基于ZigBee网络的水稻田实时监控系统设计

刘杰　戈军　沈微微

摘 要：为了准确、高效地获取水稻生长环境参数变化情况，提出了一套基于ZigBee无线网络技术和3G/4G通信技术的水稻田实时监控方案，并给出了硬件设计和软件设计的基本原理。移动终端Android应用的开发与使用，满足了管理人员随时随地掌握水稻生长状态相关信息的需求。测试结果表明，该系统监测结果准确、高效，实现了数据的远程传输、存储等功能，移动终端上实时数据查看、历史数据查询和报警查询功能也达到了设计要求。

关键词：ZigBee网络； 3G/4G； 水稻田； 实时监控

DOIDOI：10.11907/rjdk.161972

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2016）011015605

0 引言

在水稻生产过程中，对于影响水稻生长各项因素的观测尤为重要。稻田灌溉水位、土壤pH值、环境温度、病虫害等都是影响水稻正常生长的关键因素[1]。如果不能及时发现水稻生长状态或环境的突变，将可能导致水稻减产，并造成巨大的经济损失。

ZigBee无线网络是一种低功耗的无线传感器网络，已广泛应用于油田监测、工业过程监控、矿井安全监控等领域，但在农业生产过程监控中应用较少。在传统的农业生产过程中，种植人员需要定期查看作物的生长状况和农田的各项环境因素。由于作物种植区域面积较大，即使是多人同时巡查，也不可能对每片稻田完成实时查看。为了提高水稻作物生长状况的监测效率，本文提出了一套利用ZigBee无线网络来监测水稻田，并使用支持3G/4G技术的移动互联网终端来实时查看监测信息的设计方案[24]。

在本文设计方案中，传感器节点将采集到的水稻生长状态信息发送至网络控制中心节点，控制中心节点本身带有3G/4G模块，能够利用无线通信的方式访问后台服务器，将接收到的信息融合处理并发送至服务器端存储。另一方面，在手机、平板等移动终端上安装独立开发的移动应用，监测人员不可以使用移动终端应用访问服务器后台，查看水稻生长的实时或历史数据信息，从而高效监控水稻的生长状态。一旦发现异常信息，则能够及时判断并处理出现的问题。

1 系统设计

1.1 系统架构

如图1所示，水稻田远程监测系统的整体架构包括感知层、网络层和应用层。感知层主要是传感器节点组成的ZigBee无线网络，负责采集水稻田现场的数据信息，并将信息通过网关传输至本地基站。网络层主要负责汇聚信息的传输，基站利用3G/4G模块与因特网互联。应用层主要包括监控中心服务器和智能移动终端，监控中心服务器中存有大量水稻田的监测信息，而监测人员使用智能移动终端通过互联网访问监控中心服务器，便可以远程监控水稻田的各类数据信息及时了解水稻生长状况[5]。

1.2 硬件设计

水稻田远程监测系统硬件配置如图2所示，本文将对主要的硬件配置进行阐述。

本系统使用S3C6410嵌入式开发板作为水稻田监测现场网络的控制中心，其特性如下：①16/32位RISC微处理器，基于CPU的子系统的ARM1176JZF-S具有Java加速引以及16KB/16KB I/D缓存和16KB/16KB I/D TCM；②存储器系统具有双重外部存储器端口、SRAM和FLASH/ROM/DRAM端口；③IIS和IIC接口支持；④端口USB2.0 OTG支持高速；⑤端口USB1.1主设备支持全速；⑥有实时时钟、锁相环，具有PWM的定时器和看门狗定时器；⑦32通道DMA控制器；⑧可扩展的ZigBee模块和3G/4G模块。

1.2.1 ZigBee模块

本文传感器节点的ZigBee模块选用CC2530芯片，该芯片将8051内核与存储器进行整合，具有较高的接收灵敏度和抗干扰能力。该芯片带有32/64/128KB可编程内存、看门狗定时器、2个支持多种串口通信协议的USART、21个可编程I/O引脚、SMA天线接口以及18个中断源。CC2530在休眠模式下的最低功耗为0.4μA，发射和接收信号时的最大功耗分别为24mA和29mA，而从休眠模式切换至工作模式的时延仅需4μs，能耗只有0.2mA[6]。CC2530芯片适用于需要低功耗的水稻田监测系统。

1.2.2 传感器节点

传感器节点采用一体化设计，囊括了处理器模块、多种传感器模块以及ZigBee模块。而各模块都是独立的，可以根据具体需求选择相应的传感器模块，灵活性和扩展性较好。供电电源可以是外部电源供电，也可以使用电池组供电。传感器感知到的数据先送至数据处理器进行相关处理，处理后的数据通过节点的ZigBee模块在无线网络中传输。

1.2.3 温度传感器

温度传感器采用LM35系列，该系列属于精密集成温度传感器，其输出电压与摄氏温度成正比关系[7]。与使用开尔文刻度标准的温度传感器相比，使用LM35系列的用户无需根据比例减去一个大的恒定电压来获得摄氏温度。LM35无需任何修正或外部校准就能提供-55℃～+150℃温度范围的测量，精度为±0.25℃。晶片级的校准和微调保证了设备的低成本。LM35的线性输出，较低的输出阻抗以及精确的固有校准使得接口读数或电路控制很容易。LM35系列温度传感器采用单电源供电或正负电池组供电。它只需电源提供的60uA电流就可正常工作，且自发热程度很低，在静止的空气中小于0.1℃。

1.2.4 湿度传感器

大气中含水量的等级称为湿度。空气中水蒸气的含量可以影响人体的舒适程度，也会影响许多工业制造过程。因此，湿度的监测和控制在许多工业和家庭应用中相当重要。湿度传感器的设计是对供电和通信都使用单一双绞线的气象监控站的改造。本系统采用的HIH-3610系列湿度传感器是专门为高容量OEM（Original Equipment Manufacturer）的用户而设计的。它的线性输出电压可以直接输入控制器使用。HIH-3610系列的额定电流只有190mA，属于低耗电系统，因此其比较适合于使用电池供电。紧缩型传感器的交换能力降低了OEM产品的校准成本，单个传感器的标定数据也是可用的。HIH-3610系列内含一个低成本的相对湿度传感器，该传感器是由激光热集合高分子电容式传感元件与芯片上的集成信号调节器构成的。传感元件的多层结构提供了对诸如水淹、污垢、灰尘、油脂等恶劣环境因素的应变能力。

1.2.5 pH传感器

pH是很多实际应用中必须测控的关键参数之一。任何溶液都有其pH值，用氢离子浓度指数来表示溶液的酸碱程度。酸性溶液有较低的pH值（如1、2、3），溶液中有较多的氢离子。而碱性溶液有较高的pH值（如10、11、12），溶液中只有少量的氢离子。对于水这一类中性液体，其pH值近似等于7，也即pH值大于7的溶液为碱性溶液，pH值小于7的溶液为酸性溶液。

pH值测量回路由3个部分组成：pH传感器，其中包括一个负极参考虚拟终端（-VE），一个正极测量终端（+VE）以及一个温度传感器；前置放大器；分析器或发射机。pH测量本质上可以看作是一个在+VE终端测量电极和-VE参考电极之间的电池。测量电极对氢离子的敏感程度使溶液中的氢离子浓度与潜在的电压值直接相关。参考电极提供了一个测量电极可以用于比较稳定的电位。

本系统采用型号为pH-BTA的pH传感器，在传感器内部的pH放大器是一个能通过数据采集器监测的有标准pH电极的电路。传感器连接线的末端是一个BTA插头或一个5-pin DIN插头来与数据采集器连接。在pH7的缓冲溶液中，它将产生一个1.75 V的电压。pH值每增加1，电压增加0.25 V。pH值每减少1，电压降低0.25 V。这个冻胶填充的pH值传感器的设计测量范围为0～14。冻胶填充的参考半电化池是密封的，因此无需重新填充。

1.3 ZigBee组网

ZigBee技术标准的基础标准为IEEE802.15.4，开发人员在制定标准时采用了IEEE标准的物理层和MAC层协议。此外，开发人员还在IEEE802.15.4标准的基础上对ZigBee标准的网络层和应用层协议进行了标准化[8]。ZigBee协议栈如图3所示。

一般而言，兼容ZigBee的设备都必须遵循IEEE802.15.4协议。因此，采用完整的ZigBee协议保证了网络中不同生产厂家的无线设备能够正常协同运作，同时也提升了ZigBee网状网络的可靠性。

本文设计的系统中，ZigBee组网结构采用星形网络。如图4所示，4个传感器节点都直接与协调器相连，协调器负责各传感器节点数据信息的融合处理并与服务器主机通信。星形网络结构简单，搭建成本较低，在网络节点较少的情况下易于采用。如果网络节点数量较多，并且需要保证网络的灵活性与可靠性，则可以采用网状结构[911]。

1.4 软件设计

本系统的软件主要包括传感器节点、控制中心节点的软件、服务器主机管理软件以及移动终端上使用的客户端软件。传感器节点和控制中心节点使用TinyOS系统，由NesC语言和一定数量的C语言进行编程，生成的代码质量高、执行效率高，能够满足硬件调用和控制功能等需求。服务器主机管理软件主要由Sql Server数据库和PHP程序组建的Web监测系统组成。客户端软件是基于Android平台开发的系统应用，主要功能是水稻田信息的移动查看以及异常状态报警提示。图5为系统运作流程图，其给出了系统从网络建立到数据采集、数据传输与处理的主要工作流程[12]。

1.4.1 节点软件设计

考虑节省网络能耗的问题，传感器节点采用两组对角节点分别休眠的运行机制，即每一时刻只有对角的两个节点处于工作状态，另一组对角节点则处于休眠状态。节点内部程序的间断采集指令指引节点每隔一段时间对稻田环境参数进行检测，采集到的温度、湿度和pH值数据放在同一数据包中，之后由已设定的发送指令将该数据包发送至控制中心节点（协调器）。控制中心节点时刻保持工作状态，一旦收到两个对角节点送达的数据包，立即对两个数据包进行融合处理（对应参数求平均值），生成新的数据包。新生成的数据包中还应存有当前的系统时间，以提供确切的时间信息。最后，带有时间戳的融合数据包经过数据完整性验证后发往服务器。

1.4.2 服务器端软件设计

服务器端由Apache服务器，数据库和Web监测系统组成。本系统采用Apache服务器，后台数据库为Sql Server数据库，数据库中为每个测量参数建立了相应的数据表，用于存储监测数据。监测系统Web页面用PHP语言开发，以系统化界面向用户提供实时监测数据和历史监测数据查询、报警查询等功能。

1.4.3 客户端软件设计

客户端软件是基于Android平台开发的监测系统应用，对Web监测系统进行了软件封装，采用Web访问的方式将监测数据在移动终端上进行展示，并提供异常信息报警功能。移动终端通过自身配备的3G/4G模块，以无线通信方式与系统后台数据库进行通信。水稻田监控系统客户端页面如图6所示。

2 系统测试与结果分析

2.1 系统测试

系统测试选择在一块水稻田中进行，图7给出了系统测试示意图。

该实验用4个传感器节点和一个控制中心节点组成ZigBee无线网络，不同传感器性能参数如表1所示。4个传感器节点分别放置于水稻田的4个顶角处，控制中心节点则放置于水稻田的中心位置，这样可以保证各传感器节点与控制中心节点的通信距离相同[13]。系统采用两组对角节点轮流休眠的工作机制，节点休眠时间和工作时间均为30分钟。传感器节点在工作状态下，每30s采集一次数据。测试选在天气状况较好的白天进行，时间跨度为8：00am～6：00pm。通过系统记录的数据参数，考察水稻田监测系统的运行情况。

2.2 测试结果与分析

图8、图9和图10分别是温度、湿度和酸碱度的历史数据记录，数据记录有一定程度波动的原因在于水稻田开放环境带来的实时变化。测试结果表明，本文设计的实时监控系统能够对水稻生长环境进行较好的监测，数据记录也较为准确地反映了水稻田的实时状况。

3 结语

本文将ZigBee技术与移动互联网技术相结合，并通过分析系统硬件和软件，设计了一套水稻田实时监测系统。从设计思路和测试结果可以看出，ZigBee无线网络在水稻田监控中的应用是可行的，实现了对水稻生长环境主要参数的实时监控。用户只需随身携带移动终端设备，即可随时随地查看水稻田的监测情况。而目前存在的问题是，由于水稻田环境的开放特性，传感器、协调器等硬件设备需要装备防潮、防雷等保护设备。对于大面积水稻田，所需安置的传感器节点数量也会成倍增长，设计合理的节点部署方案、工作模式以及路由机制也是需要着重考虑的问题。

参考文献：

[1] BLACKMORE S.Precision farming：an introduction[J].Outlook on Agriculture，1994，23（4）：275280.

[2] KALRA A，CHECHI R，KHANNA D R.Role of ZigBee technology in agriculture sector[C].Chandigarh：National Conference on Computational Instrumentation，2010：151151.

[3] KHALID E D，KHAN F，AHMED M H.Reliability modeling of wireless sensor network for oil and gas pipelines monitoring [J].Sensor & Transducers Journal，2011，106（7）：626.

[4] Kumar K N，PRABAKRAM R，DHULIPALA V R S，et al.Future sensors and utilization of sensors in chemical industries with control of environmental hazards[C].Proceedings of International Conference on Environmental Science and Development，2011：224228.

[5] 包长春，石瑞珍，马玉泉，等.基于ZigBee技术的农业设施测控系统的设计[J].农业工程学报，2007，23（8）：160164.

[6] ZHANG J，LI W，HAN N，et al.Forest fire detection system based on a ZigBee wireless sensor network[J].Frontiers of Forestry in China，2008，3（3）：369.

[7] 杨玮，吕科，张栋，等.基于ZigBee技术的温室无线智能控制终端开发[J].农业工程学报，2010，26（3）：198202.

[8] WU Y L，PAN X B.Research and implementation of video processing system based on ARM and DSP Architecture [J].Electronic Design & Application，2009，35（3）：8284.

[9] PICHLER M，SCHWARZER S，STELZER A，et al.Multichannel distance measurement with IEEE 802.15.4（ZigBee） Devices[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2009，3（5）：845859.

[10] WYMEERSCH H，LIEN J，WIN M Z.Cooperative localization in wireless networks[J].Proceedings of the IEEE，2009，97（2）：427450.

[11] VLISSIDIS A，CHARAKOPOULOS S，MAKRYGIANNAKIS E.The development of a platform based on wireless sensors network and ZigBee protocol for the easy detection of the forest fire[M].Image Processing and Communication Challenges 2.Springer Berlin/ Heidelberg，2010：391.

[12] 陈春玲，王泷，许童羽，等.北方日光温室群环境智能监控系统的研究与设计[J].沈阳农业大学学报，2015，46（1）：8590.

[13] 蔡义华，刘刚，李莉，等.基于无线传感器网络的农田信息采集节点设计与实验[J].农业工程学报，2009，4（25）：176178.

（责任编辑：孙 娟）