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        基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的研究

        2020-12-14 04:07:56王暢屈巍
        科學(xué)與財富 2020年28期
        關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)

        王暢 屈巍

        摘 要:本文提出一種可以實現(xiàn)空氣質(zhì)量實時監(jiān)測的系統(tǒng)設(shè)計方案,構(gòu)建起基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)。在說明該系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,從傳感器子系統(tǒng)、用戶監(jiān)測移動端子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)這三個子功能系統(tǒng)入手,闡述了該基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計方案。

        關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng);互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)

        近幾年來,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、感知技術(shù)、云計算服務(wù)的迅速發(fā)展,在這樣的背景下,智慧城市已然成為城市發(fā)展的主流趨勢。其中,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的研究是智慧城市建設(shè)的重要內(nèi)容之一,對空氣質(zhì)量監(jiān)測的深入研究是不可或缺的。特別是在大氣污染情況愈加嚴(yán)峻的今天,開發(fā)一種可以實現(xiàn)空氣質(zhì)量實時監(jiān)測的系統(tǒng)極為必要。

        一、基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

        (一)部署為單片機stm32控制的空氣污染監(jiān)測傳感器

        空氣污染數(shù)據(jù)收集,部署為單片機stm32控制的空氣污染監(jiān)測傳感器,stm32具有3種低功能模式,是一種功耗較低的單片機。數(shù)據(jù)收集節(jié)點(所謂傳感器節(jié)點)的硬件設(shè)計部分主要由電源電路、微處理器、空氣污染檢測傳感器、無線模塊、595數(shù)碼管等級顯示等模塊組成。通過無線模塊,將采集的數(shù)據(jù)送到數(shù)據(jù)處理中心,通過編程處理,得出該區(qū)域監(jiān)測結(jié)果,反映給系統(tǒng)用戶。

        (二)互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)與Android技術(shù)相結(jié)合

        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接,進行信息交換和通訊,以實現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。Android的出現(xiàn)在不久的時間內(nèi)之所以能取得這么大的成功就是因為其具有開源性,并且擁有很好的界面,尤其適合進行人機交互界面的設(shè)計。采用互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合android平臺設(shè)計,使得基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計成為可能。

        (三)基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測的啟發(fā)式算法

        在本次系統(tǒng)設(shè)計中,主要提出了一種部署方法,使節(jié)點的部署成本最小化,同時保證所需的同化質(zhì)量和傳感器網(wǎng)絡(luò)的連接性。在基于數(shù)據(jù)同化定義的空氣污染環(huán)境地圖下運用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)公式;使用空氣質(zhì)量映射的公式定義一個使用混合整數(shù)線性規(guī)劃的部署模型;分析優(yōu)化模型的計算復(fù)雜度,最終形成一種基于線性松弛的啟發(fā)式算法。

        二、基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計方案

        (一)傳感器子系統(tǒng)設(shè)計

        在數(shù)據(jù)采集中,主要目的在于實時生成準(zhǔn)確的污染地圖。在這項工作中,筆者提出了基于物理模型來模擬污染擴散的空氣污染地圖的繪制,考慮數(shù)據(jù)同化的應(yīng)用案例,用于修正基于傳感器測量的物理模型。在啟發(fā)式算法中,引入了一種新的部署方法,使節(jié)點的部署成本最小化,同時保證所需的同化質(zhì)量和傳感器網(wǎng)絡(luò)的連接性。在基于數(shù)據(jù)同化定義的空氣污染環(huán)境地圖下運用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)公式;使用空氣質(zhì)量映射的公式定義一個使用混合整數(shù)線性規(guī)劃的部署模型;分析優(yōu)化模型的計算復(fù)雜度,最終形成一種基于線性松弛的啟發(fā)式算法。在監(jiān)測污染系統(tǒng)所得數(shù)據(jù)的驗證過程中,將得到的結(jié)果與已經(jīng)經(jīng)過證明可靠性的系統(tǒng)進行比較,驗證傳感器子系統(tǒng)在能量減少的實效性,以及監(jiān)測所獲數(shù)據(jù)的可靠性。在數(shù)據(jù)傳輸中,將測量的結(jié)果通過wifi模塊傳送到服務(wù)器中數(shù)據(jù)庫中,并根據(jù)傳送數(shù)據(jù)的不同進行分類形成表格,方便用戶查詢。

        (二)用戶監(jiān)測移動端子系統(tǒng)設(shè)計

        在系統(tǒng)需求分析中,分析用戶所需的污染物,便于搜集統(tǒng)計污染物濃度信息。在用戶界面中,建立良好的用戶登錄、用戶注冊、刪除用戶界面和機制,便于用戶登錄查詢信息。在后臺運用合理的算法,方便數(shù)據(jù)的快速查詢和數(shù)據(jù)的有效組織。在系統(tǒng)完善化方面,需要查閱關(guān)于空氣污染監(jiān)測專門設(shè)計的用戶系統(tǒng),經(jīng)過實際模擬驗證各種用戶系統(tǒng)的優(yōu)點與不足,在查閱相關(guān)資料,對空氣污染監(jiān)控系統(tǒng)在用戶系統(tǒng)設(shè)計的實際調(diào)度、智能程度規(guī)劃進行填補。

        (三)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計

        在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,記錄收集到的數(shù)據(jù),做好完整的數(shù)據(jù)分析、視圖。便于管理員管理,更新數(shù)據(jù)。在實際實踐階段得到管理員反饋并維護。需求收集和分析,結(jié)果得到數(shù)據(jù)字典描述的數(shù)據(jù)需求(和數(shù)據(jù)流圖描述的處理需求)。

        通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象,形成一個獨立于具體DBMS的概念模型,可以用E-R圖表示。為邏輯數(shù)據(jù)模型選取一個最適合應(yīng)用環(huán)境的物理結(jié)構(gòu)(包括存儲結(jié)構(gòu)和存取方法)。運用DBMS提供的數(shù)據(jù)語言(例如SQL)及其宿主語言(例如C),根據(jù)邏輯設(shè)計和物理設(shè)計的結(jié)果建立數(shù)據(jù)庫,編制與調(diào)試應(yīng)用程序,組織數(shù)據(jù)入庫,并進行試運行。數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)過試運行后即可投入正式運行。在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行過程中必須不斷地對其進行評價、調(diào)整與修改。

        總結(jié)

        當(dāng)前,智慧城市已然成為城市發(fā)展的主流趨勢,對空氣質(zhì)量監(jiān)測的深入研究是不可或缺的。特別是在大氣污染情況愈加嚴(yán)峻的今天,開發(fā)一種可以實現(xiàn)空氣質(zhì)量實時監(jiān)測的系統(tǒng)極為必要。通過互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)、Android技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用,組建起傳感器子系統(tǒng)、用戶監(jiān)測移動端子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),實現(xiàn)了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計。

        參考文獻:

        [1]A.Boubrima, W.Bechkit, and H.Rivano,“Optimal wsn deployment models for air pollution monitoring,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.66, no.5, pp.2723-2735, 2017.

        [2]Ahmed Boubrima, Walid Bechkit, and Herve Rivano. Optimal wsn deployment models for air pollution monitoring. IEEE TWC 2017.

        作者簡介:

        姓名(出生年、性別):王暢,籍貫:山東省安丘市,職稱和學(xué)歷:本科(學(xué)歷),研究方向或?qū)I(yè):網(wǎng)絡(luò)工程(專業(yè))。

        第二作者:屈巍。

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