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一、无线传感网络传输协议综述
1、无线传感网络协议栈的构成
无线传感器网络协议栈由物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层5 部分组成，和互联网协议栈的五层协议相对应。
无线传感网络协议栈
物理层：数据收集、采样、发送、接收，以及信号的调制解调；
数据链路层：媒体接入控制，网络节点间可靠通信链路的建立，为邻居节点提供可靠的通信通道；
网络层：发现和维护路由；
应用层：提供安全支持，实现密钥管理和安全组播；
传输层：为端到端的连接提供可靠的传输、流量控制、差错控制、QoS 等服务，即便是在OSI 模型中也只有该层是负责总体数据传输和控制的，因此非常重要。
2、传统协议的不足之处
传统IP 网络主要使用协议栈中传输层的UDP 和TCP 协议控制数据传输。UDP 协议是面向无连接的传输协议，不提供对数据包的流量控制及错误恢复；TCP 协议则提供了可靠的传输保证，如利用滑动窗口和AIMD 等机制进行拥塞控制，以及使用重传进行差错控制。但TCP 协议却不能直接用于WSN，主要原因如下：
（1） TCP 协议遵循端到端（end-to-end）的设计思想，数据包的传输控制任务被赋予网络的端节点上，中间节点只承担数据包的转发。而WSN 以数据为中心，中间节点可能会对相关数据进行在网处理（In-network Processing），即根据数据相关性对多个数据包内的信息进行综合处理，得到新的数据包发送给接收端，直接使用TCP 协议会导致将此视为丢包而引发重传。
（2） TCP 协议建立和释放连接的握手机制相对比较复杂，耗时较长，不利于传感器节点及时反馈被监测对象的相关信息。WSN 网络拓扑的动态变化也给TCP 连接状态的建立和维护带来了一定的困难。
（3） TCP协议采用基于数据包（packet-based）的可靠性度量，即尽力保证所有发出的数据包都被接收节点正确收到。在WSN 中，可能会有多个传感器节点监测同一对象，使得监测数据具有很强的冗余性和关联性。只要最终获取的监测信息能够描述对象的真实状况，具有一定的逼真度（fidelity），并不一定要求数据包传输的完全可靠，这种方式也被称为基于事件的（event-based）可靠性度量。
（4） TCP 协议中数据包重传通过端节点之间的ACK 反馈和超时机制来保证。传感器网络数据包中所含的数据量相对较小，大量ACK 包的传输会加重传输负载和能量消耗。并且，每次ACK 确认和数据包重传都要从发送端发出经历多跳传输路径到达目的端，引发整条路径上所有节点的能量消耗。
（5） WSN 中非拥塞丢包和多路传输等引起的数据包传输乱序，都会引发TCP 协议的错误响应，使得发送端频频进入拥塞控制阶段，导致传输性能下降。
（6） TCP 协议要求每个网络节点具有独一无二或全网独立的网络地址。在大规模的WSN 中，为了减少长地址位带来的传输消耗，传感器节点可能只具有局部独立的或地理位置相关的网络地址或采用无网络地址的传输方案，无法直接使用TCP 协议。
3、WSN 传输协议研究进展
当前对于无线传感器网络传输协议研究的工作还是侧重于拥塞控制和可靠保证。该研究将拥塞控制分为流量控制、多路分流、数据聚合和虚拟网关等；可靠保证则包括数据重传、冗余发送。
流量控制中，ERST、PORT 和IFRC 协议是基于报告速率调节的拥塞控制协议；Fusion、CCF 是基于转发速率调节的拥塞控制协议，适合要求数据逼真度较高的网络；Buffer-based、PCCP、CODA 则是基于综合速率调节的拥塞控制协议。ERST 考虑了可靠性和能耗的因素，通过调整报告速率来减轻拥塞；PORT 协议则将报告速率调整问题建模为优化问题，解决ERST 的不足；IFRC 则着重保证信道带宽能更公平地被相邻多个节点所分享。
Fusion 采用了令牌桶机制，节点要按照一定规则积累令牌，且发送一次数据就消耗一个令牌；CCF 用速率比较的方法，拥塞发生时节点将自身转发速率与父节点告知的转发速率比较，以其中较小的值来转发数据包。
Buffer-based 采用基于缓冲区的轻量级控制机构。发送数据包之前，要求节点监听邻居节点的缓冲区溢出否；PCCP 对数据流赋与不同的加权优先级，来保证调整公平性；CODA 结合了开环和闭环控制方式来解决拥塞。网络流量突发导致局部短暂拥塞时就启用开环控制。同时，若某被监测事件的发生频率低于设定的信道吞吐量，源节点即可自行调整报告速率，否则就启动闭环拥塞控制。
多路分流就是通过多路转发来分散流量，解决拥塞问题。其中，ARC 协议是利用网络中的冗余节点构建新的转发路径，CAR 与ARC 方法相近，BGR 则是在地理路由中增加方向偏离范围，以此来扩大转发路径的可选范围。
数据聚（融）合的必要性和重要性前文已述。协议包括CONCERT 和PREI。前者采用适应性聚合，后者将网络划分为大小相同的网络，对来自同一网格的数据进行聚合。
可靠性方面，数据重传协议包括网关向节点、节点向网关和双向可靠保证3 类；冗余发送则包括拷贝发送（AFS、Rein form、MMSPEED、GRAB）和编码冗余。
PSFQ、GARUDA 是网关向节点的。前者用缓发快取进行控制，后者则建立层次结构，进行阶段性丢包恢复。RMST、RBC 是节点向网关的。前者是基于单路由协议设计的，除了原有的由数据源到网关的方向之外，增加了后向路径，用于反馈丢包。BRTM 是双向可靠保证的。
此外还有5 种随机投递传输协议并分别对它们建模分析，在仿真对比的基础上做出了相关结论。这些协议包括：
1）逐跳可靠传输协议HHR、带应答的逐跳可靠传输协议
HHRA 后者是前者的一个变体。HHR 是最简单的该类协议。协议中，某转发节点将同一数据包向其下一跳转发节点进行多次发送。只要下一跳节点收到重发数据包一份副本，它就会继续发送。HHRA 则要求转发节点等待来自接收者的应答包。若收到应答包，则终止本跳后续副本的转发。
2）逐跳广播传输协议HHB、带应答的逐跳广播传输协议
HHBA 后者是前者的一个变体。HHB 中，转发节点向其多个下一跳邻节点多次发送同一数据包。若任何一个邻节点成功接收到至少一个数据包，它就继续以一定概率转发此包。HHBA 则引入应答机制来增加传输可靠性，并减少传输时能量的消耗。
3）Rein form协议
该协议在多条随机路径上同时发送一个数据包的多个副本，以此来产生数据冗余，提高传输可靠性
4）基于分簇的协同传输协议。分析了传输效能和网络吞吐量的改善。协议分为四步：1）分簇，即确定簇头并在各簇内确定协同传输的节点；2）簇内信息传输；3）簇内协同节点向汇聚节点发送数据；4）汇聚节点接收和检测信号。该协议的主要问题是协同节点间的同步。研究者相信，这种技术可用于无线自组织网、无线局域网及无线传感器网等多种场合
5）实时传输协议。主要研究了SPEED 协议，并在TinyOS1.1.11 和Crossbow 公司的Micaz 节点搭建的平台上进行了实验。
总结：
WSN的传输控制协议在以下几个方面还有待进一步深入研究：
1） 设计跨层协作的传输控制协议。在WSN 中传输控制任务不能仅仅依靠传输层来完成， 传感器节点协议栈中的各个层次应在传输层控制机制的协调下进行充分的交互与协作，共同支持和保证数据的可靠传输。
2） 提高传输控制协议的综合控制能力。在WSN 应用过程中，网络中拥塞和丢包的现象可能会同时发生并互相影响，网关和节点之间也会频繁的进行数据交互。目前的控制协议大多只对单个数据流方向上的一种问题（拥塞或丢包）进行处理，新的传输控制协议应提供全面的综合控制机制。
3） 基于多优先级的控制策略。网络中出现不同的数据流对可靠性的要求可能会不同，需要在协议设计时考虑对优先级问题的处理。
4） 传输控制协议需要提供公平性保证。在确保传输效率的同时，网络中的多个数据流应按照事先定义的公平性原则分享无线信道进行数据传输。
5） 支持WSN 中以数据为中心的设计方案。WSN 以数据为中心的特点带来了一些新的设计方案，如无独立地址的节点设计、数据的在网处理和分簇网络结构等，新的传输控制协议需要提供对这些方案的支持。
6） 提供对节点移动性的支持。目前，WSN 传输控制协议基本都假定传感器节点和网络是静态的。但在战场、物流等应用中，节点的移动会给网络传输带来更多不可靠因素，加重丢包现象的发生，需要设计更高处理效率和更快处理速度的控制协议。
二、基于无线传感网络的太阳能LED路灯状态传感器节点的设计
随着太阳能LED路灯在城市照明系统中的广泛应用，如何节约能源、提高路灯能源的利用率己成为急需解决的问题。太阳能LED路灯涉及到光伏电池、LED灯头、蓄电池和路灯控制系统，能否最大效率地利用太阳能和延长LED灯头的使用寿命，是目前迫切需要解决的问题。ZigBee技术以其功耗低、通信可靠、网络容量大等特点为路灯自动控制领域提供了较合适的解决方案［1-3］。
本文研究了ZigBee技术及JN5139混合信号微控制器，从无线传感器网络的基本单位出发，采用照度传感器、温度传感器、直流电压传感器和电流传感器分别采集光伏电池电流电压、蓄电池电流电压、LED灯头温度和照度等数据，设计了基于JN5139模块的具有全功能设备（FFD）的灵活多变、性能优越的太阳能LED路灯状态传感器节点，为组建高性能的无线传感器网络做了基础性的工作。将ZigBee技术结合传感器技术组成网络，解决其他控制方法中存在的问题：选择亮度传感器实时采集LED灯头照度，降低了特殊环境、特殊时间误开误关的几率，摆脱了人工干预。
1 太阳能LED路灯状态传感器节点的结构
传感器节点基本结构如图1所示，主要包括传感器、信号调理电路、A/D转换器、微处理器、射频通信模块、定位模块和电源模块等。传感器模块负责监测区域内信息的采集和数据转换；处理器模块负责控制整个传感器节点的操作，存储和处理本身采集的数据以及其他节点发来的数据；无线通信模块负责与其他传感器节点进行无线通信，交换控制信息和收发采集数据；能量供应模块为传感器节点提供所需的能量。
2 传感器节点的功能
一般的ZigBee网络由3种节点组成：协调器、路由器和终端设备。协调器是网络的中心节点，负责网络的组织和维护；路由器负责网络内数据帧的路由；而终端设备则是实现具体功能的单元。本节点设计为全功能节点（FFD）设备，起到路由的作用，同时负责本地太阳能LED路灯状态等参数的数据采集，可实现如下功能：
（1）传感器节点能定时向监测分中心发送太阳能LED路灯状态测量数据；
（2）传感器节点能响应监测分中心的要求，实时采集太阳能LED路灯状态数据；
（3）当传感器节点检测到数据超过阈值或者自身能量较低时，发送报警消息；
（4）能按照时间自动存贮太阳能LED路灯状态数据，同时可以查询某一时刻的太阳能LED路灯状态数据；
（5）微型化、低功耗、低成本，具有高可靠性、稳定性和安全性。
3 传感器节点的硬件设计
传感器节点是由全功能设备（FFD）构成，其结构框图如图1所示。
3.1 微处理器模块
作为ZigBee网络中的节点，低功耗设计尤为重要。经过详细的器件功耗比较之后，选取JN5139混合信号微控制器作为处理器模块的核心。JN5139是集成了uFl天线的高功率模块，可以在最短的时间内在最低的成本下实现IEEE802.15.4或ZigBee兼容系统。该表贴模块利用Jennic的JN5139无线微控制器来提供完整的射频和RF器件的解决方案。模块提供了开发无线传感器网络所需要的丰富的外围器件。模块特性：集成uFl天线插槽；兼容2.4 GHz、IEEE802.15.4和ZigBee协议；2.7 V~3.6 V操作电压；睡眠电流（包括睡眠定时器处于活动状态）2.8 μA;接收灵敏度-100 dBm.MCU特性：16 MHz 32 bit RISC CPU;96 KB RAM， 192 KB ROM;4个输入端口，12 bit ADC，2个11 bit DAC，2个比较器，2个应用级定时器/计数器，2个串口（一个用于系统在线调试），1个SPI接口，支持5个片选。能够组建健壮的、安全的低功耗无线网络应用。
3.2 传感器及调理电路模块
蓄电池电流和电压检测电路的设计原理图如图2所示。电流检测电路由霍尔电流传感器TBC10SY和取样电阻、电平调整电路、跟随器电路、滤波电路等组成；电压检测电路由取样电路、跟随器电路、滤波电路等组成。需要注意的是电流检测电路中充电电流和放电电流方向相反，需要通过电压提升电路将负电压值转换为正值，并在程序中予以处理。
光伏电池电流和电压检测电路的设计原理图如图3所示［4］。将串入光伏电池供电电路的精密小电阻上的信号作为电流检测信号，采用集成运放ICL7650制作差分放大电路，这样可以最大限度地减少对被测电路的影响。将并入光伏电池的大电阻分压器上获取小信号作为电压信号，同样采用集成运放ICL7650制作差分放大电路。为了消除干扰，采用两个等值电阻分别接于放大器的两个输入端和地之间，同时在放大器输出端增加滤波电路，经过滤波后的电流和电压信号输出到控制器JN5139的A/D转换接口。
LED灯头照度检测电路如图4所示。照度检测采用On9658集成传感器，传感器获取的信号经过放大器放大和滤波后输出到控制器JN5139的A/D转换接口。
LED灯头温度检测电路如图5所示。蓄电池温度采用SHT11集成温度传感器。
4 传感器节点的软件设计
4.1 软件系统的总体设计
软件系统的主要功能包括传感器数据采集与处理、无线收发和节点定位等，采用模块化设计。传感器数据采集与处理模块主要设置蓄电池状态信号的采集参数并控制采集；无线收发模块通过设置寄存器控制对命令或数据的接收和发送；节点定位模块对节点进行实时定位。传感器节点设计为全功能设备（FFD），同时具有路由功能，其程序流程图如图6所示。在任务队列中加入主任务进行数据采集、报警检测和自身能量检测并调用ZigBee发送任务；产生JN5139引脚中断时，CPU转去执行ZigBee接收中断服务程序。如果是采集命令，则立即执行数据采集和发送；如果是路由包，则立即执行路由更新。
4.2 节点定位算法设计［5］
节点采用基于接收信号强度指示定位算法实现的精确定位。已知发射节点的发射信号强度，接收节点根据收到信号的强度计算出信号的传播损耗，然后根据信号传播模型公式将传输损耗转化为距离，再利用三边测量法计算出未知节点的位置。在实际定位中，要保证未知节点处于3个以上发射信号强度和位置坐标已知的参考节点的通信范围内，未知节点根据接收信号强度计算出信号的传播损耗，进而计算出节点位置。
本文介绍了基于无线传感网络的高精度太阳能LED路灯状态传感器节点的设计，在实际测试过程中，系统运行稳定，测量结果符合实际，完全达到了对信号高精度的采集与无线传输，取得了较好的监测效果。该系统结合无线传感网络具有的低功耗、低成本和节点多等优势，在无线通信技术远距离、高可靠性等关键问题解决过程中的应用会越来越广泛。
三、基于无线传感网络的视频监控系统设计与实现
摘要：针对传统的视频监控系统存在监控盲区、工作效率低等问题，本文基于无线传感网络定位技术，设计了一个人群异常活动视频监控系统。本文首先依据无线信号接收强度指示（RSSI）方法，通过实验获取到接收信号强度指示和接收距离的函数关系，并通过曲线拟合技术获取被监视人员的运动轨迹，然后利用滤波技术过滤轨迹噪声数据。其次，提出了非安全域的设计思路，系统若发现被监控人员出现在非安全域，则自动触发报警并对现场进行录像。最后，设计并实现了一个原型系统，包括底层传感器节点硬件编程、中间层消息处理和上层数据处理等模块。实验结果表明，该系统能够对人员的活动位置进行较精确的定位，当出现异常活动时，自动触发报警。
0 引言
视频监控系统在各行业重点部门或重要场所进行实时监控的过程中发挥着重要的作用。
管理部门可通过其获取图像或声音等有效信息，并对突发性异常事件的过程进行实时监视和记录，以帮助现场取证和及时布置警力处理案件。
随着互联网的普及、计算机、图像处理、传输技术的飞速发展， 视频监控技术也有长足的发展。高智能、高效率、高安全性的视频监控系统已经成为国内外发展的必然趋势。
目前，针对视频监控系统的研究主要集中在数据传输和终端显示上。文献利用GPRS对公共照明视频监控系统捕获到的数据进行传输并在终端进行显示。文献设计了一种具有自组织跳转数据传输功能的无线监控系统。文献提出了一种基于ZigBee 无线通信技术的设备监控系统。然而现有视频监控系统的终端仅依靠工作人员频繁切换监控画面对现场进行监控，这不仅降低了监控系统的工作效率，而且使未被切换到的画面成为监控盲区，此外，现有监控系统很少具备自动报警功能，这也是视频监控系统需要重点研究的方向。
本文基于无线传感网络定位技术，设计一个人群异常活动视频监控系统。该系统能够对人员的活动位置进行较精确的定位，当出现异常活动时，自动触发报警功能，系统工作人员只需要在接到报警信息后处理现场，从而提高系统的工作效率。本文从系统关键技术与难点问题入手，首先针对接收信号强度指示和距离的理想状态关系模型在实际应用中存在的问题，通过设计实验，获取大量数据，并对其采用曲线拟合技术得到接收信号强度指示和距离的关系。然后针对传感器节点位置信息因受节点供电不稳定等因素影响而产生噪声数据的问题，设计了一种基于期望值和阈值的滤波技术过滤噪声数据。其次，提出了非安全域的设计思路，系统若发现被监控人员出现在非安全域，则自动触发报警。最后，设计并实现了一个原型系统，包括底层传感器节点硬件编程、中间层消息处理和上层数据处理等模块。
1 系统关键技术与难点问题
1.1 获取 RSSI 和距离值的对应关系
接收信号强度指示（RSSI，Received Signal Strength Indicator）通过信号在传播过程中的衰减来估计节点之间的距离［8］。由于信号在传播过程中信号强度会降低，根据接收机接收到的信号强度，可以估计发射机的距离。无线信道的数学模型如式（1）。
式（1）中，d 是发射机和接收机之间的距离， d0 是参考距离； np 是信道衰减指数；一般取值2-4； p0 是距离发射机d 0 处的信号强度；P（d）是距离发射机d 处的信号强度； p0 可以通过经验得出，或者从硬件规范定义得到。由此方程可以通过信号强度P（d）求出d 。
然而，信道因受到多径衰减（Multi-path Fading）和非视距阻挡（Non-of-Sight Blockage）的影响而具有时变性，在特定环境中，严重偏离上述模型，通过接收到的信号强度估计出的距离d 有很大的误差。
因此，理想状态下RSSI 值和距离的关系不适用本系统。本文必须找到RSSI 值和距离在实验环境下的函数关系，这是本文所作工作的一个重点也是难点。通过研究分析，本文设计了获取RSSI 和距离在实验环境下关系的实验，实验方案如图1 所示。
图1 RSSI 和距离关系获取实验方案
距离为d 时，三个TestNode 节点分别向RevNode 发送40 个数据包，RecvNode 节点提取出接收到的120 个数据包中的RSSI 值并求其平均值，如此实验重复10 次，再对所有平均值求均值，如图2 所示。
图2 距离为1米时2号锚节点的RSSI值
由此易知，每个距离d 就对应着一个RSSI 均值，对所有数据汇总后，得到如下RSSI和距离之间的关系如图3 所示。
图3 距离和RSSI之间的关系
1.2 曲线拟合
本文利用曲线拟合中的指数拟合和多项式拟合的办法找函数关系。通过一系列实验并计较得到三次多项式拟合效果最好。拟合得到的函数表达式如式2 所示。
图4 所示为三次多项式与指数拟合得到的距离与RSSI 关系对比图，从图中可以明显看出，利用三次多项式拟合出来的曲线和实际情况更吻合。
图4 三次多项式与指数拟合得到的距离与RSSI 关系对比
1.3 校正处理
无线传感器节点因受环境因素较大，故在用接收到的RSSI 值进行计算前因先进行RSSI值校正处理。首先，设定RSSI 取值的最小和最大临界值，当实验测量到的RSSI 值远远小于最小临界值则令其等于最小临界值，或者RSSI 远远大于最大临界值时则令其等于最大临界值，如果RSSI 和临界值相差不大，则根据从实验过程中得到的经验对该RSSI 值进行适当校正，使该RSSI 值回到临界区域内部。
1.4 滤波
第一步：设定RSSI 的期望值，如式（3）式所示：
其中， R 0 是预期的RSSI 值，R 是实际得到的RSSI 值， R 1 是前一次得到的RSSI 值，R2是在此之前的第二次得到的RSSI 值，α、β、γ 分别是R， R1 ， R2 在期望值中所占的权重，分别将其设置为0.6，0.25，0.15。
第二步：设定阈值，阈值是在大量实验基础上进行总结再设定的，该系统中设为0.5。
第三步：除噪，若期望值0 R 和当前值R 差的绝对值小于设定的阈值，就让令上一次的值作为当前值，R= 1 R ，同时2 R = 1 R;若期望值和当前值差的绝对值已经大于阈值，则令期望值作为当前值，R= R 0 ，同时， R2 = R 1 ， R 1 = R 0 ;实验结果表明：通过以上滤波处理，不仅减小了节点不稳定带来的轨迹震荡，节点的轨迹变化曲线更加趋于平缓。
1.5 串口数据提取
在串口通信协议中一个串口通信数据帧的格式如图5所示：
图5 串口通信数据帧的格式
Sync 是一个数据帧的起始和结束标志符，用0x7E 来表示该标志符。紧跟在起始Sync后面的是Type标志符。CRC用来表示冗余校验码，其中，参与冗余校验的字段为TOS MsgHeader 和Payload，这两个字段存放的是网关收到的一个传感器节点发出的完整的路由包。
最后面的一个Sync 用来表示帧的结束。
在实验过程中，串口接收到的原始数据如图6 所示：
图6 串口原始数据
通过对上表中数据分析得知：表中第一条数据中0x7E 表示一个数据帧的起始，0x42 表示一个数据帧的Type，不要求接收方对发送方回复一个确认包。从第二行第五个数据开始时对上层应用有用的字段，在进行上层开发时，可以从该处提取出串口中的数据，其中0x0100，表示数据包的ID 号，紧跟其之后的是两个字节0x3A00 表示接收到的数据包的序列号，接下来的0x 0200 表示锚节点的ID 号为2，0x0500 表示Move 节点的ID 号为5，0x0800 表示从2 号锚节点获取到的5 号Move 节点的RSSI 值为8， 接下来的0x 0300 表示锚节点的ID号为3，0x0500 表示Move 节点的ID 号为5，0x0C00 表示从3 号锚节点获取到的5 号Move节点的RSSI 值为0x0C， 接下来的0x 0400 表示锚节点的ID 号为4，0x0500 表示Move 节点的ID 号为5，0xF800 表示从4 号锚节点获取到的5号Move节点的RSSI值为0Xf8，接下来的F207FE 为CRC 字段，最后一个7E 为数据帧的结束字段。通过以上分析，可以快速从串口通信数据中提取所需的字段，为上层开发奠定基础。
2 系统设计
2.1 系统架构
系统由底层（硬件层），中间层（串口消息解析层），上层（数据处理层）系统的构架如图7所示。
图7 系统架构
2.2 底层模块设计
底层模块通过Move 节点发送数据到Node1，Node2，Node3 节点，Node1，Node2，Node3节点分别从Move 节点中取出RSSI 值并将这些值连同自身的SOURECE_ADDRESS 值封装到数据字段并通过Forward 节点转发给Sink 无线网关节点。底层模块结构如图8 所示：
图8底层结构2.3 中间层模块设计
该层主要负责接收来自底层的串口消息，该层的重点就是对串口数据包的内容进行解析，获取数据包中节点的RSSI 值、锚节点ID 号等信息，并将其交给上层进行处理。
2.4 上层模块设计
本文将该基于无线传感网络的人群异常活动视频监控系统的上层模块分为以下六个子模块：
串口配置模块：该模块主要对串口的各项参数进行配置，在不同的网关连接上PC 机时配置不同的串口，使该系统的可扩展性增强。
实时监控模块：该模块主要负责将无线传感网络中移动节点的轨迹信息实时显示在监控画面当中；用户通过点击显示样例轨迹了解轨迹的概念；通过清除轨迹操作清除屏幕上的所有轨迹信息；此外，用户可以通过调整显示刷新周期，对轨迹数据的动态刷新周期进行设置；如果刷新周期设置过长，则通过手动刷新按钮刷新轨迹以实时观察移动节点的估计信息。
历史回放模块：该模块主要根据用户的设置回放移动节点的历史轨迹。用户根据自己的要求回放具体时间移动节点的轨迹信息，如回放一天、一天的一段时间；几天、几天里面的一段时间或者一个精确时间的被监控人员的轨迹信息。此外，该模块提供设置回放周期功能，用户根据自己的需求设置每次回放的移动节点位置信息的个数和回放周期，系统将反馈给用户查询的时间段内数据库中所有记录的条数，用户通过系统能清楚地知道需要回放的记录条数以及待回放的记录条数。
历史数据查询模块：该模块主要负责历史数据的查询功能，模块包括人员位置/轨迹一般查询、人员位置 /轨迹高级查询、历史警报信息查询三大功能。其中，人员位置/轨迹高级查询，主要根据用户输入的时间段信息查询人员的轨迹信息，用户根据需求查询一天、一天的一段时间、几天、几天的一段时间或者是一个精确时刻的轨迹信息。此外，该部分还提供了一些其他功能，如用户在显示轨迹区域单击一个点，该单击点的在绘图区域的坐标、该坐标对应的实际区域中的坐标及查询人员在该实际坐标出现的次数都将被列出来显示。历史数据查询模块的另外一个重要功能就是历史警报信息的查询功能。该功能允许用户查看所有的警报信息，即被监测人员所出现的所有非安全区域的信息。此外，系统提供用户根据需要删除部分选定的警报信息的功能。
非安全域设置模块：该模块主要负责非安全域的设置。非安全域的正确设置对系统的自动报警功能及系统的可靠性起着极其重要的作用。所以只有拥有设置权限的用户才能进行非安全域的设置。如果被监控的人员出现在非安全区域，系统将触发警报。非安全域即定义一个非安全域的中心和非安全域的半径，所有处在该非安全域中的点将触发报警功能。该模块允许拥有权限的用户根据实际需要对非安全域进行修改，添加，删除和查询等操作。
人员信息指南模块：该模块主要实现了对历史数据的统计工作。用户根据需求查询指定区域内出现的时间，此外，该模块还提供查询指定时间内被监控人员出现区域的功能。在指定区域出现的时间查询窗体中，用户设置需查询的区域或者根据输入要查询的时间段，查询结果将显示所有查询到的记录条数，此外，该部分还提供了其他的一些功能，如用户可以获得被监控人员每个小时时段出现的次数以及每个小时时段在每天的24 小时中所占的比例，这样根据查询的结果用户很容易获取在指定区域被监控的人员出现的最频繁的时间。在指定时间内位置信息查询功能中，用户输入要查询的时间段，得到查询结果后，用户单击任意一条查询结果，就可获取该单击点对应时刻和对应地点被监控人员出现的次数。
报警并录制现场模块：报警并录制现场模块：该模块提供报警和对现场进行录像功能，系统在发现人员出现在非安全域时自动触发报警并对现场进行一段时间的录像操作。此外，系统还提供解除警报或结束现场录制的功能。
3 系统实现
3.1 系统开发环境
本系统需要使用摄像头、micaz 节点及无线网关。图9所示为该系统中使用的主要硬件设施，从左至右依次为micaz 节点、无线网关，摄像头。无线网关与PC 机通过串口连接，micaz 节点之间通过无线方式进行相互之间的通信，摄像头负责对现场进行录像。
图9 硬件设施
3.2 系统展示
图10显示了系统整体运行主界面，用户可以通过该界面进入到各个子模块界面当中进行相关操作。
图10 系统运行主界面
图11 显示了被监控人员的轨迹信息的实时监控画面：
图11实时轨迹监控
图12 历史数据回放
图13 非安全域设置
图14 人员在指定区域出现的时间查询
图15 历史轨迹高级查询
图16 报警并录制现场
4 结束语
本文基于无线传感网络定位技术，设计一个人群异常活动视频监控系统。针对传统的视频监控系统中存在监控盲区等问题，本文设计的系统通过传感器节点射频芯片的接收信号强度对人员进行定位；通过设立非安全域监视和识别人员的异常活动，当异常活动出现，便自动报警并对现场进行录像。本文设计的系统有效地避免了监控盲区的出现，同时自动报警功能让监控系统的工作效率得到提高。展望未来，视频监控系统的安全性、高效性以及智能化仍将是一个重点研究方向。
工商网监
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