基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统的研究

王佳茂

（民航中南空管设备工程〈广州〉有限公司 广东 广州 510403）

0 引言

民航航行过程的安全性受气象因素的影响越来越显著，飞机航行的不同阶段均会受到风速、温度与湿度等气象因素影响，准确把控区域范围内的气象环境，既能够实现民航航空飞行管制，同时还对民航航空相关管理部门的管理多度工作产生积极影响。 因此本文研究基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统。

1 基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统整体结构

作为计算机技术的拓展，物联网技术利用信息感知技术与无线通信技术实现不同物体间的连接［1］，并将物体间的网络连接到既有计算机网络中，最大限度发挥物联网功能。 图1 所示为基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统整体结构框图。

图1 基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统整体结构框图

由图1 可知，基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统整体包含3 个主要层次［2］，分别是由传感器终端采集设备与网关设备组成的感知层、以气象观测数据服务中心为核心的数据处理层、以显示器与巡查工作站为核心的应用层。

（1）感知层内包含不同的气象监测区域，达到跨区域气象监测的目的。 通过风速传感器、温度传感器、湿度传感器、光照传感器与气压传感器采集区域范围内的气象信息，并将所采集的气象信息经由网络传输至网络层内。

（2）数据处理层的核心为气象观测数据服务中心，其获取感知层所采集的气象信息后，对气象信息实施预处理，针对预处理后的气象信息数据采用神经网络预测未来一段时间内的民航航行风险，当风险达到报警阈值后，提示报警信息。

（3）应用层中主要包含显示器与查询工作站，通过两者显示气象数据与气象报警信息，供管理人员查询民航空管气象信息。

2 系统感知层设计

系统感知层主要包含终端采集设备与网关设备两部分，其主要目的是采集气象信息。

2.1 终端采集设备内无线传感器网络节点布局优化

终端采集设备即无线传感器中采用无线传感器网络［3］，通过风速传感器、温度传感器、湿度传感器、光照传感器与气压传感器等采集气象信息。

考虑虚拟力算法与节点覆盖方法间存在显著相似性［4］，在对无线传感器网络内的终端采集设备进行布局的过程中选用虚拟力算法。

设定无线传感器网络内2 个任意不同的设备节点分别为si和sj，且设备节点sj对设备节点si产生一定影响，这种影响可通过式（1）描述：

式（1）内，dij表示设备节点si与设备节点sj的距离，rs表示设备节点间最佳距离，k表示增益系数，dth表示设备节点间距离阈值。

传感器网络内的各终端采集设备节点在实际位置更新过程中以整体合力为基础［5］，更新过程公式描述为式（2）、式（3）：

式（2）与式（3）内，Fxy表示终端采集设备节点所承担的虚拟力合力，Fx和Fy分别表示Fxy在x 轴和y 轴上的分量，dm表示终端采集设备节点移动距离上限值。

标准的虚拟力算法应用过程中只分析无线传感器网络内终端采集设备节点的作用力，但在终端采集设备节点位置更新过程中将耗费大量时间，针对这一问题，可将网格格点对终端采集设备节点的作用力Fgrid带入其中，以w表示增益系数，r表示终端采集设备节点感知半径，由此得到式（4）：

式（4）中，dig表示终端采集设备节点与格点间的距离，R表示终端采集设备节点通信半径。

通过上述过程能够实现无线传感器网络中终端采集设备节点的布局优化，通过布局好的无线传感器网络采集气象信息，所采集的气象信息通过CC2530 协议传输至网关设备内。

2.2 网关设计

作为接入设备，网络将无线传感器网络与公共通信网络相连接，通过CC2530 通信以及WiFi 通信等不同的通信方法保障终端采集设备所采集的气象信息能够传输至数据处理层中。

网关内包含白名单，网络设备中存储着系统安全需求，为保障系统安全性，终端采集设备在将所采集的气象数据信息传输至网关前需先在白名单内注册传感器设备的MAC 地址。 通过网关确定终端采集设备当前状态，若终端采集设备当前处于离线状态，则需要重新构建终端采集设备与网关间的连接，保障全部终端采集设备均处于在线状态，能够正常运行。 网关在获取终端采集设备传输的气象数后，需对气象数据进行帧头与帧尾增加处理，由此确定网关获取的气象数据的真假，保障气象数据的准确性。 表1 所示为终端采集设备与网关间的数据格式。

表1 终端采集设备与网关间的数据格式

通过改进虚拟力方法对民航空管气象采集无线传感器网络内的节点进行布局优化后，令全部终端采集设备均处于在线状态，并对其进行初始化。 在此基础上构建路径，所有终端采集设备对各自的路由信息进行循环广播，不同终端采集设备节点根据ECCTP 路由算法对所得到广播信息进行分析，得到父节点，至无线传感器网络中所有终端采集设备节点都加入网络后结束。 在所构建路由基础上，进行民航空管气象数据采集与传输，构建气象数据采集路径规划模型，利用该模型采集气象数据，不仅能够节约气象数据采集消耗时间，还能够约束气象监测能量，同时采用去噪方法针对所采集的气象数据实施去噪处理。所有节点（除汇聚节点外）在同一时刻周期性采集气象数据，并利用父节点传输到汇聚节点上。 在传输气象数据的同时对路由进行更新处理，其与节点在获取广播信息后基于ECCTP 路由算法重新确定了节点，由此确保无线传感器网络的整体性。

3 数据处理层设计

数据处理层在获取感知层所采集的气象信息后，对气象信息实施预处理，针对预处理后的气象信息数据采用神经网络预测未来一段时间内的民航航行风险，当风险达到报警阈值后，提示报警信息。 具体过程描述如下。

3.1 输入与输出层的确定

选取风速、温度、湿度、光照与气压数据作为神经网络的输入量。 为准确描述民航航空实时安全状态，设定神经网络输出节点数量为5，具体设定如下：

（1）高度安全状态；

（2）中度安全状态；

（3）临界安全状态；

（4）中度危险状态；

（5）高度危险状态。

3.2 隐含层与隐含层节点的确定

一般情况下，通过三层神经网络就能够达到逼近任意连续函数的目的。 通过增加隐含层节点数量可降低神经网络模型计算误差，但也会增加神经网络模型运算过程的复杂度与消耗时间。 因此预测民航航空安全性时采用三层神经网络结构。 神经网络的预测精度受隐含层内神经元数量的影响，以n表示神经元数量，m表示输入节点数量，描述如式（5）所示：

式（5）内，l表示输出节点数量，a为一常数。

3.3 各函数确定

神经网络运行过程中需分别设定激活函数、训练函数以及学习函数等［10］。 为使神经网络的收敛速度与收敛精度均达到最优，设定以上函数分别采用losing 函数、Mainline 函数以及learnable 函数。 表2 所示为人工神经网络参数设定结果。

表2 人工神经网络参数设定结果

3.4 样本训练

利用多组气象数据样本对民航航空安全状态进行训练，在此过程中，针对相应的高度安全状态，设定输入向量和输出向量分别为X ＝（X1，X2，X3，X4，X5） 和Y1＝（1.000，0.000，0.000，0.000，0.000） ，其中X1～X5分别表示风速、温度、湿度、光照和气压样本数据，训练步数为1000 步，训练目标为0.001；在相应的中度安全状态下，设定输出向量为Y2＝（0.000，1.000，0.000，0.000，0.000） ；其他安全状态以此类推。

完成神经网络训练后，即可利用其对民航航空气象监测过程中各类终端采集设备所获取的气象数据进行民航航行实时安全状态分析。

4 实验结果

本文设计基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统，为验证本文系统在实际民航空管自动气象观测中的应用性能，在Matlab 软件内进行本文系统的实验测试，本文系统中采用5 种无线传感器节点采集气象特征信息，设定风速传感器采集周期为20 min，温度传感器与湿度传感器采集周期为30 min，光照传感器与气压传感器的采集周期为15 min。

表3 所示为实验环境设置情况。

表3 实验环境设置情况

4.1 系统功能测试结果

为测试本文系统的应用功能，以登录界面功能为例，进行功能测试，表4 为本文系统相应功能测试结果。

表4 登录界面功能测试结果

分析表4 可知，当输入正确的账号信息与错误的密码时，系统将会显示密码错误，与预期结果一致；当输入正确的账号信息与正确的密码时，系统将会显示登录成功，与预期结果一致；当输入错误的账号信息与正确的密码时，系统将会显示账号不存在，与预期结果一致。 以上结果说明本文系统的应用测试结果能够满足实际应用需求。 同时本文系统的各项登录测试响应时间均控制在1 s 以内，由此说明本文系统具有较快的响应效率。

4.2 气象数据采集结果

采用本文系统采集气象数据，所采集结果如表5所示。

表5 气象数据采集结果

由表5 可知，采用本文系统能够有效采集气象数据。 为分析本文系统所采集气象数据的精度，分析本文系统不同数据量条件下的气象数据含噪率，结果如表6所示。

表6 所采集气象数据含噪率测试

由表6 得到，采用本文系统采集气象数据时，所采集数据内的含噪率较低，在不同数据量条件下，本文系统所采集气象数据的含噪率均控制在0.2%以内，有利于后续民航飞行危险预测的精度提升。

4.3 航行安全性预测结果

表7 所示为本文系统针对2023 年4 月10 日不同时刻的民航航行实时安全性预测结果。

表7 民航航行实时安全性预测结果

分析表7 得到，本文系统所得民航航行实时安全性预测结果与实际安全情况基本一致，由此说明本文系统具有较高的预测精度，完全满足民航航行实时安全性预测需求。

5 结语

本文研究基于物联网技术的民航空管自动气象观测系统，通过无线传感器网络技术、物联网技术与人工神经网络技术的有机结合实现气象数据的采集、气象数据分析、气象预警等目的。 希望通过本文系统的设计能够提升民航空管自动气象观测系统操作与维护的简便性，提升民航航班正常率，保障民航航班飞行安全。