肖 倩， 敖 欣

(東莞理工學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 東莞 523808)

0 引 言

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，越來(lái)越多的國(guó)計(jì)民生場(chǎng)合需要定量地統(tǒng)計(jì)各類數(shù)據(jù)，如會(huì)展場(chǎng)館統(tǒng)計(jì)各類展臺(tái)的訪問(wèn)頻度[1]，城市道路交通系統(tǒng)中統(tǒng)計(jì)各區(qū)域的交通流量分布[2]等。移動(dòng)物體計(jì)數(shù)系統(tǒng)正是應(yīng)這個(gè)需求而逐漸成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)。然而，現(xiàn)有計(jì)數(shù)系統(tǒng)普遍采用基于視頻檢測(cè)[2]、紅外感應(yīng)[3]、壓感[4]、熱感[4]或者是磁感[5]等傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)，因此不可避免地存在著檢測(cè)精度低、受環(huán)境(光線、溫度、磁場(chǎng)等)影響嚴(yán)重等問(wèn)題。此外，在需求若干分系統(tǒng)的大型監(jiān)測(cè)環(huán)境下，現(xiàn)有計(jì)數(shù)系統(tǒng)多采用有線連接來(lái)搭建各分系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳遞通道，導(dǎo)致成本居高、靈活性欠缺等缺陷。

針對(duì)以上不足，本文從兩個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。①考慮到超聲波檢測(cè)技術(shù)的定位便捷、準(zhǔn)確度高的固有特點(diǎn)[6]，利用超聲波檢測(cè)[7]替換傳統(tǒng)檢測(cè)手段，以有效解決當(dāng)前檢測(cè)手段存在的檢測(cè)精度低、對(duì)環(huán)境敏感[8]等問(wèn)題。為了進(jìn)一步提高檢測(cè)精度，還探索了如何聯(lián)合多個(gè)超聲波檢測(cè)節(jié)點(diǎn)來(lái)協(xié)同解決計(jì)數(shù)系統(tǒng)中存在的移動(dòng)速度不規(guī)則、重復(fù)計(jì)數(shù)等問(wèn)題。②在上述超聲波檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，著重研究了如何利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)快速構(gòu)建分系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳遞通道，從而在保障系統(tǒng)既有服務(wù)目標(biāo)性能的前提下最小化系統(tǒng)部署成本。最后，還研究了計(jì)數(shù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、訪問(wèn)及安全管理等問(wèn)題，以輔助系統(tǒng)用戶方便地挖掘系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)的基本框架如圖1所示。系統(tǒng)主要包括：① 負(fù)責(zé)具體區(qū)域計(jì)數(shù)任務(wù)的分系統(tǒng)；② 負(fù)責(zé)互連各分系統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；③ 負(fù)責(zé)連接外網(wǎng)的交換機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器及訪問(wèn)終端。其中，右上方虛線框中所示的即是一個(gè)利用多個(gè)超聲波傳感器進(jìn)行計(jì)數(shù)的基本計(jì)數(shù)系統(tǒng)。當(dāng)有計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入分系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍時(shí)，多個(gè)超聲波傳感器同時(shí)啟動(dòng)對(duì)該目標(biāo)的跟蹤，并通過(guò)相互協(xié)作來(lái)確定該物體(及其運(yùn)動(dòng)方向)；下方所示的虛線框中，各分系統(tǒng)利用具有無(wú)線通信能力的接收節(jié)點(diǎn)，動(dòng)態(tài)地自組織形成互連互通的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。任何一個(gè)分系統(tǒng)僅與其通信范圍內(nèi)的分系統(tǒng)進(jìn)行通信，數(shù)據(jù)直接或者經(jīng)由其他分系統(tǒng)傳遞至網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)(左上方虛線框)，并最終上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。系統(tǒng)用戶也可以借由各類終端，途徑網(wǎng)關(guān)來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)，以便做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。

圖1 系統(tǒng)基本框架

由圖1可以看出，移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)主要包含以下三項(xiàng)核心功能：

(1) 超聲波傳感器計(jì)數(shù)功能。利用超聲波傳感器進(jìn)行計(jì)數(shù)，是本系統(tǒng)的核心功能。如何準(zhǔn)確探測(cè)到移動(dòng)物體并進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)，是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)正常工作的基礎(chǔ)。因此，如何設(shè)計(jì)有效的綜合計(jì)數(shù)算法來(lái)確保傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)物體的準(zhǔn)確性、合理性是完成計(jì)數(shù)功能的關(guān)鍵。

(2) 超聲波無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸功能。超聲波傳感節(jié)點(diǎn)采集到數(shù)據(jù)后，將通過(guò)無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。采用無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)具有部署靈活、可適應(yīng)性強(qiáng)、不需要復(fù)雜布線等優(yōu)勢(shì)。然而，由于無(wú)線信道的稀缺性，超聲波傳感器節(jié)點(diǎn)組成的自組織網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸中，不可避免地會(huì)面臨傳輸沖突等問(wèn)題。因此，如何設(shè)計(jì)無(wú)線傳輸協(xié)議(算法)來(lái)確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、及時(shí)地上傳、下達(dá)也是本系統(tǒng)的核心問(wèn)題之一。

(3) 數(shù)據(jù)管理功能。移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)最終目的在于利用獲得的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分享、分析及其他進(jìn)一步的操作。因此，如何有效地管理獲得的數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸和分析過(guò)程的便捷性、有效性、安全性及兼容性等也是系統(tǒng)需要關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。

1.2 超聲波傳感器計(jì)數(shù)功能

超聲波是指頻率高于15 kHz的聲波，其在空氣中(20 °C)的傳播速度大致為340 m/s，具有方向性好(衍射少)、能量耗散慢及傳播速度慢等特點(diǎn)。在常規(guī)定時(shí)精度下，超聲波測(cè)距(利用信號(hào)發(fā)射與接收的時(shí)間差換算)可提供厘米級(jí)的定位精度[9-10]，因此常被應(yīng)用在一些精度要求高的測(cè)距場(chǎng)合。與傳統(tǒng)超聲測(cè)距應(yīng)用不一樣，本系統(tǒng)對(duì)計(jì)數(shù)目標(biāo)與超聲波探測(cè)器之間的絕對(duì)距離并不感興趣，而僅想利用計(jì)數(shù)目標(biāo)介入探測(cè)器監(jiān)控區(qū)域后對(duì)監(jiān)控區(qū)域的空間分布產(chǎn)生的變化來(lái)間接感知計(jì)數(shù)目標(biāo)的存在、數(shù)量及各自的運(yùn)動(dòng)方向等信息。遺憾的是，超聲波傳感器僅通過(guò)超聲波探測(cè)來(lái)感知計(jì)數(shù)目標(biāo)的存在，卻無(wú)法直接區(qū)分識(shí)別不同的計(jì)數(shù)目標(biāo)，也不能統(tǒng)計(jì)它們的數(shù)量及運(yùn)動(dòng)方向。因此，這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)存在著比較大的挑戰(zhàn)。

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，本系統(tǒng)巧妙地利用多傳感器協(xié)作構(gòu)建共同監(jiān)測(cè)區(qū)域，并通過(guò)不同計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入、通過(guò)該監(jiān)測(cè)區(qū)域時(shí)引發(fā)的一系列事件來(lái)推測(cè)計(jì)數(shù)目標(biāo)的具體行為，從而實(shí)現(xiàn)了識(shí)別計(jì)數(shù)目標(biāo)數(shù)量及運(yùn)動(dòng)方向等功能。該系統(tǒng)計(jì)數(shù)功能的實(shí)現(xiàn)依賴于特別的系統(tǒng)硬件部署及相應(yīng)的軟件計(jì)數(shù)算法。

1.2.1系統(tǒng)硬件部署

如圖2所示，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)橐粭l規(guī)則的條形通道，計(jì)數(shù)目標(biāo)需要通過(guò)該通道進(jìn)入或者離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域。通道兩端分別部署一個(gè)超聲波傳感器(分別記為A、B傳感器)。兩傳感器經(jīng)由同一個(gè)控制器互聯(lián)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息共享。當(dāng)計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域時(shí)需依次經(jīng)過(guò)A、B傳感器(如圖中地面箭頭所示)；相反，離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域時(shí)，計(jì)數(shù)目標(biāo)則將如反方向依次通過(guò)B 、A傳感器。傳感器采用頂式部署，距離地面的距離固定為H。兩個(gè)傳感器的直線距離為D。每個(gè)傳感器具有兩路通道，即每個(gè)傳感器可以用兩個(gè)不同發(fā)射頻率分別為f1、f2的超聲波(f1,f2均大于15 kHz)。其中, 位于f1頻段的發(fā)射探頭垂直向下，負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)本傳感器下方區(qū)域的計(jì)數(shù)目標(biāo)(綠色信號(hào))；而位于f2頻段的發(fā)射探頭則瞄準(zhǔn)合作傳感器正下方地板，負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)合作傳感器正下方區(qū)域(紅色信號(hào))。兩個(gè)頻段的接收探頭均與相對(duì)應(yīng)的發(fā)射探頭并列布置，并調(diào)整至與發(fā)射探頭同一方向，以便接收。由于f1、f2兩頻段不重疊，且A、B傳感器相隔較遠(yuǎn)，因此，可以確保幾乎沿直線傳播的超聲波信號(hào)不會(huì)產(chǎn)生相互干擾。

圖2 超聲波傳感器計(jì)數(shù)原理三維示意圖

圖3 超聲波傳感器探測(cè)事件序列示意

1.2.2超聲波傳感器計(jì)數(shù)原理

在討論計(jì)數(shù)原理前，我們先從圖2所示的計(jì)數(shù)通道三維模型來(lái)分析計(jì)數(shù)目標(biāo)可能存在的幾種行為。為了方便展示，作出圖3所對(duì)應(yīng)的2D模型。如圖4所示，A、B傳感器所處區(qū)域分別用一條直線，箭頭表示計(jì)數(shù)目標(biāo)的行動(dòng)方向， 箭頭上方數(shù)字表示計(jì)數(shù)目標(biāo)行動(dòng)順序。根據(jù)箭頭的方向及所經(jīng)過(guò)的傳感器，我們分別將它們命名為IN-A、OUT-A、IN-B、OUT-B事件。從圖中可以看出，4(a)、4(b)分別對(duì)應(yīng)正常情況下計(jì)數(shù)目標(biāo)通過(guò)計(jì)數(shù)通道進(jìn)入、離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域兩種行為；而4(c)、4(d) 則分別代表兩種不正常的情況，即計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入或者離開(kāi)途中突然折返。計(jì)數(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是統(tǒng)計(jì)正常進(jìn)入、離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域的人數(shù)。

(a) 正常進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域 (b) 正常離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域

(c) 進(jìn)入途中突然折返 (d) 離開(kāi)途中突然折返

圖4 計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入或者離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域的四種行為

要想達(dá)成此目標(biāo)，必須要正確地區(qū)分、識(shí)別上述四種行為構(gòu)成的四種基本事件：IN-A、IN-B、OUT-A、OUT-B。而這就依賴于利用傳感器對(duì)這四種基本行為的事件響應(yīng)來(lái)刻畫它們各自的特征。我們先以圖4(a)的流程為例來(lái)分析IN-A、IN-B事件的時(shí)間特征。如圖2所示，當(dāng)計(jì)數(shù)目標(biāo)從灰色入口進(jìn)入計(jì)數(shù)通道時(shí)，位于其頭頂?shù)腁傳感器將通過(guò)f1探頭探測(cè)超聲波的傳播(反射)時(shí)間測(cè)算出其與計(jì)數(shù)目標(biāo)頭頂間的距離。同時(shí)，A傳感器的f1頻段探頭還將記錄反射信號(hào)被捕獲并識(shí)別的時(shí)間戳，我們記為t1。緊隨其后，B傳感器的f2頻段探頭也將探測(cè)并捕獲到位于A下方的計(jì)數(shù)目標(biāo)反射回的信號(hào)。其具體的捕獲時(shí)間戳可記為t1+T，其中T為與A、B傳感器距離D及通道高度H有關(guān)的常量，即，

其中：C為超聲波傳播速度；d為計(jì)數(shù)目標(biāo)平均高度。

當(dāng)計(jì)數(shù)目標(biāo)行至B傳感器下方時(shí)，B傳感器的f1發(fā)射探頭發(fā)射的超聲波信號(hào)將被計(jì)數(shù)目標(biāo)反射回來(lái)，并在t2時(shí)刻被f1接收探頭所識(shí)別并捕獲。同樣，緊隨其后，A傳感器的f2探頭也將在T時(shí)間后探測(cè)并捕獲到該反射信號(hào)。隨即，計(jì)數(shù)目標(biāo)繼續(xù)離開(kāi)B傳感器的范圍，進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域。為了便于直觀理解，將上述過(guò)程在時(shí)間軸上展示于圖5(a)。其中，f1探頭所探測(cè)的事件用綠色表示，f2探測(cè)的事件則用紅線表示。四條軸線分別對(duì)應(yīng)A、B傳感器的四個(gè)探頭記錄的時(shí)間序列，軸線上的黑色箭頭則代表它們所探測(cè)到的事件(的發(fā)生時(shí)間)。

(a)進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域(b)離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域

圖5 計(jì)數(shù)目標(biāo)通過(guò)計(jì)數(shù)通道進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域時(shí)引發(fā)的事件

同樣原理，當(dāng)計(jì)數(shù)目標(biāo)通過(guò)計(jì)數(shù)通道離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域，即依次經(jīng)過(guò)B、A傳感器時(shí)，依次會(huì)發(fā)生OUT-B、OUT-A事件。對(duì)比圖6(a)、圖6(b)可知，事件IN-A與OUT-A，以及事件IN-B與OUT-B之間的在軸線上的時(shí)間特征都相同。因此，按目前的設(shè)置還無(wú)法完全區(qū)分IN-A與OUT-A，以及OUT-B與IN-B事件。為此，先以IN-A、OUT-A事件來(lái)分析。

(a)進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域(b)離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域

圖6 計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入、離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域時(shí)引發(fā)的事件

當(dāng)t1時(shí)刻A傳感器f1探頭發(fā)現(xiàn)計(jì)數(shù)目標(biāo)經(jīng)過(guò)其進(jìn)入計(jì)數(shù)通道時(shí)，t1+T時(shí)刻B傳感器的f2探頭將感知到該事件。由圖2可知，由于計(jì)數(shù)目標(biāo)存在一定高度，因此，在接下來(lái)的一小段時(shí)間(M)內(nèi)，計(jì)數(shù)目標(biāo)將阻斷B傳感器f2探頭的超聲波。即B傳感器f2探頭在首次探測(cè)后的M時(shí)間內(nèi)，仍然會(huì)持續(xù)感知到其的存在；與此相反，如果計(jì)數(shù)目標(biāo)是經(jīng)過(guò)A傳感器離開(kāi)計(jì)數(shù)通道時(shí)，則其將很快離開(kāi)計(jì)數(shù)通道，從而也不可能阻斷B傳感器f2探頭的超聲波。因此，IN-A事件中, B傳感器f2探頭在t1+T時(shí)刻后將持續(xù)探測(cè)到計(jì)時(shí)目標(biāo)的存在(如圖6中白箭頭所示)；而OUT-A事件中，則不會(huì)出現(xiàn)這些事件(如圖6所示)。這就非常直觀地區(qū)分開(kāi)了在A傳感器處發(fā)生的IN-A與OUT-A事件。同樣的道理，我們可以區(qū)分開(kāi)IN-B與OUT-B事件。

1.2.3超聲波傳感器計(jì)數(shù)算法

由上述討論可知，通過(guò)A、B傳感器的協(xié)同，系統(tǒng)可以得到4個(gè)探頭所探測(cè)到的一系列時(shí)間，進(jìn)而組合后推測(cè)出對(duì)應(yīng)的IN-A、IN-B、OUT-B、OUT-A這四種基本事件。當(dāng)單個(gè)計(jì)數(shù)目標(biāo)如圖4(a)、4(b)一樣，正常地通過(guò)計(jì)數(shù)通道進(jìn)入或者離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域時(shí)，上述四種事件將嚴(yán)格按照順序發(fā)生。然而，當(dāng)多個(gè)計(jì)數(shù)目標(biāo)同時(shí)進(jìn)入或者離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域時(shí)(這幾乎是常態(tài))，該四種事件的發(fā)生順序就會(huì)被打亂。假設(shè)有兩個(gè)計(jì)數(shù)目標(biāo)幾乎同時(shí)(或者相隔不久)經(jīng)過(guò)計(jì)數(shù)通道分別進(jìn)入、離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域時(shí)，則這四種事件的出現(xiàn)順序可能有以下幾種情況：① IN-A、OUT-B、OUT-A、IN-B；② IN-A、IN-B、OUT-B、OUT-A；③ IN-A、OUT-B、IN-B、OUT-A；④ OUT-B、OUT-A、IN-A、IN-B；⑤ OUT-B、IN-A、IN-B、OUT-A；⑥ OUT-B、IN-A、OUT-A、IN-B。計(jì)數(shù)算法就是要從這些序列化的事件中合理推測(cè)出計(jì)數(shù)目標(biāo)的行為，進(jìn)而得到相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。而這種推測(cè)依賴于圖4所示的各類行為所包含的事件及其順序。在忽略異常情況的前提下，一種最為簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)算法即是強(qiáng)行匹配，即IN-A與IN-B順序匹配，而OUT-B與OUT-A順序匹配。

1.3 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸功能

雙傳感器采集到所監(jiān)測(cè)區(qū)域的計(jì)數(shù)信息后，還需要將其上傳至終端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析等后續(xù)工作。傳統(tǒng)的計(jì)數(shù)系統(tǒng)往往利用有線連接來(lái)互連各個(gè)分系統(tǒng)，但這樣的方式存在靈活性差、部署成本高等缺點(diǎn)。針對(duì)這一缺點(diǎn)，本計(jì)數(shù)系統(tǒng)運(yùn)用ZigBee技術(shù)來(lái)搭建點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)等式無(wú)線自組網(wǎng)絡(luò)，從而利用無(wú)線多跳傳輸技術(shù)將各個(gè)分系統(tǒng)有機(jī)地互聯(lián)。與其它無(wú)線傳輸技術(shù)不同，ZigBee技術(shù)具有成本低、功耗低、組網(wǎng)容量高、方式靈活等顯著特點(diǎn)[11-12]。雖然其傳輸速度僅有幾百kb/s，但能夠滿足低傳輸速率需求的移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)的任務(wù)需要。如圖7所示，ZigBee協(xié)議是以IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)[13]為基礎(chǔ)建立，它定義了協(xié)議棧最底的兩層：物理層(PHY)和媒體接入控制子層(MAC)。其中，物理層既可以工作在傳統(tǒng)的2.4 GHz頻段，也可以工作在868/915 MHz頻段；ZigBee聯(lián)盟則負(fù)責(zé)提供網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層結(jié)構(gòu)(各類應(yīng)用接口)，而用戶可以在此基礎(chǔ)上定制具體傳輸任務(wù)，從而靈活地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的任務(wù)需求。

圖7 ZigBee協(xié)議棧結(jié)構(gòu)

ZigBee協(xié)議支持三種組網(wǎng)模式：星形組網(wǎng)、樹形組網(wǎng)和網(wǎng)狀組網(wǎng)。如圖1所示，本計(jì)數(shù)系統(tǒng)采用網(wǎng)狀式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，所有分系統(tǒng)利用無(wú)線通信節(jié)點(diǎn)對(duì)等地構(gòu)建自主通信網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于有些無(wú)分系統(tǒng)部署的區(qū)域，系統(tǒng)還額外部署一些中繼通信節(jié)點(diǎn)，以確保網(wǎng)絡(luò)的連通性。由于移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)所監(jiān)測(cè)的區(qū)域及分系統(tǒng)的部署一旦確定，基本上是不會(huì)變動(dòng)位置。因此，各個(gè)分系統(tǒng)通信節(jié)點(diǎn)間的連接鏈路相對(duì)比較穩(wěn)定。針對(duì)這一特點(diǎn)，系統(tǒng)采用準(zhǔn)動(dòng)態(tài)路由協(xié)議AODV[14]，其兼顧了傳統(tǒng)的表驅(qū)動(dòng)路由與新型的按需路由的特點(diǎn)，具有協(xié)議效率高、路由建立時(shí)間短、更新維護(hù)開(kāi)銷小等特點(diǎn)。與傳統(tǒng)的DSDV表驅(qū)動(dòng)路由不同，AODV只為有傳輸需求的節(jié)點(diǎn)按需建立路由；那些不在活躍路徑上的節(jié)點(diǎn)不會(huì)維持任何相關(guān)路由信息，也不會(huì)參與任何周期路由表的交換。而與典型的按需源路由DSR不同，AODV中不需要將路由包含在每一個(gè)數(shù)據(jù)分組中，從而有效降低了協(xié)議開(kāi)銷；它允許中間節(jié)點(diǎn)回復(fù)已知的最新路由信息，從而降低找路開(kāi)銷。

1.4 數(shù)據(jù)管理功能

數(shù)據(jù)管理功能指由終端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析等。這就客觀要求各分系統(tǒng)上傳數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一，以便于在壓縮數(shù)據(jù)傳輸量的同時(shí)提高系統(tǒng)的處理效率。為此，考慮到移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)，先提出幾類通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)輔助記錄。

首先，對(duì)于單個(gè)由雙傳感器組成的分系統(tǒng)，它需要涉及記錄不同傳感器所探測(cè)到的計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入或者離開(kāi)事件，并由此推測(cè)出計(jì)數(shù)目標(biāo)的具體行為。因此，為了便于存儲(chǔ)這些中間或者最終數(shù)據(jù)，定義以下一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

(1) 元事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。記錄具體某個(gè)時(shí)刻某個(gè)傳感器偵探到計(jì)數(shù)目標(biāo)阻斷其傳輸?shù)氖录?，具體結(jié)構(gòu)如圖8所示。其中，設(shè)備類型用1位0、1數(shù)值來(lái)標(biāo)示A、B傳感器，設(shè)備代碼是指?jìng)鞲衅魑ㄒ坏臉?biāo)識(shí)符，探頭類型用1位0、1數(shù)值來(lái)區(qū)別f1、f2探頭，元事件時(shí)間是指?jìng)鞲衅魈綔y(cè)被計(jì)數(shù)目標(biāo)阻斷 (當(dāng)反射距離小于預(yù)設(shè)距離時(shí)激發(fā)) 的具體時(shí)間。每對(duì)A、B傳感器在偵測(cè)到元事件后，立即將數(shù)據(jù)傳送到管理控制器進(jìn)行臨時(shí)存儲(chǔ)；而后，控制器根據(jù)這些傳感器的不同探頭所采集到的事件分析推理出具體的IN-A、IN-B、OUT-B、OUT-A等事件。這些事件被統(tǒng)稱為目標(biāo)事件，并用以下結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)。

圖8 元事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

(2) 目標(biāo)事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。記錄計(jì)數(shù)目標(biāo)進(jìn)入或者離開(kāi)計(jì)數(shù)通道的具體事件，結(jié)構(gòu)如圖9所示。其中，設(shè)備代碼是指?jìng)鞲衅魑ㄒ坏臉?biāo)識(shí)符，目標(biāo)事件類型用兩位二進(jìn)制代碼來(lái)區(qū)分IN-A、IN-B、OUT-B、OUT-A四種事件。目標(biāo)事件時(shí)間基于元事件時(shí)間得到，它是指當(dāng)連續(xù)多個(gè)元事件發(fā)生時(shí)，首次元事件的發(fā)生時(shí)間。

圖9 目標(biāo)事件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

(3) 目標(biāo)行為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。是基于記錄的連續(xù)目標(biāo)事件，根據(jù)計(jì)數(shù)算法所推導(dǎo)出來(lái)的計(jì)數(shù)目標(biāo)具體行為，結(jié)構(gòu)如圖10所示。其中，區(qū)域代碼是指雙傳感器所負(fù)責(zé)的區(qū)域代碼，目標(biāo)行為類型用兩位二進(jìn)制代碼來(lái)區(qū)分如圖5所示的四種行為，即：正常進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域、正常離開(kāi)目標(biāo)區(qū)域、進(jìn)入中途折返、離開(kāi)中途折返，而目標(biāo)行為時(shí)間是用來(lái)區(qū)分不同時(shí)間段的相同目標(biāo)行為。

圖10 目標(biāo)行為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

與上述兩種數(shù)據(jù)不同，目標(biāo)行為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是由分系統(tǒng)的控制器負(fù)責(zé)運(yùn)行計(jì)數(shù)算法不斷產(chǎn)生，并立即通過(guò)無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)上傳至終端數(shù)據(jù)服務(wù)器。終端分析程序能夠基于這些動(dòng)態(tài)更新的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)地分析整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的訪問(wèn)頻度、密度等整體情況，并作出相應(yīng)決策。當(dāng)然，目標(biāo)行為數(shù)據(jù)也可以由各分系統(tǒng)的本地控制器實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，并在本地的顯示設(shè)備上實(shí)時(shí)更新。

2 系統(tǒng)測(cè)試與分析

基于上文對(duì)系統(tǒng)模型及設(shè)計(jì)原理的闡述，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的超聲波移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)原型。如圖11所示，系統(tǒng)的核心功能套件由上層具備超聲波探測(cè)能力的芯片及下層負(fù)責(zé)進(jìn)行無(wú)線通信的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。該套件選用TinyOS[15]作為Mica2的操作系統(tǒng)，并使用NesC語(yǔ)言進(jìn)行編程開(kāi)發(fā)，從而構(gòu)成單獨(dú)的一個(gè)超聲波傳感節(jié)點(diǎn)。在某個(gè)特定的待監(jiān)測(cè)區(qū)域，若干個(gè)超聲波傳感節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)區(qū)域性監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，并負(fù)責(zé)對(duì)該區(qū)域(如某個(gè)入口)的計(jì)數(shù)對(duì)象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。當(dāng)有若干個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域時(shí)，每個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)由若干個(gè)超聲波檢測(cè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的分系統(tǒng)則利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建一個(gè)互通的數(shù)據(jù)通道。

圖11 原型產(chǎn)品圖

如上所述，針對(duì)超聲波無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，我們已經(jīng)進(jìn)行了產(chǎn)品的實(shí)驗(yàn)工作。根據(jù)今后的應(yīng)用，對(duì)原型產(chǎn)品進(jìn)行了模擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用情況的實(shí)驗(yàn)，如商場(chǎng)入口、學(xué)校校門等場(chǎng)景。在基本性能實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，為獲得原型產(chǎn)品的性能參數(shù)指標(biāo)，我們又在模擬的實(shí)驗(yàn)環(huán)境當(dāng)中，采用了對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方法，將超聲波無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)原型與其它系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行計(jì)數(shù)測(cè)試。經(jīng)過(guò)多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，各種傳感器的計(jì)數(shù)準(zhǔn)確度如圖12所示。超聲波無(wú)線傳感器原型產(chǎn)品在準(zhǔn)確度上達(dá)到了98%，漏計(jì)、誤計(jì)率較其他產(chǎn)品低。

圖12 各類型傳感器的檢測(cè)精度對(duì)比

3 結(jié) 語(yǔ)

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)具有能耗小、成本低、易部署等優(yōu)點(diǎn)，被譽(yù)為21世紀(jì)最有前途的技術(shù)之一。而超聲波檢測(cè)技術(shù)具有檢測(cè)迅速、抗干擾能力強(qiáng)及成本低等特點(diǎn)。結(jié)合這兩者的優(yōu)勢(shì)，率先提出了一種融合超聲波檢測(cè)與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男滦鸵苿?dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)。與基于視頻檢測(cè)、紅外感應(yīng)、壓感、熱感或者是磁感等傳統(tǒng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)不同，新型移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)利用超聲波檢測(cè)的上述優(yōu)點(diǎn)，成功解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)中存在的檢測(cè)精度低、受環(huán)境(光線、溫度、磁場(chǎng)等)影響嚴(yán)重等問(wèn)題。此外，借助于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特性，新型系統(tǒng)解決了采用有線連接的傳統(tǒng)系統(tǒng)存在的部署成本高、靈活性低、可拓展性不強(qiáng)等不足。在展會(huì)經(jīng)濟(jì)、公路交通等計(jì)數(shù)目標(biāo)密集型產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的推動(dòng)下，大型分布式移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)將越來(lái)越受到廣泛的應(yīng)用。而本文提出的新型的基于超聲波無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)能夠很好地承接這一成長(zhǎng)性需求，從而有望在占領(lǐng)一定的市場(chǎng)空間的同時(shí)，創(chuàng)造不小的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益。

[1] 楊媛媛, 劉瑞霞, 趙 雪.基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的展館定位與管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].山東科學(xué)，2011，24(3): 59-63.

YANG Yuan-yuan, LIU Rui-xia, ZHAO Xue. Design and Implementation of Exhibition Location and Management System Based on Wireless Sensor Networks[J]. Shandong Science, 2011, 24(3):59-63.

[2] 羅 欣, 朱清新. 改進(jìn)的基于邊緣檢測(cè)技術(shù)的車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)工程,2006, 32(9): 228-229.

LUO Xin, ZHU Qing-xin. Improved Car Traffic Monitoring System Based on Edge Detection[J]. Computer Engineering, 2006, 32(9):228-229.

[3] 鐘 鼎, 尹媛媛. 基于STM32人流量統(tǒng)計(jì)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子設(shè)計(jì)工程,2011,19(20): 94-96.

ZHONG Ding, YI Yuan-yuan. Real Time People Flow measure statistical system based on STM32 [J].Electronic Design Engineering, 2011, 19(20):94-96.

[4] 余軍濤, 張 躍. 運(yùn)動(dòng)車輛自動(dòng)識(shí)別分類研究[J].交通與計(jì)算機(jī),2000,18(6):29-31.

YU Jun-tao, ZHANG Yue. Research on Automatic Classification of Mobile Vehicles[J]. Traffic and Computer, 2000,18(6):29-31.

[5] 王明哲, 吳 皓, 周 豐.基于地磁的車型識(shí)別模糊數(shù)據(jù)融合方法研究[J].公路交通科技,2008, 25(1): 155-158.

WANG Ming-zhe, WU Hao, ZHOU Feng. Research of Fuzzy Data Fusion Based on Geomagnetism for Vehicle Type Identification Process [J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2008, 25(1):155-158.

[6] 李昌祿,蘇寒松.超聲波定位系統(tǒng)的研究[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2013,32(2):39-44.

LI Chang-lu, SU Hang-song. An Ultrasonic Positioning System [J]. Research and Exploration in Laboratory,2013,32(2):39-44.

[7] 周立青,常家超,何 煒,等.基于超聲計(jì)數(shù)的智能交通燈控制系統(tǒng)[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2011,30(9):63-66.

ZHOU Li-qing, CHANG Jia-chao, HE Wei,etal. Intelligent Traffic Light Control System Based on Ultrasonic Counting [J]. Research and Exploration in Laboratory,2011,30(9):63-66.

[8] 余 農(nóng),吳常泳,湯心溢，等.紅外目標(biāo)檢測(cè)的自適應(yīng)背景感知算法[J].電子學(xué)報(bào),2005,33(2):200-204.

YU Nong, WU Chang-Yong, TANG Xin-yi,etal. Adaptive Background Perception Algorithm for Infrared Target Detection [J]. Acta Electronica Sinica, 2005,33(2):200-204.

[9] 蘇 凱,任 軍,王 斌，等.基于超聲波測(cè)距的實(shí)時(shí)路況信息采集系統(tǒng)[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2011,30(8):70-73

SU Kai, REN Jun, WANG Bin,etal. Design of Real-Time Traffic Information Collection System Based on Ultrasonic Measuring[J]. Research and Exploration in Laboratory, 2011,30(8):70-73.

[10] 王鄭靜, 張 劼, 華澤釗, 等. 室內(nèi)超聲波定位系統(tǒng)的構(gòu)建與測(cè)試[J]. 上海理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 29(6):553-556.

Wang Zheng-jing, Zhang Jie, Hua Zhe-zhao,etal. Design and test of indoor ultrasonic positioning system [J]. Journal of University of Shanghai for Science and Technology, 2007, 29(6):553-556.

[11] 張 平, 康桂霞, 田 輝. 甚低功耗無(wú)線通信技術(shù)——ZigBee. 中興通訊技術(shù)[J].2006, 12 (4): 21-25.

Zhang Ping, Kang Gui-xia, Tian Hui. ZigBee——Very Low-Power Wireless Communication Technology[J]. Zte Communications, 2006, 12(4):21-25.

[12] 湯文亮,曾祥元,曹義親，等.基于ZigBee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索,2010,29(6):49-53.

TANG Wen-liang, ZENG Xiang-yuan, CAO Yi-qin,etal. Forest Fire Detection System Nased on ZigBee Wireless Sensor Network[J]. Research and Exploration in Laboratory,2010,29(6):49-53.

[13] IEEE Standard for Information Technology-Telecommunications and Information Exchange Between Systems-Local and Metropolitan Area Networks Specific Requirements Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low-Rate Wireless Personal Area Networks (LR-WPANs) [S]. IEEE Std 802.15.4-2003 , vol., no., pp.0_1,670, 2003.

[14] Perkins, Charles, E. Belding-Royer, and Samir Das. RFC 3561-ad hoc on-demand distance vector (AODV) routing[S].Internet RFCs, 2003: 1-38.

[15] Levis, Philip. TinyOS: An operating system for sensor networks [M]. Ambient intelligence. Springer Berlin Heidelberg, 2005：115-148.