嵌入式传感器连接是一道多项选择题

配置一项基于微控制器的有线或无线传感器网络设计时，传感器系统的连接有许多选择。因此，开发人员常常面临困难的多项选择，例如： 有线还是无线？都有哪些选择，该如何权衡？将网络智能放在哪里，器件的中心还是外围？该使用8位还是16位的器件？该用RISC还是数字信号控制器？一旦把传感器放入它们的工作场地，如何在不断线的前提下维护升级甚至进行调试？

　　尽管Zigbee联盟在推广其协议方面做得不错，但对于无线控制网络来说，有很多协议能更好的符合IEEE 802.15.4。这意味着开发人员将面临更多的多项选择题。

有线USB vs 以太网

　　虽然无线连接出尽了风头，但当嵌入式设计者希望使用有线解决方案时，将会有很多节约成本的选择。这些选择中，不但有通用串行总线（USB，这一协议通常让人们联想到将外围设备连接到台式计算机），还有许多嵌入式TCP/IP以太网的选择。

　　与计算相关的连接，如以太网和USB，使得出现了不少家庭/工业自动化的网络创新。以太网芯片和嵌入式TCP/IP的低廉价格使基于以太网的小型分布式传感器/控制网络成为可能。另外，USB芯片和嵌入式USB协议栈的低成本也使基于USB的小型分布式传感器/控制网络成为可能。

　　设计分布式传感器/控制网络时，USB和以太网各具优势。USB的主要优势是电力分配和网络成本。电力分配是USB协议中的固有组成部分，为100 mA每设备，或者500 mA每设备（有源集线器）。配电系统已经内建到电缆、集线器和主机之中。另一个优势是低价USB设备。多种为连接到PC所设计的低价USB设备可用于传感器网络。

　　以太网的优势是性能和兼容性。以太网和TCP/IP传感器不需要网关就可以连接到PC局域网网络。这使得传感器数据可以更容易地到达英特网，以达到在世界任何地方进行远程监控的目的。如果传感器网络在已有的WiFi网络范围之内，那么对WiFi的兼容又是另一个优势。

　　当为具有本地控制器的设备（如一台用于制造的机器）设计传感器/控制网络时，USB是很好的选择。假设传感器电流小于100 mA，USB连网可以用作电力分配网络，消除了电力布线带来的额外成本。

　　但是，当为一台被远程监控或控制的设备设计传感器/控制网络时，以太网网络则是优选。在大多数情况下，建筑中的PC局域网网络可被用于连接到同一设施中的远程节点，或者连接到英特网上的一个远程节点。

无线连接的多项选择

　　对于一个在90年代末期仍处于酝酿阶段的连接协议来说，IEEE 802.15.4无线协议在嵌入式系统设计方面潜力的增长引人注目。

　　一项能够满足全部市场需求的技术几乎不可能存在，无线传感也不例外。但是，有了802.15.4，就有可能为大多数传感/控制应用提供一个技术扩展集。

　　对于Zigbee，开发人员现在有不同的无线控制选择，包括Freescale Synkro 网络连接协议、WirelessHart和SP100/ISA100.11a网络协议栈。

　　但什么是最佳的呢？答案是：这取决于应用。两个关键因素是成本和目标市场（商业或工业消费者）。举例来说，如果一个解决方案是为工业需要建立的，成本就会上升。而与此同时，为了保持消费产品的价格低廉，一些功能和使用灵活性常常被剔除。

　　Synkro技术的目标是消费产品，因而在开发过程中就考虑到了成本。从芯片的角度看，去掉多数I/O时集成电路就能简化，这使得为特定市场开发的集成电路更小，内存也更少。

　　Zigbee技术的目标市场层次更高，也有更大的市场吸引力。它在商业领域应用是最合适的，但由于成本的原因，对低端消费者就不那么合适了。至于工业领域，因为缺少信道跳频等功能，Zigbee也并不适用。

　　ISA SP100.11a和WirelessHart技术都以工业市场为目标，但WirlessHart中规定的10 ms时隙以及10 dB功率输出使其成本稍高于ISA SP100.11a。

　　以上两种情形中，协议栈本身也带来成本。Zigbee和Synkro网络连接协议是IC制造者开发的，通常可以无偿提供。但由于协议栈带来额外的费用，SP100.11a和WirelessHart则会使产品总成本增加。

　　在"万能协议"出现之前，这些协议仍然受益于802.15.4中众多的关键技术优势及市场优势。

智能有多少，在哪里？

　　嵌入式传感器网络开发人员面临的一个基本问题是，处理接收到的数据并采取相应行动所需的"智能"应该放在哪里？

　　基于传感器的应用，其复杂度在快速增长。传感器接口嵌入更高程度的智能势在必行。许多应用中，多个传感器被用来获取多种测量数据，并用新颖的方法处理这些数据。某些情况下，来自多种传感器的信号必须同时处理（也就是要由同一个MCU进行处理），这被称为"传感器融合"。

　　每种传感器都有自己的信号特性，并需要不同的后处理从中提取有用信息，这就增加了CPU的计算量及外围数据处理。

　　另外，在很多应用中传感器分散于一个很大的地域范围，例如一座大型建筑或工厂，或者一台汽车的不同部件。对这些分布式系统来说，集中处理/控制方式通常十分有效，至少很有效率。

　　为了给中央控制单元减轻一些处理和数据存储负担，可以将处理能力分散到位于传感器附近的、或者集成在传感器中的多个MCU里。这种"分布式传感器处理"方式需要多种强大的信号转换和通信外围。