余 樂(lè)， 易曉梅， 莫路鋒, 吳 鵬

(浙江農(nóng)林大學(xué) 信息工程學(xué)院，浙江 臨安 311300)

0 引 言

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSNs)技術(shù)監(jiān)測(cè)范圍廣、持續(xù)時(shí)間久、感知能力強(qiáng)、信息傳遞及時(shí)等優(yōu)點(diǎn)，WSNs能夠滿足森林生態(tài)系統(tǒng)信息獲取的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、全面性的需求，從而為精確測(cè)定相關(guān)生態(tài)指標(biāo)提供一條切實(shí)可行的途徑，突破了長(zhǎng)期以來(lái)困擾森林生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)研究發(fā)展的瓶頸[1～7]，該技術(shù)已在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛的應(yīng)用。在國(guó)外，Gomes T等人[8]設(shè)計(jì)了溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了溫室環(huán)境的高效監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于WSNs和空中機(jī)器人協(xié)同的葡萄園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，成本較高，無(wú)法得到普及。國(guó)內(nèi)，孫寶霞等人[10]設(shè)計(jì)了一種基于混合天線的WSNs稻田環(huán)境信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了大面積水稻田生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)采集、無(wú)線傳輸和遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。王驥等人[11]結(jié)合ZigBee和WSNs設(shè)計(jì)了集多種功能于一體的完整環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。上述研究中并未涉及大規(guī)模森林環(huán)境的監(jiān)測(cè)，且研究數(shù)據(jù)僅能代表傳感器節(jié)點(diǎn)附近的信息，而無(wú)法獲得無(wú)傳感器節(jié)點(diǎn)區(qū)域的信息。

針對(duì)當(dāng)前森林環(huán)境監(jiān)測(cè)方法和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在的不足，本文提出了一種利用WSNs對(duì)森林進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法，能夠監(jiān)測(cè)大范圍的森林信息，并通過(guò)Kriging插值算法預(yù)測(cè)無(wú)傳感器節(jié)點(diǎn)位置的信息，最終由系統(tǒng)界面直觀展示了森林信息的分布情況。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)主要由三大部分組成：WSNs模塊、數(shù)據(jù)處理分析模塊、展示終端模塊。

WSNs模塊主要負(fù)責(zé)森林信息的采集，包括溫度、濕度和光照強(qiáng)度。采集的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線的方式傳輸至Sink節(jié)點(diǎn)，并由Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送至數(shù)據(jù)處理分析模塊。傳感器網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的匯聚樹(shù)路由協(xié)議(collection tree protocol,CTP)進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。系統(tǒng)中的傳感器網(wǎng)絡(luò)由Telosb節(jié)點(diǎn)構(gòu)建，節(jié)點(diǎn)主要包括感知模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、無(wú)線通信模塊和供電模塊。

數(shù)據(jù)處理分析模塊收到Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的信息對(duì)未部署傳感器節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行信息插值預(yù)測(cè)，并將結(jié)果保存至Sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)中，記錄歷史數(shù)據(jù)。

展示終端模塊利用采集的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)監(jiān)測(cè)結(jié)果。系統(tǒng)中利用顏色深淺等方式表示森林信息的分布情況。

2 實(shí)現(xiàn)原理

2.1 改進(jìn)的CTP

傳統(tǒng)基于CTP的路由選擇具有2方面的局限性：1)只注重傳輸代價(jià)而未考慮比較長(zhǎng)的傳輸路徑中的傳輸成功率；2)只注重鏈路上包的丟失而忽視了轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)對(duì)包的主動(dòng)丟棄。為解決上述問(wèn)題，使得路由協(xié)議適用于大規(guī)模的WSNs，提出了采用數(shù)據(jù)實(shí)際發(fā)送質(zhì)量(quality of forwarding，QoF)表征鏈路質(zhì)量，相較于傳統(tǒng)的CTP路由，QoF指標(biāo)同時(shí)包含了數(shù)據(jù)投遞率和傳輸路徑的發(fā)送代價(jià)2方面信息。

定義一個(gè)數(shù)據(jù)包在鏈路上的期望傳輸次數(shù)(expected transmission count,ETC)為

(1)

式中q為一個(gè)數(shù)據(jù)包成功通過(guò)鏈路的概率；r為重傳限制次數(shù)，即發(fā)送者放棄之前允許重傳的次數(shù)；q(1-q)k-1為一個(gè)包第k次通過(guò)鏈路的概率；∑kq(1-q)k-1為數(shù)據(jù)包通過(guò)鏈路的期望傳輸次數(shù)；(r+1)(1-q)r+1為數(shù)據(jù)包未能通過(guò)鏈路的期望傳輸次數(shù)。ETC不僅考慮了鏈路質(zhì)量，而且考慮了重傳。

將一個(gè)通用鏈路的QoF定義為數(shù)據(jù)投遞率(packet delivery radio,PDR)與實(shí)際傳輸代價(jià)的比值

(2)

QoF與期望傳輸次數(shù)ETX具有3方面差別： QoF計(jì)算傳輸代價(jià)更精確；QoF考慮了數(shù)據(jù)投遞率，這對(duì)數(shù)據(jù)收集協(xié)議非常重要；QoF考慮到節(jié)點(diǎn)的不可靠性。

PDR計(jì)算如下

PDR=1-(1-q)r+1

(3)

式中q為一個(gè)數(shù)據(jù)包成功通過(guò)鏈路的概率；r為重傳限制次數(shù)。

2.2 自適應(yīng)Kriging插值算法

由于森林監(jiān)測(cè)區(qū)域面積大，而密集的部署傳感器節(jié)點(diǎn)的成本非常高，為了更全面監(jiān)測(cè)森林信息，本文使用Kriging插值算法對(duì)森林環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)，Kriging插值算法是一種線性最優(yōu)內(nèi)插法，具有較高的預(yù)測(cè)精度，應(yīng)用于森林信息監(jiān)測(cè)的具體過(guò)程如下：

1)建立依存關(guān)系

進(jìn)行采樣點(diǎn)配對(duì)，將樣本點(diǎn)進(jìn)行兩兩配對(duì)，并根據(jù)測(cè)量點(diǎn)的空間分布情況，分析經(jīng)驗(yàn)半變異函數(shù)r(h)

(4)

式中h為分離距離；N為樣本半變異函數(shù)值中距離為h的樣本數(shù)量；z(xi)和z(xi+h)分別為兩個(gè)配對(duì)的樣本點(diǎn)。通過(guò)求得的半變異函數(shù)的變化曲線和參數(shù)來(lái)擬合變異函數(shù)的理論模型，建立節(jié)點(diǎn)間的依存規(guī)則。如圖1所示。

圖1 模型構(gòu)建

2)未知節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)

利用變異函數(shù)模型對(duì)未知點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，假設(shè)某一區(qū)域采樣點(diǎn)位置xi處的值為z(xi)，i=1,2,3,…,n，則在預(yù)測(cè)點(diǎn)x0的估計(jì)值Z(x0)可以通過(guò)周?chē)鷑個(gè)采樣點(diǎn)的值z(mì)(xi)的線性組合求得，即

(5)

(6)

式中γ(xi,xj)為xi與xj間的變異函數(shù)；γ(xi,x0)為xi與x0之間的變異函數(shù);μ為與方差最小化有關(guān)的拉格朗日乘數(shù)。插值預(yù)測(cè)如圖2所示。

圖2 插值預(yù)測(cè)

假設(shè)0#位置為待預(yù)測(cè)點(diǎn)的位置，1#～4#位置為已知樣本點(diǎn)的位置，利用樣本點(diǎn)預(yù)測(cè)0#位置的值過(guò)程如下：利用變異模型計(jì)算出γ(hij)，根據(jù)式(6)可得式(7)；根據(jù)式(7)即可計(jì)算出對(duì)應(yīng)樣本點(diǎn)的權(quán)重分別為λ1,λ2,λ3,λ4；利用式(5)預(yù)測(cè)出0#位置的預(yù)測(cè)值Z(x0)

(7)

3 監(jiān)測(cè)結(jié)果展示

3.1 系統(tǒng)界面

系統(tǒng)界面用于展示監(jiān)測(cè)結(jié)果，如圖3所示，圓點(diǎn)表示傳感器節(jié)點(diǎn)，五角星為Sink節(jié)點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)部署在監(jiān)測(cè)森林中，采集的信號(hào)發(fā)送給Sink節(jié)點(diǎn)。

圖3 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示

圖中Connect按鈕用于數(shù)據(jù)處理與分析模塊開(kāi)始接收傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)；Kriging表示克里金插值算法，該功能根據(jù)實(shí)際情況選擇最優(yōu)模型預(yù)測(cè)未部署傳感器節(jié)點(diǎn)區(qū)域的溫濕度和光照強(qiáng)度，并顯示于界面上；Route為路徑查詢功能，顯示某個(gè)節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送至Sink節(jié)點(diǎn)的路由路徑；Receive Num表示系統(tǒng)收到數(shù)據(jù)包的數(shù)量。

圖3顯示了某個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)顯示出該節(jié)點(diǎn)位置的溫度、濕度、光照強(qiáng)度，其中“11”表示傳感器節(jié)點(diǎn)編號(hào)，同時(shí)溫濕度和光照強(qiáng)度分別為67.27 ℃，31.88 %RH,1213 Lux。

3.2 監(jiān)測(cè)信息分布

由于部署區(qū)域中的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量有限，并不能覆蓋到監(jiān)測(cè)區(qū)域的所有角落。為了能監(jiān)測(cè)到監(jiān)測(cè)區(qū)域任意位置的信息，本系統(tǒng)采用前述算法，根據(jù)節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)通過(guò)Kriging插值算法可以預(yù)測(cè)出未部署傳感器節(jié)點(diǎn)區(qū)域的信息。為了能直觀地看出在監(jiān)測(cè)區(qū)域同一時(shí)間不同位置的溫度(T)、濕度、光照強(qiáng)度(L)大小的分布，分別用紅、藍(lán)、黃3種顏色覆蓋監(jiān)測(cè)區(qū)域。溫度的高低用顏色的深淺表示，低溫地區(qū)顏色比較淺，而溫度相對(duì)較高的區(qū)域顏色比較深。利用顏色及深淺來(lái)表示森林中監(jiān)測(cè)信息的分布情況。

3.3 歷史數(shù)據(jù)生成

當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)某塊區(qū)域一段時(shí)間后，會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，直接觀察難以找出變化規(guī)律，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)者不能充分了解檢測(cè)區(qū)域溫度、濕度、光照強(qiáng)度的變化動(dòng)態(tài)。為解決這一問(wèn)題，本系統(tǒng)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，制作出歷史數(shù)據(jù)變化曲線，如圖4所示，該圖為監(jiān)測(cè)區(qū)域24 h內(nèi)溫濕度和光照強(qiáng)度的變化情況。

圖4 歷史數(shù)據(jù)

4 系統(tǒng)測(cè)試

為驗(yàn)證系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，于2016年7月選取浙江農(nóng)林大學(xué)附近森林作為監(jiān)測(cè)區(qū)域，在森林內(nèi)部署30個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)設(shè)置每10 min采集一次溫度、濕度、光照等數(shù)據(jù)信息，并使用手持型森林環(huán)境監(jiān)測(cè)儀對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行校對(duì)。圖5為連續(xù)24 h內(nèi)系統(tǒng)采集的平均值與手持測(cè)量?jī)x器采集的數(shù)據(jù)對(duì)比。

圖5 森林環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控曲線

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)和利用Kriging插值預(yù)測(cè)的結(jié)果均具有較高精度，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。森林環(huán)境溫度、濕度和光照強(qiáng)度平均相對(duì)誤差分別為0.72 %，0.79 %，1.26 %。

5 結(jié) 論

將WSNs技術(shù)應(yīng)用于森林環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中，提出了基于WSNs的實(shí)時(shí)森林環(huán)境因子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)能持續(xù)監(jiān)測(cè)森林生態(tài)系統(tǒng)中的溫度、濕度、光照強(qiáng)度等指標(biāo)，采用基于傳輸路徑質(zhì)量的路由方法，定義了一個(gè)兼顧數(shù)據(jù)投遞率和傳輸路徑發(fā)送代價(jià)的鏈路質(zhì)量指標(biāo)QoF，并將之應(yīng)用到CTP協(xié)議的路徑選擇中，同時(shí)采用改進(jìn)的自適應(yīng)克里金插值算法，利用距離預(yù)測(cè)點(diǎn)最近的測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算。系統(tǒng)構(gòu)建成本低、擴(kuò)展性強(qiáng)、靈活性大、適用范圍廣，為森林環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了有效的解決方案。