基于ZigBee和TAG数据融合的生态环境监测系统❋

2015-08-07 12:11宁菲菲任洪庆
微处理机 2015年5期
关键词:无线芯片监控

宁菲菲,任洪庆

(平顶山学院软件学院,平顶山467000)

基于ZigBee和TAG数据融合的生态环境监测系统❋

宁菲菲,任洪庆

(平顶山学院软件学院,平顶山467000)

针对目前生态环境监测工作智能化水平低、实时监管能力差等问题,设计了一个生态环境监测系统。系统采用以CC2530芯片为核心的传感器节点,构建基于ZigBee协议的无线传感器网络,通过ZigBee网络对监测区域内的生态数据信息进行自动采集和传送,然后经由GPRS网络将数据传送至中央监控中心进行存储显示。系统实现了对生态数据的实时远程查看和管控,同时,在无线传感器网络内采用基于TAG算法的数据融合策略。模拟结果表明:该数据融合策略的应用有效减少了网络中的数据传输量,从而达到降低节点能耗、延长网络生命期的目的。

ZigBee协议;无线传感器网络;TAG算法;数据融合;CC2530芯片;生态环境监测

1 引 言

目前生态环境监测工作主要存在以下问题:①生态数据的采集工作通常由人工定期完成,工作量大且效率较低;部分通过在监测区域内布线组网以实现传感器模块与数据采集模块的通信,但组网复杂且成本较高,而且受地理环境等因素的制约较大;②人工进行数据采集所能覆盖到的区域有限并且数据采集工作往往只能在白天进行,这也就无法确保监测工作的完整性和准确性[1]。

针对以上问题,提出了将无线传感器网络技术、ZigBee技术和GPRS技术相结合,充分发挥ZigBee技术低功耗、低成本以及组网灵活的特点,设计了一种可进行实时远程管理的生态环境监测系统。将传感器采集的数据通过ZigBee无线传感器网络和GPRS网络相结合的方式传送到中央监控中心,实现了对光照强度、土壤PH值和温湿度等生态数据的远程采集和监控分析。同时,采用基于TAG算法的数据融合策略对节点所采集到的数据进行处理,剔除感知信息中的冗余数据,在得到有效数据的前提下,减少网络中的数据传输量,从而相应减少了数据传输过程中可能产生的碰撞及网络拥塞,平衡网络内部各节点的能量消耗,以达到延长网络生命期的目的。

2 系统总体设计方案

为了实现对生态环境信息的远程监测与管理,提出一个基于ZigBee芯片CC2530的生态环境监测系统设计方案。系统由中央监控中心、ZigBee无线传感器网络和GPRS网络等构成,其中无线传感器网络由采集器、路由器和带GPRS功能的协调器三类节点组成。无线传感器网络采用层次型网络拓扑结构,将网络进行划分,形成若干个簇。每个簇包含一个簇头和多个簇成员节点,簇头节点负责管理簇成员节点并将簇成员节点所转发的数据通过多跳方式发送至协调器节点。系统总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构示意图

整个监测系统从逻辑结构上划分为数据采集与传输、数据接收与存储和数据显示与管理三大子系统。数据采集与传输子系统由部署在监测区域内的ZigBee无线传感器网络和GPRS网络组成。ZigBee无线传感器网络的采集器节点实现对生态数据信息的采集,信息经由路由器节点的转发汇总至协调器节点,最终经由GPRS网络传送至中央监控中心。

数据接收与存储子系统由部署在中央监控中心的MySQL Server数据库服务器和运行在该服务器上的数据接收存储程序组成。该程序通过监听指定端口,判断并识别数据采集终端发出的TCP Socket连接请求,如属于合法数据则进行接收并存入数据库[2]。

数据显示与管理子系统是运行在中央监控中心Web服务器上的一套网络应用程序。管理人员通过访问该应用程序即可实现对生态信息的实时查看、历史查询、数据下载及分析等功能。由于数据接收与存储子系统和数据显示与管理子系统不是此次研究的重点,在这里不做过多介绍。

在实际应用中,中央监控中心可以通过GPRS网络向ZigBee无线传感器网络主动发送工作命令,如采集某一局部区域的生态数据信息等。命令先后经由协调器和路由器节点下达至采集器节点,采集器按照命令要求进行数据采集和上传,中央监控中心接收并存储数据,以便工作人员随时对生态数据信息进行查看分析。

3 系统硬件设计

系统硬件主要包括无线传感器网络的ZigBee协调器、路由器和采集器三类节点以及中央监控中心。三类节点的处理器模块均采用TI公司的低功耗片上系统CC2530芯片。CC2530芯片是美国TI公司推出的完整的2.4GHz射频片上系统解决方案,芯片内部集成了一个高性能的射频收发器、8KB RAM和一个8051微处理器,支持连接其他外部设备[3]。由于CC2530本身的发射功率较小,实测通信距离最远仅达200m左右[4]。为了满足实际应用需要,有效扩大网络覆盖范围,本设计在CC2530芯片的基础上外加射频前端芯片CC2591,用来放大输出功率。CC2591是TI公司推出的一款工作在2.4GHz、高性能、低功耗射频前端芯片[5]。测试表明,采用CC2530外加CC2591后,ZigBee网络的通信距离可达500m以上。

3.1 协调器节点硬件设计

在整个系统中,协调器节点不仅要在初始化后负责组建本区域的ZigBee无线传感器网络,而且要汇总上传路由器节点发送的数据信息、下发中央监控中心的命令。从硬件结构上讲,协调器节点主要由处理器模块、射频前端、GPRS模块、电源模块、天线和相关外部接口等组成。其中,处理器模块和射频前端分别采用CC2530和CC2591芯片。外部接口模块主要包含有串行接口、JTAG调试接口及USB接口。GPRS模块利用SIM卡提供GPRS网络服务,实现协调器节点和中央监控中心的通信。由于经由协调器节点传输的信息量大,故其耗电量也很大,因此节点的电源模块采用太阳能电池板加稳压电路供电的方式,以确保其稳定持续地工作。协调器硬件结构如图2所示。

图2 协调器节点硬件结构图

3.2 路由器节点的硬件设计

路由器节点负责将簇头节点收集的信息上传至协调器节点或接收中央监控中心发送的命令并最终下达至采集器节点。路由器节点的硬件结构主要由CC2530芯片、CC2591射频前端和电源模块组成。基于能耗的考虑,路由器节点的电源模块同样采用太阳能电池板加稳压电路供电的方式。具体结构如图3所示。

图3 路由器节点硬件结构图

3.3 采集器节点硬件设计

监测区域内的光照强度、温湿度和土壤PH值等生态信息的采集由网络中的采集器节点负责完成。采集器节点的硬件结构主要由传感器模块、处理器模块、射频模块、电源模块和JTAG调试接口组成。其中,传感器模块包含有ISL29010数字型光照强度传感器、SHT11数字型大气温湿度传感器、JASP2801土壤PH值传感器、JST-100土壤温度传感器和JSH-100土壤湿度传感器。节点的处理器模块和射频模块则采用CC2530芯片外接CC2591射频前端的结构。CC2530芯片内部集成的8051微控制器使得节点的传感器模块可直接与CC2530相连并执行数据处理和通信。由于CC2530在工作状态和休眠状态下的流耗分别为24mA和1μA,因此,可通过对CC2530内部定时器进行设置使其交替工作在休眠/唤醒状态,使得CC2530的可持续工作时间最长可达500天[6],因此节点的电源模块选择采用普通电池供电。CMOS摄像头完成对监测区域的图像信息采集并通过USB接口将信息传给CC2530芯片。采集器的硬件结构如图4所示。

图4 采集器节点硬件结构图

3.4 中央监控中心

中央监控中心是基于Windows XP系统的普通PC机。中央监控中心的设计主要包括数据接收与存储模块和数据显示与管理模块。

4 数据融合策略

与传统网络相比,无线传感器网络中的节点电池和存储能量、处理能力以及通信带宽等资源都非常有限。为了增强整个网络所能获得信息的鲁棒性和准确性,在监测区域内放置传感器节点时往往使节点的感应范围互相交叠,这也导致节点所采集到的数据存在一定程度的冗余。如果对这些数据不加处理直接在网络中进行传输,势必造成部分数据的重复传输,网络负载就会随之增加。数据的重复传输不仅会消耗节点能量,而且也会引起无线通信的带宽拥挤、导致由信道协商或竞争过程而产生的能耗增大。实验表明,传感器节点的能量主要消耗在无线通信模块,将1bit信息传输100m的距离所消耗的能量大约相当于执行3000条计算指令消耗的能量[7]。因此,在无线传感器网络中采用数据融合技术,将节点采集到的信息进行融合处理,从而减少网络传输的数据量,达到降低网络能耗、延长网络生命期的目的。

文中对数据融合的研究建立在无线传感器网络采用层次型网络拓扑结构的基础上。为了确保监测数据的准确性和网络中节点能量的高效平衡,笔者在传感器节点自身和簇内采用不同的数据融合策略,融合时机则主要考虑周期性数据回传应用模型。

4.1 传感器节点融合算法

由于生态环境的变化是一个长期而缓慢的过程,因此,一个传感器节点在一段时间内所采集到的数据将存在大量冗余。节点自身首先对采集到的数据进行初步处理,删除差异度较小的数据,从而降低同一节点在一段时间内所采集到的数据冗余度。

节点内部运用公式(1)判定是否记录节点当前采集到的数据n。只有当节点采集到的数据n与其上次记录的数据r(t-1)的差异度大于某一阈值λ时,才将当前采集到的数据n记录为r(t)。

4.2 簇内融合算法

由于监测区域内相邻传感器节点的感应范围往往互相交叠,因此,簇内不同成员节点所采集到的信息也存在一定程度的冗余。在簇内运用基于TAG算法[8]的数据融合策略将来自不同簇成员节点的信息进行融合处理,以降低同一时间处于不同地理位置的簇成员节点所采集到的数据冗余度。

图5给出了采用TAG算法形成的数据融合树,对簇内传感器节点所采集到的土壤PH值和土壤湿度值进行数据融合处理。

图5 数据融合树

步骤1根据各节点所采集到的土壤PH值对簇成员节点进行分组。

步骤2运用公式(2)判定是否传送叶子节点当前采集到的数据n至父亲节点。如果叶子节点采集到的数据n与其上次记录的数据r(t-1)无显著差异时,仅发送状态字通知父亲节点。只有当二者差异度大于某一阈值λ时,才将叶子节点当前采集到的数据n记录为r(t)并向上传送至父亲节点。

步骤3当父亲节点收到来自叶子节点的数据后,首先检查叶子节点的分组号,如果叶子节点与父亲节点的分组号相同,父亲节点则根据融合函数AVG对土壤湿度值进行平均值计算。如果两者的分组号不同,父亲节点将保存叶子节点该组别的信息并继续向上传至父亲节点。以此类推,直至到达数据融合树的根节点为止。

4.3 性能评价

为了评估在ZigBee无线传感器网络内应用基于TAG算法的数据融合策略的性能,在Windows XP操作系统下采用C++语言编程进行模拟实验,运行环境为Visual C++6.0。在实验中,模拟监测区域为400m×400m,传感器节点的感应半径和通信半径分别为10m和20m。

使用网络中的数据传输量作为评价该策略性能的指标。图6中,纵坐标表示网络中的数据传输率。

图6 融合前后节点数目与网络数据传输量关系对比图

从图6可见:当网络中的节点数目从10个增加到60个时,在未采用数据融合策略的情况下,网络中的数据传输量从5KB增加到了120KB,而在采用了基于TAG算法的数据融合策略后,网络中的数据传输量从3KB增加到了55KB,数据传输量仅为融合前的1/2。

5 结束语

在调研生态环境监测工作的应用需求以及分析现有监测方式所存在问题的基础上,设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的生态环境监测系统。该系统能够实现传感器节点快速自组网以及对生态数据的远程实时采集、传输和显示,充分发挥了Zig-Bee低功耗、低成本以及组网灵活等优势。基于TAG算法的数据融合策略在ZigBee网络内的应用使系统具有良好的鲁棒性。同时,在中央监控中心应用上位机监控页面统一管理,便于监控者操作。系统的设计为无线传感器网络技术在生态环境监测领域的应用做了有益探索。但是对于大规模的生态环境监测而言,传感器节点中现行使用的CC2530芯片的处理能力稍显薄弱。希望在下一步的设计中使用性能更佳的ARM芯片、移植嵌入式Linux系统实现快速控制并开发出人机界面更为友好的上位机监控程序,方便监控人员使用。

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A Monitoring System of Ecological Environment Based on ZigBee and TAG Data Fusion

Ning Feifei,Ren Hongqing
(Department of Software,Pingdingshan University,Pingdingshan 467000,China)

Aiming at the low intelligence level of current ecological environmentmonitoringwork and the poor ability of real-time supervision,a monitoring system of ecological environment is designed in this paper.The system,using CC2530 chip as the core of the sensor nodes,build a wireless sensor network based on ZigBee protocol.The ecological data of the monitoring area is automatically collected and transferred by the ZigBee network,then the data is transferred to the central monitoring center through the GPRSnetwork to realize remote viewing and control of the ecological data in real time.At the same time,a data fusion strategy,based on the TAG algorithm,is used in WSN.The simulation results show that the application of the data fusion strategy effectively reduces the amount of data transmission in the network and the energy consumption of nodes and prolongs the network life cycle.

ZigBee Protocol;Wirless Sensor Network;TAG Algorithm;Data Fusion;CC2530 Chip;Ecological Environment Monitoring

10.3969/j.issn.1002-2279.2015.05.008

TP393

A

1002-2279(2015)05-0027-05

河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B520039);平顶山学院青年基金研究项目(PDSU-QNJJ-2013009)

宁菲菲(1985-),女,河南省平顶山市人,助教,硕士研究生,主研方向:无线传感器网络等。

2015-01-16

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