无线环境监测范文第1篇

针对贵重易损装备器材存储环境监测的需求，利用无线传感技术，搭建装备器材存储环境实施监测系统，实时监测环境和器材状态

随着武器装备的更新换代，大量高新技术装备不断列装部队。因此，精度高、技术复杂、价格昂贵的装备维修器材在存储和运输过程中，由于不当操作或处置，受到过度冲击、振动以及存储环境不达标等情况影响，有可能造成部分装备器材的非预期失效，造成较大经济损失，影响装备保障能力。

针对贵重易损装备器材存储环境监测的需求，利用无线传感技术，搭建装备器材存储环境实施监测系统，实时监测环境和器材状态，提供监测装备器材的温度、湿度和振动等重要存储环境参数，并对这些参数超限进行实时报警，为部队实施装备器材存储环境实时监测提供重要技术手段和数据论据支撑。

器材封存环境无线监测系统总体结构

器材封存环境无线监测系统由无线数据采集节点、数据网关、监控软件构成。数据采集前端具有不同的功能和参数。数据通讯网关是中心监测平台计算机与无线数据网络通讯的桥梁，具有标准串行通讯口与计算机通讯，同时具有无线网络接入功能，充当无线网络的管理者角色，实现平台计算机与无线数据采集终端的双向数据传输和无线网络管理功能。中心监测平台为安装有应用软件的微机，用以对整个系统构成和参数配置，并能够实时显示采集数据及其趋势图，具有对数据进行存储、报警等功能。

器材封存环境无线监测系统运行在监测中心平台PC终端上，通过网络与数据通讯网关连接，实现对无线传感器节点的参数配置，并接收无线传感器节点上传的实时监测数据。系统配置实时监测中心平台计算机，安装实时监测系统应用软件，用于显示和记录前端无线采集节点所采样的数据；系统支持通过该中心平台下发指令，让采集前端发出声、光提示；系统配置数据通讯网关设备实现中心平台与无线数据采集网络之间连接；系统配置集成温度、湿度、气压、振动等传感器为一体的采集节点若干，模拟实现存储环境参数的采集任务。

器材封存环境无线监测系统的主要功能

器材封存环境无线监测系统主要实现以下功能：配置无线传感器节点的数据采集周期和各项数据的报警上下限；远程定位无线传感器节点；显示无线传感器节点的实时数据及报警信息，当数据发生变化达到报警阈值时，需要立刻在节点发出声光报警；提供对历史数据及历史报警信息的查询；根据之前一段时间的历史数据，预测设备是否可能出现故障。

系统配置模块主要完成对网关、传感器节点等相关硬件运行参数的配置和检验功能。系统通过局域网与网关进行通信，发送网关和节点参数到网关寄存器，或从网关寄存器获取参数；网关与节点之间通过无线网络基于Zigbee协议进行通信，节点按照预设周期到网关寄存器中获取用户设置的节点参数。系统可同时与若干个网关进行通信，接收监测数据，选择某个网关，即以表格形式显示与其通信的所有监测节点的信息。

实时监测模块主要完成对节点监测数据和报警状态的实时获取、存储、显示。采集节点按照采集周期实时向网关发送最新监测数据和报警状态。系统按照设置的网关上传周期实时到网关查询各采集节点的监测数据和报警状态。系统接收到节点监测数据后，在显示的同时，将数据存人数据库；系统接收到节点报警状态后，进行判断，如果报警状态与上一个状态相比发生变化，记录各节点的报警状态的变化，将报警记录显示并存人数据库，并由系统向用户发出报警提示音及某种形式的可视化提示。系统根据监测数据的监测时间判断节点离线时，同样进行报警提示、记录、存储。

查询统计模块主要完成设定条件下历史监测数据和报警记录进行查询和统计，以及可视化形式显示功能。系统根据用户输入的条件查询历史监测数据，将查询结果以曲线图的形式可视化显示，并以表格形式提供详细数据，可显示温度、湿度、振动、气压中的某一种或所有数据的曲线图。选择某个网关和节点，可以查询该节点在某段时间的报警记录，系统提供报警记录的网关ID、节点ID、节点位置描述、报警时间、报警类型、报警值等信息。

数据管理模块主要完成数据备份、年度设置和年度转换的功能。数据备份、还原是保证数据安全性的重要方式。系统应提供对实时监测数据和历史监测数据的备份功能，并能在需要时对备份的数据进行查询和统计。因为监测数据量较大，长期存储占据空间大，系统只存储当前监测年度及上一年度的监测数据及报警记录，以进行查询和统计。年度转换时，清空上一年历史数据表，将当年数据保存至历史数据表，并清空实时数据表。

器材封存环境无线监测系统的技术方案

器材封存环境无线监测系统的主要设备包括无线传感器节点、数据收集器、数据网关和传感器接入设备。传感器节点是监测系统的核心部件，主要由可扩展传感器模块、处理器模块、无线通信模块、预警模块和电源组成。传感器节点将采集信息实时传输到基站，并且在所处环境超过所设限值可自主发出报警信息。传感器节点设计应尽可能小、便于布设、能耗低、具有一定的抗干扰能力和安全性，且根据实际需求方便接入不同的传感器，用于不同的监测需求。将传感器节点预置于器材的内包装，通过监测包装内的温湿度数据预测器材发生霉变的可能，对于一些气相封存的器材可通过监测封存包装内气体含量监测封存质量。同时，传感器节点还能实时监测器材收到的冲击振动情况，在遭遇过大冲击振动时及时发出警报。

系统网络结构由无线传感节点、数据收集器、数据网关组成。无线传感节点采集环境信息，并将信息数据汇聚到数据收集器，然后通过网络至数据网关，用户终端通过数据网关获取传感器信息。该结构的特点是各种无线传感器独立，使用灵活方便；增加数据收集器设备，方便声光电报警的位置部署；多种网络拓扑，可适应复杂应用环境，如包装密封、监测位置不固定、环境监测周期短、采集周期要求不高。系统网络结构也可以由传感器接入设备、数据网关组成，传感器接入设备采集传感器信息，并将信息汇聚至数据网关，用户终端通过数据网关获取传感器采集的信息。该结构的特点是传感器节点的集成度更高；无线网络拓扑简单，更稳定；传感器扩展灵活度高。该结构适用于监测环境固定的场景。

系统软件结构包括实体层、数据访问层、通信协议层和用户界面层。用户界面有参数配置界面、节点控制界面、实时信息界面、历史信息界面和设备故障预测界面。软件系统通过无线传感器实时采集设备的环境信息，并对根据部分信息进行分析处理，预测设备在一段时期后的状态。根据使用需求的不同，传感器数据可分为两类：用于分析温湿度、封存气体含量的预测数据和用于实时报警的振动、压力数据。当分析预测的数据发生变化时，不需要立刻在节点显示声光报警，而是由管理人员或专家系统根据经验公式对节点数据的变化趋势进行分析，推测设备是否会出现发霉等情况，再对可能发霉的设备进行处理。当实时报警数据发生变化时，需要立刻在节点显示声光报警，并在用户终端上显示报警信息，提示管理人员设备在运输搬运过程中出现严重的物理冲击，可能受到致命损害。

无线环境监测范文第2篇

关键词：STM32；空气质量检测；甲醛；WiFi

中图分类号：TP212.9

文献标识码：A文章编号：16749944（2017）8012502

1引言

近些年来，空气污染问题日益严重，室内有害气体污染状况不容乐观，引起室内空气污染的物质多种多样，最普遍的当属甲醛。国内现有气w检测设备研发起步较晚，稳定性不足，通信能力差。因此研发一款具有无线传输功能的气体检测设备是极其重要的。

设计并研发了基于STM32的无线环境监测系统，仪器核心为STM32微处理器，运用甲醛传感器实时采集室内甲醛浓度信号，将数据显示在液晶屏，同时又具有远程监测功能。

2系统总体设计

采用高精度甲醛传感器进行系统前端信号采集，将甲醛浓度物理信号转换为电信号传输给微处理器控制部分进行处理和运算，在液晶显示屏上显示室内甲醛实时浓度数值。另一方面，用户可通过智能手机等无线设备向WIFI模块发送指令，单片机接收指令后再做出相应操作，可实现远程监控。系统总体架构框图如图1所示。

3系统硬件设计

开发的硬件主要包括：微处理器最小系统、电源供电模块、中文液晶显示屏、甲醛采集模块、温湿度采集模块、WIFI模块、蜂鸣报警模块等。硬件架构如图2所示。

本系统采用ST公司出品的STM32F103C8T6微处理器，具有低功耗、最大集成度、结构简单、处理速度快、性价比高等优点。其最小系统的电路原理图如图3所示。

甲醛传感器采用的型号是MS1100-P111VOC，该型号传感器具有灵敏度高、准确度高等优点，是一种进口的半导体式传感器。具体电路图如图4所示。

温湿度传感器采用的型号是DHT11，该传感器电路简单、稳定性好、功耗很小，可以自动休眠，具体电路图如图5所示。

显示屏采用Usart-GPU串口液晶屏，由于价格低

廉，受到广大用户喜爱，无需转编号，支持直接汉字驱动、真彩图形显示。显示屏与STM32微处理器的接口原理图如图6所示。

4系统软件设计

本系统采用模块化和层次化的设计方法，使用C语言进行代码编写。基于软件模块化开发和设计，编写了STM32硬件初始化模块、甲醛传感器采集模块、温湿度传感器采集模块、Usart-GPU串口液晶显示模块、蜂鸣报警模块等的驱动程序。软件流程图如图7所示。

该系统样机软硬件已经设计制作完毕，同时进行了设备的测试，结果显示该系统可以完成甲醛浓度、温湿度采集，液晶显示屏实时显示当前室内空气质量情况。如果甲醛浓度超标，蜂鸣器则发出声音告警信息，提示用户。该系统实物照片如图8所示。

5结语

研制和开发了基于STM32的无线环境监测系统，采用甲醛传感器、温湿度传感器进行信号采集，并将甲醛的浓度值、温湿度值实时显示在液晶显示屏上，可以通过WiFi无线网络技术将监测结果发送到移动设备上，实现了远程监测。如果空气中甲醛超过国家标准安全阈值，系统会立刻进行蜂鸣报警，以实现对室内空气污染物实时监测和预警。测试结果证明，所有功能能够完整地实现，可靠性高，该系统具有良好的应用前景。

参考文献：

[1]

徐科军.传感器与检测技术[J].北京：电子工业出版社，2011：202～260.

[2]陈启军，余有灵.嵌入式系统及其应用[J].上海：同济大学出版社，2011：20～23.

无线环境监测范文第3篇

基于Zigbee技术的无线环境监测系统正因为其自组织、能耗低、可靠性高、设备复杂度低等特点在实时监测技术中显得越来越重要，它能有效改善传统的环境监测模式的不足。对基于Zigbee技术的无线环境监测节点进行研究，设计了系统结构和硬件电路，并给出了部分软件代码。由终端节点采集并处理温度、湿度、烟雾和RSSI（接收信号强度）值等多参数，然后通过Zigbee网络经由协调器传输到上位机进行实时监测，并且能够进行节点的测距及长期的数据分析，在无线环境监测领域具有极高的实用价值。

关键词：Zigbee;环境监测;节点;多参数

中图分类号：TP212

文献标识码：A文章编号：1005-3824（2014）05-0039-03

0 引 言

伴随世界经济与工业的快速发展，世界环境问题日益突出，环境监测逐步受到越来越多的重视[1]。当前，环境监测发展过程中的一个亟待解决的问题是开发功能强大并且价格低廉的无线远程监测系统，而环境监测过程中的首要任务就是准确获取监测节点环境参数，以便进行后期的分析、整理和改进等工作。

物联网（the internet of things，IoT）技术的出现很好地促进了环境监测的发展。简而言之，物联网就是物物相连的互联网。物联网的核心在于感知地球，通过物联网平台可以大范围无线远程监控环境参数，通过数据融合，可以为国家和企业进行环境监测、环境治理、环境规划等工作提供理论依据[2]。

近年来，随着传感器技术和集成电路、嵌入式技术的发展，生产功耗低、体积小、具有感知及信息处理能力的传感器已经可以实现[3]。然而在实际运用中我们需要的不止一个环境参数，而是需要多个传感器同时工作[4]，采集多个环境参数的数据[5]。基于这个目的，我们迫切地需要一种设备能够连接多个传感器同时进行准确、高效的数据采集、整理以及传输。故本文针对环境监测过程中的多传感器和多参数情况运用了Zigbee技术方案进行了解决，通过CC2530连接各个传感器组建节点实时采集温度、湿度、烟雾和RSSI值等数据。

一个功能完善的无线环境监测节点除了传统意义上的环境参数采集之外，应该能够提供一个测距定位功能。本文所提出的基于Zigbee的多参数无线环境监测节点通过硬件自身系统在不添加任何额外硬件的情况下通过数据包发送RSSI值可以进行测距定位[6]。

监测系统总体结构如图1所示。

图1 总体结构图

1 Zigbee与CC2530

1.1 Zigbee简介

Zigbee是基于IEEE802.15.4工作组制定的低功耗个域网标准协议，Zigbee技术正是由此而来的一种短距离、低功耗的双向无线通信技术[7]。Zigbee技术的特点是低复杂度，自组织，低成本，低功耗，低数据速率和近距离。由一个协调器组织的大容量Zigbee网络最多可以容纳65 535个网络节点，从而扩展了单个节点间75 m的标准通信距离，达成了Zigbee网络的远距离通信，满足了大多数通信网络的需求。工作在2.4 GHz频段的Zigbee拥有16个自主定义的独立信道，通过切换信道，有效地提高了通信过程中的抗干扰性。与此同时，Zigbee使用了标准的载波监听多路访问/冲突防止（CSMA/CA）方式，有效地避免了信道竞争和冲突，以保证数据传输的可靠性。

Zigbee的网络结构如图2所示，分为一个协调器负责组网以及和上位机通信，若干个路由器负责转发以及拓展网络容量，多个终端节点负责发送以及接收信息。

图2 Zigbee网络结构

1.2 CC2530简介

CC2530是德州仪器公司根据Zigbee技术实际应用而开发的一个价格低廉并且功能强大的片上系统解决方案，因此它显然是工作在2.4 GHz并且符合IEEE802.15.4的协议标准[8]。CC2530能够通过自身I/O口连接多个传感器建立功能完善的无线环境监测节点。

CC2530 结合了增强型8位8051 CPU，最高256 KB的系统内可编程闪存，8 KB的RAM 和21个可编程数字I/O引脚。CC2530芯片采用7 mm×7 mm QLP（方型扁平式）封装，共有 40个引脚。所有引脚可都分为21个I/O端口线引脚、13个电源线引脚和6个控制线引脚共3类。

通过同样是德州仪器公司推出的目前应用最广泛的Zigbee 协议栈（Z-StackTM），CC2530提供了功能强大且应用宽广的Zigbee 解决方案。协议栈采用查询操作系统，在系统初始化完成后就进入操作系统并不停地轮转查询用户自定义的任务来执行。

2 传感器

一个好的环境监测系统离不开多个好的传感器，这些功耗低、体积小的传感器能够将温度、湿度和烟雾等多个环境参数信息准确地采集至监测节点。本节中所介绍的DHT11温湿度传感器和MQ-2烟雾传感器正具备了这些优点。

2.1 DHT11

DHT11温湿度传感器可以同时采集环境温度和湿度，它输出的是经过内部校准的数字信号。它是应用程序先进的数字模块采集技术和温度、湿度传感技术，在硬件电路简单的同时保证了传感器的可靠性和稳定性。测量范围：湿度20%90% RH，温度050℃;测量精度：湿度±5% RH，温度±2℃。DHT11温湿度传感器模块的硬件电路如下图3所示。

图3 DHT11硬件电路图

2.2 MQ-2

MQ-2半导体式烟雾传感器拥有很宽的监测范围（30010 000 ppm），其优点是稳定性好，使用寿命长，灵敏度高，响应速度快，驱动电路简单。它输出的是模拟信号，提供一个烟雾报警信息，可用于各种液化气，酒精，烟雾，烟尘等气体监测的环境。MQ-2烟雾传感器模块的硬件电路如下图4所示。

图4 MQ-2硬件电路图

3 软件设计与测试

3.1 软件代码编写

在开发软件上我们使用了德州仪器公司跟CC2530配套的IAR Embedded Workbench，利用Z-Stack 协议栈，添加自己的任务，使传感器设备正常工作采集数据，节点接收和发送数据，协调器接收数据并上传上位机。

CC2530节点发送数据的代码如下所示：

1）定义一个数组;

2）写入温湿度数据;

3）根据有无烟雾报警信号写入0或1;

4）调用Z-Stack发射函数进行发送。

{ uint8 T_H[5];

T_H[0]=wendu_shi+48;

T_H[1]=wendu_ge%10+48;

T_H[2]=shidu_shi+48;

T_H[3]=shidu_ge%10+48;

if（LIGHT==1）

{ T_H[4]=1;//有烟雾 }

else

{ T_H[4]=0;//没烟雾 }

if （ AF_DataRequest（ &Point_To_Point_DstAddr，

&SampleApp_epDesc，

SAMPLEAPP_POINT_TO_POINT_CLUSTERID，

5，

T_H，

&SampleApp_TransID，

AF_DISCV_ROUTE，

AF_DEFAULT_RADIUS ） == afStatus_SUCCESS ）。

CC2530协调器接收代码如下所示：

1）验证是否为自身网络内节点发送来的数据;

2）若是，则获取数据，串口进行打印。

switch （ pkt->clusterId ）

{case SAMPLEAPP_POINT_TO_POINT_CLUSTERID：

msgrssi=pkt->rssi;

msgrssi=0xff-msgrssi;

_ltoa（msgrssi，myrssi，10）;

HalUARTWrite（0，"RSSI is：-"，9）;

HalUARTWrite（0，myrssi，osal_strlen（myrssi））;

HalUARTWrite（0，" Temp is："，9）;

HalUARTWrite（0，&pkt->cmd.Data[0]，2）;

HalUARTWrite（0，" Humidity is："，13）;

HalUARTWrite（0，&pkt->cmd.Data[2]，2）;

HalUARTWrite（0，&pkt->cmd.Data[0]，2）;

HalUARTWrite（0，" Humidity is："，13）;

HalUARTWrite（0，&pkt->cmd.Data[2]，2）;

if（pkt->cmd.Data[4]）

HalUARTWrite（0，" Got bad Air＼n"，13）;

else

HalUARTWrite（0，" No bad Air＼n"，12）;

Break。

3.2 节点测试

节点采集到环境信息后发往协调器经由串口传输至上位机，故我们只须监测上位机串口即可测试整套系统的可行性及稳定性。

图5和图6为实验室内部无障碍情况下节点距离协调器1 m处和3 m处连续监测5 min后的测试数据。

图5 1 m处节点数据

图6 3 m处节点数据

通过监测可以看到节点在距离协调器1 m处和3 m处均能够稳定正常工作，采集所需的环境参数，并且能够发送自身的RSSI值给协调器节点进行测距定位。

4 结束语

针对环境监测过程中的无线环境、多传感器、多参数的情况和对距离的需要，本文提出了一种基于Zigbee的多参数无线环境监测节点。设计中采用了德州仪器公司CC2530作为节点通过多个传感器对温度、湿度、烟雾和RSSI值等多个参数进行了采集和无线传输，最后在上位机进行显示和综合分析整理。由于Zigbee技术具有成本低，功耗低，数据传输可靠，大容量的网络，良好的兼容性等特点，应用在环境监测领域将具有极大的优势。

参考文献：

[1]

赵燃，崔再斌.中国环境监测技术的现状及其发展[J].农村经济与科技，2012，23（6）：20-21.

[2] KANG H，LEE J，HYOCHAN B，et al.A design of IoT based agricultural zone management system[M]//JAMES J，JONGSUNG K，ZOU Dengqi，et al.Information Technology Convergence，Secure and Trust Computing and Data herlands：Springer， 2012： 9-14.

[3] WANG L，AKILYDIZ I F.Survey on sensor networks[J].IEEE Communication Magazine，2002，40（8）： 102-114.

[4] 王殊，阎毓杰，胡富平.无线传感器网络的理论及应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007.

[5] 辛颖，谢光忠，蒋亚东.基于 ZigBee 协议的温度湿度无线传感器网络[J].传感器与微系统，2006，25（7）： 82-84.

（下转第 页）

[6] 朱明辉，张会清.基于 RSSI 的室内测距模型的研究[J].传感器与微系统，2010 （8）： 19-22.

[7] TEXAS I.A true system-on-chip solution for 2.4 GHz IEEE 802.15.4 and ZigBee applications[EB/OL].（2011-03-28）[2014-04-10].http：//.cn/cn/lit/ds/swrs081b/swrs081b.pdf.

[8] 王风.基于CC2530的ZigBee无线传感器网络的设计与实现[D].西安：西安电子科技大学，2012.

作者简介：

陈国平（1976），男，重庆合川人，博士，副教授，主要研究方向为电磁/声学主被动原定位与成像。

基金项目：基于物联网技术的智能环保系统研发项目（工信部2012-10号）。

Design of multi-parameter wireless monitoring node based on Zigbee

CHEN Guoping1， YANG Ningyu1， ZHU Wenchao1， Huang Zhihui2

（1. College of Optoelectronic Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065，P.R. China

2. College of Communication and Information Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， P.R.China）

无线环境监测范文第4篇

关键词：成品粮；仓储；温湿度监测；无线传感网络；Qt

中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2017）03-00-02

0 引 言

随着社会的不断发展及人口数量激增，粮食已成为关系国计民生的重要产品。成品粮仓储是粮食物流的重要环节。为保证成品粮安全，需要周期性检测仓库多位置的温度、湿度数据。近年来，由于传感器技术、计算机技术、集成电路技术和网络通信技术的发展，国内也渐渐出现了丰富的数字传感器配套产品，技术比较成熟，使监测系统可广泛应用于物流仓储等方面，成品粮仓储监测技术的研究在软硬件等方面都取得了很大进展[1，2]。

传统的仓储粮温湿度在线监测系统主要分为有线与无线两种。对于大型的成品粮库，有线方式受布线、安装等条件所限应用受到较多限制。现有大型仓储系统布点的监测只采用有线方式无法完成，因此基于ZigBee的无线传感器网络成为仓储系统、监测系统发展的重要趋势[3]。

本文基于无线传感器网络提供了一种成品粮仓储环境温湿度监测系统，并配合插补算法计算所监测到现有数据的均值得出变量的缺失值，绘制温湿度曲线，实现仓储环境温湿度监测，保证数据的实时性和可靠性。

1 监测系统的结构

1.1 监测系统总体结构

成品粮仓储温湿度监测系统的架构包括上位机与下位机两部分。基于上位机使用Qt平台进行软件系统开发，并与数据库连接，实现数据的存储。下位机由温湿度无线传感器节点组成，通过无线传感器网络实现温湿度数据的采集，并传输到上位机。系统架构如图1所示。

1.2 监测系统功能结构

成品粮温湿度监测系统软件由数据采集与存储、温湿度实时监测、过限报警、历史查询和温湿度场拟合五个子系统组成。该系统功能的实现有利于仓储的现代化管理，提高了仓储环境监测的效率、实时性与准确性。系统功能结构图如图2所示。

2 监测系统设计

2.1 监测系统硬件

无线传感器网络节点基于ZigBee协议，采用ATmel公司的ATmega1281V微处理器和AT86RF射频传输芯片，具有128 KB Flash存储器，无线传输速率可达2 Mb/s。监测系统由8个温湿度传感器节点与一个汇聚节点构成，温湿度传感器使用SHT10。

2.2 监测系统软件设计

无线传感器汇聚节点通过串口与上位机连接。上位机部分软件要对采集的数据进行校验，校验无误后对有效字段进行提取，提取的信息包括温度、湿度和节点信息，并在实时监测界面显示，存储到数据库中。如果温度超限，系统会报警提示。实时监测界面如图3所示，界面运行流程如图4所示。该监测系统还能够实现对历史数据的查询与曲线分析，界面分别如图5、6所示。

在成品粮仓库中，温湿度场的分布对安全储藏影响较大，然而在实际情况中传感器布置不可能无限布点，温湿度分布在空间范围内不会跃变，因此可以采用插补方法[4]，通过有限点拟合温湿度的分布。均值插补算法以总体的平均值作为该变量所有缺失值的替代值，经计算，以总体均值替代全部缺失值，通过计算现有数据的均值就可以得出量的缺失值，在算法的实践中也较容易。因此在监测系统中采用均值插补获取温湿度的分布。温湿度在仓内纵向分布拟合如图7所示。

基于无线传感器网络的成品粮仓储环境温湿度监测系统经测试，成功运行。

3 结 语

本文设计了基于无线传感器网络的成品粮仓储环境温湿度监测系统，完成了成品粮库温湿度数据的实时采集、存储与显示，并能够进行超限报警、历史数据查询与曲线分析，同时为获得温湿度分布采用插补方法对温湿度数据进行拟合，该系统运行成功，为成品粮安全储藏提供了有效的监测手段。

参考文献

[1]包长春，李志红，张立山，等.基于ZigBee技术的粮库监测系统设计[J].农业工程学报，2009，25（9）：197-201.

[2]刘楠螅王磊.基于ZigBee技术的粮食温度监测系统的优化设计研究[J].粮油加工（电子版），2014（9）：56-59.

[3]徐小玲，李少彪，张福强.基于ZigBee的粮仓温湿度监控系统设计[J].广东石油化工学院学报，2011，21（4）：48-50.

[4]金勇进，朱琳.不同差补方法的比较[J].数理统计与管理，2000，19（4）：50-54.

[5]储琴.基于CC-Link总线工厂智能仓储监控系统的设计[J].物联网技术，2015，5（11）：58-59.

[6]周涛，刘巧，张锐敏，等.基于物联网架构的温室环境温湿度传感器节点设计[J].物联网技术，2015，5（3）：26-27.

无线环境监测范文第5篇

关键词：无线传感器网络；路由算法；事件驱动；分簇；OMNET++仿真软件

中图分类号：S126文献标识号：A文章编号：1001-4942（2016）12-0156-06

Abstract With the characteristics of low cost， low power consumption， high reliability and self-organization， wireless sensor networks （WSNs） play important roles in the agricultural production environment monitoring. Aiming at the problem of cluster head nodes consuming energy so fast to lead the network segmented into parts， we put forward an event driven and energy efficient clustering routing algorithm for agricultural production environment monitoring. All nodes go to sleep mode after the network deployment， when the monitored parameter’s value higher than the setting threshold， the nodes within the scope are awakened and start the incident response clustering mechanism. At the cluster set up phase， randomly select a node as elector to broadcast request clustering message， and accept the other sensor nodes’ response， according to each node energy situation， elector choose node with the maximum residual energy as a cluster head， and choose node with second highest energy for the next round elector. In data transmission phase， the relay nodes were selected on the basis of the residual energy of nodes and the distance to the base station （BS）. The simulation experimental results showed that the proposed protocol could reduce the communication overhead between the cluster members， effectively balance the energy consumption of each node in the network， and significantly prolong the survival time of the network.

Keywords Wireless sensor network； Routing protocol； Event driven； Clustering； OMNET++simulate software

农业信息的精准获取是农业生产环境调控的基础，面对复杂的农业生产环境及庞大的数据监测量，传统的农业信息获取方式已无法满足现实需要。随着微电子工艺和无线射频技术的飞速发展，无线传感器网络的研究越来越受到人们的重视。传感器网络是由部署在观测环境内的大量微型传感器节点通过无线通信方式组成的一种无线网络[1]。由于无线传感器网络具有低成本、低功耗、高可靠、自组织等特点，在农业生产环境监控系统中有着重要的地位与广泛的应用前景[2]。

相对传统的有线农业环境监测系统，无线传感器网络具有无可比拟的优势，首先是方便布置，节省了有线安装的费用；其次是易于拓展，在已有的监测区域很容易扩展到相邻区域；再次是容错性好，网络中单个节点的失效不影响整个网络的操作；最后，无线传感器网络具有自组织性，节点具有自我配置的能力，这也是其易于拓展的重要原因。然而它也具有无线传输媒介固有的限制，如传输带宽低、传输过程容易出错、信道冲突等；另外，很多节点部署在野外，甚至一些不容易到达的地方，仅靠有限的电池来供电，某些靠近基站（BS）的节点由于传输任务重很容易因能量消耗过快而失效，从而导致它所负责区域的无线监控失效，因此，如何在节点初始能量一定的情况下，均衡网络流量，节省能量消耗，尽可能地扩大网络的生存时间，确保监测系统长期有效工作，是无线传感器网络路由协议设计的首要目标，也是研究无线传感器网络应用于农业生产环境监控的核心问题之一。

现有的路由协议从网络拓扑结构角度可以分为平面路由协议和分簇路由协议。平面型路由协议中所有节点具有相同的工作方式和地位，主要优点是算法简单、路由选择灵活和容易实现；缺点是可扩充性和实时性较差，所有节点都具有路由功能，当距离汇聚节点较远的节点需要发送数据时，必然会通过其他节点进行转发，最后到达汇聚点，这种路由方式称为“多跳”，其汇聚点附近的节点因过于频繁地参与数据转发，能耗过快，易致失效。如MTE（minimum-transmission-energy）路由协议，所有节点数据通过中继节点传输到汇聚点，导致中继节点既要感知数据，又要转发其他节点的感知数据，容易过早失效。

层次型路由也称为基于分簇的路由协议，通常把整个监控网络划分为多个簇区单元，每个单元由一个簇头和若干个簇成员传感节点构成，簇头管理和控制簇成员节点，协调簇内节点数据传输，同时将收到的簇内节点信息进行数据融合处理；普通节点只需要在其分配的时隙内将采集到的数据发送给簇头。传感网络的分簇弥补了可扩展性差的缺点，簇头节点的数据融合工作在一定程度上减少了网络中的冗余数据，降低了网络通信量，因此基于分簇的路由协议得到了十分广泛的应用。

低功耗自适应分簇分层型协议（low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH） 是WSNs中最早提出的基于多簇结构的层次型路由协议[3]，后期很多重要的路由协议都是基于它演变而来的。LEACH协议在每个数据收集周期（一个周期也称为一轮）开始时随机选择一小部分节点成为簇头，在数据传输阶段，簇头以单跳通信的方式将融合后的数据传输给汇聚点。该算法在簇头选择时采用了随机方法，并未考虑所选节点的能量剩余情况。为了提高簇的生成质量，Heinzelman等[4]又进一步提出了集中式的簇构造算法LEACH-C。蒋建明等[5]在采用LEACH的基础上，依据节点电池剩余能量的多少选择簇头，并将远距离簇头向基站传输数据的方式由单跳式改为双跳式，以达到节约节点能耗和延长网络生命周期的目的。李成法等[1]提出一种基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议，该协议通过候选簇头使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇，离汇聚点越近，所形成的簇规模越小，这使得靠近汇聚点的簇头可以为簇间的数据转发预留能量。为解决大面积水稻田无线传感器网络能量消耗过快和丢包率严重等问题，雷刚等[6，7]提出了基于能量异构双簇头分簇路由算法，并设计了不同天线模式下的3 种组网方案。归奕红[8]针对农业生产监控需求，提出一种适用于农田环境监控的动态WSN路由算法，该算法支持网络中的传感器节点和基站都是可移动的，采用移动式基站有利于实现整个网络的负载平衡，网络基于簇结构并分层进行管理，能有效降低能量消耗，延长网络的生命周期。朱勇等[2]在典型路由算法与蚁群算法的基础上，基于温室环境智能监控的应用需求，从能量高效与节点可信度方面出发，提出了一种新的基于蚁群算法的同时考虑节点位置与能量的无线传感器网络分簇路由算法（DEC-ACO）。赵春江等[9]提出了一种能量控制与动态路由相结合的路由算法ES-AODVjr，该算法通过平衡监测设备功耗和数据包最短路径路由策略，保证监测网络中的数据及时有效地传递。综上所述，LEACH及其变异算法均基于以下两个假设：传感器节点持续地向簇头节点发送数据；簇头节点总是直接与汇聚点通信。但在大面积农业生产环境监测中，簇头节点往往无法直接与汇聚节点通信，因此，LEACH并不能够很好地平衡整个网络的能量消耗。

基于事件驱动的路由算法由于只有当监测到事件发生时才进行分簇并向汇聚点发送数据，从而减少了持续定时分簇的开销以及数据发送的冗余，使得该方法对整个网络的能量使用效率、能耗平衡及网络寿命更加有效，OEDSR[10]、ARPEES[11]、HPEQ[12]的仿真实验也证明了这一点。Manjeshwar等根据节点工作模式及目标应用的类型，将传感器网络分为主动上报型和应急响应型：主动上报型同LEACH中采用的一样，周期性地启动传感器节点，感知环境信息并发送感兴趣的数据；应急响应型则只有在所监测的某个环境因子发生突然变化并超过预先设定的阈值时才会立刻做出反应，这比较适合实时性要求较高的应用。同时结合两者优点，提出了一种查询式混合路由协议APTEEN[13]。Yupho等[14]分析了连续监测模式、事件驱动模式及混合模式在医疗环境监测方面的优缺点，认为具有数据可靠交付保证的混合模式更加符合医疗环境监测的需求。由于上述所有路由协议都是面向具体应用而提出的，因此在具体的农业生产环境监控方面并不能完全适用。本文以农业生产环境无线监控为研究对象，提出了改进的基于事件驱动的能量高效分簇路由协议（event driven energy efficient clustering，EDEEC），在此协议下，当被检测环境因子高于某个预先设定的阈值后，传感器探测到该事件并自动进行分簇组网将此关键信息传送给管理者。

1 传感器网络模型

1.1 网络模型

为保证算法正常运行，本研究的无线传感器网络模型具有以下特征：

（1）N个传感器节点随机分布于M×M的正方形区域内，各节点在网络中的地位平等，具有唯一ID，网络部署后节点位置不再变化。

（2）所有节点均为同构节点，即具有相同的初始能量、数据处理和通信功能，包括存储转发、数据融合、自适应功率控制等。

（3）基站（BS）节点唯一，静置于监测区域外部且离监测节点很远，能量和功能不受限制。

1.2 信道模型

为了分析发送和接收广播控制信息及发送和接收感知数据的能量消耗，及时确定网络中各节点剩余能量及网络的整体能量情况，本文使用文献[3]中提出的无线信道模型：

（1）网络中传输的数据包括广播数据包和感知数据包两种，假设k表示数据包的大小，k=25 byte表示广播数据包的大小，k=500 byte表示感知数据包的大小。

（2）传输数据包所消耗的能量包括传输能耗ETx-elec=k×Eelec和功率放大能耗Eamp=k×Efs×d2两部分，其中Eelec表示发射或接收每比特数据发射和接收电路功耗，Efs表示在自由信道模型中传输所需能量，d表示发送节点与接收节点间的距离。因此，将k比特数据传输d距离所消耗的能量表示为ETx （k，d）=ETx-elec+Eamp=k×Eelec+k×Efs×d2。

（3）接收数据包所消耗的能量表示为：

ERx（k）=ETx-elec=k×Eelec。

可以看出，在感知、处理、发送数据过程中，传感器节点发送数据所消耗的能量最多，因此，在本研究提出的协议中，重点致力于减少控制信息数量、缩减信息长度及缩短数据传输距离来减少能量消耗，从而提高整个网络的生存周期。

2 EDEEC路由协议

EDEEC路由协议可分解为若干轮，每轮包括簇形成阶段和数据传输阶段，簇形成阶段主要包括簇头的选择和簇建立两部分，数据传输阶段包括簇内数据传输、数据融合及簇头与BS节点的数据传输三个阶段。

2.1 网络初始化

整个传感器网络在部署完毕后需要进行初始化配置工作，该工作仅在第一次部署完毕后进行。为了获取各节点与BS节点之间的距离，BS节点利用洪泛机制广播S_ADV消息，各节点根据文献[15]中提出的接收信号强度指示器（RSSI）估算出自身与BS节点间的距离。在本协议中，节点间可以通过交换请求建立簇消息（REQ_CLUSTER）或者请求转发节点消息（REQ_RELAY），获取与其他节点的距离。

2.2 簇形成阶段

2.2.1 簇头选举 为了节省能量，网络初始化完成后，所有节点均进入休眠状态。当监测到事件发生时，该事件周围的休眠节点被激活并获取所监测数据的具体信息。如果所感知信息超过预先设定的阈值，则被激活的节点运行簇建立与簇头选举算法。文献[16]和[11]中将所有激活的节点广播REQ_CLUSTER数据包（包含节点ID、剩余能量和事件中所感知数据的描述性信息等字段内容）给其他被激活的节点，请求建立分簇网络，假设有n个节点被激活，如果所有节点均发送广播消息，则所发送广播消息的数量为n（n-1）次；本协议随机选择一个被激活的节点elector发送广播消息，并等待所有其他节点传回应答信息RES_CLUSTER，则发送接收消息的总数量为2（n-1）。elector节点收到所有应答信息后，选举所有节点中剩余能量最多的节点为簇头（CH）节点，并将所有簇成员节点ID转发给CH，选举能量次之的节点为下一轮的elector，这样如果一轮结束后elector比其他节点剩余的能量多，则该elector成为下一轮簇头节点的概率将进一步增大，减少更多应答消息的传递。

2.2.2 簇构建过程 选举出簇头节点后，簇头根据本次事件中簇成员的多少分配TDMA调度计划，同时广播TDMA_MSG数据包给簇内成员节点来确保各节点有序地向簇头节点传输感知数据；各等待传输感知数据的非簇头节点进入休眠状态直到分配给它的时隙的到来。簇建立阶段的流程如图1所示。

2.3 数据传输阶段

在前面的网络模型中，我们假设BS节点远离各传感器节点，因此簇头节点必须经过转发节点（也称中继节点）将融合后的数据传送给BS节点，因此在该阶段，应该寻找一条更加节省能量的路由路径将融合后的数据传送到BS节点。

2.3.1 簇内数据收集 使用TDMA调度计划，各节点在其分配的时隙内向簇头节点传送感知数据。为了节约能量，当为各节点分配的时隙到来之前，各节点处于休眠状态，只有在其分配的时隙内才处于激活状态并传送数据。

2.3.2 簇头数据处理 数据处理相比于数据传输所消耗的能量少很多，因此簇内数据融合对于减少数据冗余、节约发送能耗至关重要。簇头节点收集完所有簇内成员的数据后，执行相应数据融合算法，从而减少发送到BS节点的数据量。

2.3.3 选择转发节点创建路由 要发送数据的簇头节点首先检查BS是否在其通信范围内，如果在则直接将数据发送给BS，如果不在则簇头给其通信范围内的节点广播请求转发REQ_RELAY数据包并请求所有收到数据包的节点返回其自身信息。REQ_RELAY数据包包含节点ID、剩余能量、离BS的距离信息。收到REQ_RELAY的节点将根据自身与BS的距离与REQ_RELAY中请求节点与BS的距离决定是否返回响应转发RESPON_RELAY数据包，只需距离BS更近的候选节点做出该响应，该响应数据包包含节点ID、剩余能量、端到端平均延时及离汇聚节点的距离等信息。簇头节点从邻居节点收到响应数据包后，根据式（1）所示的转发代价函数从候选节点中选择下一跳转发节点。

FRN（j）=Eres（j）Delay（CH，j） ×d（CH，j）d（j，BS）（1）

式中Eres是节点的剩余能量，d（j，BS）是候选节点j到基站BS的距离，d（CH，j）是簇头节点与候选节点j之间的距离，Delay（CH，j）表示簇头节点CH与候选节点j之间的平均延时。该转发代价函数是基于以下条件建立的：

①转发节点应具有最大的剩余能量Eres（j）。

②转发节点距离BS即d（j，BS）越近越好，距离CH即d（CH，j）越远越好。

③簇头CH与转发节点之间的延时Delay（CH，j）越小，实时性越好。

所有候选节点中FRN（j）值最大的节点将被选为转发节点。在下一跳中，转发节点作为簇头寻找下一个转发节点，一直重复这个过程，直到下一跳为BS节点。最终，建立起一条从簇头节点到BS节点的最优传输路径。图2描述了数据传输阶段的流程图。

3 仿真实验

为了验证本文提出的EDEEC路由算法的可行性和有效性，对EDEEC及LEACH、ARPEES协议在OMNET++仿真软件中进行了仿真实现。在仿真实验中，各节点均匀分布在500 m×500 m的方形区域内，基站设置在（250，500）的位置，并且能量不受限制，设置所有节点初始化能量为2 J，其他仿真参数设置如表1所示。

三种算法的网络生命周期如图3所示，横坐标为网络进行的轮数，纵坐标为网络中剩余的存活节点数。可以看出，LEACH、ARPEES、EDEEC三种算法的网络生命周期分别为246、635、691轮，EDEEC算法有效延长了整个网络的存活时间，是LEACH协议算法的两倍多，相较ARPEES提高了8.8%。

4 小结

针对无线传感器网络监测农业生产环境过程中，网络内各节点能量消耗不均匀导致部分节点失效过快，提出了一种基于事件驱动的农业生产环境监控无线路由算法――EDEEC算法。该算法通过减少簇内控制信息的发送数量，根据转发代价函数从候选节点中选择下一跳转发节点来缩短数据传输距离，减少能量消耗，从而提高整个网络的生命周期。仿真实验结果表明，EDEEC算法更好地解决了网络能量消耗不均衡问题，其网络生命周期相较ARPEES提高了8.8%，是LEACH的2.8倍。

本研究算法在分簇过程中簇头节点选择时elector节点是随机指定的，未考虑节点剩余能量，后续研究中应进一步限定elector节点指定时的最低剩余能量阈值，并通过KeilMDK开发平台将算法程序移植到硬件感知节点，以更好地实现农业生产环境的实时在线监测。

参 考 文 献：

[1] 李成法，陈贵海，叶懋，等. 一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议[J]. 计算机学报， 2007， 30（1）： 29-38.

[2] 朱勇，卿培. 基于新分簇路由算法的温室监控网络节能研究[J]. 仪器仪表学报， 2012， 33（6）： 1420-1426.

[3] Heinzelman W R， Chandrakasan A， Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C]// Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences， 2000：1-10.

[4] Heinzelman W B， Chandrakasan A P， Balakrishnan H. An application-specific protocol architecture for wireless networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications， 2002， 1（4）： 660-670.

[5] 蒋建明，史国栋，赵德安，等. 水产养殖参数无线测量网络的长生命周期研究[J]. 农业工程学报， 2014， 30（7）： 147-154.

[6] 雷刚，王卫星，孙宝霞，等. 大面积水稻田无线传感器网络组网设计与优化[J]. 农业工程学报， 2014， 30（11）： 180-187.

[7] 雷刚，王卫星，孙宝霞，等. 基于能量异构双簇头路由算法的水稻田无线传感器网络[J]. 农业工程学报， 2013， 29（24）： 139-146.

[8] 归奕红. 面向农业监控的动态无线传感器网络路由算法[J]. 湖北农业科学， 2012， 51（11）： 2345-2347.

[9] 赵春江，吴华瑞，朱丽. 一种农田无线传感器网络能量控制与动态路由算法[J]. 传感技术学报， 2011， 24（6）： 909-914.

[10]Ratnaraj S， Jagannathan S， Rao V. OEDSR：optimized energy-delay sub-network routing in wireless sensor network[C]//Proceedings of the IEEE International Conference onNetworking， Sensing and Control， 2006： 330-335.

[11]Vinh T Q， Takumi M. Adaptive routing protocol with energy efficiency and event clustering for wireless sensor networks[J]. IEICE Transactions on Communications， 2010， E91.B（9）： 2795-2805.

[12]Boukerche A， Pazzi R W N， Araujo R B. HPEQahierarchical periodic， event-driven and query-based wireless sensor network protocol[C]// Proceedings ofthe IEEE Conference onLocal Computer Networks， 30th Anniversary， 2005： 560-567.

[13]Manjeshwar A，Agrawal D P. APTEEN： ahybrid protocol for efficient routing and comprehensive information retrieval in wireless sensor networks[C]//Proceedings of the International Parallel and Distributed Processing Symposium， 2002： 195-202.

[14]Yupho D，Kabara J. Continuous vs. event driven routing protocols for WSNs in healthcare environments[C]//Pervasive Health Conference and Workshops， 2006： 1-4.