【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与温度监控网络需求

在工业生产、农业大棚、仓储物流、环境监测等领域，温度作为核心环境参数，其连续、精准的监控对保障生产安全、产品质量、生态环境具有重要意义。传统有线温度监控系统存在布线复杂、灵活性差、成本高、难以覆盖偏远区域等问题，而无线传感器网络（WSN） 凭借部署灵活、扩展性强、成本低、可远程监控等优势，成为温度连续监控的理想方案。

当前无线温度监控研究中，存在两大核心挑战：一是无线通信模块的稳定性与传输距离，需在复杂环境（如工业车间电磁干扰、农业大棚遮挡）中保证数据连续不丢失；二是数据处理的实时性与可视化，需快速接收、分析温度数据，并通过直观界面展示监控结果。XBee 模块作为低功耗、高可靠性的无线通信模块，支持 ZigBee 协议，适合构建多节点传感器网络；MATLAB 作为强大的数据处理与可视化工具，能实现实时数据采集、分析与预警。因此，开展 “基于 MATLAB 和 XBee 的温度传感器无线网络” 研究，对提升温度监控的连续性、精准性与智能化水平具有重要现实意义。

二、温度传感器无线网络系统架构设计

（一）系统整体架构

系统采用 “传感器节点 - 协调器节点 - 上位机（MATLAB）” 三层架构，实现温度数据的采集、传输、处理与监控，具体架构如下：

1. 传感器节点：负责温度数据采集与初步处理，每个节点由 “温度传感器（DS18B20）+ XBee 模块（终端节点）+ 电源模块（锂电池）” 组成，可根据监控范围部署多个节点（如工业车间部署 10-20 个，覆盖不同区域）；

1. 协调器节点：作为网络核心，负责组建 ZigBee 无线网络，接收所有传感器节点发送的温度数据，并通过 USB 串口将数据传输至上位机（MATLAB），由 “XBee 模块（协调器节点）+ 串口转 USB 模块” 组成；

1. 上位机（MATLAB）：通过串口通信接收协调器节点的数据，实现数据实时显示、存储、分析（如异常值检测、趋势预测）与可视化（如温度曲线、节点状态地图），同时支持超温预警功能（如声光提示、短信通知）。

（二）核心硬件选型与参数

1. XBee 模块

选用 XBee-PRO S2C 模块，支持 ZigBee 2007 PRO 协议，核心参数如下：

• 通信距离：室内 100 米，室外开阔区域 1.6 公里（满足中大型场景监控需求）；

• 工作频率：2.4GHz（全球通用 ISM 频段，无需申请频段）；

• 数据速率：最高 250kbps（满足温度数据连续传输，单个温度数据约 2 字节，每秒传输 1 次，带宽占用极低）；

• 功耗：休眠电流≤1μA，发射电流≤37mA（锂电池供电可支持传感器节点连续工作 1-3 个月）；

• 网络容量：支持最多 65535 个节点（可灵活扩展监控范围）。

2. 温度传感器

选用 DS18B20 数字温度传感器，核心参数如下：

• 测量范围：-55℃~125℃（覆盖绝大多数工业、农业、仓储场景需求）；

• 测量精度：-10℃~85℃范围内 ±0.5℃（满足高精度监控需求）；

• 通信方式：1-Wire 总线（单总线通信，简化传感器节点布线，仅需 3 根线即可供电与通信）；

• 响应时间：≤750ms（快速采集温度数据，保证实时性）。

3. 电源模块

• 传感器节点：采用 3.7V/2000mAh 锂电池，搭配电压稳压模块（输出 3.3V，为 XBee 与 DS18B20 供电）；

• 协调器节点：通过 USB 接口供电（5V，无需额外电池，适合固定部署）。

三、系统软件设计与实现

（一）XBee 模块配置（基于 XCTU 软件）

在组建无线网络前，需通过 Digi XCTU 软件对 XBee 终端节点与协调器节点进行参数配置，确保节点间正常通信：

1. 协调器节点配置

• 节点角色（CE）：协调器（Coordinator），负责创建无线网络；

• 网络 ID（ID）：自定义网络标识符（如 0x1234），确保同一网络内节点 ID 一致；

• 串口波特率（BD）：9600bps（与 MATLAB 串口通信波特率匹配，避免数据传输错误）；

• 传输功率（PL）：默认最大功率（0x04），保证复杂环境下的传输稳定性；

• 睡眠模式（SM）：禁用睡眠（0x00），确保协调器节点持续接收数据。

2. 终端节点配置

• 节点角色（CE）：终端节点（End Device），加入协调器创建的网络；

• 网络 ID（ID）：与协调器节点一致（0x1234），确保成功加入网络；

• 串口波特率（BD）：9600bps（与传感器节点的微控制器串口波特率匹配）；

• 睡眠模式（SM）：周期睡眠（0x01），设置睡眠周期为 1 秒（每 1 秒唤醒一次采集温度数据，降低功耗）；

• 目标地址（DH/DL）：协调器节点的 64 位地址（确保数据准确发送至协调器）。

（二）传感器节点数据采集程序（基于 Arduino）

传感器节点采用 Arduino Nano 微控制器，实现温度数据采集与 XBee 模块数据发送，核心程序流程如下：

1. 初始化：初始化 1-Wire 总线（连接 DS18B20）与串口（连接 XBee 模块，波特率 9600bps）；

1. 温度采集：每 1 秒唤醒 DS18B20，发送温度转换指令，读取原始温度数据，并转换为实际温度值（如 25.5℃）；

1. 数据打包：将温度数据与节点 ID（如 “Node1”）打包为字符串格式（如 “Node1,25.5”），便于 MATLAB 解析；

1. 数据发送：通过串口将打包后的字符串发送至 XBee 终端节点，由 XBee 模块无线传输至协调器节点；

1. 睡眠控制：数据发送完成后，控制 Arduino 与 XBee 进入睡眠模式，降低功耗，1 秒后唤醒重复上述流程。

（三）MATLAB 数据处理与监控程序

MATLAB 作为上位机，实现串口数据接收、处理、可视化与预警，核心功能模块如下：

1. 串口通信初始化

通过 MATLAB 的serialport函数创建串口对象，配置通信参数（与协调器节点匹配）：

• 端口号：根据电脑设备管理器选择（如 “COM3”）；

• 波特率：9600bps；

• 数据位：8 位；

• 停止位：1 位；

• 校验位：无。

2. 实时数据接收与解析

定义receiveData回调函数，当 MATLAB 接收到协调器节点发送的数据时，自动触发函数执行：

• 数据读取：通过s.readline()函数读取串口数据（如 “Node1,25.5”）；

• 数据分割：使用strsplit函数分割字符串，提取节点 ID（如 “Node1”）与温度值（如 25.5）；

• 数据存储：将节点 ID、温度值、采集时间（datetime函数获取）存储至 MATLAB 变量（如tempData结构体数组），同时写入 Excel 文件（writetable函数），实现数据持久化。

3. 实时可视化与预警

设计plotTemperature函数，实现温度数据的实时可视化与超温预警：

• 温度曲线绘制：使用plot函数绘制各节点的温度时间序列曲线（不同节点用不同颜色区分，如 Node1 为红色，Node2 为蓝色），并通过drawnow函数实时更新曲线；

• 节点状态地图：使用scatter函数在虚拟监控场景图（如工业车间平面图）上标记各传感器节点位置，用颜色表示温度状态（正常温度：绿色，超温：红色）；

• 超温预警：设置温度阈值（如工业车间上限 35℃，下限 0℃），若温度超出阈值，触发声光预警（beep函数发出提示音，同时弹出预警对话框）。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 成功构建了基于 MATLAB 和 XBee 的温度传感器无线网络，实现了温度数据的连续采集、无线传输、实时处理与可视化监控，系统架构稳定可靠；

1. 系统在工业车间场景中表现优异：数据接收率 99.96%，传输延迟 0.3 秒，温度测量误差 ±0.1℃，超温预警响应 < 0.5 秒，满足高精度、实时性、稳定性的温度监控需求；

1. 传感器节点功耗低（平均 8.3mA），锂电池供电可支持 10 天连续工作，XBee 模块通信距离与抗干扰能力适合中大型场景部署。

（二）未来研究展望

1. 多参数监控扩展：当前系统仅监控温度，未来可增加湿度、压力、气体浓度等传感器，实现多环境参数协同监控，提升系统适用性；

1. 网络优化：针对复杂环境（如大型仓库、高层建筑）中数据丢失问题，可引入 XBee 中继节点，扩展通信距离，降低干扰影响；

1. 智能化升级：在 MATLAB 中融入机器学习算法（如 LSTM），实现温度趋势预测（如预测未来 1 小时温度变化），提前预警潜在超温风险；

1. 远程监控扩展：通过 MATLAB Web App Server 将监控界面部署至网页，实现多终端（手机、平板）远程访问，提升监控灵活性。

1. 低功耗优化：进一步优化传感器节点的睡眠周期与数据传输策略（如采用事件触发传输，仅当温度变化超过 0.5℃时发送数据），延长电池续航时间至 1 个月以上，满足长期无人值守监控需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 倪继峰.基于测距的无线传感器网络节点设计及定位技术研究[D].浙江工业大学[2025-11-28].DOI:10.7666/d.y1921160.

[2] 吴治涛,刘伟,宋玉强.基于Matlab实现PC与MEMS数字传感器无线通信和数据处理[C]//第十三届全国工程物探与岩土工程测试学术大会.中国建筑学会, 2013.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇