【導讀】在開發下一個無線傳感器網絡應用時，采用最佳的傳感器數量來優化網絡并考慮關鍵的設計變量是值得的，例如網絡介質、墻電或電池電源、無線協議選項和網絡配置等。
在開發下一個無線傳感器網絡應用時，采用最佳的傳感器數量來優化網絡并考慮關鍵的設計變量是值得的，例如網絡介質、墻電或電池電源、無線協議選項和網絡配置等。
隨著物聯網的興起，我們已注意到一個增長趨勢，即收集和匯總來自各種智能家居、工業、綠色能源、交通和智能城市應用的傳感器數據。整個行業普遍認為發送到云端或本地控制系統的數據越多越好。
這些傳感器數據中的大部分都采用物理傳感的形式，用于人員偵測、物體檢測、溫度、濕度、光線、聲音和振動等。隨著時間的推移，開發人員意識到了部署大型傳感器網絡的難度，并且許多云計算公司已得出結論：如果您無法對數據進行決策，那么訪問大量數據并不一定會增加價值。
在當今對成本敏感的環境中，每個部署的傳感設備或網絡都必須在開發和部署的復雜性與物聯網服務提供商、云計算公司和最終用戶的價值之間取得平衡。在已部署的傳感器網絡中，我們現在看到的趨勢是：簡化網絡并僅測量那些可以協助節省成本和/或增強最終用戶體驗的內容。
傳感器網絡趨勢和示例
讓我們考慮兩個示例：零售商店和商業辦公樓。它們展示了一個新趨勢，即部署物聯網應用所需的最佳傳感器數量。
商店中最有價值的不動產是其商品貨架，關鍵的指標是客戶轉化率。大多數大型零售商將受益于傳感器網絡，該網絡可以測量占用率、客戶和物品位置、庫存水平等。理想情況下，系統將使用傳感器數據來增加客戶購買的可能性。傳感器可以使用新的藍牙跟蹤技術，例如到達角（AoA）和離開角（AoD）以及接收的信號強度指示（RSSI）或距離相移。這些AoX（參見圖1中的AoD定位系統）和測距技術使得網絡能夠對客戶的智能手機或嵌入在購物籃/購物車中的設備的位置進行三角測量，以檢測客戶的位置以及確定購物者在商店中的哪里停留了更多的時間。這些數據與面部識別技術或智能手機識別相結合，可以為每位購物者分配一個購買組合，以預測他們最有可能購買的商品，并提供店內銷售或捆綁銷售以激勵他們購買，或在店內訪問后提供有針對性的營銷活動。
圖1 藍牙5.1支持的到達角和離開角（AoX）技術增強了室內定位系統的發展
優化的傳感器網絡還可以為商店經理提供有關各種產品類型的購買決策的建議。例如，傳感器網絡可能會揭示某些客戶花費大量時間比較牙膏品牌，同時快速選擇洗發水，選擇他們所知道的品牌。這些信息使商店能夠更加智慧地在貨架上存放客戶更有可能購買的商品，從而提高商店的效率和盈利能力。
將辦公樓轉變為布有傳感器的智能建筑將減少維護和運營成本，并增強其入駐者的安全性、舒適性和便利性。溫度控制是設施管理的主要成本因素。一個典型的10萬平方英尺的建筑物每月可能花費超過5萬美元來充分降溫或加熱。通過增加30萬美元的智能傳感器網絡將這一成本削減15％將是一項明智的投資，在幾年后就能收回成本。另一個附加值是為防止破壞而優化的傳感器網絡。能夠感知諸如漏水、水淹、煙霧和火災等威脅，然后迅速做出反應，可以節省大量維修成本，同時保護入駐者，甚至挽救生命。通過傳感器網絡減少威脅也可能降低保險費。
雖然這兩個傳感器網絡示例會直接增加部署者的營收和凈利潤，但在實施傳感器網絡時需要考慮兩個關鍵挑戰：部署傳感器的物理介質以及傳感器數據的處理方式。
物理介質
每個傳感器網絡的配置都不同，具體取決于應用要求和物理環境。例如，一些網絡可以部署在具有統一覆蓋范圍的零售環境中，而其他網絡要在具有不同大小房間的公司辦公室中實施部署。一些網絡要24小時全天候不間斷使用，而其他網絡在某一天部分時間運行。受電機電磁噪聲困擾的工廠對于傳感器網絡來說可能是一個具有挑戰性的環境，這使得某些類型的傳感或通信技術不可用，但每種情況都需要最佳的傳感解決方案。
考慮商業建筑的例子。共同的目標是降低照明和HVAC系統的能耗和成本。有兩種選擇：在幾乎沒人使用的區域中最小化照明和HVAC使用，或執行節能的照明和環境控制。無論哪種選擇，都需要部署必要的傳感器類型，例如偵測是否有人、光照水平和溫度的傳感器等。附加的濕度或壓力傳感器可以通過優化照明和溫控來確保入駐者擁有更多的舒適度。
要部署最佳傳感器網絡，開發人員必須事先做出一些決定：
“傳感節點將采用電池供電還是電線供電？”
由于沒有電線的限制，電池供電的無線傳感器節點更易于安裝。但每隔幾年更換一次電池會對ROI回報率產生負面影響。采用電線（墻電或以太網供電）也可能有昂貴的前期成本，而且本地法規的兼容性因地區而異。部署像PoE這樣的低電壓系統比向每個傳感器節點輸送110 V或220 V更具成本效益。另一個經濟的選擇是安裝低電壓LED照明和傳感器網絡，以便更輕松地節省能耗。
“傳感節點采用有線還是無線通信？”
解決方案要對采用“有線電源和有線數據通信”還是“電池電源和無線數據”進行權衡。無線具有成本效益，因為不需要在整個建筑物中部署數據線，但在部署無線網絡時必須考慮其他前期工程成本和復雜性。對于新建筑，部署CAT5線纜非常容易，它可以將數據和電源傳遞給每個節點。使用CAT5線纜，數據速率通常低于典型的1 Gbps，這意味著CAT5線纜可以傳輸超過100米。然而，對于一些建筑物的翻新改造，進入難以到達的地方部署線纜（例如吊頂天花板）幾乎是不可能的。在這種情況下，無線連接可能是最佳選擇。
在實施無線網絡時，開發人員必須考慮使用哪種介質和協議。Wi-Fi因廣泛部署的基礎設施和IP數據包的熟悉性等易用特性而具有吸引力，但Wi-Fi只支持有限數量的終端節點和接入點，并且與其他短距離無線傳輸技術選項相比有大量功耗。雖然Zigbee解決了耗電問題，但開發Zigbee網絡對于缺乏網狀專業知識的開發人員來說可能具有挑戰性。部署人員需要評估每個協議選擇的優缺點（如圖2所示）以確定最佳路徑。沒有完美的解決方案，最好的無線選擇是采用可接受的權衡實現最佳應用目標。
圖2 開發人員可為樓宇自動化中使用的無線傳感應用提供多種短距離協議選擇
“基于傳感器數據的決策將在哪里處理？”
根據商業建筑物或家庭的要求，打開或關閉HVAC系統的決定可以通過HVAC控制器在建筑物本地進行。或者，可以將傳感器數據發送到云端進行處理，從而實現HVAC系統的遠程控制。
這種對本地或遠程數據處理和控制的選擇取決于許多因素，包括實現決策所需計算的復雜性、必須處理的數據量，以及是否需要后期數據處理或遠程監控。對于具有有限數據要求的智能家庭，本地處理和控制可能是切實可行的。然而，管理具有許多房間的建筑物的HVAC系統可能需要網關將數據傳輸到云端。
處理傳感器數據
處理數百個傳感器節點生成的數據是許多試圖部署大規模傳感器網絡的開發人員的一個障礙。在實驗室中設置幾個節點并使它們與主機或云通信相對簡單，但隨著節點數量的增加，網絡設計困難呈指數級上升。
收集本地或云端數據的應用必須識別所有數據并為其加上時間戳，以構建區塊的準確模型。對于智能辦公室，主機系統將從數百個傳感器接收數據。這可能是一個不切實際、昂貴且很困難的問題。雖然每個端節點上的傳感器可能僅花費0.5美元，但對網狀網絡和云計算的開銷要求可能遠遠超過傳感器的成本。經驗豐富的傳感器網絡部署者現在只添加每個端節點絕對需要的內容。這種合理精簡的優化方法可以減少數據開銷并降低終端節點的功耗，從而節省電池更換成本。
網絡拓撲是一個多變量問題。解決方案的趨勢是使用融合網狀網絡、總線或樹狀拓撲的混合拓撲。例如，在智能辦公室中，部署許多較小的傳感器網狀網絡是有意義的，這些網絡可以相互利用去中繼發向集中器或接入點的消息（如圖3所示）。此接入點可以是另一個網狀網絡的一部分，它距離主機僅僅一步之遙或者包含主機和其他集中器。通過在集中器和主機之間分擔工作，使用這些“中間”節點簡化了這一難題。
圖3 智能辦公室可以部署較小的傳感器網狀網絡，這些網絡相互利用去中繼發向集中器或接入點的消息
通過使用混合拓撲，云端可以接收組合數據，減輕云應用的負擔并實現更具可擴展性的網絡。云應用很可能是針對特定任務定制的，必須被創建或授權才能為建筑物提供監控功能。
目前的趨勢是通過軟件即服務（SaaS）來實現此應用。例如，希望降低HVAC成本的保險公司通常不具備自行開發此應用的核心能力。此應用提供反饋以及配置，設施管理人員可以根據自己的喜好自定義控制他們的建筑環境。
結論
傳感器網絡部署是一個挑戰。沒有一個傳感器網絡布局或測量組合適合每個物聯網應用。一個網絡可能專注于跟蹤資產或人員，而另一個網絡優先考慮感知環境變化以降低成本或避免災難。無論選擇哪種傳感器網絡方法，都必須帶來價值，該價值必須抵消部署物理介質以及處理數據并最終做出決策的系統的成本和復雜性。
從電池供電的終端節點到大規模的基于云的應用，傳感器網絡部署必須仔細規劃。在部署或設計傳感器網絡時，需要考慮所有方面，即使是最輕微的疏忽也可能導致人們要進行難以對付的利弊權衡。要考慮如何為每個傳感器節點供電，如何傳輸數據和到主機應用的路徑，以及如何隨著時間的推移對網絡進行服務或擴展。傳感器網絡正在開始實現最佳的性價比，更多的企業將部署它們以降低成本、獲取智能并從競爭中脫穎而出。
