收到的所有测量数据发给远程节点306。举例来说,在图3的示例中,移动收集器303B的行进路线304B最终使其处于长程通信网络305的通信范围之内,此时,移动收集器303B将其从传感器节点302接收到的任何测量数据发给远程节点306。
图4示出了本发明一个实施例的更为详细的示例性实现方式。图4的示例示出了包括两个无线传感器网络(例如自组织传感器网络)N1和N2的系统400。无线传感器网络N1包含传感器节点(例如,测量设备、致动器等)401N1(示为六边形)的集合,这些传感器节点使用现在已知的或者以后开发的任何合适的协议(例如,任何合适的自组织协议)经由短程无线相互通信。无线传感器网络N1中的至少一个设备402N1(示为正方形)除了参加无线传感器网络以外,还能够与移动收集器设备(例如,在该具体示例中为蜂窝式电话)交互。
类似地,无线传感器网络N2包含传感器节点(例如,测量设备、致动器等等)401N2(示为六边形)的集合,这些传感器节点401N2使用现在已知的或者以后开发的任何合适的协议(例如,任何合适的自组织协议)经由短程无线相互通信。无线传感器网络N2中的至少一个被称为接入点的设备402N2(示为正方形)除了参加无线传感器网络以外,还能够与移动收集器设备(例如,在该具体实施例中为蜂窝式电话)交互。
在某些实现方式中,一个或者多个个体传感器节点401N1和401N2和/或接入点402N1和402N2可以是移动的,使得它们能够相对于彼此而移动。并且,在某些实现方式中,传感器网络N1和N2可以相对于彼此而移动,包括它们合并、分裂、交换成员、重叠等的情况。另外,尽管在图4的示例中对于每一个传感器网络N1和N2示出了一个接入点,但在其它实现方式中,在一个给定的传感器网络中可以有多个接入点。此外,传感器节点401N1和401N2未必与接入点节点402N1和402N2不同。即,如果使用了适当的传感器网络通信协议,则无线传感器网络中的节点的一个子集或者全集可以被分配作为接入点。
在该示例中,蜂窝式电话A和B被实现为具有不可预测的移动性的移动收集器节点。例如,在该具体示例中,蜂窝式电话A行进于不可预测的路线403A,蜂窝式电话B行进于不可预测路线403B。在某些实现方式中,蜂窝式电话A和B的每一个可以实现移动传感器或者致动器。这样,这些移动收集器节点可以即是移动传感器节点又是移动收集器节点。举例来说,传感器节点A可以利用汽车、蜂窝式电话、个人数字助理(PDA)、摄像机、计算器、自由漂浮的浮标、水运工具、飞行器等实现。这样的组合收集器和移动传感器例如可以包括以下特征:1)与其它设备通信的能力;2)用于管理测量程序的一些计算资源的可用性;3)内部地或者外部地接入测量设备(例如,传感器和/或致动器)的途径;和4)该设备在时间和空间上的任意给定点上的位置和可用性一般仅能通过统计方法而知道。2002年11月27提交的共同待审、共同转让的美国专利申请序列号10/306,940对这样的移动传感器节点的一个示例做了进一步的描述,该专利申请的名称为“SYSTEMS AND METHODS FORMEASUREMENT AND/OR CONTROL USING MOBILE PROBES”,其公开的内容在这里通过引用被结合于此。注意,在某些实现方式中,这些传感器网301,N1和N2中的任何一个都可以由能够测量(或者探测)有关它们各自的环境的数据而无需处于任何其它传感器节点的通信范围内的单个节点所组成。
尽管蜂窝式电话在图4的示例中被用作移动收集器节点,但蜂窝式电话仅仅是可以被用作这样的移动收集器节点的设备的一个示例。因此,本发明的实施例并不希望被局限于具有蜂窝式电话作为移动收集器节点的实现方式,而是任何其它具有足够的长程通信能力的移动设备都可以被以类似方式使用。可以被用作移动收集器节点的设备的其它示例包括但不限于以下各项:用户设备,例如PDA、笔记本和其它用户设备,这些设备被装备用于a)使用例如蓝牙、802.11之类的技术或者接入点支持的其它短程无线通信技术与无线传感器网络(例如,图4中的接入点402N1和402N2)的接入点通信,并且b)能够例如经由WiFi与支持远程应用服务器的一般(或长程)通信基础设施通信;以及类似地被装备的商用/工业用设备,例如叉车、警卫佩戴的手表、安装在交通工具中的专用仪器等。
在系统400中包括的还有远离无线传感器网络N1和N2(即,位于这种无线传感器网络N1和N2的节点的通信范围之外)的应用服务器406。(多个)应用可以驻留在服务器406中,服务器406被实现为如图所示地经由例如互联网与蜂窝式电话基础设施通信。举例来说,蜂窝式电话A和B以正常方式向蜂窝塔(或者其它进入该基础设施的接入点)通信,所述蜂窝塔例如为图4中的蜂窝式接入点C1和C2。应用服务器406例如经由至互联网(或者其它网络)407的以太网连接(或者其它合适的连接)可通信地被耦合到蜂窝式电话基础设施。尽管在图4的示例中仅示出了单个应用服务器,但是在其它实现方式中可以有多个这样的服务器。此外,这些应用服务器可以运行独立应用、提供冗余、实现分布式应用等。
在某些实施例中,蜂窝式电话A和B经由以下将进一步描述的专门无线链接与无线传感器网络交互。蜂窝式电话A和B的使用者所取的路径不由无线传感器网络N1和N2或者应用服务器406来计划。而是,如上所述地,这些蜂窝式电话的移动性通常是不可预测的(例如,蜂窝式电话的载体的具体路线和/或具体行进时间安排通常是不可预测的)。发现它们自己位于传感器网络N1和N2中的一个的附近的蜂窝式电话会执行适当的交互以提供或者取得数据。保持对无线传感器网络的充分采样取决于蜂窝式电话(和/或其它移动收集器设备)的遍布性(pervasiveness)。即,通过依靠具有不可预测移动性的移动收集器,而不是依靠固定移动收集器或者具有可预测/固定移动性(例如,固定行进路线和时间安排)的移动收集器,从传感器网络收集数据并且/或者向其发送数据变为不同于固定确定性的一种统计概率(至少部分地基于所布置的移动收集器的遍布性)。尽管蜂窝式电话不可能与所感兴趣的所有无线传感器网络联系(例如,如图4所示,蜂窝式电话B没有行进到无线传感器网络N1的附近),但是通过布置足够的蜂窝式电话作为移动收集器,存在某个蜂窝式电话会与至少一个所感兴趣的(例如,服务器406上的(多个)应用所感兴趣的)无线传感器网络联系的合理概率。
在某些实现方式中,可以在移动收集器与接入点之间的交互中引入一定形式的秩序。移动收集器可以被选择以增大与传感器网络交互的概率,例如,增大空间覆盖的概率密度。例如,被用作移动收集器的蜂窝式电话可以被置于这样的个体的控制之下,所述个体的行为(例如行进习惯)有利于数据收集过程但未必在时间和空间上是充分可预测的,以实现通常的散置网技术。举例来说,实现移动收集器的这些蜂窝式电话可以由公用事业职员、UPS卡车、警车等运载。在所有这些情况下,无线传感器网络并不知道谁运载着电话或者他们的具体行进习惯(例如,他们的具体路线)。此外,路线可能每天都变化,等等。
其它示出了不可预测移动性的示例包括但不限于以下各项:
1)向大学的学生提供移动收集器(例如,蜂窝式电话),用于从位于大学的(多个)传感器网络收集数据。学生一般并不依照校园四处的固定行进路线,尽管他们有课程安排,但他们有时候缺课,而且他们的课程安排每学期都改变;
2)向位于大都市(例如,芝加哥或者纽约的市区)的公司的职员提供移动收集器,用于从这些都市中的或者周围的传感器网络收集数据。尽管职员为了工作规律地到该都市上班,但是他们偶尔可以决定取不同的路径,并且/或者可以例如根据他们的工作负担情况而每天有不同的工作安排;
3)向出租车司机提供移动收集器,其中如果充分地分布于很多出租车,则收集器可以提供对城市的很大的覆盖率,但是任何给定出租车的具体移动性(或行进模式)对于无线传感器网络是不可预测的;以及
4)向已知在传感器网络附近的场地运动的高尔夫球员提供移动收集器,其中每个高尔夫球员进行练习的具体规律和时间是不可预测的(例如,高尔夫球员可以在某一周的星期六上午打球,而在两个月之后的星期四下午打球,等等),并且高尔夫球员的行进(即使是在场地四处的行进)是相对不可预测的,因为高尔夫球员在场地四处的行进经常在很大程度上依赖于他击球的地方。
一般公众手中的蜂窝式电话(和/或其它移动设备)可以被用作移动收集器,条件是该电话可以接受对任何必需的应用的下载,并且被适当地装备(例如,用于与无线传感器网络的接入点的通信)。为了提高被用作移动收集器的用户设备的遍布性,在一些情况下可以向用户提供激励。举例来说,例如对被适当地装备的蜂窝式电话(或者其它移动设备)的折扣、对于在规定时间段内使蜂窝式电话开机或者打电话的折扣率等等的激励可以被实现以鼓励用户的行为靠近所期望的。
在某些实施例中,移动收集器本身可以包括应用(的至少一部分),从而其可以不必将从无线传感器网络接收到的测量数据发给远程节点。举例来说,每一个都包括一个服务器应用的这些移动收集器的集合可以通过适合的链接相互通信,以建立分布式的应用服务器406。
回到图5,示出了根据本发明的一个实施例的用于通信的接口。图5示出了移动收集器设备501,其具有用于长程通信(例如,在该示例中经由蜂窝式链接503)的接口“A”,并具有用于与无线传感器网络的接入点502通信的接口“B”,所述接入点例如为以上图4的示例中的接入点402N1和402N2。接入点502包括用于经由通信链接504与移动收集器501通信的接口“C”和用于经由短程无线通信链接505与无线传感器网络中的至少一个其它传感器节点通信的接口“D”。
图5的示例示出了可以形成无线传感器网络中的接入点502和远程服务器406之间的数据路径的至少一部分的通信链接。尽管这在图5中被示为连续稳定的路径,但是实际并不如此。以下的表1根据一个示例性的实现方式,例如图4的示例,列出了传感器节点与应用服务器406之间的通信路径的各个部分的大致的时间特性。对于不同区段,该示例性实现方式在等待时间值上变化极大。如以下进一步描述的,这可能强烈地影响接入点的物理设计以及信息模型和算法的逻辑设计。当然,其它实现方式可能不会有象对以下表1中的示例性实现方式的评估那样严重的(或者可能有更为严重的)等待时间。
    通信区段     备注 典型的等待时间范围
传感器节点到接入点 取决于传感器网络设计 几秒至几小时
接入点到移动收集器 概率性的 几分钟至几天
移动收集器到蜂窝塔 取决于位置概率性的 几秒至几天
蜂窝塔到服务器 取决于互联网特性 几毫秒
                    表1:通信路径的时间特性
如表1所示,对于图4的示例性实现方式,传感器节点(例如,无线传感器网络N1的传感器节点401N1)与接入点(例如无线传感器网络N1的接入点402N1)之间通信的典型等待时间为几秒至几小时,这取决于传感器网络设计(例如,取决于其建立的配置)。如同时所示的,接入点与移动收集器(例如,图4的示例中的蜂窝式电话)之间的通信的典型等待时间为几分钟至几天。当然,该接入本质上是概率性的,并且因此该等待时间可能根据被布置的移动收集器的遍布性以及/或者移动收集器所布置的载体的选择而减小。此外,该通信的等待时间可能是高度变化的。举例来说,蜂窝式电话载体可以在白天(或者在白天的某些部分,例如高峰时间等等)期间规律地与都市中的无线传感器网络进行联系,而在夜晚时间期间频率较低地与该无线传感器网络进行联系。这样,移动收集器与传感器节点之间的短暂通信链接的时间会变化,并且对于无线传感器网络可以是不可预测的。
如表1另外所示的,图4的示例中的移动收集器(例如,蜂窝式电话)与蜂窝塔(例如,蜂窝塔C1或C2)之间的通信的典型等待时间为几秒至几天,这取决于蜂窝式网络的位置和基础设施。此外,蜂窝塔(例如,蜂窝塔C1或C2)与远程服务器406之间的通信的典型等待时间为几毫秒,这取决于互联网的特性。
考虑在时刻t1位于点p1并观测到测量值m1的传感器节点401N1(其位于图4的示例的无线传感器网络N1内)。该信息在无线传感器网络N1内被根据网络技术(例如,根据所实现的网络通信协议)传递给位于点p2的接入点设备402N1。一般,信息三元组(m1,p1,t1)在之后的某个时刻t2会到达位于点p2的接入点设备。所使用的传感器部件的设计和特定网络协议(例如,自组织网络协议)决定了如何分配空间和时间戳p1和t1。以下将描述可使用的各种示例性的替代方案。
根据可以使用的一个协议,如果传感器节点的时钟经由合适的网络协议(例如,自组织网络协议)被与接入点402N1中的时钟同步,那么t1可以在传感器节点处被分配。或者,接入点402N1可以在接收时分配t1,或许还根据它对网络拓扑和维度的了解分配校正值和/或不确定度。在这两种情况中的任何一种情况下,t1都是相对于接入点402N1的时钟初相的。另一种替代方案是传感器节点自身或者接入点被与例如全球定位系统(“GPS”)中的外部(即,位于无线传感器网络外部)的时间源同步。在这种情况下,t1将是相对于该外部时钟源的。但是,对于绝大多数无线传感器网络,后面的这种替代方案会由于传感器节点中的功耗的限制而被排除。
类似的情形适用于空间戳p1。无线传感器网络N1中的传感器节点有可能能够例如经由GPS从一个系统获得其位置,但是这在给定了可能的功率限制的情况下是不可能的。根据无线传感器网络N1是如何被配置的,给定设备(或者“节点”)可以经由配置期间的明确的分配而获知其位置。更为可能的是,适合的自组织协议可以允许其它接入点或者个体设备得知它们的相对空间位置。在这两种情况中的任何一种情况下,接入点都能够为p1获得或者分配一个绝对的空间戳或者相对于其自己的位置的一个空间戳。至少,接入点一般能够从节点的无线范围限制和通信路径的逻辑距离评估出给定传感器节点相对于接入点的位置的空间不确定度。类似地,接入点自身能够或者不能从配置或者对GPS或类似系统的接入获得p2的绝对值。应该注意的是,这里所描述的实施例不需要无线传感器网络(例如,其可以是自组织网络)的空间几何结构在时间上是固定的,无论是彼此相对而言的还是绝对的。由于节点可以正在移动,所以完全可能{pi}对于每个对应的{ti}是不同的,其中“i”是测量事件的索引。
从原理上来讲,对一套测量结果{(mi,pi,ti)}的收集以及对空间和时间戳以及它们的不确定度的可能的分配发生在图5中所示的接入点502的“D”侧(或者接口)。在本发明的某些实施例中,例如在图4的示例性实现方式中,传感器节点与应用服务器406之间的通信等待时间通常会高度可变,因为存在很高的概率会对于不同的ti路径不同,例如可能涉及不同的移动收集器设备(例如,蜂窝式电话)。此外,在某些实现方式中,根据各种不同的移动收集器设备的移动性(例如路线和行进时间安排),相同的数据可能从无线传感器网络的接入点被同一或者不同移动收集器设备多次收集。由于这个原因,图5的示例中的接入点502的“D”侧(或者接口)汇集所述的一套测量结果{(mi,pi,ti)},使得以下信息对于每个测量结果是不含糊的、清楚的:
(a)测量值{mi}的表示。这可以包括值、利用存储类型表示的对这些值的表示方式的可解释的规范、和测量单位;
(b)对测量结果的时间部分排序(partial ordering),即{ti}。对于很多应用来说,尤其是当涉及多个无线传感器网络时,常常希望能够进行总体排序,这是测量科学领域的技术人员非常了解的一种性质。总体排序可以通过使用绝对时间戳或者相对于每个无线传感器网络的接入点设备中的时钟的时间戳来完成;
(c)对于空间说明,即{pi},存在类似的特性。至少,应该提供相对于接入点的相对空间几何关系。如果涉及多个传感器网络,则也可以采用某种技术来明确每个传感器网络的(多个)接入点的空间位置。理想的是例如GPS的绝对参照物,但是如以下进一步讨论的,明确空间位置在一些情况下也可以经由与移动收集器设备的交互而完成;
(d)对于绝大多数系统,希望至少提供对空间和时间戳的不确定度的评估,以允许在应用服务器处合理地排序和进行比较。一般,不确定度对于值属性来说也是非常有用的,因为当设备被用于无线传感器网络时,随时间推移会出现多个传感器或者单个传感器的定标问题;
(e)不同类别的名称可能对以下功能中的一项或者多项有帮助:
i)名称有时被用来替代空间信息。举例来说,当已知设备的位置时,有关该设备的空间信息可以通过仅接收到对应于该设备的名称而确定。这在设计好的静态系统中也许可能,但是也许只适合最微小的单个的自组织网络系统;
ii)名称有时被用来替代或明确测量单位和/或表示信息。在微小的或者静态设计的系统中,“单位”或者存储类型可以通过名称来理解,但是在一些系统中,由于复杂性的缘故,这无法管理。存在这样的情况,即其中名称可以被用来明确名义上位于相同位置(在pi的不确定度内)并具有相同单位的两个测量结果。例如,漂浮在水体中的单个传感器节点可以测量水和空气两者的温度。在该示例中,单位可以是相同的,并且空间位置名义上相同,因此使用名称或者等同物来明确所汇报的期望测量结果;
iii)一般,由于不能保证两个网络能够从位置或其它属性方面来明确,所以对于(多个)自组织网络来说希望有名称。例如,多个自组织网络可能重叠,或者这些网络的位置不确定度可能太大,而使得不能基于空间坐标明确地进行区分;以及
(f)可能希望对无线传感器网络中的个体节点(例如,传感器节点、接入点等等)进行标识,以正确地将一个节点与特定网络相关联(尤其是对自组织网络)。举例来说,根据具体无线传感器网络实现方式,可能不能保证:i)一个具体的节点会总是处在同一网络中,ii)它会处于任何网络中,iii)在同一时间它不参加多个网络,以及iv)位置是静态的。标识信息提供了逻辑地分辨这些可替换物的途径。由于自组织传感器网络通过短程无线来通信,所以象空间位置、信号强度等的变化这样的微小差异会改变具体节点相对于多个网络的成员关系。通用唯一标识符(“UUID”)是唯一地标识节点的一个示例性实现方式。
为了实现以上各点,例如对于接入点502的接口“D”,可以使用用于接入无线传感器网络的标准化统一数据模型。统一数据模型是一种定义了的系统范围的规范,其指明了存在何种数据元素。这样的数据模型的示例可以在IEEE 1451.1和IEEE 1451.2标准中找到。
如图5所示,接入点502包括用于与无线传感器网络内的传感器节点通信的接口“D”和用于与移动收集器501通信的接口“C”。因此,接入点502的两侧(接口)支持非常不同的通信协议。由于移动收集器501的不可预测移动性,出现了相比于与固定基础设施(其中移动收集器是静态的,或者是在某个位置可预测地出现的)交互的情况显著不同的各种问题,以下将讨论这些问题中的一些。
有一个问题的出现是由于接入点502的“C”和“D”侧(接口)的时间行为完全不同。“D”侧按照其无线传感器网络的时标、采样规范等操作。“C”侧按照被用于与移动收集器501通信的通信协议的时标、采样规范等操作。“C”侧具有很高的概率性,因为通信取决于一个或者多个移动收集器501(例如,图4的示例中的蜂窝式电话)的一定程度上的随机出现,形成与接入点502的短暂通信链接(例如,进入通信范围)。从而,接入点设备502必须准备好对来自无线传感器网络的信息进行缓存,直到“C”侧建立通信。一般,该缓存优选覆盖对来自无线传感器网络的传感器的测量数据的多次获取,这也是实现上述数据模型(例如,用于分辨含糊的情况)的另一个原因。由于该缓存特征加剧了存储器限制,因此接入点502还可以实现数据丢弃或缩减策略。当然,在其中不必要获得所有(或基本上所有)的测量数据的某些实现方式中,在接入点502与移动收集器设备501之间进行通信时,可以使用传感器所收集的最新的测量信息,在这种情况下,接入点502可以不需要用于存储该最新信息以外的的信息的缓存器(或者接入点502可以不预存储来自传感器的信息,而是作为替代,可以在识别出移动收集器近至足以通信之后轮询传感器,并且在从传感器接收到数据时可以将它中继至该移动收集器)。
另一个问题的出现是因为在很多实现方式中,很有可能在与在接入点502中维护缓存相容的时间帧内,不只一个移动收集器501接入接入点502。这使得复制消息会在接入点502和不同移动收集器501之间被发送和接收。对于向应用服务器406发送信息来说,多重消息会提高系统的可靠性和性能,因为任何给定移动收集器501传送消息的时间长度可能不同或者尝试可能失败。将要通过目的地来分辨的复制品从而可以帮助在远程节点406处及时地接收测量信息。同样,对于这种类型的实现方式,可以利用包含UUID以及时间和空间戳来避免或者分辨在远程服务器406处被多次接收的相同消息的含糊性。在接入点502接收信息的情况下,这可以表现为在间隔很宽的时间上来自多个不同移动收集器501的复制消息。举例来说,各种不同的移动收集器501可以有要被提供给无线传感器网络的消息(例如,来自远程节点406的消息),并且在一段时间里,可能移动收集器中的多个将该消息传送给接入点502,其中接入点502分辨这些消息(例如,再次使用UUID等)。当然,在第一移动收集器向接入点502发出该消息之后,这样的移动收集器可以将该发送汇报给远程节点406,远程节点406则可以指示其所能通信的其它移动收集器忽略早先要求向该接入点502提供该消息的请求。但是,可能有这样的情况,其中远程节点406不能在移动收集器也向接入点502发出所述消息之前向其发出要求忽略早先请求的指示,在这种情况下,接入点502应该能够以某种方式分辨复制的消息。
另一个问题的出现是由于,如上面所提到的,对于绝大多数应用都期望有接入点502的绝对位置p2。要确定位置p2,GPS经常会或者在金钱成本或者在能量方面太昂贵。但是,很多类型的移动收集器设备501(例如蜂窝式电话)可以经由GPS或者经由与它们各自的通信基础设施的交互来知道它们的合理准确的绝对位置。由于移动设备501与接入点502之间的无线链接的特性是已知的,所以接入点502相对于移动设备501绝对位置的位置能够被评估为处于由移动收集器位置的不确定度和链接特性所定义的移动收集器的位置的一个区域(例如圆)内。该信息可以与被发送到远程节点406的信息捆绑在一起,用于在应用级进行分辨。远程节点可以使用各个不同的移动收集器在其与接入点502通信时从它们接收到的这种位置信息来更为准确的确定位置p2。对于接入点502的“C”接口来说,也可能希望对通过与多个移动收集器501的交互而做出的这些对其位置的确定。对于固定的位置来说,这使得可以更准确地确定经过时间推移之后的位置,或者对移动的自组织网络来说,这使得可以对移动做出某种定标。
如果在接入点502中维护了位置统计,则所述位置统计可以被用来分辨汇报之前的每个测量结果的相对空间值pi。当然,对于自组织网络的二维(2D)空间定向有两个分量:平移和旋转。如果仅有单个接入点502,那么在缺少来自传感器节点的绝对参照的情况下仅能够确定平移值。如果有两个接入点502,作为它们俩与移动收集器501交互的结果,它们俩建立起对它们的位置的愈加准确的绝对确定,从而还能够评估旋转分量。其实现可以通过自组织网络内的这些信息的交换,或者简单地递交给应用层(例如远程服务器406的应用层)来分辨。对旋转分量的确定中的准确度会取决于接入点位置数据的不确定度以及进行协作的接入点之间的、相对于自组织网络的规模的距离。
如以上提到的,有一个问题的出现是由于接入点502的绝对时标经常是应用所期望的。在用于确定时标这方面,GPS经常会在金钱成本或者能量方面太昂贵。但是,很多类型的移动收集器设备501(例如,蜂窝式电话)会经由GPS或者经由与它们各自的通信基础设施的交互知道它们的合理地准确的绝对时间。该信息可以被发给接入点502,从而允许接入点将测量数据中的任何相对时间ti转换成绝对时间。与空间的情况相同,接入点502可以维护由与多个不同移动收集器501的多次交互而得到的相继的“再同步”的统计,从而允许接入点502的内部时钟与移动收集器的通信基础设施(例如,蜂窝式通信基础设施)的外部时基同步。还与空间情况相同的是,如果在自组织网络中有多个接入点,则该信息可以被共享,用以改善该自组织网络内的整体同步。
接入点502的“C”接口的物理设计能够经由合适的通信协议与移动收集器501通信。例如,可以使用例如蓝牙、802.11等的短程无线通信协议。用于移动收集器501与接入点502之间的短暂通信的各种其它合适的通信协议可以被用在其它实施例中。举例来说,可以出现移动收集器501与接入点502之间的物理耦合(例如,经由电缆、插入支架等),并提供它们之间的短暂通信链接。举例来说,移动收集器501的载体可以接收激励(例如,他们的蜂窝式电话的免费通话时间等),以当他们处于接入点502的附近时形成其各自的移动收集器501与接入点502之间的物理耦合。a)移动收集器501与接入点502之间,以及b)接入点502中的行为(例如,无线传感器网络中对传感器节点的测量数据的收集)之间的接入时间之间的较大的不一致带来了问题,以下将进一步讨论这些问题。
具体而言,接入点502有可能有电源(通常为电池)限制,这使得不能简单地处于等待与移动收集器501联系的“常开”状态。在接入点502的无线传感器网络侧,这个问题可以通过例如在无线链接中安排唤醒来解决。在接入点502的移动收集器侧,这是不可能的,这是由于概率性,以及遗憾的是,接入之间可能有很长间隔。一种解决这个问题的方法是在移动收集器501与接入设备502的“C”侧之间具有非常低功率或者被动(passive)唤醒链接,例如以下将进一步描述的示例性射频标识(“RFID”)技术。
被动RFID技术可以适用于在移动收集器501与接入点502之间建立通信,在一些条件下,可以至少在从移动收集器501到接入点502的方向上构建整个链接。从而,可以将RFID传感器认为是这里所描述的自组织网络体系结构的简并表现形式。在RFID技术的常用模式之上的稍许改变也会是适当的。通常,主动(active)RFID读出器将能量导向被动设备,该被动设备随后利用从查询中所提取的能量编码一个响应(ID)并将之返回给读出器。在该应用中,一个附加功能是接通用于更高容量信道(例如,蓝牙等)的接入点502的接收器/发射器,以从其将所缓存的数据发给移动收集器501。
在一些情况下,可能期望将来自移动收集器501(RFID链接的主动端)的信息编码,以用于传送给接入点502中的被动RFID探测器。该信息将优选被靠近RF发射的末端而编码,以允许移动收集器501提取足够的能量,从而允许移动收集器对被编码的信息进行解码。对RFID技术的这种使用允许例如基于编码而进行选择性的唤醒或者其它功能。
如图5的示例中所示,移动收集器501可以包括用于经由短暂通信链接(例如,短程无线通信、临时的物理耦合等等)504与接入点502通信的一个接口“B”,和用于经由例如蜂窝式通信的长程通信503与远程节点406通信的另一个接口“A”。这样,不论移动收集器501是蜂窝式电话、PDA等,它都会在其进入常规的通信基础设施(例如,用于蜂窝式电话的蜂窝式基础设施)的正常通信链接以外,物理和逻辑地支持至接入点502的通信。物理上,这表示移动收集器设备501的“B”侧支持所选择的例如蓝牙、802.11、RFID等的合适的短暂链接技术。
逻辑上,除了支持早先讨论过的信息模型和通信之外,在某些实现方式中,“B”侧可以具有缓存被导向接入点502的信息直到与一个或者多个这样的接入点502建立联系的能力。此外,在某些实现方式中,“B”接口可以能够缓存从接入点502接收到的信息直到它能够将这些信息长程发送给远程服务器406(例如,直到蜂窝式电话与蜂窝塔建立联系,如图4的示例中一样)。同样,在移动收集器501的“A”和“B”侧看到的时标不同,在很多实现方式中,同时进行联系的情况将会是个例外。对于很多应用来说,除了从移动收集器501可能包含某种用于从无线传感器节点收集数据的应用的意义来理解以外,移动收集器501不会处于(运行于服务器406上的)应用的控制之下。因此,任何应用专用或者无线传感器网络专用的信息应该在理解链接的统计本质的基础上被发送,其中,将最终执行所期望的通信(无论是至移动收集器501的还是至无线传感器网络的通信)的通信时间以及具体的移动收集器都不是预先知道的。
转到图6,示出了本发明的一个示例性实施例的操作流程。在操作框601中,传感器节点被分布(或者以自组织方式或者通过精确放置)以形成无线传感器网络。如上所述,在某些实现方式中,这些传感器节点中的一些或者全部可以是移动节点(例如,蜂窝式电话)。在操作框602中,至少一个移动收集器被布置成具有对于无线传感器网络不可预测的移动性。该移动收集器被用于执行至少以下一项操作:1)从无线传感器网络的至少一个节点收集数据,和2)将数据发给无线传感器网络的至少一个节点。如图6的示例性框602A-602C所示,在某些实现方式中,以这种方式使用移动收集器可能涉及(在框602A中)确定该移动收集器是否处于无线传感器的节点的通信范围内。举例来说,移动收集器可以通过之前对位置的知识、通过信标或者监听传感器网络流量、通过轮询或者产生正面效果的RF-ID唤醒信号、通过时间或者通过其它事件或条件,来探测合适其处于这样的一个节点的通信范围内。如果确定它处于节点的通信范围中,则(在操作框602B中)移动收集器可以向无线传感器网络的该节点发送“唤醒”信号(例如,使用RFID技术)。如果该唤醒信号被用来探测传感器网络的存在,则操作602A和602B可以被合并为一个操作。然后,(在操作框602C中)移动收集器可以从无线传感器网络接收数据并且/或者向其发送数据。
在操作框603中,确定移动收集器是否处于远程节点的通信范围中。如果是,则在操作框604中该移动收集器可以将从无线传感器网络中的节点接收到的数据发给远程节点(例如,经由长程通信),并且/或者从该远程节点接收要被发给无线传感器网络中的节点的数据。应该理解,尽管图6的示例性流程被示为线性流程,但是这样的线性流程不是必须的,并且可能没有真实地表示很多实际的实现方式,因为这些动作中的很多可能并行发生,尤其是当移动收集器同时与多个传感器联系时。例如,由于所布置的移动收集器的移动性的不可预测的本质,框602A和603的有关移动收集器是否处于传感器节点或者远程节点的通信范围的确定可以是被并行地连续监视的正在进行的确定。
现在转到图7,示出了本发明另一个示例性实施例的操作流程。如图所示,在操作框701中,传感器节点被分布在无线传感器网络中。在框702中,布置多个移动收集器。在框703中,移动收集器被用来执行向/来自无线传感器网络中的至少一个节点的数据通信,其中数据通信依赖于至少一个移动收集器会行进到至少一个节点的通信范围内用于以期望的方式与之通信的统计概率。即,实现一个移动收集器的库,该库中的移动收集器对于无线传感器网络来说以一种基本上随机、无组织的、无秩序的或者熵的方式行进,并且其中,所述库中的任何移动收集器可以被用于接入无线传感器网络,通过建立这个库,就依赖于这样一个统计概率,即给定移动收集器的一个足够大的移动的库,这些收集器中的一些就会足够规律地与无线传感器网络相遇,以支持期望的应用。
如上所述,无线传感器网络的节点一般有对它们的可用能量的限制。此外,很多可以被使用的移动收集器设备,例如蜂窝式电话,也可能有对能量存储的限制,这可能约束了该体系结构的设计。无线传感器网络一般被设计为依靠较小的电池运行较长时间,从而严重限制了通信能力并限制于更小范围的计算。很多移动设备,例如蜂窝式电话可能被预期在对它们的电池充电机会之间运行数小时。
如以下进一步讨论的,有一些应用空间是通过使用例如蜂窝式电话的某些移动收集器设备而获得的,这些移动收集器设备要求将无线传感器网络不是优化成长时间低活动性的,而是被长时间的不活动性分隔开的短时间中等活动性的。应该理解,该意义下的“短”和“长”是相对于能量使用模式的,不一定要解释为例如短就是几秒钟而长就是几天。对于这样的具体情况,无线传感器网络中的节点的能量提取技术变得与电源一样地非常有吸引力。因此,尽管无线传感器网络中的节点从它的环境中提取的一定量的能量(例如,振动能、太阳能等)可能对于该节点来说不足以支持每10分钟100毫秒的测量和对测量数据的发送,但对于例如相当于每周若干秒的运行,它可能工作得非常好。
与传统的测量体系结构不同,使用具有对无线传感器网络不可预测的移动性的移动数据收集器的某些实现方式可能带来对应用服务器(406)的设计的某些要求。服务器406和/或运行于其上的用于(多个)无线传感器网络的应用应该考虑通信信道的时序的统计本质。具体而言,它应该准备好应付以下情况:a)向来自传感器的发送和向传感器的传送中接收到多重/复制的数据以及丢失数据,b)对通信等待时间没有控制,c)无线传感器网络的个体和集合的拓扑的不确定性,以及d)测量中的绝大多数参数(值、时间、地点)的不确定性。这使得对数据、事件、请求等的准确的时间戳、以及使用执行时间规范而非接收时间规范是更为优选的。另外,可以检查应用以确定等待时间对准确地执行各种算法、程序等的能力的影响。一般,应用应该是分布式的,使得关键性的定时或者逻辑操作在系统的一点处操作,最小化等待时间的影响。绝大多数情况下,这将意味着将应用(或者至少它的那些时间敏感性操作)分布在无线传感器网络的移动收集器501、接入点502和/或传感器节点中。
作为考虑潜在的应用的起点,考虑一些设计的权衡参数并且识别出在何处可以理想地应用本发明的实施例,这将会是有帮助的。可以考虑的一个参数是实现方式的循环或者反应时间。期望经由不可预测的移动收集器与无线传感器网络交互的应用可以具有特征时间或者固有的操作频率。例如,对于闭环伺服控制,该特征时间经常以毫秒来测量。对于监视,这个时间一般是在测量和所导致的动作之间的几分钟至几天。对于无线传感器通信链接504的移动收集器501的概率性本质通常使得反应时间不能短于几小时或者几天。但是,有些条件下,对应于移动收集器501出现的非常高的概率,例如,在球赛期间、高峰时间、营业期间等等,有可能时间非常短。无线传感器网络能够支持从非常短(例如,几毫秒)至非常长的反应时间,这主要取决于每个节点处的可用电力。
可以考虑的另一个参数是接入频率。这是期望无线传感器网络多么频繁地被应用所采样的一个度量。其范围例如可以包括一次性、基于要求(on-demand)、周期性的以及连续的。迄今无线传感器网络上的绝大多数工作集中于周期性采样。由于如上所述的对传感器节点的能量限制,连续操作一般被排除。由于移动收集器501在所期望的时间或接近此时间处靠近接入点502的概率是较低至中等的,因此移动收集器设备可以被用于基于要求的操作,在所期望的时间,做出要求采样的“要求”。当实现了特别密集的移动收集器群时,可以可靠地使用连续或者周期性采样。
可以考虑的另一个参数是操作持续时间。这是应用被维持多久的度量,与无线传感器网络的接入频率无关。例如,很多传统实验室应用在被分开用于其它目的之前被使用数天。另一方面,工厂监视系统可以工作数年。在该体系结构中,对无线传感器网络的供电是针对操作持续时间的最敏感的设计问题。利用最优化设计,比适当的电池的能量存储量更长期的操作可能最长为数年,这需要永久的电力连接或者使用某种能量提取技术。
可以考虑的另一个参数是贮藏寿命。无线传感器网络的接入频率非常低,有可能相隔数年,这可能非常大地影响无线传感器网络的设计,以及有可能影响服务器应用。在无线传感器网络处,电力问题是最困难的。电池即使在没有漏电的情况下贮藏寿命也是有限的。提取技术和类似被动RFID的技术可以被用来延长贮藏寿命。
可以考虑的另一个参数是安装成本度量。一种安装成本度量是空间范围/密度,它是应用所需要的密度和覆盖范围的度量。很多移动收集器,例如蜂窝式电话,由于这些设备在人口中的广泛分布,它们的空间范围/密度没有限制,但其位置模式可能是受限的。使用电池的无线传感器网络的传感器节点通常在几十至几百米的区域上间隔数米。另一个安装成本度量是叶节点成本。传统的测量仪器较昂贵,监控和数据采集节点便宜一些,而一般的工厂分布式传感器在平均上要更便宜。如今正在使用的很多应用所关注的传感器节点具有数美分的目标价格,以在没有撤销成本(undocost)的情况下允许大量且广泛的空间覆盖率和空间密度。另一个安装成本度量是布置成本。传统的测量系统一般成本较高。需要有线供电、接入互联网等的无线传感器网络倾向于提高布置成本。假设节点的电力需求能够通过电池、提取等被满足,那么使用移动收集器(例如,蜂窝式电话)开启了短期、迅速、廉价安装的可能。
考虑到以上的度量,以下将进一步描述可能特别适合使用这样的不可预测的移动收集器技术的某些应用。当然,本发明的实施例并不希望被限制在下面所提供的那些示例。可能适合的一种类型的应用是阶段性的短期应用。这些应用的特征在于需要在没有设计时间的情况下迅速、方便地安装,移动收集器(例如,蜂窝式电话)的有保证的出现,较短的应用寿命以及与无线传感器网络密度和规模相适应的测量。一般,由于是短期的,所以电池电力不是问题。例如毒物泄漏监视、火情控制、很多军事战场操作和高度拥挤的事件(例如,“woodstock”)的紧急情形是其中这样的应用极为有用的情形。经济价值源于快速安装,以及测量的及时性、覆盖率和可能的低成本。在这些情形下,测量系统的成本可以通过使得能够更好地控制这种情形、安全等(例如,通过降低事后损坏成本)来补偿。对例如蜂窝式电话的移动收集器的使用允许接入更大的信息系统,以及降低将无线传感器网络链接至管理/响应该情形的合适的应用的成本。
另一种类型的潜在的应用是中期、周期性的、等待时间宽松的应用。这些应用的特征在于与用于节点的电池或者所提取的能量相适应的采样速率、覆盖率等,以及对传送信息的等待时间的宽松的要求。如果移动收集器接入概率模式与应用匹配,则这可能会非常令人感兴趣,尤其是在移动收集器向无线传感器网络的接入被与向远程节点的传送(例如,经由蜂窝式或者其它长程通信基础设施)在时间上分隔开的情况下。其中节点需要持续仅仅一个农季的农业监视器、中期的环境监视或者其它例如在夏季期间对海滩的监视是其中可以发现这种类型的应用的用处的示例。其中由于模型改变等而每年都有大范围的重建的很多工厂和类似的设施也可能适合这样的应用。
可以考虑的另一种类型的应用是长贮藏寿命、阶段性、短持续时间的应用。例如,可以使用通过提取器来供电的预安装的无线传感器网络。这些网络极少被采样,但是在需要的时候具有很高的价值。其中例如被预安装在建筑中的无线传感器网络仅在紧急事件期间被激活,这样一种紧急响应情形是这种类型的潜在应用。低成本和免于布线使其能够被经济地安装,并且能够向应急人员提供温度、占用率、结构应变、入口—出口路径信息等。
尽管已经详细描述了本发明及其优点,但是应该理解在不背离由所附权利要求所定义的本发明的情况下,这里可以做出各种改变、替代和变换。而且,本应用的范围并不希望被局限于说明书所描述的处理、机器、制品、物质组成、装置、方法和步骤的特定实施例。如人们可以容易地从所公开内容中发现的那样,可以使用执行基本上相同的功能或者达到基本上相同的效果的现在已有的或者以后将开发的处理、机器、制品、物质组成、装置、方法或者步骤。因此,所附权利要求希望将这些处理、机器、制品、物质组成、装置、方法或步骤包括在其范围内。

Claims (10)

1.一种方法,包括:
使用至少一个具有对于无线传感器网络(301)不可预测的移动性的移动数据收集器(303A、303B),用于执行从所述无线传感器网络中的至少一个传感器(302)收集数据以及向所述无线传感器网络中的至少一个传感器(302)发送数据这两个操作中的至少一个。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述对于所述无线传感器网络不可预测的移动性包括对于所述无线传感器网络不可预测的所述至少一个移动数据收集器的行进时间安排。
3.如权利要求1所述的方法,其中所述对于所述无线传感器网络不可预测的移动性包括对于所述无线传感器网络不可预测的所述至少一个移动数据收集器的行进路线。
4.如权利要求1所述的方法,还包括:
所述至少一个移动数据收集器确定其是否处于所述至少一个传感器的无线通信范围内;以及
如果确定了所述至少一个移动数据收集器处于所述至少一个传感器的无线通信范围内,则所述至少一个移动数据收集器向所述至少一个传感器发送唤醒信号,以使所述至少一个传感器将其功率增大至适合通信的水平。
5.如权利要求1所述的方法,其中所述移动数据收集器包括通用移动通信设备。
6.如权利要求1所述的方法,其中所述移动数据收集器包括从由蜂窝式电话、个人数字助理、笔记本电脑、寻呼机和交通工具中的无线通信设备构成的组中选择的一个。
7.如权利要求1所述的方法,还包括:
在与所述至少一个移动数据收集器的短暂通信期间,所述至少一个传感器发送具有a)时间戳信息和b)空间位置信息中的至少一个的数据。
8.一种方法,包括:
布置多个移动收集器(303A、303B),所述移动收集器中的每一个可操作以可通信地接入无线传感器网络(301)的节点(302),并且所述移动收集器中的每一个可独立地移动;以及
使用期望与所述无线传感器网络的至少一个节点通信接入的应用(307),其中所述应用依赖于所述多个移动收集器中的至少一个会行进在所述无线传感器网络的至少一个节点的通信范围内以执行所期望的通信的统计概率。
9.如权利要求8所述的方法,其中所述多个移动收集器的移动性对于所述应用是不可预测的。
10.一种系统,包括:
具有多个节点(302)的无线传感器网络(301),其中所述多个节点中的至少一个包括:
a)用于经由无线通信与所述无线传感器网络的其它节点通信的接口,和
b)用于经由短暂通信链接与移动收集器通信的接口;
至少一个移动收集器(303A、303B),其包括具有用于与所述无线传感器网络中的节点通信的第一通信范围的第一接口,并且所述至少一个移动收集器包括用于与所述无线传感器网络外部的节点(406)通信的第二接口,其中所述第二接口可操作用于在比所述第一范围更远的范围上通信;并且
其中所述无线传感器网络外部的所述节点依赖于所述至少一个移动收集器来接入所述无线传感器网络,以执行a)从所述无线传感器网络收集数据和b)向所述无线传感器网络发送数据这两个操作中的至少一个,并且其中所述至少一个移动收集器接入所述无线传感器网络的接入模式不是预定的。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100583932C (zh) * 2006-06-30 2010-01-20 中国科学院软件研究所 无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法
CN101094131B (zh) * 2006-06-21 2011-04-20 中兴通讯股份有限公司 一种基于博弈论的无线传感器网络分层式路由选择方法
CN101911138B (zh) * 2008-01-15 2015-01-07 日升研发控股有限责任公司 使用通信多网络的商店购物者的实时定位跟踪系统
CN104782103A (zh) * 2012-11-07 2015-07-15 微软公司 使用低功率警报传感器的聚集框架
CN105247589A (zh) * 2013-05-24 2016-01-13 富士通株式会社 通信方法、系统以及通信程序
CN105682012A (zh) * 2016-03-31 2016-06-15 苏州大学 一种数据传输方法、移动传感节点及数据传输系统
CN108141833A (zh) * 2015-08-21 2018-06-08 凌力尔特有限公司 多接入点无线网状网络
CN110325928A (zh) * 2017-02-10 2019-10-11 日产北美公司 自主车辆运行管理

Families Citing this family (143)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7577247B1 (en) 2000-06-14 2009-08-18 Marvell International Ltd. Apparatus and method for telephone, intercom, and clock
US7778736B2 (en) 2000-06-14 2010-08-17 Marvell International Ltd. Apparatus, method, and computer program for sprinkler control
US7298252B1 (en) * 2000-06-14 2007-11-20 Marvell International Ltd. Apparatus, method, and computer program for an alarm system
US7315764B1 (en) * 2000-06-14 2008-01-01 Marvell International Ltd Integrated circuit, method, and computer program product for recording and reproducing digital data
US7546172B1 (en) 2000-06-14 2009-06-09 Marvell International Ltd. Apparatus, method, and computer program product for recording and reproducing digital data
US7457676B1 (en) 2000-06-14 2008-11-25 Marvell International Ltd. Vehicle for recording and reproducing digital data
US7260835B2 (en) * 2001-06-19 2007-08-21 Intel Corporation Bluetooth™ based security system
US6912386B1 (en) * 2001-11-13 2005-06-28 Nokia Corporation Method for controlling operation of a mobile device by detecting usage situations
US20050200480A1 (en) * 2003-12-09 2005-09-15 Caras Jay D. System and method for monitoring the occurrence of situational and environmental events using distributed sensors
US7388517B2 (en) * 2004-03-01 2008-06-17 Sensys Networks, Inc. Method and apparatus for self-powered vehicular sensor node using magnetic sensor and radio transceiver
US7324813B2 (en) * 2004-03-05 2008-01-29 At&T Mobility Ii Llc Method and system for controlling the operation of movable wireless networks
US20090023458A1 (en) * 2004-03-05 2009-01-22 At&T Mobility Ii, Llc Method and System for Controlling the Operation of Movable Wireless Networks
US20050201349A1 (en) * 2004-03-15 2005-09-15 Honeywell International Inc. Redundant wireless node network with coordinated receiver diversity
US20050256876A1 (en) * 2004-05-10 2005-11-17 Eidson John C Distributed applications using mobile agents
US7890301B2 (en) * 2004-06-24 2011-02-15 Agilent Technologies, Inc. Method for cluster head selection in networks accessed by mobile devices
DE112005001833B4 (de) * 2004-07-30 2012-06-28 Meshnetworks, Inc. System und Verfahren zum Herbeiführen des sicheren Einsatzes von Netzwerken
US7561544B2 (en) * 2004-10-27 2009-07-14 Honeywell International Inc. Machine architecture for event management in a wireless sensor network
US7664080B2 (en) * 2004-10-27 2010-02-16 Honeywell International Inc. Discreet event operators for event management in a wireless sensor network
US7590098B2 (en) * 2004-10-27 2009-09-15 Honeywell International Inc. Publish/subscribe model in a wireless sensor network
US7630336B2 (en) * 2004-10-27 2009-12-08 Honeywell International Inc. Event-based formalism for data management in a wireless sensor network
US8027280B2 (en) * 2004-10-27 2011-09-27 Honeywell International Inc. Layered architecture for data management in a wireless sensor network
US7782183B2 (en) * 2004-12-06 2010-08-24 Nxp B.V. System, data carriers, reader and method for determining the peripheral wheel speed and distance
US7596152B2 (en) * 2004-12-07 2009-09-29 Intel Corporation Apparatus, system and method capable of low duty cycle hierarchical AD HOC networks
US7715308B2 (en) * 2004-12-09 2010-05-11 Honeywell International Inc. Fault tolerance in a wireless network
WO2006069067A2 (en) * 2004-12-20 2006-06-29 Sensicast Systems Method for reporting and accumulating data in a wireless communication network
DE102005019064A1 (de) * 2005-01-25 2006-08-03 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren zur Überwachung einer Gruppe von Objekten sowie zugehörige Anordnung
US7826373B2 (en) * 2005-01-28 2010-11-02 Honeywell International Inc. Wireless routing systems and methods
KR100689878B1 (ko) * 2005-02-04 2007-03-09 삼성전자주식회사 센서 네트워크에서 라우팅 경로 설정 장치 및 방법
US20060209715A1 (en) * 2005-02-04 2006-09-21 Nandakishore Kushalnagar Apparatus, system and method capable of node adaptive sleep scheduling in wireless adhoc networks
US7930387B2 (en) * 2005-03-07 2011-04-19 National Institute Of Information And Communications Technology Location information server system and wireless communication system using the same
KR100687258B1 (ko) 2005-03-31 2007-02-26 엘지전자 주식회사 센서네트워크기능이 구비된 이동통신단말기 및 그 제어방법
US20060227729A1 (en) * 2005-04-12 2006-10-12 Honeywell International Inc. Wireless communication system with collision avoidance protocol
JP2008538669A (ja) * 2005-04-20 2008-10-30 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ センサネットワークのタスクを実行する方法及び装置
KR100667354B1 (ko) * 2005-04-22 2007-01-10 노재성 에너지 소비의 효율성을 높인 무선 센서네트워크 시스템과무선 센서네트워크 통신방법
EP1722195A1 (en) * 2005-05-12 2006-11-15 Alcatel Crises information and localization system
CN100501133C (zh) * 2005-05-20 2009-06-17 中国科学院计算技术研究所 一种基于传感器网络的井下安全监测系统及方法
US7742394B2 (en) * 2005-06-03 2010-06-22 Honeywell International Inc. Redundantly connected wireless sensor networking methods
US7848223B2 (en) * 2005-06-03 2010-12-07 Honeywell International Inc. Redundantly connected wireless sensor networking methods
US8213978B1 (en) 2005-08-29 2012-07-03 At&T Mobility Ii Llc Estimating mobile local propagation environment characteristics for wireless communications
US8199689B2 (en) 2005-09-21 2012-06-12 Intermec Ip Corp. Stochastic communication protocol method and system for radio frequency identification (RFID) tags based on coalition formation, such as for tag-to-tag communication
GB2444457B (en) * 2005-09-27 2010-03-17 Nortel Networks Ltd Method for dynamic sensor network processing
KR100724520B1 (ko) * 2005-09-27 2007-06-04 한국전자통신연구원 센서노드 지원장치, 센서노드 통합개발장치 및 이를 이용한센서 네트워크 개발시스템
US7929411B2 (en) * 2005-09-28 2011-04-19 Cornell Research Foundation, Inc. Methods and systems for obtaining data from networks of sources
US7733224B2 (en) * 2006-06-30 2010-06-08 Bao Tran Mesh network personal emergency response appliance
US8107446B2 (en) * 2005-11-07 2012-01-31 Radiofy Llc Wireless RFID networking systems and methods
KR100705538B1 (ko) * 2005-11-11 2007-04-09 울산대학교 산학협력단 무선센서 네트워크의 최소 지피에스 탑재 노드수결정방법과 이를 이용한 노드 위치인식이 가능한 무선센서네트워크 시스템 및 이를 이용한 무선센서 네트워크의노드위치 인식방법
KR100705537B1 (ko) * 2005-11-11 2007-04-09 울산대학교 산학협력단 무선 센서 네트워크에서 확률 기반의 센서 활성화 결정방법
KR100779165B1 (ko) * 2005-12-08 2007-11-26 한국전자통신연구원 센서 네트워크에서 이동 노드의 이동성 지원을 위한 센서노드 장치 및 그 방법
GB2471787B (en) * 2006-01-27 2011-03-09 Wireless Measurement Ltd Remote area sensor system
US7318010B2 (en) * 2006-02-07 2008-01-08 Deere & Company Method of regulating wireless sensor network energy use
US8120461B2 (en) * 2006-04-03 2012-02-21 Intermec Ip Corp. Automatic data collection device, method and article
US8294554B2 (en) 2006-12-18 2012-10-23 Radiofy Llc RFID location systems and methods
US20080287144A1 (en) * 2007-05-18 2008-11-20 Ashok Sabata Vehicles as Nodes of Wireless Sensor Networks for Information Collection & Prognostication
US7940177B2 (en) 2007-06-15 2011-05-10 The Johns Hopkins University System and methods for monitoring security zones
US20090045940A1 (en) * 2007-08-17 2009-02-19 Honeywell International Inc. Wireless preprocessing sensor
US20090117872A1 (en) * 2007-11-05 2009-05-07 Jorgenson Joel A Passively powered element with multiple energy harvesting and communication channels
KR100932911B1 (ko) * 2007-11-13 2009-12-21 한국전자통신연구원 무선 센서 네트워크에서의 선행적 데이터 필터링을 위한센서노드의 센싱 데이터 전송장치 및 방법
US8775391B2 (en) * 2008-03-26 2014-07-08 Zettics, Inc. System and method for sharing anonymous user profiles with a third party
US8935381B2 (en) 2007-11-27 2015-01-13 Zettics, Inc. Method and apparatus for real-time collection of information about application level activity and other user information on a mobile data network
US7430186B1 (en) 2007-12-14 2008-09-30 International Business Machines Corporation Spatial-driven context zones for sensor networks and device infrastructures
CN101946238B (zh) * 2008-02-22 2012-11-28 惠普开发有限公司 检测传感器联网环境中的异常
KR100982439B1 (ko) * 2008-02-25 2010-09-15 연세대학교 산학협력단 무선 센서 네트워크에서 그룹의 이동성 예측 장치 및 그방법
CN101286912B (zh) * 2008-03-05 2012-05-16 中国科学院嘉兴无线传感网工程中心 一种移动终端辅助的无线传感器网络信息获取方法
US20090247193A1 (en) * 2008-03-26 2009-10-01 Umber Systems System and Method for Creating Anonymous User Profiles from a Mobile Data Network
US20100073197A1 (en) * 2008-09-19 2010-03-25 Honeywell International Inc., System and method for acquiring data from an aircraft
US8255522B2 (en) * 2009-03-06 2012-08-28 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Event detection from attributes read by entities
US8909165B2 (en) * 2009-03-09 2014-12-09 Qualcomm Incorporated Isolation techniques for multiple co-located radio modules
US9693390B2 (en) * 2009-06-01 2017-06-27 Qualcomm Incorporated Techniques to manage a mobile device based on network density
EP2462758B1 (en) * 2009-08-04 2018-05-30 Zia Systems, LLC System and method for installing a liner
US20110051641A1 (en) * 2009-08-30 2011-03-03 Yang Pan Low Power Consumption Wireless Sensory and Data Transmission System
US8442801B2 (en) * 2009-12-28 2013-05-14 Honeywell International Inc. Wireless location-based system for detecting hazardous conditions
US9978251B2 (en) 2009-12-28 2018-05-22 Honeywell International Inc. Wireless location-based system and method for detecting hazardous and non-hazardous conditions
CN101848240A (zh) * 2010-05-05 2010-09-29 中国农业大学 西瓜育苗环境参数监测系统及方法
US8838784B1 (en) 2010-08-04 2014-09-16 Zettics, Inc. Method and apparatus for privacy-safe actionable analytics on mobile data usage
US8849926B2 (en) * 2010-08-06 2014-09-30 Simon Fraser University System and method for self-calibrating, self-organizing and localizing sensors in wireless sensor networks
US8686849B2 (en) * 2010-08-10 2014-04-01 Robert Bosch Gmbh Method of alarm handling in wireless sensor networks
EP2541968A1 (en) * 2011-06-29 2013-01-02 Alcatel Lucent Data collection device
US8879483B2 (en) * 2011-10-17 2014-11-04 International Business Machines Corporation Multi-device monitoring and control using intelligent device channel sharing
US20130155947A1 (en) * 2011-12-20 2013-06-20 Microsoft Corporation Data collection piggyback protocol
US9742644B2 (en) * 2012-05-04 2017-08-22 Itron, Inc. Verification of connection of meters to network
US9294936B2 (en) 2012-08-14 2016-03-22 Honeywell International Inc. System and method for improved location system accuracy
CN103631188A (zh) * 2012-08-27 2014-03-12 昆山开思拓节能技术有限公司 一种安防监控装置
WO2014043760A1 (en) * 2012-09-21 2014-03-27 University Of South Australia Communication system and method
US9479919B2 (en) 2012-10-12 2016-10-25 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Network with isolated nodes
CA2829914C (en) * 2012-12-07 2016-07-05 The Boeing Company Forest sensor deployment and monitoring system
EP2939495A4 (en) 2012-12-26 2016-08-17 Ict Res Llc MOBILITY EXPANSIONS FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS WITH INDUSTRIAL STRENGTH
US9661453B2 (en) * 2013-03-16 2017-05-23 Fairwayiq, Inc. Intelligent golf course
US9706267B2 (en) * 2013-04-22 2017-07-11 Aginova Inc. iCelsius wireless: wireless monitoring with smart phones and tablets
CN103309303A (zh) * 2013-05-13 2013-09-18 安徽工程大学 基于混合传感网络的安防监测系统
EP2811789A1 (en) * 2013-06-03 2014-12-10 Alcatel Lucent A communication method, a communications system, an access network node and a power limited node
CN103310613A (zh) * 2013-06-14 2013-09-18 中国科学院合肥物质科学研究院 移动式自组网土壤环境信息远程监测装置
CN103337126B (zh) * 2013-06-20 2016-08-17 国网江西高安市供电有限责任公司 一种具有冗余判断的多功能消防应急装置
US10209381B2 (en) 2014-02-19 2019-02-19 Cgg Services Sas Systems and methods for wireless data acquisition in seismic monitoring systems
CN103973779A (zh) * 2014-04-24 2014-08-06 南京邮电大学 一种基于无线网络的大型灯光终端控制系统及其监测方法
US9877088B2 (en) * 2014-05-27 2018-01-23 International Business Machines Corporation Cooperative task execution in instrumented roadway systems
CN105592119B (zh) * 2014-10-24 2020-02-14 中国石油天然气股份有限公司 网络设备的通信方法及装置
CN104318744B (zh) * 2014-10-31 2017-12-08 中国石油集团西部钻探工程有限公司 石油试采高安全无线通信总线控制装置
CN105809919A (zh) * 2014-12-31 2016-07-27 青岛中科软件股份有限公司 一种复合型无线监测传感器
US9426616B1 (en) 2015-02-10 2016-08-23 Tyco Fire & Security Gmbh Wireless sensor network controlled low energy link
DE102015204246A1 (de) 2015-03-10 2016-09-15 Volkswagen Aktiengesellschaft Vorrichtung und Verfahren zur Leistungsanpassung eines WLAN-Netzwerkes
WO2016141582A1 (en) * 2015-03-12 2016-09-15 Honeywell International Inc. Wireless mesh network gas detection real time location system
US10156552B2 (en) 2015-05-13 2018-12-18 Honeywell International Inc. Method to auto-configure gas detectors based on real-time location
JP6698702B2 (ja) * 2015-05-22 2020-05-27 リニアー テクノロジー エルエルシー 無線ネットワークの低電力センサーノード動作
US10536357B2 (en) * 2015-06-05 2020-01-14 Cisco Technology, Inc. Late data detection in data center
EP3331622A4 (en) 2015-08-07 2019-02-13 Fairwayiq, Inc. SYSTEM AND METHOD FOR CUSTOMER MANAGEMENT AND INTERACTION WITH CUSTOMERS IN A PLACE OF ACTIVITY
US10194264B2 (en) * 2015-09-22 2019-01-29 Veniam, Inc. Systems and methods for collecting sensor data in a network of moving things
US10419540B2 (en) 2015-10-05 2019-09-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Architecture for internet of things
US9741183B2 (en) 2015-11-10 2017-08-22 Veniam, Inc Systems and methods for optimizing data gathering in a network of moving things
CN105848138B (zh) * 2016-03-22 2019-05-28 中南大学 一种无线传感器网络中移动基站位置隐私保护方法
US9652955B1 (en) * 2016-06-21 2017-05-16 Link Labs, Inc. Real-time asset location system and method with long-range wireless backhaul
US10654476B2 (en) 2017-02-10 2020-05-19 Nissan North America, Inc. Autonomous vehicle operational management control
EP3580104B1 (en) 2017-02-10 2020-11-11 Nissan North America, Inc. Autonomous vehicle operational management blocking monitoring
JP6890757B2 (ja) 2017-02-10 2021-06-18 ニッサン ノース アメリカ,インク 部分観測マルコフ決定過程モデルインスタンスを動作させることを含む自律走行車動作管理
US10484932B2 (en) 2017-06-17 2019-11-19 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal with enhanced peripheral location determination using ultrasonic waveform
US10708970B2 (en) 2017-06-17 2020-07-07 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal with enhanced peripheral location determination using constant tone extension analysis for a same channel
US10237913B2 (en) 2017-06-17 2019-03-19 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal thereof while movable between locations
US10244377B2 (en) 2017-06-17 2019-03-26 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal according to network provisioned timing therefor
US10499196B2 (en) 2017-06-17 2019-12-03 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal with enhanced peripheral location determination
US10244373B2 (en) 2017-06-17 2019-03-26 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal
US10506498B1 (en) 2018-11-01 2019-12-10 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal with enhanced peripheral location determination using ultrasonic waveform and correlation therefor
DE102017113807A1 (de) 2017-06-22 2018-12-27 Prüftechnik Dieter Busch AG System und verfahren zur fernabfrage von maschinenüberwachungssensoren
US11362882B2 (en) * 2017-08-25 2022-06-14 Veniam, Inc. Methods and systems for optimal and adaptive urban scanning using self-organized fleets of autonomous vehicles
US10836405B2 (en) 2017-10-30 2020-11-17 Nissan North America, Inc. Continual planning and metareasoning for controlling an autonomous vehicle
WO2019088989A1 (en) 2017-10-31 2019-05-09 Nissan North America, Inc. Reinforcement and model learning for vehicle operation
US11702070B2 (en) 2017-10-31 2023-07-18 Nissan North America, Inc. Autonomous vehicle operation with explicit occlusion reasoning
WO2019108213A1 (en) 2017-11-30 2019-06-06 Nissan North America, Inc. Autonomous vehicle operational management scenarios
US11874120B2 (en) 2017-12-22 2024-01-16 Nissan North America, Inc. Shared autonomous vehicle operational management
CN111902782A (zh) 2018-02-26 2020-11-06 北美日产公司 集中式共享自主运载工具操作管理
US10264436B1 (en) 2018-05-29 2019-04-16 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods providing central and peripheral role reversal with independent peripheral network connectivity
CN110550512B (zh) * 2018-05-30 2021-12-07 奥的斯电梯公司 与长程通信网关集成的电梯门传感器
US11120688B2 (en) 2018-06-29 2021-09-14 Nissan North America, Inc. Orientation-adjust actions for autonomous vehicle operational management
DE102018009806A1 (de) * 2018-12-14 2020-06-18 Diehl Metering S.A.S. Verfahren zum Sammeln von Daten sowie Sensor, Datensammler und Messdaten-Informationsnetzwerk
CL2020001013A1 (es) * 2019-04-16 2021-01-15 Vale Sa Sistema de rastreo y localización espacial de sensores magnéticos y método de rastreo y localización
US11899454B2 (en) 2019-11-26 2024-02-13 Nissan North America, Inc. Objective-based reasoning in autonomous vehicle decision-making
US11635758B2 (en) 2019-11-26 2023-04-25 Nissan North America, Inc. Risk aware executor with action set recommendations
US11613269B2 (en) 2019-12-23 2023-03-28 Nissan North America, Inc. Learning safety and human-centered constraints in autonomous vehicles
US11300957B2 (en) 2019-12-26 2022-04-12 Nissan North America, Inc. Multiple objective explanation and control interface design
US11577746B2 (en) 2020-01-31 2023-02-14 Nissan North America, Inc. Explainability of autonomous vehicle decision making
US11714971B2 (en) 2020-01-31 2023-08-01 Nissan North America, Inc. Explainability of autonomous vehicle decision making
US11782438B2 (en) 2020-03-17 2023-10-10 Nissan North America, Inc. Apparatus and method for post-processing a decision-making model of an autonomous vehicle using multivariate data
US12114386B2 (en) * 2021-08-17 2024-10-08 Xerox Corporation Building environmental sensor method and system for collecting data from same
US11856419B2 (en) 2021-08-17 2023-12-26 Xerox Corporation Method and system for commissioning environmental sensors
US11778540B1 (en) 2022-10-12 2023-10-03 Link Labs, Inc. BLE networking systems and methods including filtering for selectively collecting and processing advertisement data

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4799059A (en) 1986-03-14 1989-01-17 Enscan, Inc. Automatic/remote RF instrument monitoring system
US7116643B2 (en) * 2002-04-30 2006-10-03 Motorola, Inc. Method and system for data in a collection and route discovery communication network
US6844814B2 (en) * 2002-11-12 2005-01-18 Motorola, Inc. Wireless sensor apparatus and method
US7466681B2 (en) * 2004-03-19 2008-12-16 Nortel Networks Limited Method and apparatus for sensor network routing
US20060017809A1 (en) * 2004-07-20 2006-01-26 Carroll Mark D Mobile monitoring system

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101094131B (zh) * 2006-06-21 2011-04-20 中兴通讯股份有限公司 一种基于博弈论的无线传感器网络分层式路由选择方法
CN100583932C (zh) * 2006-06-30 2010-01-20 中国科学院软件研究所 无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法
CN101911138B (zh) * 2008-01-15 2015-01-07 日升研发控股有限责任公司 使用通信多网络的商店购物者的实时定位跟踪系统
CN104782103A (zh) * 2012-11-07 2015-07-15 微软公司 使用低功率警报传感器的聚集框架
CN105247589A (zh) * 2013-05-24 2016-01-13 富士通株式会社 通信方法、系统以及通信程序
CN108141833A (zh) * 2015-08-21 2018-06-08 凌力尔特有限公司 多接入点无线网状网络
CN105682012A (zh) * 2016-03-31 2016-06-15 苏州大学 一种数据传输方法、移动传感节点及数据传输系统
CN105682012B (zh) * 2016-03-31 2019-03-26 苏州大学 一种数据传输方法、移动传感节点及数据传输系统
CN110325928A (zh) * 2017-02-10 2019-10-11 日产北美公司 自主车辆运行管理

Also Published As

Publication number Publication date
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