基于传感器网络的船舱环境监视系统

2015-12-04 07:07刘丰华
舰船科学技术 2015年3期
关键词:船舱路由基站

刘丰华

(顺德职业技术学院 电子与信息工程学院,广东 佛山528300)

0 引 言

近年来,随着造船科技的蓬勃发展,船舶的构造和采用的设备亦越来越复杂。同时,在船舶结构日趋复杂的情况下,船舶航行过程中的稳定性和安全性也受到了前所未有的关注。例如引擎故障、供电线路短路、气体及液体泄漏等,都可能会对航行安全造成致命的威胁。尤其对于运输易燃易爆、有毒化学品的船舶来说,温度、湿度、压力等的变化以及货物自身的变化等,都有可能引起火灾、爆炸、泄漏等事故[1-2]。

通过研究以往的事故记录可以发现,当发现位于船舱或甲板的事故时,已经没有时间采取必要的措施对事故进行处理或逃生,从而会造成难以挽回的重大损失。因而,对船舱和各个机室进行监控,及时发现船舱环境的异常,并给出迅速的预警信号,对预防船舶事故以及船舶灾控等,具有重大意义[3]。

无线传感器网络作为一种新型的信息获取和处理手段,具有体积小、部署开销小、低功率要求、自组织等优点。近年来,无线传感器网络得到了广泛的应用,在军事领域、健康领域、住宅、商业领域等取得了显著成绩[4-5]。例如,利用声学传感器可以在战场中实时探测和计算狙击手的位置;通过在人的皮肤表面部署传感器,可以实现远程的生理指标监控。除此之外,自动化的家庭管理,商品物流信息的获取和监控等均是当前较为成熟的应用案例。

本文提出一种基于传感器网络的船舱环境监视系统,该系统将无线传感器网络应用于船舱监视领域,使用多种传感器,能够实时、智能地监测船舶内部发生的各种异常,并及时发出警报信息。本文设计了整个系统的框架,并对若干关键技术,如路由技术、三维定位技术进行了研究,并通过实验证明了本文提出方法的可行性。

1 系统框架设计

本文提出的系统主要包含无线传感器网络和岸舰通信网络2个部分。船舱环境信息由传感器节点收集完毕之后,通过各种类型的传感器节点和中继节点,发送给部署在船舶上的基站,各种信息在基站汇聚,并通过无线网络将处理的信息发送给中央控制器和岸基监控中心。基站和岸基监控中心通过船舶INMARSAT 站、INMARSAT 卫星和INMARSAT 地面站连接,实现对数据的监控、分析和预警。船舶和岸基监控中心的通信网络已是一种成熟的技术,因此,本文主要研究的是船舶无线传感器网络结构和关键技术。系统的总体框架如图1所示。

图1 系统基本框架图Fig.1 The structure of the system

船舶传感器网络主要由传感器节点、中继节点和基站组成。

传感器节点由传感器、数据处理模块、RF 模块、电源模块4个部分组成。其中传感器主要指多种类型的传感器设备,如温度传感器、压力传感器、气体传感器等;数据处理模块是整个传感器节点的数据处理中心,包括内存、嵌入式CPU,负责控制整个传感器,将本节点收集的数据或外部节点发送的数据存储起来并进行处理;RF 模块负责和其他节点进行通信,交换控制信息、发送或接收收集到的数据;电源模块为整个传感器节点的数据收集和通信过程提供电力。

当传感器节点的周边环境较为稳定时,则该节点进入睡眠模式,以节省能量消耗,并且使用心跳协议向基站表明,该节点是否正常工作。

中继节点是连接封闭船舱内的传感器节点与外部的唯一通路,同时也是传感器节点数据到达基站的跳板。考虑到船舱的内部构造对无线信号的遮挡作用,广泛的采用中继节点十分必要。

最终,整个无线传感器网络的数据被汇聚到基站。基站可以是1 台服务器,也可以是1 台PC,并且与网关相连,能够接收传感器网络发送的各种数据。服务器通过接收实时数据,对船舶各个舱室和设备的运行情况进行实时的监控,对异常情况作出合适反应,同时能够通过海事卫星和Internet,向岸基监控中心报告当前的船舶状态,并获得相应指令。

2 关键技术分析

2.1 高效的路由技术

在船舶无线传感器网络中,由于传感器节点的发送和接收功率有限,以及船舱的密闭式结构,导致在大范围的传感器网络中,传输范围无法覆盖整个网络,因而传感器节点和基站之间无法直接传递数据。因此,为了保证传输过程的实时性和经济性,我们必须设计一种适用于船舶环境的,高效、低能耗、多跳的路由算法。

当传感器节点监测的数据产生较大幅度的波动时,传感器节点开始启动路由算法,并通过多跳方式将消息发送给基站。另一方面,如果传感器节点监测到的数据非常平稳,则传感器节点进入睡眠模式,以节省能量消耗。除此之外,每个传感器节点都将使用一个心跳协议,采用间歇性通信的方式,告诉其周边的节点自身的工作状态。

当前无线传感器网络中的路由方法是研究的热点之一,已经具备了较多的学术成果,并得到了广泛应用。其中主要的几种有:基于优先级的多径路由 (Priority based Multi-path Routing Protocol,PMRP)、大范围多跳路由协议(Free Scale- Multi Hop routing protocol,FSSMH)等。根据本文应用的具体场景,本文主要采用PMRP 作为路由协议,PMRP的主要特点为能够采用多径传输,大大提高了消息传递的可靠性。由于在船舶环境中,自然条件较为恶劣,同时船舱的密闭结构,均会对无线信道的性能产生较大的影响。而PMRP 采用的多路径传输模式,恰好能够消除这种不稳定性,通过选择信号强度大的节点,能够使用超过一条无线信道进行传输,大大增加了消息传递的成功概率。

在传统无线传感器路由方法中,关注的往往是可达性:使用尽量少的跳数,将消息由源节点传输到基站。然而,在实际的无线传感器网络中,首先应当考虑的是能耗的经济性,而非可达性。为此,本文在使用PMRP的基础上,同时应用了改进的MAC 层协议CSMA/SF。

CSMA/SF 是近两年新提出的无线MAC 层协议,其主要关注的是如何节省传感器节点的能耗。其主要思路是,通过MAC 层调度,使得具有较短消息的传感器节点首先发送消息,具有较长消息的传感器节点等待。这样减少了全局的等待时间,从而减少了无线传感器网络的整体能耗,同时,又利用一定的超时机制,有效防止了部分节点过度饥饿的问题发生,在节省能耗的基础上,有效保证了消息传递的时延。

2.2 三维定位技术

空间定位是无线传感器网络需要解决的基本问题之一。由于船舶无线传感器网络的部署范围和使用规模较大,因而每个传感器节点的位置分布较广,难以直接获取。因而,当传感器发现异常,并给出警报之后,有效快速地对该传感器进行定位,并采取适当的处理措施,显得尤为重要。为此,我们需要研究无线传感器网络在三维空间中的定位问题。

在无线传感器网络的定位问题研究成果中,大多数研究的是在二维平面的定位问题,对三维空间的定位问题研究较少。根据是否需要测量节点与基站之间的距离,可以将定位方法分为两类:一种是基于范围的定位,另一种是非基于范围的定位。其中DV-Hop 是一种典型的非基于范围的方法,在这种方法中,事先已经知道了网络中每一跳之间的距离,因而可以通过消息传递的跳数,获得传感器节点和基站之间的距离,进而可以获得节点的地理位置。TOA (Time of Arrival)、TDOA (Time Different on Arrival)和 RSSI (Received Signal Strength Indication)术语基于范围的方法。在他们之中RSSI因为其复杂性低、部署开销小等优势,成为了应用最为广泛的方法之一。

RSSI 方法是指根据接收到信号的强度和基站发射信号的强度,通过传播模型我们可以计算出传感器节点和基站之间的距离。RSSI 提供了一种灵活的方法,来估计传感器节点之间的距离,并且它不需要对硬件做任何的改动,只需其能够收发无线电信号即可。RSSI 主要的缺点是在实际应用场景中,这种方法较不稳定,容易受到其他信号的干扰而造成距离估计的误差。由于多径传播,衍射和遮蔽效应等,可能会造成距离估计的错误,因此我们需要继续研究如何提高无线信道的稳定性以及定位的精确性。

基于位置映射的定位方法和基于马尔科夫链的定位方法是典型的RSSI 方法,实验结果表明以上经过改进的RSSI 方法要比传统的RSSI 方法具有更好的效果,因而,本文采用基于马尔科夫链的定位方法。并且,在一些研究成果中,还采用了位置指纹、RF 传输参数的线性回归和等边三角形原则等,来提高定位的精确性。

3 实验验证

由于船舶自身的钢结构特点,可能会对无线信号的传输造成较为严重的遮蔽、反射作用,因而在真实船舶环境中,对无线传感器网络的使用效能进行验证是必要的。为了验证本文提出方法的可行性,于2014年春季选取了实验船舶,并在该船舶中进行了试验,该实验主要对船舱以及引擎舱的环境数据进行了监控和收集,并对实验结果进行了记录。

选取的实验船舶为普通中型船舶,全舰长116 m,舰宽18 m,设计吃水深度5.4 m,总载重量为6 106 t。在实验船舶上,装备了导航设备、海洋工程设备、货物储存和转运设备等多种常见的船舶设备,其拥有包括船员宿舍、轮机舱在内的多个舱室,并具备多种设备的维护和操作舱室、特殊货物的贮存舱室等。

整个实验船舶的甲板由以下部分组成,最下层为船舱内底,之后为二层甲板、主甲板、上层甲板、救生艇甲板、船长甲板、导航甲板和罗经甲板。主引擎室和附属引擎室位于船舶后部的主甲板上。

在实验过程中主要使用了4个传感器节点,其中一个传感器节点部署在舰桥,2个节点部署在引擎室,另一个节点部署在其他舱室。实验采集的数据如图2所示,整个传感器网络的拓扑图如图3所示。对本文提出方法的实现和实际的实验数据,证明了无线传感器网络能够实现对于船舱环境的实时监控,并能够对船舱的异常情况发出相应的警报。

图2 节点2 氧浓度数据Fig.2 The oxygen density in node 2

图3 传感器节点拓扑图Fig.3 The topology of wireless sensor network

图4 传感器节点消息Fig.4 The message of the sensor node

本文提出的方法已经在一定范围内得到了应用,在下一步工作中,将主要研究如何提高无线传感器网络的传输稳定性,从而提高整个系统的可用性和可靠性。

其中Node2,Node4,Node6,Node7 为传感器节点,Node3001,Node3002 为中继节点,Base 0 为基站。由图3所示,Node 7 收集到的信息首先发送给Node 2,之后经过中继节点的传输,发送给基站;而Node4 与中继节点之间的距离较短,可以直接和中继节点进行通信;除此之外,Node 6 被部署在舰桥,因而可以直接和基站进行通信。

在本试验中通过收集每个节点真实、实时的数据,来获得实际的使用效果,从每个传感器节点接收到的消息如图4所示。

4 结 语

本文研究了无线传感器网络在船舶环境监控中的应用,提出了一种基于传感器网络的船舱环境监视系统,并且分析了该系统的关键技术,如多跳中继传输与路由、三维定位技术等,并通过在真实船舶中的实验,验证了本文提出方法的有效性。通过

[1]WANG Feng-wu,WU Zhao-lin,ZHENG Zhong-yi.Analysis and preventing measure of the shipwreck[J].World Shipping,2003,26(1):9-10.

[2]CHEN Lin-xing.The technology and application of wireless sensor networks[M].Beijing:Publish House of Electronics Industry,2009:15-18.

[3]STANDLEY M,MARCULESCU D.An 0.9 × 1.2,low power,energy-hanvesting system with custom multi-channel communication interface[C]//New York :ACM Press,2007:15-20.

[4]蒋雷,贺国.一种绝对式气压传感器结构与相关特性[J].舰船科学技术,2013,35(6):126-130.JIANG Lei,HE Guo.An absolute pressure sensor structure and related properties[J].Ship Science and Technology,2013,35(6):126-130.

[5]王伟,林恒清.基于AFDX的浅用水声传感器信息传输网络[J].舰船科学技术,2012,34(12):56-60.WANG Wei,LIN Heng-qing.Shallow with acoustic sensor based on AFDX network information transmission[J].Ship Science and Technology,2012,34(12):56-60.

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