光纤传感器主要由光源、光纤与探测器3部分组成，光源发出的光耦合进光纤，经光纤进入调制区，在调治区内，外界被测参数作用于进入调区内的光信号，是其光学性质如光的强度、相位、偏振态、波长等发生变化成为被调制的信号光，再经过光纤送入光探测器而获得被测参数，光纤传感器中的光纤通常由纤芯、包层、树脂涂层和塑料护套组成，纤芯和包层具有不同的折射率，树脂涂层对光纤起保护作用，光纤按材料组成分为玻璃光纤和塑料光纤；按光纤纤芯和包层折射率的分布可分为阶跃折射率型光纤和梯度折射率光纤两种。光纤能够约束引导光波在其内部或表面附近沿轴线方向向前传播，具有感测和传输的双重功能，是一种非常重要的智能材料。
2.光纤传感器的类型及特点
光纤传感器的类型很多，按光纤传感器中光纤的作用可分为传感型和传光型两种类型。
传感型光纤传感器又称为功能型光纤传感器，主要使用单模光纤，光纤不仅起传光作用，同时又是敏感元件，它利用光纤本身的传输特性经被测物理量作用而发生变化的特点，使光波传导的属性(振幅、相位、频率、偏振)被调制。因此，这一类光纤传感器又分为光强调制型，偏振态调制型和波长调制型等几种。对于传感型光纤传感器，由于光纤本身是敏感元件，因此加长光纤的长度可以得到很高的灵敏度。
传光型光纤传感器又称非功能型光纤传感器，它是将经过被测对象所调制的光信号输入光纤后，通过在输出段进行光信号处理而进行测量的。在这类传感器中，光纤仅作为传光元件，必须附加能够对光纤所传递的光进行调治的敏感元件才能组成传感元件。
3.光纤传感器的应用
光纤传感器的应用范围很广，几乎涉及国民经济的所有重要领域和人们的日常生活，尤其可以安全有效地在恶劣环境中使用，解决了许多行业多年来一直存在的技术难题，具有很大的市场需求。主要表现在以下几个方面的应用:
(1)城市建设中桥梁、大坝、油田等的干涉陀螺仪和光栅压力传感器的应用。光纤传感器可预埋在混凝土、碳纤维增强塑料及各种复合材料中，用于测试应力松弛、施工应力和动荷载应力从而来评估桥梁短期、施工阶段和长期营运状态的结构性能。
(2)在电力系统，需要测定温度、电流等参数，如对高压变压器和大型电机的定子、转子内的温度检测等，由于电类传感器易受强电磁场的干扰，无法在这些场合中使用，只能用光纤传感器。分布式光纤温度传感器是近几年发展起来的一种用于实时测量空间温度场分布的高新技术，分布式光纤温度传感系统不仅具有普通光纤传感器的优点，还具有对光纤沿线各点的温度的分布式传感能力，利用这种特点我们可以连续实时测量光纤沿线几公里内各点的温度，定位精度可达米的量级，测温精度可达1度的水平，非常适用于大范围多点测温的应用场合。
(3)在石油化工系统、矿井、大型电厂等，需要检测氧气、碳氢化合物、CO等气体，采用电类传感器不但达不到要求的精度，更严重的是会引起安全事故。因此，研究和开发高性能的光纤气敏传感器，可以安全有效地实现上述检测。
(4)在环境监测、临床医学检测、食品安全检测等方面，由于其环境复杂，影响因素多，使用其它传感器达不到所需要的精度，并且易受外界因素的干扰，采用光纤传感器可以具有很强的抗干扰能力和较高的精度，可实现对上述各领域的生物量的快速、方便、准确地检测。目前，我国水源的污染情况严重，临床检验、食品安全检测手段比较落后，光纤传感器在这些领域具有极好的市场前景。
(5)医学及生物传感器。医学临床应用光纤辐射剂量计、呼吸系统气流传感系统;圆锥形微型FOS测量氧气浓度及其他生物参数;用FOS探测氢氧化物及其他化学污染物;光纤表面细胞质粒基因组共振生物传感器;生物适应FOS系统应用于海水监测、生化技术、医药。
光纤传感器在实践中运用到的例子举不胜举，这些技术都是多学科的综合，涵盖的知识面广，象光纤陀螺，火花塞光纤传感器，光纤传感复合材料，以及利用光纤传感器对植物叶绿素的研究等等；随着科技的不断进步，越来越多的光纤传感器将面世，它将被应用到生产生活的每一个角落。
4.光纤传感器的技术发展方向
光纤传感技术经过20余年的发展也已获得长足的进步，出现了很多实用性的产品，然而实际的需要是各种各样的，光纤传感技术的现状仍然远远不能满足实际需要。目前，光纤传感器技术发展的主要方向是。
(1)传感器的实用化研究。即一种光纤传感器不仅只针对一种物理量，要能够对多种物理量进行同时测量。
(2)提高分布式传感器的空间分辨率、灵敏度，降低其成本，设计复杂的传感器网络工程。注意分布式传感器的参数，即压力、温度，特别是化学参数(碳氢化合物、一些污染物、湿度、PH值等)对光纤的影响。
(3)传感器用特殊光纤材料和器件的研究。例如:增敏和去敏光纤、荧光光纤、电极化光纤的研究等。这些将是以后传感器进一步发展的趋势。
(4)在恶劣条件下(高温、高压、化学腐蚀)低成本传感器(支架、连接、安装)的开发和应用。
(5)新传感机理的研究，开拓新型光纤传感器。
参考文献
[1]肖军,王颖.光纤传感技术的研究现状与展望[J].机械管理开发,2006,6.
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[3]吴琼,吴善波,刘勇,袁长迎.新型光纤传感器的设计及其特性研究[J].仪表技术与传感器,2007,11.
[4]李文植.光纤传感器的发展及其应用综述,科技创业月刊,2006,7.
极限型相对于浓差型，不需要参比气，在固体电解质的阴极侧进一步设置限制气体扩散的扩散层。当在固体电解质两侧施加一电压，阴极附近的氧得到电子形成O2-，O2-通过固体电解质到达阳极被还原失去电子产生氧，在电极电路中产生可测泵电流，这相当于一个电化学氧泵。施加的电压增大，泵氧速度增大，当电压超过某一数值，气体扩散速度小于泵氧速度，泵电流达到极限值。依据扩散孔隙大小，分为普通扩散（孔径远大于分子平均自由程）和克努森（孔径远小于分子平均自由程）扩散。在扩散层参数（扩散系数、孔截面积、孔长度）固定时，普通扩散（如小孔型）的极限电流与氧分压的对数成正比；克努森扩散（如多孔型）的极限电流与氧分压成正比。极限型在理论空燃比附近以及浓燃烧（贫氧）区域产生电信号极其微弱，因此主要用于稀薄（富氧）燃烧发动机（即作为稀薄空燃比型）。极限型需要加热器使得固体电解质达到工作温度。为了调整传感器的响应时间，极限型也发展了套管式、平板式。根据扩散层类型，极限型包括物理扩散障碍型（包括小孔扩散和多孔扩散）、化学扩散障碍型（致密型）。物理扩散障碍的材料一般为Al2O3；化学扩散障碍的材料是固体电子-离子混合导体，后者是依靠混合导体两侧的氧化学势差，通过混合导体的晶格缺陷将O2-传输至氧泵电池的阴极，混合导体的材料可为钙钛矿结构的镧系过渡金属氧化物（如镧锶锰、镧锶钴、镧锶镍、铷锶钴、铷钙钴等）、稀土与过渡金属掺杂的氧化铈和氧化锆为基体的萤石与烧绿石型氧化物。另外，利用浓差电池原理和电化学氧泵原理可组成管式或板式双电池型宽域氧传感器，该型传感器可用于整个浓燃烧和稀薄燃烧范围的空燃比控制。
2氧化物半导体型
在氧化物半导体表面上形成一对电极。根据周围气氛的分压，氧化物半导体（如TiO2、Nb2O5、CeO2、CoO2、SnO2、ZnO等）自身进行氧化或还原反应，导致半导体的电阻发生变化。在温度固定时，半导体电阻的对数与氧分压的对数成正比。该型传感器需要加热器使得半导体达到工作温度，不需要参比气，按照结构分为烧结体型（片状）、薄膜型、厚膜型。
3场效应晶体管（FET）型或肖特基势垒二极管型
电极形成在FET的YSZ栅上或半导体表面的氧敏膜上。在气/铂/YSZ或气/铂/TiO2三相界面上，氧被催化为O2-，使得铂/YSZ或铂/TiO2界面的电位发生变化，进而使得FET阈值电压或二极管端电压发生变化，通过测量FET阈值电压或二极管端电压变化获得氧分压。该型传感器适用于室温到高温。
4混合电势型
关键词：贝叶斯估计信息融合障碍探测智能驾驶
随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统（辅助驾驶系统一无人驾驶系统）也得了飞速的发展。消费者越来越注重驾驶的安全性与舒适性，这就要求传感器能识别在同一车道上前方行驶的汽车，并能在有障碍时提醒驾驶员或者自动改变汽车状态，以避免事故诉发生。国际上各大汽车公司也都致力于这方面的研究，并开发了一系列安全驾驶系统，如碰撞报警系统（CW）、偏向报警系统（LDW）和智能巡游系统（ICC）等。国内在这些方面也有一定的研究，但与国外相比仍存在较大的差距。本文将主要讨论多传感器信息融合技术在智能驾驶系统（ITS）中的应用。
1ICC/CW和LDW系统中存在的问题
1.1ICC/CW系统中的误识别问题
ICC/CW系统中经常使用单一波束传感器。这类传感器利用非常狭窄的波束宽度测定前方的车辆，对于弯曲道路（见图1（a）），前后车辆很容易驶出传感器的测量范围，这将引起智能巡游系统误加速。如果前方车辆减速或在拐弯处另一辆汽车驶入本车道，碰撞报警系统将不能在安全停车范围内给出响应而容易产生碰撞。类似地，当弯曲度延伸时（见图1(b)），雷达系统易把邻近道路的车辆或路边的防护栏误认为是障碍而给出报警。当道路不平坦时，雷达传感器前方的道路是斜向上，小丘或小堆也可能被误认为是障碍，这些都降低了系统的稳定性。现在有一些滤波算法可以处理这些问题并取得了一定效果，但不能彻底解决。
1.2LDW系统中存在的场景识别问题
LDW系统中同样存在公共驾驶区场景识别问题。LDW系统依赖于一侧的摄像机（经常仅能测道路上相邻车辆的位置），很难区分弯曲的道路和做到多样的个人驾驶模式。LDW系统利用一个前向摄像机探测车辆前方道路的地理状况，这对于远距离测量存在着精确性的问题，所有这些都影响了TLC（Time-to-Line-Crossing）测量的准确性。现常用死区识别和驾驶信息修订法进行处理，但并不能给出任何先验知识去识别故障。
2多传感器信息融合技术在ITS系统中的应用
针对以上系统存在的一些问题，研究者们纷纷引入了多传感器信息融合技术，并提出了不同的融合算法。基于视觉系统的传感器可以提供大量的场景信息，其它传感器（如雷达或激光等）可以测定距离、范围等信息，对两方面的信息融合处理后能够给出更可靠的识别信息。融合技术可以采用Beaurais等人于1999年提出的CLARK算法（CombinedLikelihoodAddingRadar）和InstitudeNeuroinformatik提出的ICDA（IntegrativeCouplingofDifferentAlgorithms）算法等方法实现。
2.1传感器的选择
识别障碍的首要问题是传感器的选择，下面对几种传感器的优缺点进行说明（见表1）。探测障碍的最简单的方法是使用超声波传感器，它是利用向目标发射超声波脉冲，计算其往返时间来判定距离的。该方法被广泛应用于移动机器人的研究上。其优点是价格便宜，易于使用，且在10m以内能给出精确的测量。不过在ITS系统中除了上文提出的场景限制外，还有以下问题。首先因其只能在10m以内有效使用，所以并不适合ITS系统。另外超声波传感器的工作原理基于声，即使可以使之测达100m远，但其更新频率为2Hz，而且还有可能在传输中受到其它信号的干扰，所以在CW/ICC系统中使用是不实际的。
表1传感器性能比较
传感器类型优点缺点
超声波
视觉
激光雷达
MMW雷达价格合理，夜间不受影响。
易于多目标测量和分类，分辨率好。
价格相合理，夜间不受影响
不受灯光、天气影响。测量范围小，对天气变化敏感。
不能直接测量距离，算法复杂，处理速度慢。
对水、灰尘、灯光敏感。
价格贵
视觉传感器在CW系统中使用得非常广泛。其优点是尺寸小，价格合理，在一定的宽度和视觉域内可以测量定多个目标，并且可以利用测量的图像根据外形和大小对目标进行分类。但是算法复杂，处理速度慢。
雷达传感器在军事和航空领域已经使用了几十年。主要优点是可以鲁棒地探测到障碍而不受天气或灯光条件限制。近十年来随着尺寸及价格的降低，在汽车行业开始被使用。但是仍存在性价比的问题。
为了克服这些问题，利用信息融合技术提出了一些新的方法，利用这些方式可以得到较单一传感器更为可靠的探测。
2.2信息融合的基本原理
所谓信息融合就是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。多传感器信息融合是人类和其它生物系统中普遍存在的一种基本功能，人类本地地具有将身体上的各种功能器官（眼、耳、鼻、四肢）所探测的信息(景物、声音、气味和触觉)与先验知识进行综合的能力，以便对其周围的环境和正在发生的事件做出估计。由于人类的感官具有不同度量特征，因而可测出不同空间范围的各种物理现象，这一过程是复杂的，也是自适应的。它将各种信息（图像、声音、气味和物理形状或描述）转化成对环境的有价值的解释。
多传感器信息融合实际上是人对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特片：对变的或者非时变的，实时的或者非实时的，模糊的或者确定的，精确的或者不完整的，相互支持的或者互补的。多传感器信息融合就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则结合起来，产生对观测环境的一致性解释或描述。信息融合的目标是基于各种传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。这是最佳协同作用的效果，它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势来提高整个系统的有效性。
2.3常用信息融合算法
信息融合技术涉及到方面的理论和技术，如信息处理、估计理论、不确定性理论、模式识别、最优化技术、神经网络和人工智能等。由不同的应用要求形成的各种方法都是融合方法的个子集。表2归纳了一些常用的信息融合方法。
表2信息融合方法
经典方法现代方法
估计方法统计方法信息论方法人工智能方法
加权平均法经典推理法聚类分析模糊逻辑
极大似然估计贝叶斯估计模板法产生式规则
最小二乘法品质因素法熵理论神经网络
卡尔曼滤波D-S证据决策理论遗传算法
模糊积分理论
2.4智能驾驶系统中信息融合算法的基本结构
由于单一传感器的局限性，现在ITS系统中多使用一组传感器探测不同视点的信息，再对这些信息进行融合处理，以完成初始目标探测识别。在智能驾驶系统中识别障碍常用的算法结构如图2所示。
3CLARK算法
CLARK算法是用于精确测量障碍位置和道路状况的方法，它同时使用来自距离传感器（雷达）和摄像机的信息。CLARK算法主要由以下两部分组成：①使用多传器融合技术对障碍进行鲁棒探测；②在LOIS（LikelihoodofImageShape）道路探测算法中综合考虑上述信息，以提高远距离道路和障碍的识别性能。
3.1用雷达探测障碍
目前经常使用一个雷达传感器探测前方的车辆或障碍。如前面所分析，雷达虽然在直路上的性能良好，但当道路弯曲时，探测的信号将完全可靠，有时还会有探测的盲点或产生错误报警。为了防止错误报警，常对雷达的输出进行标准卡尔曼（Kalman）滤波，但这并不能有效解决探测盲点问题。为了更可靠地解决这类问题，可以使用扫描雷达或多波束雷达，但其价格昂贵。这里选用低价的视觉传感器作为附加信息，视觉传感器经常能提供扫描雷达和多波束雷达所不能提供的信息。
3.2在目标识别中融合视觉信息
CLARK算法使用视觉图像的对比度和颜色信息探测目标，使用矩形模板方法识别目标。这个模板由具有不同左右边界和底部尺寸的矩形构成，再与视觉图像对比度域匹配，选择与雷达传感器输出最接近的障碍模板。
CLARK算法首先对雷达信号进行卡尔曼滤波，用于剔除传感器输出的强干扰，这出下列状态和观测方程处理：
D（t）=R(t)+v(t)
式中，R（t）为前方障碍的真实距离（未知），R（t）是其速度（未知，）D（t）为距离观测值，Δt为两次观测的问题时间，w（t）和v(t)为高斯噪声。给定D（t），由Kalman滤波器估计R（t）和R（t）的值，并把估计值R(t)作为距离输入值，使用R(t)和D（t）的差值确定所用矩形模板的偏差。由于使用雷达探测的位置与雷达作为补偿。
使用上述算法可以有效提高雷达探测的可靠性，但当图像包含很强的边缘信息或障碍只占据相平面一个很小的区域时，仍不能得到满意的结果。因此，除对比度外，又引入视觉图像的颜色域。
3.3相合似然法
在探测到障碍后，CLARK算法将这些信息整合到道路探测算法（LOIS）中。LOIS利用变形道路的边缘应为图像中对比度的最大值部分且其方位应垂直于道路边缘来搜索道路。如果只是简单地将两个信息整合，则障碍探测部分的像素被隐藏，其图像梯度值不会影响LOIS的似然性。这样可以防止LOIS将汽车前方障碍的边缘误认为是道路的边缘来处理。但是当道路的真实边缘非常接近障碍的边缘时，隐藏技术则失效。
为了使隐藏技术有效，可以在障碍和道路探测之间采取折中的处理方法。这种折中的处理方法就是相合似然法。它将探测障碍固定的位置和尺寸参数变为可以在小范围内变化的参数。新的似然函数由LOIS的似然和小探测障碍的似然融合而成。它使用七维参数探测方法（三维用于障碍，四维用于道路），能同时给出障碍和道路预测的最好结果。其公式如下：
式中，Tb、Tl、Tw为相平面内矩形模板的底部位置、左边界和宽度的三个变形参数，[xr(t),xc(t)]为变形模板相平面的中心。[yr(t)，yc(t)]为由雷达探测并经Kalman滤波的障碍在相平观的位置。将地平面压缩变化为相平面，的实时估计，为相平面内一个路宽的值（3.2m）。tan-1的压缩比率在相平面内不小于Tmin（路宽的一半），不太于Tmax（路宽）。通过求解七维后验pdfP（k'''',b''''LEFT，b''''RIGHT，vp，Tb，Tl,Tw|[yr(t),yc(t)],ObservedImage）的最大值获得障碍和道路目标。
3.4CLARK算法的局限性
本文以常用的车载物流过程为研究对象，在货柜中部署传感器节点，来实时监测货物运输过程的相关环境参数，WSN中的汇聚节点通过蓝牙传输协议将数据传给作为网关的智能手机，智能手机通过GPS卫星定位将位置信息加入到参数数据中，再通过移动通信网络将数据传输到后台系统中。本论文研究主体为车载部分，其架构如图2所示。
1.1传感器节点的设计本系统中，传感器节点的主要任务是实时监测相关环境参数，并对其他节点转发来的数据进行存储和转发，使数据通过WSN传输到汇聚节点处，其处理能力、存储能力和通信能力要求不高，因此采用简单节约的设计方案。如图3所示，传感器节点由传感器模块、处理器模块、射频模块、电源模块和电路等部分组成。传感器模块负责对所需参数进行采集和模数转换。处理器模块负责控制整个传感器节点的操作，存储和处理传感器模块采集的以及射频模块发送过来的数据。射频模块负责与其他节点之间的通信，对数据进行发送或接收。电源模块负责为整个节点提供运行所需的能量，是决定节点寿命的关键因素之一。电路则包括声光电路、复位电路及接口电路等。（1）处理器模块。处理器模块是传感器节点的核心部分，本设计方案中，处理器选用德州仪器（TI）公司的16位超低功耗微控制器MSP430F135，该处理器采用1.8V-3.6V的低电压供电，可以在低电压下以超低功耗状态工作，非常适合应用在对功耗控制要求甚高的无线传感器网络。该处理器同时拥有较强的处理能力和较丰富的片内资源，拥有16kB闪存、512BRAM、2个16位的定时器、1个通用同步异步接口（USART）、12位的模数转换器（ADC）和6个8位并行接口。（2）射频模块。在无线传感器网络实际应用中，传感器节点既需要发射又需要接收数据，因此本设计方案中的射频模块采用收发一体的无线收发机。射频模块采用Chipcon公司推出的无线收发芯片CC2420，它的工作电压位于2.1~3.6V之间，收发电流不超过20mA，功耗低；其具有很高的集成度，只需要较少的电路就可工作，天线设计采用PCB天线，进一步减小模块体积。CC2420工作在2.4GHz频段上，支持IEEE802.15.4和Zig-Bee协议；采用O-QPSK调制方式，抗邻道干扰能力强；128B接收和128B发射用的数据缓存空间，数据传输速率高达250kb-ps。（3）传感器模块。传感器节点的数据采集部分根据实际需要选择相应的传感器，如温度、湿度、振动、光敏、压力等传感器。本文的研究重点不在传感器上，因此仅以温湿度传感器作为例子。本方案采用Sensirion公司的SHT15温湿度传感器，该传感器将传感元件和信号处理电路集成在一起，输出完全标定的数字信号[3]。其工作温度范围在-40℃-123.8℃之间，其在-20℃-70℃范围内，温度测量精度在±1℃以内；湿度范围在0%-100%之间，在10%-90%范围内，湿度测量精度在±2%以内。
1.2汇聚节点的设计在本系统中，汇聚节点的主要任务是接收传感器节点转发来的数据，进行存储和处理后传输到网关节点处，同时，接收来自网关节点的信息，向传感器节点监测任务。汇聚节点是连接WSN和外部网络的接口，实现两种协议间的转换，使用户能够访问、获取和配置WSN的资源，对其处理能力、存储能力和通信能力要求较高。而为了与传感器节点匹配，汇聚节点的硬件结构与传感器节点基本相似，如图4所示，汇聚节点没有传感器模块，增加了存储器模块和蓝牙通信模块。（1）处理器模块。同样的，处理器模块也是汇聚节点的核心部分，主要负责控制整个汇聚节点的操作，存储和处理来自射频模块或者蓝牙通信模块的数据，再将处理结果交给射频模块或者蓝牙通信模块发送出去。本设计方案中，处理器选用TI公司的16位超低功耗微控制器MSP430F1611，该处理器和MSP430F135一样，可以在1.8V~3.6V的低电压下以超低功耗状态工作，但其拥有更强的处理能力和更丰富的片内资源，48kB闪存和10KBRAM、2个16位定时器、1个快速12位ADC、双12位DAC、2个USART接口和6个8位并行I/O接口。（2）存储器模块。考虑到物流运输过程中环境多变，容易带来一些不确定因素，这些不确定因素可能引起处理器自带的存储器中的数据丢失，因此汇聚节点需要存储一些重要的数据。本设计方案中，汇聚节点的外部存储器芯片选用由Mi-crochip公司生产的24AA64，工作电压低至1.8V，它采用低功耗CMOS技术，工作时电流仅为1mA，而且可以在恶劣的环境下稳定工作。由于汇聚节点对存储容量要求不高，而且24AA64芯片的存储容量为64KB，擦写次数可达到百万次，因此一块芯片即可满足本系统的存储要求。（3）蓝牙通信模块。本系统采用智能手机作为后台系统和WSN之间的网关，来实现远距离的数据传输。为了使汇聚节点与智能手机能够进行通信，采用蓝牙通信协议。而在汇聚节点使用蓝牙通信方式需要增加一个蓝牙通信模块。本设计方案中，采用SparkFun公司的BlueSMiRF模块，其工作电压为3.3V-6V，工作电流最大为25mA，功耗较低；其最大传输距离为100m，通信速率最高可达115200bps；其天线为PCB天线，所需器件很少，故模块的体积很小，可以通过串行接口直接与处理器模块相连。
1.3网关节点的设计本系统要求在后台系统和WSN部署点间进行双向通信，为了实现远距离的数据传输功能，有两种方案，一是汇聚节点增加移动通信模块，如GPRS模块[4]；二是采用智能手机作为后台系统和汇聚节点之间的网关。方案一对汇聚节点的要求进一步提高，不仅处理过程更加复杂，其能量消耗也大大提高；另一方面要实现物流过程的跟踪，还需有定位功能，一般采用GPS模块[5]，这样成本也将大大提高。相比之下，方案二优势明显，采用智能手机可以进行各种复杂的数据处理，进行大量数据的存储，使用移动通信网络与后台系统进行通信，使用内置的GPS定位功能，后台用户可以在紧急事件发生时直接联系货车司机等。因此，本系统采用智能手机作为网关节点。本设计方案中，采用中国移动M811手机作为测试对象，其支持4G/3G/GPRS等移动网络，可以方便地使用移动网络与后台系统进行通信；其具有GPS定位功能，可以实现货车定位；具有蓝牙通信功能，可与汇聚节点间采用蓝牙通信；使用An-droid4.0操作系统，拥有丰富的开源资源，方便软件的设计。
2系统软件部分设计
本系统使用WSN中的传感器节点检测物流过程中相关环境参数并发送到汇聚节点处，由其将数据通过蓝牙连接传输到智能手机，智能手机通过移动通信网络将加入GPS信息的数据传输到后台服务器。系统各部分的工作任务不一，硬件条件也有很大差别，因此系统的软件设计也十分关键。
2.1传感器节点程序设计传感器节点主要承担数据采集和发送的工作，由于其能量及处理资源有限，因此需要采取节能和减少数据处理的设计方案。本设计方案中，传感器节点采取按需求唤醒的工作方式，检测等待时间（等待时间可由后台设置）未到或者没有收到汇聚节点命令时节点处于休眠状态；当等待时间一到或者收到命令时，立刻开始工作，进行采集数据并发送，或者根据命令完成相应操作，完成后又进入休眠状态，等待下一次激活，其程序流程如图5所示。
2.2汇聚节点程序设计汇聚节点的主要任务是接收传感器节点转发来的数据，处理后通过蓝牙传输到网关节点处，同时接收来自网关的命令，完成相应的操作。相比于传感器节点，汇聚节点的工作更加复杂，而且其能量和处理资源也不多，因此采取与传感器节点相似的节能设计方案，将复杂的数据处理工作交予网关节点，其程序流程如图6所示。
2.3智能手机APP设计智能手机作为本系统的网关节点，承担协议转换、数据传输、数据处理等复杂工作，因此开发相应的应用程序（Applica-tionProgram，简称APP）来实现上述功能，其流程图如图7所示。该APP实现对智能手机内部蓝牙模块的调用，通过蓝牙连接与汇聚节点通信；利用智能手机的GPS模块获取位置信息，加入到接收到的传感器数据中，再通过移动通信网络传输到后台系统；接收后台系统的命令，完成相应的操作；同时通过智能手机对应的界面提供数据显示、告警提醒以及日志功能。
3结语
1.1无线传感网络技术很受大众的喜欢与它的高科技的发展是分不开的，而且许多国家也很重视它的发展，世界各国的工业界、高科技界和学术界对无线传感网络的发展展开了猛烈的攻势，希望可以通过靠科技技术的结合实现无线传感网络技术的进步，许多国家还将无线传感网络技术列入国家的重点研究技术，而且一些周刊和杂志对无线网络的评价也很高，认为无线传感网络技术是未来引领世界计算机进步的主要技术。
1.2无线传感网络技术在我国的发展还很缓慢，这主要是由于无线传感网络技术在我国出现的时间比较晚，无线传感网络技术在我国的研究方案中还处在初级阶段，与西方一些发达国家相比，存在严重的滞后性，我国在无线传感网络技术上的研究主要局限在仿真计算和网络协议等，在人们的生活和军事中的应用还很少，而且无线网络现在已经可以用来作环境监测，我国却没有将无线传感网络技术应用到实处。
1.3目前，中国的未来技术研究方向中有几项是专门针对无线传感网络技术进行直接论述的，而且在一些重大会议的决策里面，也将无线传感网络技术列为三大前沿信息技术，无线传感网络技术中的自发组织网络技术和智能感知技术都成为中国重点信息技术研究，无线传感网络技术在我国如此重视的情况下一定会有所成就，无线传感网络技术也成为社会信息技术发展的必然，在我国，信息技术领域广泛地被应用已经成为不争的事实，对人们的生活、工作和社会的发展带来很深刻的影响。
2无线传感网络技术的应用发展
2.1无线传感网络技术在环境监测方面的应用和发展现代社会，人类的生活水平在逐渐的提高，人们对于环境的探讨也越来越重视，环境方面的应用科学也越来越多，传统的环境探索的模式已经不能满足人们对环境探索强烈的欲望，而且关于环境的采集数据的难度也越来越大。无线传感网络技术的出现及时地解决了环境探索方面的难关，无线传感网络技术对户外的野生动物的跟踪、发现和保护做出了巨大的贡献，通过无线传感网络技术，人们能够对各种野生动物的生存成长环境做监测，比如说动物生存环境的气象、洪涝灾害、地球的物理环境、环境的污染状况、大气的监测等等，根据监测的结果采取必要的保护措施和改善措施。
2.2无线传感网络技术在军事领域的应用和发展无线传感网络技术起于军事领域，无线传感网络技术在军事上的应用是它能够在国家的边疆上站岗放哨做警卫，将无线传感网络器安置在国家的边疆防线上，士兵可以直接通过无线传感网络技术对国家边疆进行防御，接受来自不同方向的信息并及时果断地做出相应的措施。无线传感器在军事上的另外一个应用就是可以对目标进行定位，以及时地防范敌军的可能的侵袭和进攻，还可以通过无线传感技术对无人驾驶的车辆进行摆布，战争结束后，无线传感网络还能对战场的破坏性和环境污染程度进行监测并且评估。
2.3无线传感网络技术在家庭生活中的应用和发展无线传感网络技术最贴近人的生活的应用就是在家庭生活中的应用，无线传感网络器可以为人民的生活提供很多方便，并且能够使人们的生活环境更舒适，无线传感网络技术为人们的生活提供比较人性化智能家居，比如说像冰箱、真空吸尘器、录像机和微波炉等，这样用户就可以在远处遥控这些家用产品，而且还能通过无线传感技术在家里的主要房间安装监测器，以便随时控制家里的安全。
2.4无线传感网络技术在医疗卫生行业的应用和发展无线传感网络技术在健康护理人的方面的应用主要是用来对患者和医生的行为进行监测，人的身体里面有很多我们并不知道的生理和心理数据，将无线传感网络技术安装在病人的身上就可以随时观察病人的病情，并得到及时的救治，无线网络传感技术在不久的将来会更加的方便，用途也会更加的多，还能实现医疗的远程遥控。
3结束语
一、基于传感技术探究实验设计
在教学实践中我利用传感技术仪器进行实验能够得到很好的实验效果。分析教材、根据教学目标及学生的年龄特点合理选择利用数字化传感器材能够有效提高课堂实验效果。课堂实验探究的高效，传感技术仪器的有效使用，不仅需要分析教材，合理选材，还需要精心设计实验方案。只有通过有效的实验设计和规范的实验操作，以学生为主体性，让学生配合教师来完成实验，学生便于理解，又可增加学习兴趣，才能使实验变得简单易行，达到教学目标。以下是四上年级《运动起来会怎样》一个有关于心率传感器的实验。首先，连接手握心率传感器、界面和计算机。其次，启动LoggerPro或LoggerLite软件，最后，程序将自动识别手握心率传感器，这样就可以准备采集数据了。测量一个人在激烈活动，例如做跳跃运动前、之间和之后的心率；测量一个人在运动后的心率返回平常心率要多久。让学生在探究实践的过程中，注重体验和感悟，又便于学生对知识的接受和理解，从而也激发学生的兴趣。
二、传感技术探究实验室的组建
为了提高实验探究效率，保证实验教学的有效开展，创建探究实验室，合理利用“数字化”仪器设备是非常重要的。数据采集器和传感器的配备，主要用于采集并储存实验数据并根据探究需测定的参数。通过政府采购，我们采购到探究实验室套材，主要有湿度、音高、音量、光强、pH值、溶解氧浓度、电流、电压、氧气含量、二氧化碳含量等传感器，还可以根据需求来自行选择；同时，这些仪器的轻巧与便携还为学生进行户外探究提供了可能。计算机软件的安装将传感器插入计算机时，传感器可以精确地测量实验中获取的各种数据，并通过数据采集器传到计算机中，计算机经由配套软件将数据以表格和图像的形式呈现，并进行分析处理。
三、传感技术实验器材在拓展课程中的应用
现在在各个领域当中都普遍的运用到了传感器技术，集成化方向已经成为机电系统当中的传感器技术的发展趋势，集成化传感器具有较强的稳定性、较轻的重量、较小的体积以及较高的可靠性等特点，同时还具有较低的生产成本，非常容易实现批量生产，因此具有非常广阔的发展前景。
2传感器技术在机电技术当中的应用
由于传感器的电磁兼容性能比较强，因此具有较高的数据存储技术可行性，同时还不容易丢失其中的模块参数。智能滤波算法以及A/D转换技术等先进的技术都在传感器当中得到了应用，就算是满量程的时候，传感器仍然可以使稳定的输出码得到保证。传感器的通讯接口属于标准的接口，其能够与计算机进行直接的连接，同时也可以连接标准的工业控制总线，具有十分灵活的使用方式。
2.1在机器人中传感器技术的应用
作为典型的仿生装置，机器人对传感器技术进行了充分的应用。通过将感知到的物理量向电量进行转化，机器人就可以实现信息输出，在这个过程中对机器人传感技术进行了充分的利用，其中包括两方面的内容，也就是外部传感器以及内部传感器。外部传感器需要通过检测外部信息，从而对工作环境进行判别，为机器人提供必要的信息，使之能够对操作对象进行准确的控制。而实施系统的控制是内部传感器的主要功能，其能够对机器人的状态进行有效的检测，保证机器人在工作的过程中能够按照要求来进行。内部传感器可以将具有价值的信息提供给外部传感器，从而能够使机器人对外部的环境产生有效的感知，并且将相应的动作做出。与此同时，在科技生产的过程中，还可以利用对机器人的操作从而能够对反馈的意见进行获取。
2.2在机械制造行业中传感器技术的应用
由于在机械制造行业当中需要实施包括加工精度等在内的动态特性测量，因此要利用传感器针对机械阻抗以及振动等相关部件当中的参数进行测量，从而对其动态特性进行检验。如果需要在线监测与控制超精加工中的零件尺寸的时候，就要利用传感器将相关的信息提供出来。比如利用传感器针对数控车床中车刀的位置进行检测；由于工件的表面精度以及尺寸在很大程度上都会受到刀尖形状的影响，可以采用在车刀上放置的振动传感器对其锋锐的程度进行检验。还可以利用液面传感器针对液压系统中的油量以及车床中的油进行监测。
2.3在环境当中传感技术的应用
传感器网络在环境监测当中通常具有一系列的优点，其中包括无需专人现场维护、可以长期不用对电池进行更换、具有十分简单的布置等。可以利用对节点进行密集的布置，从而对微观的环境因素进行观察。在环境监测领域当中对传感器网络具有非常广泛的应用，其中包括微观观测生物群落、森林火灾报警、观察气象现象、观测海岛鸟类的生活规律等。
2.4在火灾报警当中传感器技术的应用
防灾报警装置是现代建筑必须要具备的，其中最为关键的就是火灾报警系统。在发生火灾的时候一般都会出现有害气体、高温、火光以及烟雾等。如果将传感器运用到火灾报警系统当中，就可以对异常的信号进行转化，使之变成容易进行传送的形式，然后就可以利用消防网络向指挥中心提供火灾地点的报告。
3结语
