【導(dǎo)讀】現(xiàn)人與自然的交互。隨著通信、計(jì)算機(jī)、傳感網(wǎng)等技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息資源轉(zhuǎn)變，使不可控的產(chǎn)業(yè)得以有效控制。1建立一個(gè)實(shí)用、可靠、可長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng);1系統(tǒng)可以正常穩(wěn)定的工作；現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的功能；實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的助推器和加速器。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，溫度、濕度、光照強(qiáng)度、介紹了數(shù)據(jù)融合的相關(guān)概念，并提出了KDF算法用于系統(tǒng)對(duì)感知數(shù)據(jù)的處理。擾使獲得的感知數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確的目的。其次，論文給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，并根據(jù)設(shè)計(jì)要求，以MSP430F5438微處理器、射頻模塊CC2520、射頻放大前端CC2591以及SHT10溫濕度傳。感器等環(huán)境感知傳感器為核心，構(gòu)建了傳感器硬件節(jié)點(diǎn)。為基礎(chǔ)，成功的實(shí)現(xiàn)了無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)的組建和數(shù)據(jù)的可靠傳輸。好的人機(jī)交互前臺(tái)界面;后臺(tái)采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，完成環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和其他有用信息的存儲(chǔ);感器)-Inter網(wǎng)絡(luò)一遠(yuǎn)程監(jiān)控”的結(jié)構(gòu)，使連入互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)均可以訪問(wèn)。發(fā)布，用戶可以在任何一臺(tái)與Inter相連的PC機(jī)上登錄本系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和系統(tǒng)管理，

　　

【正文】 基于此思路，本文提出了基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合算法 (KDF)用于系統(tǒng)的數(shù)據(jù) 融合處理。 KDF 算法是在傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)之后到將數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī)之前加入一個(gè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程，在該過(guò)程中，傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)首先要與之前系統(tǒng)設(shè)定的閩值進(jìn)行對(duì)比測(cè)算，若采集到的數(shù)據(jù)超出閩值設(shè)置范圍，進(jìn)行報(bào)警提示，若采集到的數(shù)據(jù)在所設(shè)定閩值范圍內(nèi)，則將傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波處理，去除環(huán)境噪聲和干擾的影響，最后將去除噪聲后的數(shù)據(jù)再通過(guò)數(shù)據(jù)融合模型進(jìn)行處理。 KUP 在有效去除噪聲、得到更準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的同時(shí)，可以減少數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省能耗。 3. 4. 2 卡爾曼濾波算法 前文己經(jīng)對(duì)卡爾曼濾波做了簡(jiǎn) 要的介紹，在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，因?yàn)閭鞲衅鞴?jié)點(diǎn)獲得的數(shù)據(jù)可以看成是離散的數(shù)據(jù)，將卡爾曼濾波用于感知數(shù)據(jù)的濾波可 21 以提供統(tǒng)計(jì)意義下的最優(yōu)估計(jì)，并且卡爾曼濾波的過(guò)程只需要很小的存儲(chǔ)空間，這使得卡爾曼濾波非常適合應(yīng)用在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，所以本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采用卡爾曼濾波來(lái)處理?？柭鼮V波器是一個(gè)離散控制過(guò)程的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用一個(gè)線性隨機(jī)微分方程來(lái)描述 : X (k)=AX(k 一 1)+BU(k)+W(k) () 再加上系統(tǒng)的測(cè)量值 : Z(k)=HX(k)+V(k) () 公式 (()和 (()中， X(k)是 k 時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)， U(k)是 k 時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)的控制量。 A 和 B 是系統(tǒng)參數(shù)。 Z(k)是 k 時(shí)刻的測(cè)量值， H 是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)，對(duì)于多測(cè)量系統(tǒng)， A, B,H 為矩陣。 W(k)和 V(k)分別表示過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲，被假設(shè)成高斯白噪聲，方差 Q、 R 不隨系統(tǒng)狀態(tài)變化而變化。 假定現(xiàn)在的系統(tǒng)狀態(tài)是 k，公式 ()至 ()是卡爾曼濾波過(guò)程的 5 個(gè)主要運(yùn)算過(guò)程。 X(k I k 一 1) = AX(k 一 Ilk 一 1)+BU(k) () 其中， X(k1 I k1)是 k1 時(shí)刻的最優(yōu)值， X(k I k 1)是根據(jù) X(k11 k1)得到的估計(jì)值， U(k)為現(xiàn)在狀態(tài)的控制量，如果沒有控制量，它可以為 0. P(k I k 一 1)二 AP(k1 I k1)A’十 Q () 其中， P 為 X 的協(xié)方差， P(k I k 1)是 X(k I k1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差， P(k1 I k1)是 X(k一 Ilk 一 1)對(duì)應(yīng)的協(xié)方差， A’表示 A 的轉(zhuǎn)置矩陣 ， Q 是系統(tǒng)過(guò)程的協(xié)方差。 X(kIk)=X(kIk 一 1) +Kg(k)(Z(k)一 HX(k I k 一 1)) () Kg(k) = P(k I k 一 1)H39。/(HP(k I k 一 1)H39。+ R) () 式 (()中心為卡爾曼增益，結(jié)合公式 ((), ()得到的估計(jì)值，再根據(jù)測(cè)量值 Z(k)修正 k 時(shí)刻的估計(jì)值，得到 k 時(shí)刻的最優(yōu)化估計(jì)值 X(klk) o P(k I k) = (I 一心 (k)H)P(k I k1) () 其中 I 為單位陣，對(duì)于單模型單測(cè)量， I =1。由公式 7 計(jì)算出 k 時(shí)刻 X (k I k)的協(xié)方差 P，卡爾曼濾波器就可以自回歸的運(yùn)算下去 3. 4. 3 KDF 算法 每一個(gè)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)都可以形成一個(gè)行矩陣，該行矩陣的 22 列表示傳感器節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)相同的時(shí)間間隔在不同時(shí)刻獲得的感知數(shù)據(jù)， n 個(gè)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)可以獲得 n 行感知數(shù)據(jù)。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)在一定時(shí)間內(nèi)獲得的感知數(shù)據(jù)具有時(shí)間相關(guān)性，將相似部分的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以消除數(shù)據(jù)信息的冗余。 假設(shè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) : (1)由 n 個(gè)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)采集同一監(jiān)測(cè)目標(biāo)的數(shù)據(jù)。 (2)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)以固定的時(shí)間間隔進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，不同時(shí)刻獲得的采集數(shù)據(jù)記為 x,，其中 i=1,2,3…. (3)某個(gè)傳感器在一段時(shí)間內(nèi)獲得的感知數(shù)據(jù)可以記為 X {x],x2,x3,...Ix,} a 顯然在相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境中，相鄰間隔采集到的數(shù)據(jù)變化很小，即相鄰的數(shù)據(jù)具有相似性，我們對(duì)數(shù)據(jù)處理如下 :設(shè)定四個(gè)參數(shù) AX、 J，、口 2 和 :，其中 Ox是一個(gè)絕對(duì)值，我們稱之為誤差閩值，表示數(shù)據(jù)間的最大距離，取值為所有感知數(shù)據(jù)的最大誤差 。二。和是系統(tǒng)設(shè)置的閩值，分別表示監(jiān)測(cè)目標(biāo)數(shù)據(jù)的上限和下限，當(dāng)獲得的感知數(shù)據(jù)超出這個(gè)范圍時(shí)，要進(jìn)行報(bào)警提示 ::是給定的采集次數(shù)，無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)以固定的時(shí)間間隔進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，設(shè)定合適的采集次數(shù) :，可以避免傳感器發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔過(guò)長(zhǎng)以及由于數(shù)據(jù)增多而造成的計(jì)算量增大，所以 :又可以叫做超時(shí)閩值。采用 KDF 算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理包括閡值限定計(jì)算、卡爾曼濾波、加權(quán)平均融合三部分，下面對(duì) KDF 算法進(jìn)行詳細(xì)的闡述。 (1) IA 值限定計(jì)算 在農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中，影響植物生長(zhǎng)的溫度、濕度和光照強(qiáng)度等因素都有其特定的參數(shù)范圍 ，在該范圍內(nèi)，植物可以正常生長(zhǎng)，超出該范圍，會(huì)影響植物正常生長(zhǎng)甚至帶來(lái)病蟲災(zāi)害限制植物生長(zhǎng)。當(dāng)植物生長(zhǎng)周圍環(huán)境變化或者無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，都會(huì)使采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)不在設(shè)定的閉值范圍內(nèi)，必須要及時(shí)提示用戶以便用戶做出相應(yīng)處理。閡值限定計(jì)算能夠?qū)⒃O(shè)定該值范圍以外的數(shù)據(jù)直接篩選出來(lái)及時(shí)傳至上位機(jī)給用戶報(bào)警提示，并且篩選出的數(shù)據(jù)不經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波和加權(quán)平均融合的處理，減少了不必要的計(jì)算量。同時(shí)閡值限定計(jì)算通過(guò)使用誤差閡值 ax 和超時(shí)閡值 :，有效的限制了傳感器發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔和傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)處理時(shí)的計(jì)算量。該部分的 處理過(guò)程如下 : ① 設(shè) x，為無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)獲得的第一個(gè)感知數(shù)據(jù)。 ② 每獲得一個(gè)新的感知數(shù)據(jù) x，都要與系統(tǒng)設(shè)置的閡值。，和。 :進(jìn)行比較，若 23 感知數(shù) 據(jù) x，超出閡值設(shè)置范圍，則對(duì)該數(shù)據(jù)不進(jìn)行任何后續(xù)處理，直接傳至上位機(jī)進(jìn)行報(bào)警提示，若感知數(shù)據(jù) x，在閉值設(shè)置范圍內(nèi)，則進(jìn)行步驟③。 ③ 將 x，分別與之前 i1 次獲得的感知數(shù)據(jù) xi 1 x2 } X31 ... I X ,，進(jìn)行差值比較，獲得 X, xk，其中 k=1,2,3, , i1 o (a)若其中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)的差值均不超過(guò)誤差閡值 Ax，即卜， xk 卜 AX Ik=1,2,3,,11，將 x，送入卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波處理，當(dāng)采集次數(shù)超過(guò)超時(shí)閡值 :時(shí)，加權(quán)平均融合計(jì)算前 i 一 1 個(gè)數(shù)據(jù)的均值，此時(shí) i 一 1 二 :。 (b)當(dāng)其中任意兩個(gè)數(shù)據(jù)的差值超過(guò)誤差閡值“時(shí)，即 }x。xk} dx , k=1,2,3i1，將x，送入卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波處理，加權(quán)平均融合計(jì)算前 i1 個(gè)數(shù)據(jù)的均值，此時(shí) i 一 1z。 ④將第 i 次采集獲得的感知數(shù)據(jù) x，作為下一次感知的第一個(gè)數(shù)據(jù) x。 o ⑤重復(fù)①、②、③、④的步驟。 (2)卡爾曼濾波 在 KDF 算法中引入卡爾曼濾波的目的是盡 可能減少傳感器節(jié)點(diǎn)本身的限制和進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸時(shí)周圍環(huán)境干擾對(duì)數(shù)據(jù)精度的影響，由于卡爾曼濾波在濾波的時(shí)候不需要任何歷史數(shù)據(jù)信息，只由前一次的估計(jì)結(jié)果和當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值即可獲得這一次的最優(yōu)估計(jì)，所以它并不需要很大的存儲(chǔ)空間，因此在存儲(chǔ)空間有限的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中特別適合應(yīng)用卡爾曼濾波。使用卡爾曼濾波對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程如下 : ① 使用卡爾曼濾波對(duì)通過(guò)閡值限定計(jì)算的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的時(shí)候，首先要設(shè)定過(guò)程噪聲 Q 和協(xié)方差 Ro。 ②用設(shè)定的 Q 和 R 來(lái)構(gòu)造卡爾曼濾波器的遞歸公式。當(dāng)前所獲的數(shù)據(jù)與前一刻獲得的數(shù)據(jù)相同，所以 A=1，沒有 控制量， U(k) 0，得到 : X(k I k 一 1)二 X(k 一 Ilk 一 1) () 公式 ()變成 : P(k I k 一 1) = P(k 一 lJk 一 1)+Q () 因?yàn)闇y(cè)量的是一維數(shù)據(jù)且測(cè)量量直接與測(cè)量目標(biāo)對(duì)應(yīng)，所以 H=1，公式 () , () ,()變成如下形式 : 24 X (k I k) = X(k I k 一 1) + Kg (k) (Z (k)一 X (k I k 一1))() 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) Kg(k)=P(k{k 一 1)/(P(k}k 一 1)+R) P(k}k)=(I 一 Kg(k))P(k}k 一 1)()() 為了使卡爾曼濾波器工作，還需要給定兩個(gè)初值， X(010)和 P(010)，需要注意的是， P 不要開始就設(shè)為。，否則卡爾曼濾波器會(huì)認(rèn)為給定的 X(010)是最優(yōu)的，從而導(dǎo)致算法不能收斂。 ③將已經(jīng)通過(guò)閩值限定計(jì)算的數(shù)據(jù)通過(guò)卡爾曼濾波得到去除噪聲的實(shí)際數(shù)據(jù)，記為 z， i=1,2,3。 (3)加權(quán)平均融合 加權(quán)平均融合將經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波器去除噪聲的數(shù)據(jù)使用加權(quán)平均算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。加權(quán)平均法的計(jì)算公式如下 : y 一藝 (z,*哄 )/藝 w, (i 一 1, 2,...,n)() 其中 :，為各傳感器節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)刻的觀測(cè)值通過(guò)閡值限定計(jì)算和卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)值， w 為對(duì)應(yīng)的權(quán)數(shù)， .。為加權(quán)平均數(shù)，作為傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的最終值。當(dāng)所有的 z,都不相同時(shí)，加權(quán)平均算法即成為算數(shù)平均算法。將加權(quán)平均所得的融合值作為傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的最終值傳至上位機(jī)，上位機(jī)就可以為用戶提供相應(yīng)的服務(wù)。 KDF 算法利用閡值限定計(jì)算，能夠?qū)⒃O(shè)定閉 值范圍以外的數(shù)據(jù)直接篩選出來(lái)，不經(jīng)過(guò)卡爾曼濾波和加權(quán)平均融合的處理，避免了不必要的計(jì)算，通過(guò)使用誤差閡值 Ox 和超時(shí)閡值 :，有效的限制了傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔和傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)處理時(shí)的計(jì)算量。將經(jīng)過(guò)閡值限定計(jì)算的數(shù)據(jù)通過(guò)卡爾曼濾波，可以降低數(shù)據(jù)采集和傳輸過(guò)程中周圍環(huán)境以及節(jié)點(diǎn)硬件本身限制對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的影響，從而得到更可信的數(shù)據(jù)。利用加權(quán)平均去除傳感器冗余信息的特性有效減少數(shù)據(jù)傳輸，使昂貴的通信轉(zhuǎn)化為便宜的本地計(jì)算，從而降低傳感器的能量消耗達(dá)到延長(zhǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)生命周期的目的。 25 第四章 傳感器節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)與實(shí) 現(xiàn) 4. 1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)和智能監(jiān)測(cè)處理中心組成，其體系結(jié)構(gòu)如圖 所示。無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)的功能是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的組建和感知數(shù)據(jù)的采集，由傳感器節(jié)點(diǎn)在硬件的基礎(chǔ)上基于 ZigBee 無(wú)線通信協(xié)議組建 Mesh 網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)又分為終端節(jié)點(diǎn)、路由器節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)。終端節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集溫度、濕度、光照強(qiáng)度、二氧化碳濃度等環(huán)境參數(shù)，經(jīng)由路由節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)以多跳中繼的方式傳達(dá)至協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)再通過(guò) RS232串口，將數(shù)據(jù)傳至上位機(jī)管理系統(tǒng)。 智能監(jiān)測(cè) 處理中心由數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和中央計(jì)算機(jī)兩部分組成，實(shí)現(xiàn)了最后的應(yīng)用。首先智能監(jiān)測(cè)處理中心負(fù)責(zé)本系統(tǒng)的用戶的管理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)本系統(tǒng)用戶的添加、刪除和查詢操作。其次，負(fù)責(zé)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、顯示、將數(shù)據(jù)繪制成動(dòng)態(tài)曲線進(jìn)行分析，并對(duì)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行闌值設(shè)置，當(dāng)采集到的數(shù)據(jù)不在設(shè)置范圍內(nèi)的時(shí)候進(jìn)行報(bào)警提示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。最后負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信 J 自、的發(fā)布，將 Web 協(xié)議移植到其中，系統(tǒng)便可以接入到 Inter 中，實(shí)現(xiàn)“底層 (傳感器 )Inter 網(wǎng)絡(luò)一遠(yuǎn)程監(jiān)控”的結(jié)構(gòu)，能夠?qū)⒄麄€(gè)系統(tǒng)的信息發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng) 上，實(shí)現(xiàn)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的訪問(wèn)。 26 4. 2 傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件設(shè)計(jì) 4. 2. 1 硬件設(shè)計(jì)方案 本文設(shè)計(jì)的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，目標(biāo)是準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)的環(huán)境信息，通過(guò)分析得到環(huán)境變化對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況影響的規(guī)律，為科學(xué)研究提供全面的參考，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)操作，滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息化、智能化的需求。數(shù)據(jù)采集作為本系統(tǒng)工作的第一步，采集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，是整個(gè)系統(tǒng)正常工作的關(guān)鍵。傳感器節(jié)點(diǎn)大量分布在田間，節(jié)點(diǎn)間有一定的距離，采集到的數(shù)據(jù)以無(wú)線傳輸?shù)姆绞絺鬟f，如何保證傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以最低的丟包率進(jìn)行傳輸是需要考慮的重要問(wèn)題，同時(shí)對(duì)于數(shù)量龐大且分布廣泛的傳感器節(jié)點(diǎn)，如何延長(zhǎng)傳感器電池的使用時(shí)間也是亞需 解決的問(wèn)題。綜合以上種種，本系統(tǒng)的無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件設(shè)計(jì)，主要依據(jù)以下幾個(gè)方面即 : (1)低功耗 傳感器節(jié)點(diǎn)以電池供電，能量有限，電池耗盡以后，節(jié)點(diǎn)停止工作，整個(gè)傳 27 感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)要相應(yīng)的變化。因此，如何減少節(jié)點(diǎn)的功耗，延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的壽命，對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行是至關(guān)重要的。 (2)優(yōu)良射頻性 由于無(wú)線信號(hào)在空氣中的傳播與通信距離呈指數(shù)關(guān)系衰減，節(jié)點(diǎn)通信距離能夠直接影響到無(wú)線通信模塊的發(fā)射功率的消耗，進(jìn)而引出功耗的問(wèn)題。因此，節(jié)點(diǎn)間通信距離也是 限制無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的重要原因。提高節(jié)點(diǎn)的射頻性能可以改善網(wǎng)絡(luò)工作能力，在同等功耗的條件下通信距離增大，具有更強(qiáng)的實(shí)用性。 (3)微型化 傳感器節(jié)點(diǎn)在監(jiān)測(cè)區(qū)域要大量部署，為了對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)本身的特性不構(gòu)成影響并且方便部署，傳感器節(jié)點(diǎn)的體積要盡可能的小。 (4)低成本 系