基于无线传感器网络的水环境监测系统研究.doc

吴烈国孔令成 ：篋：， 中国科学技术大学学位论文原创性声明中国科学技术大学学位论文授权使用声明 关键词：水环境监测无线传感器网络数据融合弹性网络 ， 瑀瑂琫 瑃 瑃 篧， 目目 目传感器信号调理电路设计网关的接口设计设备程序设计设备程序框架及设备初始配置研究展望 目 目 源，部分节点设有从环境获取能量的二级能源，如太阳能电池板。监测区域，一经部署这些节点就以无组织的方式来执行监测任务。由于节点数目较多，无组织网络很难有效的管理网络中各个节点设备，也很难去排除失效节点。而在有组织的无线传感器网络中，每个节点都被预设为规定的角色，能够有效的降低网络管理维护成本。由于无线传感器网络技术发展时间较短，基于无线传感器网络的技术特点和各行业的应用需求，出现数量繁多的关于无线传感器网络的 如前节所述，利用无线传感器网络进行环境监测，具有先天的优势。无线传感器网络的设计目标就是针对环境较恶劣的、能源供应不足的一些应用场景。无线传感器网络，是很少或者没有布设基础设施缁。其主要通过一定数量龅缴锨的智能传感器节点的协同工作来获取相关的环境数据。而这些节点的布置相对于传统的监测站点的布置来说，是比较容易的。因此利用无线传感器网络来进行水环境的监测，能够克服传统的监测方法耗费大，监测站点布置难等缺点。本文所研究的无线传感器网络，使用协议作为网络的通信协议，因此对技术做简要介绍。标准协议是针对低功率、短距离的无线网络所制定的一系列通信协议的集合。网络的工作频率有，畲蟮氖荽渌俾适痵。主要针对于低速率、低成本、低功耗的可由电池组供电的应用场景而设计。至今为止，联盟块的制造成本较低。呖煽啃裕翰捎肅瓹 表几种无线通信标准的比较，几无需供电 测系统，能够全方位的监控战场环境，获取敌军的实时信息。课题研究目的与意义如前所述传统的水环境监测手段存在着监测成本高、监测周期较长、实时性差、监测范围小等方面的不足，传统的水环境监测手段所获得的水质参数不适合信息化管理。因此为了改善当前的水环境监测中的这些瓶颈，本课题研究一种基于无线传感器网络的水环境监测系统，不仅能够丰富水环境监测方法，而且能够发展无线传感器网络的一类新应用。于水环境监测领域，为水环境的监测提供了一种新的思路和解决方案，克服传统 水环境监测系统的体系结构基于无线传感器网络的水环境监测系统的结构图如图所示，水环境监测焦恰灰籮、：一一一一一一一弋、 网络的拓扑结构，根据标准网络的拓扑结构具体分为：星型结构，缘冉峁埂咛逵弥杏职裀的对等网络结构分成树型网络和网状网络。星型网络的拓扑结构图 树状网络的拓扑结构图进物理层是与硬件最近的层，通过对底层硬件的操作提供服务接口给上层，是选择工作信道及评估空闲信道。 要调制方式也是二相相移键控。，信道数调制方式符号率前导码数据包界定符字节数可变 同步头包含鲎纸诘那暗悸牒个字节的数据包界定符，其功能是能够允许接甅层功能表有效载荷地址信息 据由协议定义的表达式来选择，用以校验数据传输是否有误。路径。网络层帧包括命令帧与确认帧，其通用帧格式如表所示，主要包括网络网络层帧报头可变字节 其通用帧格式如表所示，应用层帧包括应用帧头及有效载荷。表应用层帧格式水环境监测网络的监测内容的确定 硫化物、矿化度、非离子氨、凯氏氮、总磷、化学需氧量、溶解性铁、总锰、总锌、硒、石油类、阴离子表面活性剂、有机氯农药、苯铁、硒、银、锰、铜、锌、浑浊度、化学需氧量、阴离子表面活性芘、总痉派湫浴躳放射性等水温、溶解氧、高锰酸盐指数、悬浮物、总硬度、挥发酚、透明度、总磷、总氮、五日生化需氧量、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、氰化物、氟化物、六价铬、总汞、总砷、镉、铅、钾、钠、锌、硫酸盐、氯化物、电导率、游离二氧化碳、溶解性总固体、侵蚀性二氧化碳、总碱度、碳酸盐、重碳酸盐、大肠菌群等由于本课题的设计目的是用于湖泊水环境的监测，因此根据水环境监测规范 下游处设置条断面或半断面。小依湖泊水面的面积而决定。采样垂线布设岸边有污染带如一边有污染带条采样点数位置 的角色选择。如图所示，节点硬件结构分为四大模块，电源模块，传感器模块，处理器模块，无线模块。电源模块提供能量供应，针对不同的模块提供不同大小的电源电压；传感器模块把传感器的输出信号转变为可被处理器识别的信号；处理器模块控制数据的采集，无线信号的发送；无线模块包括节点间的收发射频模块】。其中传感器模块为数据采集节点独有。传感器模块一处理器模块一溶电图节点硬件结构图 如图所示，芯片具有高性能低功耗的增强型内核，适应的收发器，具有肥淙位个支持多种串行通信协议的个通用的位和位定时器，高级加密标准幽 图黧鼗瞄謦蒋门獭霉圈图磷要瀑”：琲。耋冒鵢蓼粼玪女缓爨蓦攀潮獬荔蠛黍图 图 譾 图协调器节点的供电电源电路芯片内置兼容图天线及巴伦配置电路设计 温度传感器和湿度传感器是日常生活及工业生产中使用最广泛的传感器，它治率6却衅鞑饬渴6取和、，图温度及湿度传感器接口电路 图传感器工作原理图猵：二兰兰二竺电极，作为一款常用的术参数如表。连接形式：低噪音电缆线直接引出传感器的输出电压与值关系：猵琾为被测溶液 ，设计体积较小，功耗非常低的应用场合。在我国常用的交流电源的频率为，为了减少室外的交流溶解氧一般记为溶解氧这一指标反映了水体自净能力的大小。正常情况下地表水中的溶解氧量为疞。常用的测定方法包括碘量法及膜电极法。 由于这两个化学反应产生的氧化还原反应，产生与所测量溶液中的分压的溶解氧传感器。该溶解氧传感器的技术参数如表：测量范围：温度补偿：自动温度补偿 网关的接口接线图 设备程序设计布橄蟛：主要包含硬件的驱动文件，以及与硬件相关的驱数。 设备程序框架及设备初始配置工，图设备的程序框架这里定义三类事件处理函数分别处理用户自定义事件、系统运行状态标志事件、 设备的初始化配置流程每个设备都有一组能够被配置的参数， 图协调器设备程序工作流程 路由器设备程序工作流程 采集设备程序工作流程网关。 接着网关设备开始接收由协调器设备发送来的采集网络的传感器数据，最后调用 信号传输质量检测实验。值的大小反映出数据传输间隔不同距离时的值数据。表两节点点对点通信值数据信号强度 网关数据上传测试实验首先网关设备与服务器建立樱衿鞯刂肺乐联穗荚名霉鼍詹更簧图在进行湖泊实地实验之前，需要对网络节点进行防水处理。这里采用防水材 量嘞翔寸。最逝篔最近列薄罱夭馡近堋罱月始节点设备。内部澎度。奢日寸一嚣近誮的远程控制，历史数据走势分析，设备对比分析等功能。其管理界面如图所炻撮何髂遥留瘴貉蜕煤耍骸藁自户缍：觳鬟麟节螽设备：内霉莹廑搿螽最罾詉陧屡 多传感器数据融合测量获得的一组数据。如在水环境监测中的值测量，多个值对同一监测地点获得了一组数据，就是关于水环境的的冗余数据。通过数据融合可以降低数据的不确定性，提高监测数据的可靠性。本文中使用自适应加权算法，将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值。该算法以均方误差为评价指标，是一种最直观的数据融合方法。互补数据融合。由于对水环境的健康状况的监测，不能靠某一传感器单独来完成，而需要多传感器从不同的空间和时间来进行监测。互补数据就是指多个不同类型并且相互独立的传感器，从不同的时间和空间对同一监测对象肪进行检测所获得的相互间独立的几组数据。如在水环境监 溶解氧冗余数据融合互补数据融合图水环境监测系统的数据融合机制 琹盯；荟言将公式代入公式，得到此时最小均方误差为将公式求得的各个权值代入式即可求出最终的输出结果曼。 如表所示，根据自适应加权算法的步骤获得最终的融合结果：扑组节点传来数据的平均值夏琲，。扑忝孔榈木轿蟛钬辏唬琲，。莨蟮米钣湃礧琲，。网络算法研究算法蟛罘聪虼築甈是一种监督式的学习算 簀，瑀图具有一个隐含层的的简化网络，倭小， 这里定义输出误差函数为隆气一量万，同理可以求得厂万一变化量遤。同样需要计算误差瓯，。，并与该层的激活函数的导数进行乘法运算，并依次求得前一层的权值变化量，直到输入层为止。对于只有 网络算法误差反向传播过程其中，G按蔚娜怠案轮怠保瑂憎表示偏导数符号。 由于网络系统是非线性的，初始权值的选择对网络训练时间长短，算法是否能够收敛有很大的关系。对于图詈浔颓虻牡际到咏，而在原点的导数值最大。对于标准的算法而言，假若初始权值太大，使得加权后的输入和淙氡颓庋贾鹿中的权值变化非常小，这样必然导致网络训练时间较长。因此一般初始权值的选取在，之间的随机数，这样可以使得经过加权后的输出和落在原点附近，达到最大的权值修正效果。当然弹性算法需要考虑的是“更新值”的选取，一般根据实际情况而定。设置该值。网络的期望误差的选取，与隐含层神经元的数量有密切关系。较小的期望误 计。表给出了网络设计的各项参数。表用于互补数据融合的网络参数输入层、隐含层、输出层隐含层节点数个觯憾杂种水质级别训练算法表地表水环境质量标准水温、及溶解氧标准限值溶解氧表基于安全性的水质安全状况划分 表用于网络训练的样本甇甇甇将输入样本以矩阵形式表示为输入矩阵涑鲅疽跃卣笮问奖硎疚猅。 ； ，瑊，；创建两层回馈网络初始化训练次数表输入层与隐含层的网络权值 表隐含层与输出层的网络权值溶解氧 针对传统的水环境监测技术实时性差、监测周期长以及监测范围