几种wsn系统设计科研测试实验平台

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1、-无线传感器网络系统开发测试实验平台引言传感器网络的仿真与实物实验平台是传感器网络研究与开发的基础。传统的网络研究方法主要有分析方法、实验方法和仿真方法。对于一般的计算机网络，通常采用实验方法和仿真方法来衡量一个新协议或新算法的适用性，但是，对于电源能量、通信能力、计算能力和存储能力有限，以数据为中心，节点数目庞大，节点布署密集的无线传感器网络而言，由于实验空间和节点规模的限制，因此，仿真实验是无线传感器网络研究的重要途径。目前发表的有关无线传感器网络的论文，大部分也都是基于仿真实验。目前，无线传感器网络仿真与

2、实验平台的建立方法主要包括以下几种。1.1通用网络仿真平台的二次开发这种仿真平台的建立方法就是在传统的通用网络仿真平台上开发适用于传感器网络的模型库、功能库和统计分析工具。下面介绍几种常用的开源通用网络仿真平台。1.NS-2传感器节点传感器功能模块应用程序Sensorware中间件网络协议栈网络层MAC层物理层传感器协议栈传感器层物理层无线信道传感信道能量模块CPU模块无线模块…检波器模块麦克风模块电源模块SensorSim传感器节点模型NS-2（networksimulatorversion2）是无线传感器网

3、络研究中最流行的仿真工具，是一个开源的离散事件仿真器，采用模块化方法实现。用户可以通过“继承”.---来开发自己的模块，具有很好的可扩展性，既能够对仿真模型扩展，也能够直接创建和使用新的网络协议。NS-2通过C++与OTcl结合实现仿真，其中：C++实现网络协议以及扩展NS-2模型库；而OTcl则用于创建和控制仿真环境，选择输出数据等。基于NS-2开发无线传感器网络仿真平台，主要是对其中的AdHoc仿真工具加以改进并添加相关仿真支持组件来实现的，包括：传感信道、传感器模型、电池模型、针对无线传感器的轻量级协议栈

4、、混合仿真以及仿真场景生成等。SensorSim[1]就是在NS-2基础上建立的仿真平台，主要是在NS-2基础上建立了无线传感器网络相关模型库。图10.1所示是SensorSim平台的传感器节点模型，包括两个模块：传感器功能模块和能量模块。其中，传感器功能模块是对传感器所有功能模块的软件抽象；而能量模块则是实际硬件抽象。通过Sensorware中间件，SensorSim提供了混合仿真特性，能够与实际传感器节点交互。2.OMNeT++Castalia组成模块及其连接方式传感器节点1…物理过程n物理过程1无线信道n

5、无线信道1传感器节点nOMNeT++(objectivemodularnetworktest-bedinC++)是一个开源的面向对象离散事件仿真器，适用于通信网络和分布式系统的仿真。OMNeT++由多层嵌套模块构成，分为简单模块和复合模块。其中，简单模块定义通信协议算法，并构成底层基础；而复合模块则由多个简单模块组成，各简单模块之间通过消息交互。顶层模块称为系统模块或网络，有一个或多个子模块组成，而每个子模块又可以嵌套子模块，且嵌套深度无限制。SensorSimlutor、Castalia以及欧洲项目EYES[

6、2]等就是在OMNeT++基础上开发的无线传感器网络仿真平台。以Castalia为例，其结构如图10.2所示。其中，传感器节点模块式一个OMNeT++复合模块，其内部结构如图10.3所示，由OMNeT++NED语言加以定义。3.GloMoSimGloMoSim(globemobileinformationsystemssimulationlibrary)[3]是针对移动无线网络而开发的,具有以下3个特点。（1）.---并行仿真：GloMoSim采用ParseC(C语言扩展，支持并行编程)语言实现，能够实现并行仿

7、真。通信复合模块传感设备管理器应用程序物理过程网络层(路由)MAC层物理层无线信道资源管理器电池CPU状态时间内存Castalia传感器节点模块内部结构（2）可扩展性：GloMoSim库中所有协议均以模块的形式存在，采用分层结构，每层使用不同的协议集合且有一个与相邻层通信的API。（3）面向对象：GloMoSim采用面向对象方法实现，将节点划分为多个对象，分别负责协议栈中的一层，从而减轻了大型网络的开销。但是，GloMoSim所仿真的网络类型有限，主要用于仿真IP网络，不支持仿真环境之外的外部环境事件，所有时间

8、均必须有网络内部节点产生。Qualnet是GloMoSim的商业版本，对GloMoSim进行了诸多扩展，实现了许多针对有线和无线网络，包括：局域网、AdHoc网络、卫星网络和蜂窝网等的模型和协议集合，包括标准库、MANNET和QoS库等三个库，具有场景设计器、动画生成器、协议设计器、分析器和包跟踪器等五个GUI工具，是无线传感器网络研究的理想仿真平台。4.J-SimJ-Sim[4]是采