曹守啟，禹 松，張 錚

面向漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的GPS相對定位策略

曹守啟，禹 松，張 錚※

（上海海洋大學工程學院，上海 201306）

現(xiàn)代漁業(yè)養(yǎng)殖朝著精細化的方向發(fā)展，漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用越來越廣泛。對于部署的終端節(jié)點，除了需要獲取環(huán)境感知信息，還必需獲取節(jié)點的位置信息，這樣采集數(shù)據(jù)才有應用價值。該研究提出了一種面向漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用的基于LoRa（Long Range）網(wǎng)絡(luò)的低成本GPS（Global Positioning System）相對定位方法。首先通過誤差分析建立相對定位策略數(shù)據(jù)模型，然后設(shè)計了基于LoRa網(wǎng)絡(luò)的相對定位方法和改進的時分多址（Time Division Multiple Access, TDMA）傳輸策略，實現(xiàn)了高精度定位和高能效數(shù)據(jù)傳輸，最后設(shè)計了LoRa物聯(lián)網(wǎng)硬件節(jié)點并在近海漁場進行了部署測試，試驗數(shù)據(jù)表明了該文提出方法的有效性與可靠性。在采用低成本GPS商用模塊的情況下，距離網(wǎng)關(guān)1 000和499 m的終端節(jié)點的平均定位精度由10 m分別提高到4.8和2.4 m，數(shù)據(jù)投遞率由80%提高到95%以上。

水產(chǎn)養(yǎng)殖；物聯(lián)網(wǎng)；GPS；LoRa；時間同步

0 引 言

現(xiàn)代水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模化、精細化成為趨勢，低成本、高品質(zhì)成為需求。漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things, IOT）技術(shù)的研究與應用越來越廣泛[1-4]。漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的終端節(jié)點除了靜態(tài)監(jiān)測點以外，還有大量以浮標、魚排、網(wǎng)箱等為載體的處于浮動狀態(tài)的節(jié)點；因此如何獲取高精度的位置信息已成為目前漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究的熱點之一。

物聯(lián)網(wǎng)定位技術(shù)往往是和物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)結(jié)合在一起的。目前多種無線通信技術(shù)運用于漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如基于ZigBee無線傳輸網(wǎng)絡(luò)的水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)[5-6]；采用WiFi網(wǎng)狀組網(wǎng)配置方法設(shè)計基于物聯(lián)網(wǎng)的自動化養(yǎng)魚輔助系統(tǒng)[7]；基于全球移動通信系統(tǒng)（Global System for Mobile Communications, GSM）的優(yōu)勢設(shè)計水質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)等[8]。由于ZigBee技術(shù)傳輸距離短，覆蓋范圍小[9]，WiFi技術(shù)功耗高[10]，GSM需要按流量計費[11]，且有些偏遠地區(qū)或近海海域的網(wǎng)絡(luò)信號尚未覆蓋等因素，其都無法完全滿足環(huán)境復雜、覆蓋面積廣的漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用需求。

LoRa（Long Range）是一種低功耗長距離無線通信技術(shù)，目前其產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)非常成熟和完善[12]。LoRa無線通信技術(shù)經(jīng)過Semtech，美國思科、IBM等組成的LoRa聯(lián)盟全球推廣后，已成為物聯(lián)網(wǎng)應用的重要基礎(chǔ)技術(shù)[12]。不同于傳統(tǒng)的無線系統(tǒng)為了實現(xiàn)低功耗基于頻移鍵控調(diào)制當作物理層，LoRa是利用線性調(diào)頻擴頻調(diào)制，擁有和頻移鍵控調(diào)制技術(shù)一樣的低功耗特點，而且傳輸距離也顯著得到了提高[13]。LoRa的工作頻率是在1 GHz以下，包含109、433、866 MHz等頻率。得益于LoRa使用新型擴頻調(diào)制技術(shù)，用戶可以自定義不同的擴頻因子和帶寬[13]來滿足不同的距離和需求。此外，LoRa通信時的穿透能力因為使用的擴頻技術(shù)而得以增強，所以能夠在相對復雜的環(huán)境中使用。所以LoRa技術(shù)在功耗、無線傳輸距離、穿透能力和組網(wǎng)[14-17]等方面有明顯的優(yōu)勢。因此，本研究采用低功耗長距離的LoRa無線通信技術(shù)作為相對定位系統(tǒng)中數(shù)據(jù)通信鏈路。

物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的定位方法主要有以下3種：

1） 基于接收信號的強度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）測量和路徑損耗模型的定位。此方法要求預先知道網(wǎng)關(guān)的位置[18]。然后可以粗略計算區(qū)域內(nèi)的終端設(shè)備的位置。將RSSI數(shù)據(jù)與路徑損耗模型相結(jié)合，可以更準確地計算位置。Islam等[19]通過試驗測量RSSI信號強度，并使用路徑損耗模型研究非視線和視線條件下RSSI值的分布和距離之間的關(guān)系。Lam等[20]研究了室外環(huán)境下基于LoRa信號的路徑損耗模型的網(wǎng)關(guān)選擇策略。為了減少網(wǎng)關(guān)噪音引起的大量定位誤差，提出了一種基于K-means聚類[21]的最優(yōu)網(wǎng)關(guān)選擇方法。

2）基于到達時間差（Time Difference of Arrival, TDOA）的定位?；赥DOA的定位方法需要節(jié)點之間的時間同步[22]。LoRa終端設(shè)備向LoRa網(wǎng)關(guān)發(fā)送上行分組。每個網(wǎng)關(guān)分別記錄分組到達時間。網(wǎng)絡(luò)中的定位服務(wù)器計算到達時間差，然后確定終端設(shè)備的位置[23]。Kim等[24]使用SX1272芯片，應用基于時差的定位方法證明其可以用于LoRa網(wǎng)絡(luò)定位。此類方法對硬件設(shè)備時間同步的精度要求很高。

3）全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System, GPS）是通過衛(wèi)星測距對節(jié)點進行定位的，是目前應用最廣的定位系統(tǒng)[25]。在交通物流、市政管理、安全檢測、精準農(nóng)業(yè)、自動駕駛等行業(yè)發(fā)展迅速。衛(wèi)星定位又分為單點定位和相對定位，單點定位對測量過程中產(chǎn)生的各種誤差調(diào)節(jié)困難，故誤差較大[26]。采用差分技術(shù)可有效提高定位精度。目前常用的GPS差分定位技術(shù)分為偽距差分GPS[27]和載波相位差分GPS[28]，其定位精度分別可達到亞米級和厘米級。雖然精度很高，但需要地面基站且差分設(shè)備價格不菲，無法廣泛應用于漁業(yè)養(yǎng)殖。

對于漁業(yè)養(yǎng)殖，掌握養(yǎng)殖區(qū)域內(nèi)各種漁業(yè)裝備的相互位置關(guān)系對養(yǎng)殖戶的有效管理和監(jiān)控具有重要意義，尤其是在近海和大面積漁業(yè)養(yǎng)殖的應用中。因此，本研究提出了一種基于LoRa網(wǎng)絡(luò)的低成本GPS相對定位方法，來確定養(yǎng)殖區(qū)域內(nèi)各個物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的坐標。首先通過誤差分析建立相對定位策略數(shù)據(jù)模型，然后設(shè)計了利用GPS接收機秒脈沖信號與時間電文進行高精度時間同步的方法，以保證GPS信號同步采集，在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于LoRa網(wǎng)絡(luò)的相對定位方法和改進的時分多址傳輸策略，實現(xiàn)了高精度定位和高能效數(shù)據(jù)傳輸。

1 基于LoRa網(wǎng)絡(luò)的GPS相對定位原理

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本方案的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，LoRa網(wǎng)關(guān)與LoRa終端節(jié)點構(gòu)成星形拓撲結(jié)構(gòu)。LoRa網(wǎng)關(guān)和終端節(jié)點都集成GPS模塊、STM32L051單片機和LoRa射頻模塊，GPS模塊用于定位和授時。終端節(jié)點還集成各種環(huán)境監(jiān)測傳感器。在漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用中，網(wǎng)關(guān)固定部署在岸上，終端節(jié)點部署在監(jiān)測環(huán)境中，如固定監(jiān)測點、浮標、魚排、無人船等浮動或移動載體。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

1.2 高精度GPS相對定位算法原理

GPS定位過程中，定位精度通常會受3部分誤差的影響，第一部分是對每一個用戶接收機所公有的，如衛(wèi)星鐘誤差、星歷誤差等；第二部分為不能由用戶測量或校正模型來計算的傳播延遲誤差，如電離層折射和對流層延遲等；第三部分為各用戶接收機所固有的誤差，如內(nèi)部噪聲、通道延遲、多徑效應等。GPS定位各誤差分量顯示誤差主要來源于衛(wèi)星星歷誤差和衛(wèi)星鐘差[26]，漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)和終端處在同一區(qū)域范圍內(nèi)，因此在求取相對位置時各種影響精度的共有因素是近似的。本研究提出的相對定位策略是根據(jù)網(wǎng)關(guān)和終端的觀測位置來求取它們的相對定位坐標。

圖2為網(wǎng)關(guān)節(jié)點、終端節(jié)點和衛(wèi)星定位示意圖，網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點都帶有GPS接收模塊，任意節(jié)點通過跟蹤至少4顆GPS衛(wèi)星進行自身位置的定位。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)關(guān)節(jié)點可以跟蹤到的衛(wèi)星組合為S={S(=1,2,…,5)}，在t時刻得到其在地心坐標系（Earth-Centered, Earth-Fixed, ECEF）下的觀測位置（坐標）誤差，可以表示為式（1）。

P(t)=G(EΔS(t)?Δρ(t))（1）

式中G、E為網(wǎng)關(guān)節(jié)點與各衛(wèi)星的方位特征矩陣；P(t)為t時刻由于衛(wèi)星時鐘差、大氣層延遲、多徑偏差和接收機硬件偏差等引起的衛(wèi)星位置偏差；Δρ(t)為t時刻網(wǎng)關(guān)節(jié)點到各衛(wèi)星的偽距誤差向量。

對于終端節(jié)點，可以得到t時刻在ECEF坐標系下的觀測位置（坐標）誤差如式（2）所示。

P(t)=G(EΔS(t)?Δρ(t))（2）

網(wǎng)關(guān)節(jié)點和終端節(jié)點在時間同步后，按約定的同一時刻獲取GPS位置信息，即t=t=，在同一區(qū)域范圍內(nèi)，網(wǎng)關(guān)節(jié)點和監(jiān)測水域中終端節(jié)點幾乎可以觀測到一樣的衛(wèi)星組合，即S=S=。這樣在相同的時刻采用幾乎相同的衛(wèi)星組合進行定位計算時，由衛(wèi)星時鐘差、大氣層延遲等引起的衛(wèi)星位置偏差幾乎相同，即：ΔS()=ΔS()。由于網(wǎng)關(guān)節(jié)點固定，終端節(jié)點在養(yǎng)殖水域中，網(wǎng)關(guān)節(jié)點和終端節(jié)點間的位置差異相對于節(jié)點到衛(wèi)星的距離來講可以忽略，2點與衛(wèi)星之間的方向角相差很小，因此其方向矢量之間的差異可以忽略不計，即GE≈GE。則將式（2）和（3）代入式（4）可以得到式（5）：

ΔD=GΔ()?GΔ()（5）

Δ=GB?GB+GV?GV（6）

令Δ=N?N、Δ=G?G分別表示網(wǎng)關(guān)節(jié)點、終端節(jié)點系統(tǒng)誤差和方位矩陣的差分，代入式（5）和式（6），并忽略三階小量，可以得到網(wǎng)關(guān)節(jié)點、終端節(jié)點的位置誤差的數(shù)學期望由式（7）所示。

由式（7）可以看出，節(jié)點的相對位置誤差主要與系統(tǒng)誤差和方位矩陣差分的二階小量有關(guān)系，而通常硬件隨機誤差引起的距離誤差相對于系統(tǒng)誤差是很小的，因此采用相對定位可以將大多數(shù)系統(tǒng)誤差消除，從而降低節(jié)點之間的相對定位誤差。

2 相對定位算法實現(xiàn)

由上述原理可知，為了實現(xiàn)GPS相對定位，網(wǎng)關(guān)和終端必須在同一時刻獲取GPS信息。本研究首先利用GPS接收機秒脈沖信號與時間電文設(shè)計了高精度時間同步的方法。

2.1 時間同步方法

GPS接收機可以提供精確的授時服務(wù)，因此在節(jié)點開始定位之前，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點都通過GPS模塊進行授時同步，并且每隔固定周期進行一次同步操作，保證所有節(jié)點都具有相同的時間基準。

GPS接收機在接收衛(wèi)星信息的同時,輸出時間信號間隔為1 s的脈沖信號，并且經(jīng)RS-232串口輸出的包含世界標準時間（Coordinated UniversalTime, UTC）的GPS電文信息。GPS接收機的秒脈沖（Pulse Per Second, PPS）信號的脈沖時間精度為1s，可用于進行高精度的時間同步。如圖3所示，GPS接收機同時通過串口輸出包含世界標準時間（UTC）的GPS電文信息，其輸出時刻與PPS脈沖的上升沿對應。每臺GPS接收機的PPS信號都是精確同步的。

注：UTC是世界標準時間，s；PPS是每秒的脈沖數(shù)。

利用接收機串口輸出的時間電文來解算當前的UTC時間，但是串口數(shù)據(jù)的輸出和接收都需要消耗一定的時間，STM32單片機也需要時間進行時間電文的解算，而且由于程序的任務(wù)調(diào)度和中斷處理，使得電文的解算時間變得不確定。所有這些因素可能會導致UTC時間解算的延遲，最終影響網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的同步精度。

因此為了提高整個網(wǎng)絡(luò)的同步精度，避免節(jié)點之間的時間相差整數(shù)個脈沖時間間隔，在設(shè)計中利用了GPS接收機的2種時間信號，即PPS信號和時間電文相結(jié)合的方式來進行時間同步。將GPS接收機的PPS信號引腳連接到STM32L051單片機的外部中斷引腳，利用其脈沖信號來觸發(fā)中斷；將GPS接收機和STM32L051單片機的串口相連接。當GPS接收機的PPS信號觸發(fā)STM32單片機中斷時，進入中斷處理程序，中斷處理程序打開串口接收時間電文，并解算出當前的時間值。

由于從串口接收時間電文和解算時間值所耗費的時間是不確定的，在中斷處理程序中，首先判斷當前是否是第一次中斷并解算時間電文，如果是則將此次解算的時間值暫存，然后在下一次中斷到來時將前一次得到的時間值加上兩次中斷的間隔秒數(shù)，作為當前時刻的時間值設(shè)置到節(jié)點中。本方法進行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點時間同步，可以有效地消除單片機程序處理時間、串口數(shù)據(jù)收發(fā)等延遲誤差，系統(tǒng)的時間同步誤差可以控制在微秒級，充分滿足漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相對定位的應用需求。

2.2 LoRa通信策略

LoRa網(wǎng)絡(luò)中終端數(shù)量較多且傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較大的情況下，無線信道碰撞概率會增加。本研究在全網(wǎng)時間同步的基礎(chǔ)上，采用時分多址（TDMA）技術(shù)，為不同的終端分配不同的時隙，以降低信道碰撞概率。

如圖4所示，終端節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳周期為T，終端節(jié)點的GPS或傳感器采樣時間段為T，之后是網(wǎng)關(guān)廣播時間段T，網(wǎng)關(guān)廣播的命令請求包分為定位請求和傳感器數(shù)據(jù)采集請求兩種。每個終端分配時隙T，在T時間內(nèi)終端完成采樣數(shù)據(jù)包P的上報。

注：TP為數(shù)據(jù)上傳周期，s；TS為采樣時間段，s；Tb是網(wǎng)關(guān)廣播時間段，s；Td為每個終端分配的時隙，s；tS為采樣/定位時刻，s；B是網(wǎng)關(guān)的命令請求包；P1~Pn是各個終端采樣數(shù)據(jù)包。

網(wǎng)關(guān)廣播的命令請求包格式如圖5a所示，廣播地址為00。圖5a中的下一包類型ID（Identity），表示下一周期終端節(jié)點要執(zhí)行的命令類型，定位請求設(shè)置為1，傳感器采集請求設(shè)置為2。分組號為終端節(jié)點按照布設(shè)位置、傳感器類型等因素預先進行分組的編號，每組一個分組號。采樣/定位時刻t和分組號表示網(wǎng)關(guān)與終端節(jié)點預約的下一周期同步獲取GPS定位信息或進行傳感器采樣的時刻和對應的終端節(jié)點組。該時刻要保證在該時刻之前所有需要參與定位或采樣的節(jié)點已進入定位或采樣就緒狀態(tài)。如果上一周期接收到的類型ID為1，則本周期在采樣時段T內(nèi)，在預約的定位時刻t，網(wǎng)關(guān)獲取參與定位的衛(wèi)星的顆數(shù)和衛(wèi)星編號，入選衛(wèi)星的信噪比（Signal Noise Ratio, SNR）需大于設(shè)定的閾值，衛(wèi)星顆數(shù)和衛(wèi)星編號添加到命令請求包的數(shù)據(jù)域；如果上一周期接收到的類型ID為2，則當前終端節(jié)點進行傳感器采樣，網(wǎng)關(guān)不進行GPS采樣，命令請求包的數(shù)據(jù)域不包含衛(wèi)星顆數(shù)和衛(wèi)星編號信息。圖5b為終端節(jié)點返回的數(shù)據(jù)包格式，其中數(shù)據(jù)包類型ID為上一周期接收到的命令請求中的類型ID，值為1則數(shù)據(jù)域為終端節(jié)點的經(jīng)緯度信息，值為2則數(shù)據(jù)域為終端節(jié)點的傳感器采樣信息。

圖5 命令請求和終端數(shù)據(jù)包格式

2.3 相對定位

相對定位策略如圖4和圖5所示。LoRa網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的第一個T周期為初始化周期，網(wǎng)關(guān)在T時段廣播命令請求包，終端節(jié)點接收到命令請求包后并不回傳數(shù)據(jù)，而是僅完成自身的初始化工作。第二個T周期開始，各終端節(jié)點根據(jù)上一周期接收的請求數(shù)據(jù)類型ID在采樣時間段T內(nèi)完成采集任務(wù)，如果是定位請求，網(wǎng)關(guān)和終端按約定時刻t獲取GPS定位信息；如果是傳感器采樣請求，則同樣在T內(nèi)按約定的時刻t進行水質(zhì)或氣象感知數(shù)據(jù)采集。如果當前為定位采集，則網(wǎng)關(guān)廣播的命令請求包的數(shù)據(jù)域含當前t時刻獲取的衛(wèi)星顆數(shù)和衛(wèi)星編號集。

終端節(jié)點根據(jù)上一周期接收的類型ID和分組號，判斷是否在本周期的T時段內(nèi)采樣，如果分組號非本節(jié)點所在分組，則終端節(jié)點在接收完命令請求包后進入休眠狀態(tài)節(jié)省能量，直到下一周期再根據(jù)當前接收的類型ID進行相應的操作。如果分組號為本節(jié)點所在分組，則終端節(jié)點根據(jù)類型ID進行相應的采樣操作，類型ID為1時，進行相對定位；終端節(jié)點按約定時刻t獲取GPS定位信息，包括參與定位的衛(wèi)星顆數(shù)和衛(wèi)星編號，在接收完當前周期的廣播命令包后，終端節(jié)點將自己獲取的參與定位的衛(wèi)星集與廣播包內(nèi)的網(wǎng)關(guān)獲取的衛(wèi)星集進行比較，如果重復的衛(wèi)星顆數(shù)大于預設(shè)的閾值，則滿足相對定位條件，終端節(jié)點在自己分配的時隙向網(wǎng)關(guān)上傳經(jīng)緯度信息和重復衛(wèi)星的顆數(shù)；否則不滿足條件，放棄本次相對定位，進入休眠狀態(tài)。網(wǎng)關(guān)接收終端上傳的數(shù)據(jù)包，根據(jù)重復的衛(wèi)星顆數(shù)和終端節(jié)點的經(jīng)緯度信息計算終端節(jié)點的相對坐標。如果沒有收到終端節(jié)點返回的數(shù)據(jù)包或重復衛(wèi)星顆數(shù)不滿足要求，則網(wǎng)關(guān)會在后續(xù)周期繼續(xù)對該節(jié)點發(fā)出定位請求命令。

終端節(jié)點的坐標計算方法如下，以網(wǎng)關(guān)為原點，以正東方向為軸，以正北方向為軸，構(gòu)建漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)坐標系；坐標系內(nèi)終端節(jié)點的坐標計算采用Veness[29]的方法；該方法在已知2點的經(jīng)緯度信息的情況下，利用橢球模型計算2點間的距離和方位角。該方法轉(zhuǎn)換的距離精度達到0.5 mm，方位角精度達0.000 015"，滿足漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)定位的應用需求。采用該方法就可將網(wǎng)關(guān)和終端節(jié)點同時采樣的經(jīng)緯度信息，轉(zhuǎn)化計算為終端節(jié)點在該坐標系中的坐標，從而實現(xiàn)相對定位。

舉例說明，圖6分別為網(wǎng)關(guān)和一個終端節(jié)點的GPS接收機觀測到的衛(wèi)星序列及信號強度，2臺接收機都可以觀測到12顆衛(wèi)星，設(shè)定觀測衛(wèi)星信號強度閾值為30 dB，圖6a節(jié)點的衛(wèi)星序列由信號強度大于30 dB的7顆衛(wèi)星組成，并由這7顆衛(wèi)星組成定位衛(wèi)星序列進行定位。網(wǎng)關(guān)將這7顆衛(wèi)星的編號加入命令包的數(shù)據(jù)域，并廣播給終端節(jié)點，終端節(jié)點將接收到的衛(wèi)星序列編號與自己觀測到的衛(wèi)星序列編號進行比較，如圖6b所示。

圖6 GPS接收機觀測衛(wèi)星信號強度圖

如衛(wèi)星重復編號大于預設(shè)值6，則相對定位有效，終端節(jié)點在自己分配的時隙將自己的經(jīng)緯度信息和定位衛(wèi)星重復數(shù)發(fā)給網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)計算出終端節(jié)點的相對坐標。通常衛(wèi)星重復編號數(shù)預設(shè)閾值越高，相對定位精度越高，但該值設(shè)置過高，會導致相對定位成功率降低。

網(wǎng)關(guān)與終端節(jié)點相對定位的流程如圖7所示。

圖7 網(wǎng)關(guān)與終端節(jié)點流程圖

3 試驗驗證

3.1 試驗硬件

本研究自主研發(fā)了1個LoRa物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)與5個終端節(jié)點，用于GPS相對定位算法的試驗驗證。網(wǎng)關(guān)和終端節(jié)點都集成STM32L051單片機，GPS模塊采用U-blox公司的NEO-6M型GPS模塊，LoRa射頻單元采用SX1278芯片。終端節(jié)點配備了溶氧（RDO-206型）、pH值（PHG-202型）水質(zhì)傳感器和溫度、濕度、氣壓、光照四合一氣象傳感器（JXBS-3001型）。相對定位算法和通信協(xié)議采用C語言，利用Semtech公司提供的SX1278驅(qū)動程序Firmware Drivers V2.1.0，在STM32L051平臺上編程實現(xiàn)。

3.2 試驗與結(jié)果分析

試驗在福州近海漁場進行，LoRa網(wǎng)關(guān)部署在岸邊，作為整個系統(tǒng)的坐標原點，近海漁場中部署5個終端節(jié)點，為了便于測量定位精度和試驗驗證，將其部署在固定測試點，分別為終端1、2、3、4、5，距離網(wǎng)關(guān)實際距離分別為100、499、501、1 000和1 001 m，節(jié)點位置分布如圖8所示。試驗數(shù)據(jù)周期T為1 min。

相對定位策略的定位精度分析測量是根據(jù)上述方法建立漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)坐標系，根據(jù)各節(jié)點的實際位置得出各節(jié)點在坐標系中的實際坐標，再分別通過本研究提出的相對定位方法和單點定位方法得出各終端節(jié)點在坐標系中的坐標，然后計算各坐標與實際位置坐標的誤差。

注：T1、T2、T3、T4、T5分別為5個終端節(jié)點，網(wǎng)關(guān)為網(wǎng)關(guān)節(jié)點。

網(wǎng)關(guān)周期性廣播類型ID為1的定位命令請求包B，約定的GPS采樣時刻為t為10 s，終端節(jié)點分配的時槽為3 s。LoRa模塊的擴頻因子設(shè)置為11。采集5個終端節(jié)點100個周期的數(shù)據(jù)。由節(jié)點的實際部署位置和試驗采集數(shù)據(jù)進行比較得到結(jié)果，如圖9所示。

圖9a為終端節(jié)點1與岸邊網(wǎng)關(guān)進行相對定位的誤差分布，終端節(jié)點1距離網(wǎng)關(guān)100 m，最大相對定位誤差為2 m，最小相對定位誤差為1.1 m，平均定位誤差為1.5 m。圖9b為終端節(jié)點1單點定位的誤差分布，最大單點定位誤差為13.4 m，最小單點定位誤差為7.6 m，平均定位誤差為8.9 m。由試驗結(jié)果可知采用本研究提出的相對定位算法可以有效提高定位精度。

圖9 終端T1的相對定位與單點定位誤差分布

圖10a～圖10d分別為終端節(jié)點2、3、4、5與網(wǎng)關(guān)相對定位100次的距離誤差分布。終端節(jié)點2距離網(wǎng)關(guān)499 m，最大定位誤差為2.9 m，最小定位誤差為1.5 m，平均定位誤差為2.4 m。終端節(jié)點3距離網(wǎng)關(guān)501 m，最大定位誤差為3 m，最小定位誤差為1.3 m，平均定位誤差為2.6 m。終端節(jié)點4距離網(wǎng)關(guān)1 000 m，最大定位誤差為5.6 m，最小定位誤差為4 m，平均定位誤差為4.8 m。終端節(jié)點5距離網(wǎng)關(guān)1 001 m，最大定位誤差為5.4 m，最小定位誤差為4.2 m，平均定位誤差為4.9 m。通過對試驗結(jié)果進行分析，可以得出，隨著終端節(jié)點與網(wǎng)關(guān)之間實際距離的增加，相對定位的誤差也略有增加；但定位精度都高于單點定位，定位誤差幾乎比單點定位小1倍。

圖10 各終端的相對定位誤差分布

隨后驗證了本策略對于傳感器信息采集的有效性。網(wǎng)關(guān)周期性廣播類型ID為2的定位命令請求包，氣象傳感器分組號為1，氣象傳感器包括溫度、濕度、氣壓和光照值，采集數(shù)據(jù)隨時刻的變化如圖11所示。水質(zhì)傳感器分組號為2，包括溶解氧、溫度、pH值，采集數(shù)據(jù)隨時間的變化如圖12所示。

圖11 氣象傳感器采樣變化

圖12 水質(zhì)傳感器采樣變化

為了進一步驗證本策略的可靠性和有效性，試驗測試了5個終端節(jié)點1～5的數(shù)據(jù)投遞率，并同LoRa網(wǎng)絡(luò)的ALOHA機制進行了比較。網(wǎng)關(guān)不進行ACK應答，終端節(jié)點不進行數(shù)據(jù)重傳。試驗數(shù)據(jù)如圖13所示，由于試驗數(shù)據(jù)周期T為1 min，且只有5個終端節(jié)點，所以ALOHA機制下數(shù)據(jù)包碰撞的概率并不高，5個終端節(jié)點的投遞率在80%左右。采用本策略的改進TDMA機制后，數(shù)據(jù)投遞率大大提高，5個終端節(jié)點的投遞率都在95%以上。所以距離網(wǎng)關(guān)1 000和499 m的終端節(jié)點的數(shù)據(jù)投遞率由80%提高到95%以上?？傮w來看，隨著終端節(jié)點與網(wǎng)關(guān)距離的增加，數(shù)據(jù)包的投遞率略有下降，這和信號強度的衰減以及信號的水面反射有關(guān)。

圖13　投遞率隨節(jié)點位置的變化

4 結(jié) 論

本研究針對漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的定位及水產(chǎn)養(yǎng)殖監(jiān)測應用需求，針對現(xiàn)有的單點定位和差分定位的劣勢，在不增加養(yǎng)殖戶設(shè)備成本的前提下，提出了基于LoRa（Long Range）網(wǎng)絡(luò)的全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System, GPS）相對定位策略。首先提出了GPS相對定位算法原理，然后設(shè)計了時間同步方案，并且針對漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中多終端通信的特點設(shè)計了改進的時分多址（Time Division Multiple Access, TDMA）通信策略，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了基于LoRa網(wǎng)絡(luò)的相對定位算法，最后通過近海漁場現(xiàn)場試驗驗證了本方案的有效性與可靠性。試驗部署的5個終端節(jié)點，在采用低成本GPS商用模塊的情況下，距離網(wǎng)關(guān)1 000和499 m的終端節(jié)點的平均定位精度由10 m分別提高到4.8和2.4 m，數(shù)據(jù)投遞率由80%提高到95%以上。本研究的方案在保證LoRa網(wǎng)絡(luò)大面積覆蓋的同時，實現(xiàn)了低成本高精度的漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點定位，適宜于在大面積漁業(yè)養(yǎng)殖中推廣使用。由于漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖應用環(huán)境較復雜，下一步需要進行更多的長期的現(xiàn)場試驗，對于無人投飼船等移動節(jié)點的定位精度和能效性進行深入評估。

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GPS relative positioning strategies for the fishery Internet of Things

Cao Shouqi,Yu Song, Zhang Zheng※

(,,201306,)

Modern fishery farming is developing in the direction of refinement, and the application of the Internet of Things in fisheries is becoming more and more widely used. For the deployed terminal nodes, in addition to the need to obtain environmental awareness information, it is also necessary to obtain the location information of the node, so that the collected data have application value. Moreover, the higher the positioning accuracy of the node, the better the evaluation of the environmental state and the task execution, especially for the node with a buoy as the carrier. At present, the positioning accuracy of Global Positioning System (GPS) technology widely used is about 10 m, the use of RTK differential technology obtain high positioning accuracy, but the equipment price is too high, so it is not very suitable for fishery application. In this study, a low-cost GPS relative positioning method based on the Long Range (LoRa) network was proposed. First, the relative positioning strategy data model was established through error analysis, and then the relative positioning method based on the LoRa network and improved the Time Division Multiple Access (TDMA) transmission strategies were designed to achieve high-precision positioning and energy-efficient data transmission. The premise of the relative positioning of this study was that time synchronization could be achieved, GPS receiver provided accurate timing service, so before nodes started to locate, all nodes in the network were synchronized through GPS module, and every fixed cycle of synchronization operations, to ensure that all nodes had the same time benchmark. Gateways and terminals caused similar system errors due to atmospheric delay, convection, and ionosphere effects, and improved relative position accuracy through relative positioning calculation. The transmission of data based on the LoRa network was fully taken into account that LoRa was suitable for long-distance transmission, which was sufficient for applications in large fisheries environments. Secondly, the low power consumption of LoRa also reduced the cost of fishery production. When the terminal carried out information collection, LoRa went into a dormant state after the completion of work, which effectively reduced the power consumption. In this study, the latitude and longitude information of the gateway and terminal was set up to consist of an observation sequence consisting of satellite signal strength greater than 30 dB in the observed satellite, and each positioning required that the gateway and the terminal had more than 6 same satellites. Considering a large number of nodes in the Internet of Things system, to prevent information collision affected the positioning accuracy, the introduced TDMA technology assigned each terminal its time slot. Each terminal starts its work according to its task and then uploaded data. The transmission strategy of this study was different from the previous strategy, which stipulated that each cycle should firstly collect or locate the data according to the task broadcast in the previous cycle, then broadcasted the task of the next cycle, and finally the terminal response. This shortened the cycle and increased the reliability of information transmission. Finally, the hardware node was designed and the deployment test was carried out in the offshore fishery. The test calculation took the gateway as the origin, the positive east direction was the x-axis, the north direction is the Y-axis to establish a coordinate system, Vincenty method using the ellipsoid model to ensure the accuracy of the calculation. The experimental data showed the validity and reliability of the proposed method in this study. With a low-cost GPS commercial module, the average positioning accuracy of the terminal nodes 1 000 and 499 m from the gateway increased from 10 m to 4.8 and 2.4 m, respectively, and the data delivery rate increased from 80% to more than 95%.

aquaculture; Internet of Things; GPS; LoRa; time synchronization

曹守啟，禹松，張錚. 面向漁業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的GPS相對定位策略[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2020，36(10)：158-165.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.019 http://www.tcsae.org

Cao Shouqi, Yu Song, Zhang Zheng. GPS relative positioning strategies for the fishery Internet of Things[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(10): 158-165. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.019 http://www.tcsae.org

2020-03-13

2020-04-01

十三五“藍色糧倉科技創(chuàng)新”國家重點研發(fā)計劃項目（2019YFD0900800）；上海市科委“創(chuàng)新行動計劃”（17050502000）

曹守啟，教授，主要從事海洋物聯(lián)網(wǎng)工程、漁業(yè)工程及其自動化等技術(shù)研究。Email：sqcao@shou.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.019

TN929.5; S951.2

A

1002-6819(2020)-10-0158-08

張錚，博士，講師，主要從事物聯(lián)網(wǎng)工程，智能儀器設(shè)計研究。Email：z-zhang@shou.edu.cn