陳作聰
(瓊州學院計算機工程學院,海南三亞 572022)
歐盟將物聯(lián)網(wǎng)(internate of things)[1]定義為“物與物相連的互聯(lián)網(wǎng)”,即物聯(lián)網(wǎng)在互聯(lián)網(wǎng)作為核心和基礎的前提下,將用戶端延伸和擴展到所有物品之間,實現(xiàn)信息交換與通信。2005年國際電信聯(lián)盟發(fā)布《ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005:物聯(lián)網(wǎng)》,在報告中對物聯(lián)網(wǎng)進行了定義,將物聯(lián)網(wǎng)描述為通過各類感知設備或技術,并通過約定的協(xié)議,實現(xiàn)物體與互聯(lián)網(wǎng)相連,從而實現(xiàn)物體的識別、監(jiān)控和定位跟蹤。IBM在“智慧地球”的基礎上提出物聯(lián)網(wǎng)的概念,即智慧地球通過將超級計算機和云計算組成物聯(lián)網(wǎng),并將感應器嵌入電網(wǎng)、鐵路和管道等各種物體中,實現(xiàn)人類與世界的整合[2]。
由于物聯(lián)網(wǎng)能實現(xiàn)人與人、人與信息以及人與系統(tǒng)之間的融合,并能為這些信息進行智能處理和決策提供一個平臺,因此,目前出現(xiàn)了一些采用物聯(lián)網(wǎng)對水生態(tài)進行監(jiān)控的研究工作,文獻[3]基于物聯(lián)網(wǎng)技術設計一個三層的網(wǎng)絡傳輸結構監(jiān)測體系,對傳統(tǒng)的遙感水質(zhì)參數(shù)定量反演方法、中程無線傳感器網(wǎng)絡技術以及藻類水華預測預警機制模型均進行了改進。文獻[4]為了減少赤潮頻繁爆發(fā)導致的危害,設計了一個基于物聯(lián)網(wǎng)的近海赤潮環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),綜合利用無線通信、嵌入式、移動通信和GPS技術對赤潮重災區(qū)進行動態(tài)監(jiān)控。文獻[5]為了提高水資源環(huán)境的監(jiān)測精度,設計了一種基于多傳感網(wǎng)絡平臺的水資源監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),在網(wǎng)絡中采用分簇協(xié)議,并采用Rosen梯度投影尋求最優(yōu)路徑,將采集數(shù)據(jù)沿著最優(yōu)路徑發(fā)送到上位機服務器。
上述工作具有重要意義,但沒有涉及海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測[6-7],由于近年海洋環(huán)境生態(tài)受污染的風險日益加劇,因此,有必要對海洋生態(tài)環(huán)境進行實時數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,因此,文中設計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)采集和動態(tài)的傳感器節(jié)點,通過實驗證明了文中設計的可行性。
面向海洋環(huán)境的數(shù)據(jù)采集和動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)主要是對海水的溫度,pH值,以及海水中含有的重金屬含量、有機污染物、磷化合物等信息進行采集,然后通過無線傳感器網(wǎng)絡發(fā)送給Sink節(jié)點,Sink節(jié)點再將數(shù)據(jù)通過3G網(wǎng)絡發(fā)送給監(jiān)控中心。
因此,面向海洋環(huán)境的數(shù)據(jù)采集和動態(tài)監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以分為無線傳感器網(wǎng)絡、Sink節(jié)點和監(jiān)控中心3個部分,如圖1所示。
圖1所示的面向海洋環(huán)境的數(shù)據(jù)采集和動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)中的節(jié)點主要可以分為傳感器節(jié)點和匯聚節(jié)點。
傳感器節(jié)點主要負責采集海洋生態(tài)環(huán)境中海水溫度、pH值,以及海水中含有的重金屬含量、有機污染物、磷化合物等信息,并周期性地將這些信息發(fā)送給Sink節(jié)點,同時接收由Sink節(jié)點發(fā)送的控制命令,接到控制命令后,將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給Sink節(jié)點。
圖1 系統(tǒng)模型圖Fig.1 System model
Sink節(jié)點主要是接收傳感器采集的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機服務器,同時接收上位機的控制命令,對命令進行解析后,對傳感器節(jié)點啟動相應的查詢和控制等操作。
兩種節(jié)點都布撒在海洋環(huán)境中,由于海洋監(jiān)測環(huán)境是無人能及的地區(qū),因此,節(jié)點必須滿足下列原則。
1)節(jié)點成本低:節(jié)點需要大量地布撒在海洋監(jiān)測區(qū)域中,因此,節(jié)點數(shù)量大,節(jié)點硬件成本應盡可能低,同時當節(jié)點死亡和故障數(shù)過多,導致監(jiān)控精度不能滿足需求時,需要重新布撒節(jié)點,因此,設計的節(jié)點成本應足夠低。
2)節(jié)點功耗低:由于海洋監(jiān)測環(huán)境是無人能及的地區(qū),因此,節(jié)點能量無法得到有效補充,當節(jié)點能耗耗盡后會死亡,因此,為了最大化監(jiān)測區(qū)域網(wǎng)絡生命周期,節(jié)點應具有功耗低的特點。
3)節(jié)點具有可擴展性:由于海洋生態(tài)環(huán)境中傳感器節(jié)點隨著監(jiān)測需求的改變,會增加新的傳感器或其他模塊,因此,節(jié)點設計應具有可擴展性強的優(yōu)點。
4)節(jié)點可定位:由于節(jié)點成本和功耗限制,因此,節(jié)點不能安裝GPS進行定位,因此,必須設計一種算法能實現(xiàn)節(jié)點的定位。
傳感器節(jié)點是由MSP430F1611微控制器、電源模塊、傳感器模塊以及無線收發(fā)模塊4部分組成,如圖2所示。
圖2 傳感器節(jié)點硬件框圖Fig.2 Hardware design for sensor node
由于傳感器節(jié)點采用電池供電,不能直接通過外部電源供電,同時節(jié)點體積不能過大,因此,必須選擇功耗低、體積小和集成度高的芯片作為微控制器,采用TI公司的MSP430系列低功耗芯片MSP430F1611作為微控制器,工作電壓為1.8~3.6V,待機電流僅為0.8μA,同時具備2個8通道12位的ADC以及16位定時器[8-10]。
無線通信模塊采用Chipcon公司開發(fā)的滿足IEEE802.15.4無線通信技術的2.4GHz的RF射頻芯片CC2420,工作頻率范圍為2.4~2.483 5GHz。
CC2420芯片與芯片MSP430F1611之間通過4線的SPI總線進行連接,SPI總線包含SI,SO,SCLK 和 CSn接口,MSP430F1611使用FIFO,F(xiàn)IFOP,CCA和SFD接口實現(xiàn)對CC2420的控制。
由于采集海洋生態(tài)環(huán)境信息的傳感器輸出的信號為模擬信號,因此,需要對供電接口、A/D采樣參考電壓以及模擬信號濾波均進行設計,由于傳感器信號采集周期為200ms,大于MSP430F1611的最小采樣時間,因此,各種類型的信息采集傳感器可以共用一個通道,電壓可以設置為VREF=0V,VREF+=2.5V,同時為了減少其他信號噪聲的干擾,在采樣接口與A/D接口之間串聯(lián)一個1kΩ的電阻并在信號線上下拉一個30μF的電容器[11]。
Sink節(jié)點是由ARM9系列的微處理器S3C2410高性能低功耗內(nèi)核、電源模塊、3G模塊以及無線收發(fā)模塊4部分組成,如圖3所示。
圖3 Sink節(jié)點硬件框圖Fig.3 Hardware design for sink node
采用ARM9系列的高性能低功耗微處理器S3C2410作為微控制器,擁有獨立的16KB指令Cache和16KB的數(shù)據(jù)Cache,擁有3路UART,4路DMA,4路帶PWM的Timer以及2路SPI,能滿足Sink節(jié)點的高速處理能力要求,采用無線接口來實現(xiàn)和傳感器節(jié)點的通信。
無線通信模塊采用與傳感器節(jié)點同樣的方案,采用Chipcon公司開發(fā)的滿足IEEE802.15.4無線通信技術的2.4GHz的RF射頻芯片CC2420。
3G模塊采用華為公司開發(fā)的MU103,它支持GPRS/EDGE和TD-SCDMA/HSDPA兩種模式,且兩模式之間可以進行自動切換,支持UMTS2100/900 和 GSM/GPRS 850/900/1800/1900頻段,1路USIM卡接口和2路ADC接口,2路UART接口,接口速率高達3.25MHz。
監(jiān)控中心即上位機,其主要功能是接收由Sink節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù),對其進行分析、決策和顯示,其硬件組成如圖4所示。
圖4 監(jiān)控中心硬件框圖Fig.4 Hardware design for monitoring center
傳感器成員節(jié)點的主要功能是周期性地采集海洋環(huán)境中的各類信息,然后將其發(fā)送給Sink節(jié)點,同時接收由Sink節(jié)點發(fā)送的控制命令,當傳感器節(jié)點接收到Sink節(jié)點的控制命令后,就開始采集海洋環(huán)境中的各種信息,并將信息發(fā)送給Sink節(jié)點,節(jié)點在采集完數(shù)據(jù)并將其發(fā)送給Sink節(jié)點后,會進入低功耗工作模式,即開始休眠,直到下一個工作周期到來,或接到Sink節(jié)點的喚醒控制命令[12]。傳感器軟件流程圖如圖5所示。
圖5 傳感器節(jié)點軟件流程圖Fig.5 Flow chart of sensor node software
Sink節(jié)點的軟件流程可以描述為首先是系統(tǒng)上電,然后對硬件和協(xié)議棧等進行初始化,當不存在網(wǎng)絡時,新建一個網(wǎng)絡并為網(wǎng)絡建立標志符PANID,當建立了無線傳感器網(wǎng)絡后,對空閑信道監(jiān)聽,接收新傳感器節(jié)點加入的請求,并為新傳感器節(jié)點分配資源,同時監(jiān)聽串口[13-16]。
當接收到來自上位機的控制命令后,將命令轉(zhuǎn)發(fā)給傳感器節(jié)點,并接收節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機。
當接收到來自傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)發(fā)送請求時,接收節(jié)點采集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機。
Sink節(jié)點軟件流程圖如圖6所示。
圖6 Sink節(jié)點軟件流程圖Fig.6 Flow chart of sink node software
以某海域沿岸的小片海域為實驗環(huán)境,對系統(tǒng)進行了測試,將設計好的節(jié)點布置在監(jiān)測區(qū)域中,傳感器節(jié)點總數(shù)為100個,Sink節(jié)點總數(shù)為12個,按圖1所示的模型構建一個海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),當傳感器實時采集了海洋生態(tài)的各項信息后,將其通過無線傳感器網(wǎng)絡發(fā)送給Sink節(jié)點,Sink節(jié)點再將其轉(zhuǎn)發(fā)給上位機,上位機對接收的數(shù)據(jù)進行融合處理,最終用戶可以通過授權訪問上位機軟件實現(xiàn)海洋生態(tài)各項信息的查詢,在某時間段內(nèi)傳感器采集的部分信息的融合結果如表1所示。
表1 信息融合結果Tab.1 Result of information fusion
從表1可以看出,文中方法能給出在各個時間段中海水采集的各項指標的融合結果,用戶可以實時對其進行查看,同時采集信息超過了預設的閾值時,會發(fā)出警報,提醒授權用戶或相關監(jiān)管部門進行處理,并提供歷史決策信息,給用戶作為參考,同時文中方法設計的節(jié)點在運行了68d后,仍有55%的節(jié)點處于正常工作狀態(tài),這證明了設計的節(jié)點具有功耗低的優(yōu)點。
為了實現(xiàn)海洋環(huán)境的實時數(shù)據(jù)采集和動態(tài)監(jiān)控,設計了一種結合物聯(lián)網(wǎng)技術、無線通信技術、3G技術和微電子技術的節(jié)點設計方法。首先,對系統(tǒng)模型進行了定義和介紹,將節(jié)點分為傳感器節(jié)點和Sink節(jié)點,然后對傳感器節(jié)點、Sink節(jié)點、傳感器接口電路以及監(jiān)控中心的硬件均進行了設計和描述,同時對傳感器節(jié)點和Sink節(jié)點的軟件進行了設計。實驗表明文中方法設計的節(jié)點能實時采集數(shù)據(jù),能實現(xiàn)海洋環(huán)境的有效監(jiān)控,具有功耗低和成本低的優(yōu)點。
/References:
[1]劉強,崔莉,陳海明.物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術與應用[J].計算機科學,2010,37(6):1-4.LIU Qiang,CUI Li,CHEN Haiming.Key technologies and applications of internet of things[J].Computer Science,2010,37(6):1-4.
[2]ROLFH W.Internet of things-new security and privacy challenges[J].Computer LAW Security Review,2010,26:23-30.
[3]楊宏偉,吳挺峰,張唯易,等.基于物聯(lián)網(wǎng)技術的太湖藍藻水華預警平臺[J].計算機應用,2011,31(10):2841-2843.YANG Hongwei,WU Tingfeng,ZHANG Weiyi,et al.Bluegreen algae bloom forecast platform with internet of things[J].Journal of Computer Applications,2011,31(10):2841-2843.
[4]郭陽雪,孔祥洪,楊渭,等.基于物聯(lián)網(wǎng)的赤潮監(jiān)測系統(tǒng)[J].實驗室研究與探索,2013,32(3):21-25.GUO Yangxue,KONG Xianghong,YANG Wei,et al.Red tide monitoring system based on the internet of things[J].Research and Exploration in Laboratiory,2013,32(3):21-25.
[5]冷淑君,徐衛(wèi)紅.基于物聯(lián)網(wǎng)技術水資源環(huán)境監(jiān)測仿真研究[J].計算機仿真,2012,29(2):131-134.LENG Shujun,XU Weihong.Research on water monitoring technology based on internet of things[J].Computer Simulation,2012,29(2):131-134.
[6]錢志鴻,王義君.物聯(lián)網(wǎng)技術與應用研究[J].電子學報,2012,40(5):1023-1029.QIAN Zhihong,WANG Yijun.IoT technology and application[J].ACTA Electronica Sinica,2012,40(5):1023-1029.
[7]姚泊.海洋環(huán)境概論[M].北京:化學工業(yè)出版社,2007.YAO Bo.Introduction To Marine Environment[M].Beijing:Chemical Industry Press,2007.
[8]周順,張西紅,李永浩.基于ZigBee的城市戰(zhàn)紅外人體探測系統(tǒng)[J].河北工業(yè)科技,2011,28(1):5-9.ZHOU Shun,ZHANG Xihong,LI Yonghao.Infrared humandetection system in urban warfare based on ZigBee[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2011,28(1):5-9.
[9]WU Jianda,HUANG Chengkai,CHANG Youwei.Fault diagnosis for internal combustion engines using intake manifold pressure and artificial neural network [J].Expert Systems with Applications,2010,37:949-958.
[10]陳書欣,馬洪濤,劉璽.智能溫室大棚系統(tǒng)設計[J].河北工業(yè)科技,2011,28(4):240-243.CHEN Shuxin,MA Hongtao,LIU Xi.Design of smart greenhouse system[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2011,28(4):240-243.
[11]CONG Y P,YANG G,WEI Z Q,et al.Security in underwater sensor networks[C]//Proceedings of 2010International Conference on Communications and Mobile Computing.Piscataway:IEEE,2010:162-168.
[12]陳作聰.基于Rough Set和禁忌神經(jīng)網(wǎng)絡的傳感器節(jié)點故障診斷[J].計算機測量與控制,2013,21(5):1143-1146.CHEN Zuocong.Fault diagnosis of sensor node based on Rough Set and tabu neural network[J].Computer Measurement &Control,2013,21(5):1143-1146.
[13]JING Teng,SNOUSSI H,RICHARD C,et al.Distributed varied filtering for simultaneous sensor localization and target tracking in wireless sensor network[J].IEEE Trans on Vehicular Technology,2012,61(5):2305-2318.
[14]張永梅,王凱峰,馬禮,等.基于ZigBee和GPRS的嵌入式遠程監(jiān)測系統(tǒng)的設計[J].計算機科學,2012,39(6):222-225.ZHANG Yongmei,WANG Kaifeng,MA Li,et al.Design of embedded remote monitoring system based on ZigBee and GPRS[J].Computer Science,2012,39(6):222-225.
[15]CHEN Z N,NAN G F.Optimization of sensor deployment for mobile wireless sensor networks [C]//International Conference on Computational Intelligence and Vehicular System.Washington D C:IEEE Computer Society,2010:218-221.
[16]高振斌,毛健.海洋要素多設備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設計[J].河北工業(yè)大學學報,2011,40(2):20-24.GAO Zhenbing,MAO Jian.The design of multi-device data acquisition system for marine elements[J].Journal of Hebei University of Technology,2011,40(2):20-24.