孫連波

（陜西省旬陽(yáng)市雙河鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)綜合服務(wù)站，陜西 旬陽(yáng) 725731）

隨著現(xiàn)代化監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，目前，能夠運(yùn)用水環(huán)境監(jiān)測(cè)方法對(duì)西岔河水系水環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在監(jiān)測(cè)過程中，根據(jù)西岔河水流域的水環(huán)境容量進(jìn)行設(shè)計(jì)，再根據(jù)水流量變化而調(diào)整。提升了水環(huán)境容量，并減少有機(jī)污染問題的發(fā)生[1]。針對(duì)西岔河水系流域防治問題提供對(duì)應(yīng)措施，減少有機(jī)物超標(biāo)問題，獲得可行性的監(jiān)測(cè)應(yīng)用。通過獲取衛(wèi)星影像，觀察水系水環(huán)境的變化，按照不同的特點(diǎn)對(duì)于西岔河水系流域的水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)，并針對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果提出相應(yīng)的保護(hù)措施，監(jiān)測(cè)耗時(shí)得到優(yōu)化。由于在采集過程中，受到監(jiān)測(cè)點(diǎn)地理環(huán)境影響，使得布線難度大，信息數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果達(dá)不到預(yù)期效果。因此現(xiàn)階段，以西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測(cè)方法為研究對(duì)象，運(yùn)用窄帶物理網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行測(cè)試與分析。

1 西岔河水系概況

西岔河位于旬陽(yáng)市雙河鎮(zhèn)，為蜀河的一級(jí)支流，漢江的二級(jí)支流，長(zhǎng)28 km，西岔河流域面積為149.8 km2，河流溝道岸線總長(zhǎng)156 km，發(fā)源于青溝，系雙河鎮(zhèn)主水源，有西惠渠灌溉渠道一條，轄區(qū)內(nèi)渠道長(zhǎng)5.6 km，設(shè)計(jì)流量為1 m3/s?，F(xiàn)有河堤25 km，保護(hù)基本農(nóng)田2 100 畝，保障集鎮(zhèn)1.1 萬(wàn)戶1.6 萬(wàn)人用水。

2 西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測(cè)

2.1 窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署

運(yùn)用窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行部署可應(yīng)用于多種場(chǎng)景中。為防止在數(shù)據(jù)傳輸過程中遇到攻擊，需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)[2]。將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，將終端設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳，并運(yùn)用邊緣服務(wù)器進(jìn)行邊緣計(jì)算，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，將云中心的任務(wù)分流。窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)示意圖

計(jì)算中心獲取邊緣層所有邊緣服務(wù)器的信息，分配不同的模型訓(xùn)練任務(wù)。在邊緣層中，云中心層進(jìn)行任務(wù)分配，邊緣層進(jìn)行局部模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)檢測(cè)。建立邊緣異常檢測(cè)模型過程中，設(shè)定k 個(gè)部署在邊緣層的服務(wù)器并分配任務(wù)[3]。對(duì)模型進(jìn)行局部檢測(cè)訓(xùn)練。對(duì)所有邊緣服務(wù)器進(jìn)行部署。設(shè)定邊緣服務(wù)器集合表示為K=｛1，2，…，k｝，并設(shè)定終端設(shè)備與邊緣服務(wù)器的傳輸帶寬。根據(jù)訓(xùn)練模型的規(guī)模大小，設(shè)定孤立樹的訓(xùn)練樣本數(shù)量，定義孤立樹的約束公式為：

式中 x——邊緣服務(wù)器中需要訓(xùn)練的孤立樹數(shù)量；

Xmin——最小值。

在異常檢測(cè)后使得滿足上述條件，建立一個(gè)孤立樹根節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)填充。隨后在該數(shù)據(jù)集中隨機(jī)取一個(gè)屬性q，并在該屬性中隨機(jī)取一個(gè)劃分值p。將數(shù)據(jù)集中值小于p 的數(shù)據(jù)放在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)，其余的數(shù)據(jù)放在右子節(jié)點(diǎn)。每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)只包含一個(gè)樣本。計(jì)算邊緣服務(wù)器數(shù)量公式為：

對(duì)子節(jié)點(diǎn)不斷重復(fù)遞歸操作，形成新的子節(jié)點(diǎn)，直到滿足所有條件。在邊緣服務(wù)器的解空間中任意選擇兩個(gè)任務(wù)序列｛xi，yi｝，將｛xj，yj｝序列與之進(jìn)行交換，獲得新的位置[4]。根據(jù)最先的分配方案，進(jìn)行最優(yōu)解更新。設(shè)定孤立樹的高度，并獲得邊緣服務(wù)器孤立樹數(shù)量，將獲得的結(jié)果放入局部模型中，輸出最終的集合，減少輸出傳輸所用時(shí)間，完成對(duì)于通信網(wǎng)絡(luò)的部署。

2.2 水環(huán)境同步自適應(yīng)監(jiān)測(cè)

運(yùn)用傳感器進(jìn)行信息融合處理，減少因不同傳感器的影響而產(chǎn)生檢測(cè)不準(zhǔn)確的情況。將水環(huán)境信息進(jìn)行融合后，設(shè)定傳感器的數(shù)量為N，簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)將信息傳送到簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行第一次信息融合輸出，節(jié)點(diǎn)將簇頭信息傳送到網(wǎng)關(guān)[5]。運(yùn)用最優(yōu)加權(quán)算法進(jìn)行信息融合，減少網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量。在加權(quán)估計(jì)均方誤差最小的最優(yōu)條件下，按照節(jié)點(diǎn)的測(cè)量值根據(jù)自適應(yīng)方法，搜索不同節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解，通過最優(yōu)解融合后的測(cè)量值即為最佳監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。設(shè)定簇由N 個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，簇內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)都從不同的位置對(duì)目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)。第i 個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出方程為：

式中 ε——加權(quán)估計(jì)值均方誤差。

設(shè)定節(jié)點(diǎn)的加權(quán)因子為a，獲得加權(quán)的估計(jì)值[6]。構(gòu)造加權(quán)因子的輔助函數(shù)，并建立方程組對(duì)最優(yōu)加權(quán)因子的估計(jì)局方誤差進(jìn)行計(jì)算，得到最小值結(jié)果為：

式中 εmin——均方誤差最小值。

通過噪聲方差的最小值節(jié)點(diǎn)結(jié)果來(lái)看，如果節(jié)點(diǎn)結(jié)果越小，則表示權(quán)重越大。在測(cè)量過程中能夠得到較為真實(shí)的數(shù)據(jù)。將簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輸出，如果一個(gè)簇被大多數(shù)簇所信任，表示這個(gè)簇的簇頭節(jié)點(diǎn)的輸出數(shù)據(jù)有效。設(shè)監(jiān)測(cè)子網(wǎng)由b 簇組成，簇頭節(jié)點(diǎn)輸出為C，運(yùn)用關(guān)系矩陣法對(duì)簇間數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[7]。設(shè)定第簇頭節(jié)點(diǎn)輸出的數(shù)據(jù)為R，并服從Gauss 分布。通過對(duì)置信距離測(cè)度進(jìn)行計(jì)算，獲得不同傳感器之間的置信距離結(jié)果。如果置信距離結(jié)果越小，表示不同傳感器之間的輸出距離越近。計(jì)算置信距離公式為：

通過關(guān)系矩陣在網(wǎng)絡(luò)中加入信任度結(jié)果，表示節(jié)點(diǎn)之間的信任程度。將信任程度結(jié)果形成關(guān)系矩陣，并在節(jié)點(diǎn)測(cè)量范圍內(nèi)獲得閾值。比較閾值附近的模糊程度，如果置信距離大，則表示模糊程度會(huì)很快消除。將得到的信任程度進(jìn)行計(jì)算，獲得傳感器在網(wǎng)絡(luò)中的水環(huán)境信息結(jié)果，并進(jìn)行輸出。根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的通信距離，獲得不同水環(huán)境信號(hào)在不同方向中的能耗結(jié)果，并使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與基站能夠?qū)崟r(shí)通信。有效減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男畔ⅲ档途W(wǎng)絡(luò)的能量消耗，提升計(jì)算精度達(dá)到融合效果，實(shí)現(xiàn)同步監(jiān)測(cè)。

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析

對(duì)監(jiān)測(cè)方法的覆蓋性能進(jìn)行測(cè)試，并運(yùn)用覆蓋率指標(biāo)來(lái)進(jìn)行描述。設(shè)置3 個(gè)小組，運(yùn)用本文方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。在監(jiān)測(cè)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中，選擇合適的節(jié)點(diǎn)半徑，運(yùn)用本文方法為小組1，運(yùn)用傳統(tǒng)方法為小組2、小組3，對(duì)所有方法的監(jiān)測(cè)覆蓋率進(jìn)行比較。

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

從西岔河水中采集水樣，對(duì)水樣預(yù)處理后再將水樣導(dǎo)入到相應(yīng)的管路，配送給水質(zhì)分析監(jiān)測(cè)設(shè)備。設(shè)置溫度傳感器，添加除藻設(shè)備可對(duì)判定的超標(biāo)水樣進(jìn)行pH值判定。同時(shí)用水洗凈管道。根據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)間，在收到PLC遠(yuǎn)程啟動(dòng)指令后，潛水泵隨即將水樣進(jìn)行傳輸。待各項(xiàng)數(shù)值穩(wěn)定后，讀取測(cè)量值。經(jīng)過10 min 測(cè)試后，PLC 讀取樣品杯水位信號(hào)，運(yùn)用TOC 在線測(cè)定并進(jìn)行化學(xué)分析。經(jīng)過1 h 的測(cè)試后，讀取測(cè)量值。上位機(jī)讀取測(cè)量值，判斷結(jié)果是否超標(biāo)。指導(dǎo)污水處理行參數(shù)調(diào)整。為使得在線儀器能夠保持一定的測(cè)量準(zhǔn)確性，要長(zhǎng)期對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修。

搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，PC 機(jī)選擇64 位操作系統(tǒng)，2.5 GHz主頻，仿真軟件選用MATLAB112s。對(duì)西岔河水流域進(jìn)行監(jiān)測(cè)，河水流失忽略不計(jì)，監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)西岔河水流域的特征，對(duì)200 m×200 m 的矩陣區(qū)域進(jìn)行模擬監(jiān)測(cè)。設(shè)置節(jié)點(diǎn)的感知半徑，在監(jiān)測(cè)區(qū)域中設(shè)置最大迭代次數(shù)為R=200，動(dòng)靜節(jié)點(diǎn)混合比為20∶15。在初始狀態(tài)下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的初始覆蓋率進(jìn)行計(jì)算，并根據(jù)移動(dòng)機(jī)電的迭代，完成對(duì)位置的更新和移動(dòng)。在最大覆蓋中尋找最優(yōu)位置。對(duì)比不同小組的算法結(jié)果，并觀察該算法的早熟情況，是否能夠陷入局部最優(yōu)而無(wú)法實(shí)現(xiàn)收斂。測(cè)試過程中，橫向比較算法的收斂程度，當(dāng)?shù)螖?shù)為50 次時(shí)，如果算法實(shí)現(xiàn)收斂而沒有局部搜索缺陷時(shí)表示為1，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象沒有達(dá)到收斂表示為0。實(shí)驗(yàn)選擇規(guī)模環(huán)境進(jìn)行測(cè)試，設(shè)定感知節(jié)點(diǎn)的半徑為10 m，最大迭代次數(shù)為250。

3.2 結(jié)果與分析

通過對(duì)不同小組算法的橫向?qū)Ρ?，獲得收斂性能結(jié)果如表1 所示。由表1 可知，實(shí)驗(yàn)的3 個(gè)小組算法在迭代次數(shù)為50 次時(shí)，算法均能夠達(dá)到收斂，在西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，能夠具有較高的收斂性。根據(jù)算法在水環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模特征，對(duì)其進(jìn)行覆蓋性能測(cè)試，得到的環(huán)境中的覆蓋指標(biāo)曲線如圖2 所示。

表1 收斂性能結(jié)果

圖2 大規(guī)模環(huán)境驗(yàn)證對(duì)比圖

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，相比于小組2、小組3 的較低監(jiān)測(cè)覆蓋率，在規(guī)模環(huán)境下，小組1 的監(jiān)測(cè)覆蓋率曲線走勢(shì)較優(yōu)。在達(dá)到250 次迭代次數(shù)時(shí)，能夠?qū)ΡO(jiān)測(cè)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)100%的覆蓋，為3 個(gè)小組最高的監(jiān)測(cè)覆蓋率，實(shí)現(xiàn)良好應(yīng)用。

綜上所述，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中選擇匹配的節(jié)點(diǎn)感知半徑，提升了本文所提方法在監(jiān)測(cè)過程中的應(yīng)用性能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的完全覆蓋，在特殊環(huán)境中也能夠進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)并獲得較好監(jiān)測(cè)結(jié)果。使用本文所提方法，能夠在對(duì)西岔河水系水環(huán)境進(jìn)行同步監(jiān)測(cè)時(shí)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化覆蓋，既提高了同步監(jiān)測(cè)能力，還具備自適應(yīng)功能，有效地減少了監(jiān)測(cè)過程中的誤差問題。同時(shí)，通過對(duì)西岔河流域水質(zhì)開展的自動(dòng)監(jiān)測(cè)，將取樣的水樣進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)及參數(shù)分析，能夠防止因取水水樣的時(shí)間問題而產(chǎn)生的水樣變化等情況的發(fā)生。通過對(duì)取水水樣開展實(shí)時(shí)采集、檢測(cè)與分析，提升了監(jiān)測(cè)過程中對(duì)水質(zhì)信息的監(jiān)測(cè)質(zhì)量，有利于及時(shí)掌握西岔河流域水質(zhì)污染問題，防止突發(fā)的水環(huán)境事故，為水環(huán)境管理與監(jiān)測(cè)等提供了有力支撐。

4 結(jié) 語(yǔ)

本次研究從窄帶物聯(lián)網(wǎng)入手，深入分析了西岔河流域水系水環(huán)境現(xiàn)狀及存在的問題，探究了基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水環(huán)境同步監(jiān)測(cè)方法。通過對(duì)西岔河流域地表水系的有效監(jiān)測(cè)，對(duì)西岔河流域水環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)水系流速信息采集可以全面地反映水質(zhì)狀況，有利于對(duì)水質(zhì)的監(jiān)測(cè)和水環(huán)境同步監(jiān)測(cè)。但是，本文提出的方法還存在許多不足，比如存在對(duì)主要水質(zhì)成分分析測(cè)定不完善、采集水質(zhì)參數(shù)不同及無(wú)電區(qū)監(jiān)測(cè)等方面問題。在今后的研究工作中，應(yīng)不斷完善對(duì)窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)具體水系的水環(huán)境問題開展更科學(xué)全面地監(jiān)測(cè)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境的同步監(jiān)測(cè)應(yīng)用。