CN103716751B - 森林防火监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种森林防火监测系统，包括传感器节点、路由节点、协调器节点、监控主机。本发明还包括一种利用森林防火监测系统的森林防火监测方法，通过传感器节点的信息采集以及路由节点的GPS定位，完成对火情监测数据异常的传感器节点的定位。综上所述，本发明森林防火监测系统及方法采用ZigBee网络，并在路由节点加入GPS模块，精确、高效地对森林火情进行监测与定位，避免了人工设置节点位置的麻烦，解决了利用测距定位时障碍物的干扰和基站定位网络覆盖不足的问题。

Description

森林防火监测系统及方法

技术领域

本发明涉及森林防火监控领域，具体涉及一种森林防火监测系统及方法。

背景技术

森林火灾的常用的监测方法一是利用便携式装置由人工地面巡回监测、嘹望台定点监测或空中飞机巡回监测，此法劳动强度大、监测范围有限并且具有滞后性的缺陷；二是利用飞机、卫星遥感技术的综合监测手段，此法受距离和图像分辨的限制，存在定位精度不高、参数不全、耗资巨大等缺点，难以满足对森林环境进行全方位监测的要求。由于上述不足，现有技术也有采用传感器节点进行火灾检测的应用，当进行火灾检测时，传感器节点的位置信息是非常重要的。当某个区域节点报告有火情，监控中心首先要知道节点所在的地理位置和火情大小，才能确定具体的灭火方案。在无线传感网络中，为每一个节点手动设置位置，这种方法是不可取的。另外，如果每一个节点配置一个GPS接收机成本太高，也不可取。由于林区环境复杂，无线网络覆盖不足，使用测距方式定位和GPRS基站定位都不太理想。

发明内容

本发明旨在提供一种森林防火监测系统及方法，该系统及方法低成本、低功耗，避免了人工设置节点位置的麻烦，解决了利用测距定位时障碍物的干扰和基站定位网络覆盖不足的问题。

本发明的技术方案如下：一种森林防火监测系统，包括传感器节点、路由节点、协调器节点、监控主机；

所述各传感器节点与其所对应的路由节点无线连接，所述各路由节点之间无线连接并与各传感器节点构成路由网络，所述协调器节点与路由网络无线连接，并通过Internet与监控主机相连接；

所述各传感器节点用于检测火情监测数据并将火情监测数据传输至与其所对应的路由节点，并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

所述各路由节点包括GPS子模块，通过GPS子模块获取其坐标信息，传输至协调器节点；各路由节点将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数数据，并将这些数据传输至协调器节点；各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，并将这些数据传输至协调器节点；

所述协调器节点用于接收各路由节点的数据和信息，并将该数据和信息通过Internet传输至监控主机；

所述监控主机用于接收各协调器节点的数据和信息，对该数据和信息与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：根据该火情监测数据对应的传感器节点确定其周围最近的三个以上的路由节点，调用这些路由节点的坐标信息，计算这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；由监控主机进行火情报警。

所述协调器节点与Internet之间的通信方式为GPRS。

所述传感器节点包括温度传感器、湿度传感器以及烟雾传感器。

本发明还提供一种森林防火监测方法，包括以下步骤：

A、将传感器节点、路由节点、协调器节点分布设置与森林中，构建路由网络，协调器节点通过Internet与监控主机连接；

B、所述各传感器节点检测火情监测数据并将火情监测数据传输至与其所对应的路由节点，并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

C、各路由节点通过GPS子模块获取其坐标信息，将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数，各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值；

D、所述监控主机将各传感器节点的火情监测数据与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：

根据该异常火情监测数据对应的传感器节点最近的三个以上的路由节点的坐标信息，这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；

E、监控主机根据计算得到的传感器节点坐标信息进行火情报警。

所述步骤D中在路由节点完成传感器节点的坐标信息的计算具体为：监控主机向路由网络发出定位命令，路由节点在接收到定位命令后，完成传感器节点的坐标信息的计算。

步骤C中总长度误差校正值与平均每跳误差校正值的计算包括以下步骤：

采用RSSI测量法计算出已知两个路由节点a、b的距离和每跳均值，然后利用该每跳均值与实际长度的差值，计算得到路由节点a、b的总长度误差校正值len_ab：

len_ab=(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab （1）；

其中dis_ab表示路由节点a到路由节点b的每跳长度和：dis_ab=Avedis_ab×m；Avedis_ab为路由节点a和b的平均每跳距离；m为路由节点a到路由节点b的总跳数,∑RSSI表示路由节点a与路由节点b之间的接收信号强度值RSSI的和值；表示己知节点a,b间的到实际长度（即直线长度）；

已知节点a,b间的总跳数是m，则平均每跳误差校正值Ave_ab:

Ave_ab=[(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab]/m (2)；

通过式（1）、（2）的计算，得到各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab。

步骤D中，计算出传感器节点与路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值后，从而计算出该传感器节点的坐标信息的方法为：

设路由节点a与b之间有一个火情监测数据异常的传感器节点c，则待测节点c与路由节点a的距离为Dis_ac；

Dis_ac=(wAvedis-Ave_ac)×M （3）；

其中M表示待测节点c与路由节点a之间的总跳数，Ave_ac表示已知节点a、c的平均每跳误差校正值其计算，参照式（2）进行表示；

wAvedis为经过加权计算后的待测节点c与路由节点a的加权平均每跳距离；

其中 $\mathrm{wAvedis}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Aved}{\mathrm{is}}_i{W}_i---\left(4\right);$

其中n为待测节点c周围的路由节点的数量，Avedis_i为待测节点c与路由节点i的平均每跳距离；W_i为路由节点i与待测节点c之间的平均每跳距离的加权值；

$W_i=\frac{{\mathrm{Hop}}_{n+1-i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Hop}}_i}---\left(5\right),$

其中Hop_i表示待测节点c与路由节点i之间的跳数，编号i根据路由节点与待测节点c的跳数距离由近及远进行依次编号；

令待测节点（x₀，y₀）到路由节点i（x_i，y_i）的距离映射函数如下：

$f(x,y)=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}---\left(6\right);$

结合式（3）～（6）进行计算，使用泰勒展开简化计算，即求出待测节点c的坐标。

本发明采用具有功耗低、成本低、时延短、网络容量大等特点的ZigBee网络进行数据传输，保证了火情得到及时通报；同时，本发明将GPS模块应用于路由节点，既可以对路由节点本身进行定位，又能对传感器节点进行辅助定位，减少了人工定位的开销，并且避免了每个传感器节点均设置GPS模块的成本浪费；采用改进的DV-Hop定位算法对传感器节点进行定位，该算法引入接收信号强度值RSSI量化值，用累计量化值代替累计跳数，用平均每跳误差校正值修正计算结果，减少计算误差，提高定位精度，并且采用加权算法进一步修正平均每跳距离，使得距离越近的路由节点的信息具有越大的权值，减少环境的干扰，使计算结果更接近实际距离，保证定位的精确度；最后，在求解未知节点坐标方程时采用泰勒展开手段，降低了算法复杂度，减低了火情定位的反应时间。

本发明中改进的DV-Hop定位算法如下：

采用RSSI测量法计算出已知两个路由节点a、b的距离和每跳均值，然后利用该每跳均值与实际长度的差值，计算得到路由节点a、b的总长度误差校正值len_ab：

len_ab=(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab （1）；

其中dis_ab表示路由节点a到路由节点b的每跳长度和：dis_ab=Avedis_ab×m；Avedis_ab为路由节点a和b的平均每跳距离；Avedis_ab的求取过程是：路由节点向网络广播一个信标，信标包含有此路由节点的位置信息和一个初始值为1的表示跳数的参数；此信标在网络中被传播出去，信标每次被转发时跳数都增加1；接收节点在它收到的关于某一个路由节点的所有信标中保存具有最小跳数值的信标，丢弃具有较大跳数值的同一路由节点的信标；通过这一机制，网络中所有节点(包括其他路由节点)记录下到每个路由节点的最小跳数值，然后每个路由节点根据上述过程记录的其他路由节点的位置信息和最小跳数，根据公式计算出平均每跳的距离，其中Hop为路由节点a、b间最小跳数；m为路由节点a到路由节点b的总跳数,∑RSSI表示路由节点a与路由节点b之间的接收信号强度值RSSI的和值；表示己知节点a,b间的到实际长度（即直线长度）；

若已知节点a,b间的总跳数是m，那么他们的平均每跳误差校正值Ave_ab:

Ave_ab=[(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab]/m (2)；

通过式（1）、（2）的计算，得到各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab；

通过上述计算，得到了离各传感器节点最近的至少3个路由节点的信息，该信息中包含总长度误差校正值len_ij与平均每跳误差校正值Ave_ij（i，j表示不同的两个路由节点）；通过使用值len_ij与Ave_ij值，即可计算出火情监测数据出现异常的传感器节点到某路由节点的长度，即得到了该异常传感器节点的坐标，实现火灾发生点的定位，具体过程如下：

若路由节点a与b之间有一个火情监测数据异常的传感器节点c，则待测节点c与路由节点a的距离为Dis_ac；

Dis_ac=(wAvedis-Ave_ac)×M （3）；

其中M表示待测节点c与路由节点a之间的总跳数，Ave_ac表示已知节点a、c的平均每跳误差校正值其计算，参照式（2）进行表示；

wAvedis为经过加权计算后的待测节点c与路由节点a的加权平均每跳距离；

$\mathrm{wAvedis}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Aved}{\mathrm{is}}_i{W}_i---\left(4\right);$

其中n为待测节点c周围的路由节点的数量，Avedis_i为待测节点c与路由节点i的平均每跳距离；W_i为路由节点i与待测节点c之间的平均每跳距离的加权值；

其中Hop_i表示待测节点c与路由节点i之间的跳数，编号i根据路由节点与待测节点c的跳数距离由近及远进行依次编号；

通过式（4）、（5）的加权计算，使距离待测节点c越近的路由节点的平均每跳距离被赋予的权值越大，反之则越小，使计算更加接近实际距离；

结合式（3）（4）（5）进行计算：

令待测节点（x₀+u，y₀+v）到路由节点i（x_i，y_i）的距离映射函数如下，其中（x₀，y₀）通过各路由节点的坐标计算均值得到：

$f(x,y)=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}---\left(6\right);$

对上式在（x₀,y₀）处做泰勒展开有：

$\begin{array}{c}f(x,y)=f(x_0+u,y_0+v)\\ =\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}+\frac{(x_0-x_i)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u\\ +\frac{(y_0-y_i)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}v\end{array}---\left(7\right)$

将上式转换为方程组模式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u+\frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2\text{+}{(y_i-y_0)}^2}}v=d_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2}\\ \frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}u+\frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}v=d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}\\ M\\ \frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}u+\frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2{+(y_n-y_0)}^2}}v=d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}\end{array}\right.---\left(8\right)$

该方程组简化为矩阵方程AX=B

引入加权矩阵W， $W=\left[\begin{array}{ccc}{w}_1& ...& 0\\ M& 0& M\\ 0& L& w_n\end{array}\right],$ 则上式转换为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_1(\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u+\frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2\text{+}{(y_i-y_0)}^2}}v)=w_1(d_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2})\\ w_2(\frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}u+\frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}v)=w_2(d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2})\\ M\\ w_n(\frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}u+\frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2{+(y_n-y_0)}^2}}v)=w_n(d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2})\end{array}\right.---\left(9\right)$

令 $A=\left[\begin{array}{ccc}\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}& & \frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}\\ \frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}& & \frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}\\ & M& \\ \frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}& & \frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}\end{array}\right],B=\left[\begin{array}{c}{d}_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2}\\ d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}\\ M\\ d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}\end{array}\right]$

则简化后矩阵方程为WAX=B，解方程得出u与v，则待测传感器节点的坐标为（x₀+u，y₀+v）。

综上所述，本发明森林防火监测系统及方法采用ZigBee网络，并在路由节点加入GPS模块，精确、高效地对森林火情进行监测与定位，避免了人工设置节点位置的麻烦，解决了利用测距定位时障碍物的干扰和基站定位网络覆盖不足的问题。

附图说明

图1为本发明森林防火监测系统的系统框图。

具体实施方式

下面结合实施例具体说明本发明。

实施例1

本实施例森林防火监测系统各部分的设备选择如下：各传感器节点、路由节点、以及协调器节点采用CC2530芯片构建ZigBee网络；GPRS模块桂林创达电子科技有限公司的SIM300模块，GPS模块采用瑞士u-blox公司的NEO-6M主芯片；温度传感器、湿度传感器采用SHT75温湿度复合传感器；烟雾传感器采用MS5100烟雾传感器。

如图1所示，本发明提供的森林防火监测系统，包括传感器节点、路由节点、协调器节点、监控主机；

所述各传感器节点与其所对应的路由节点无线连接，所述各路由节点之间无线连接并与各传感器节点构成路由网络，所述协调器节点与路由网络无线连接，并通过Internet与监控主机相连接；

所述各传感器节点用于检测火情监测数据并将火情监测数据传输至与其所对应的路由节点，并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

所述各路由节点包括GPS子模块，通过GPS子模块获取其坐标信息，传输至协调器节点；各路由节点将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数数据，并将这些数据传输至协调器节点；各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，并将这些数据传输至协调器节点；

所述协调器节点用于接收各路由节点的数据和信息，并将该数据和信息通过Internet传输至监控主机；

所述监控主机用于接收各协调器节点的数据和信息，对该数据和信息与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：根据该火情监测数据对应的传感器节点确定其周围最近的三个以上的路由节点，调用这些路由节点的坐标信息，计算这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；由监控主机进行火情报警。

本实施例提供的森林防火监测方法具体如下：

A、实验地点：柳州螺蛳山森林，将传感器节点、路由节点、协调器节点分布设置于森林中，构建路由网络，其中传感器节点1000个，路由节点200个，分别进行编号，协调器节点1个，协调器节点通过Internet与监控主机连接；

B、各传感器节点根据路由节点的命令周期性检测所处环境的火情监测数据，包括温度、湿度、烟气信号，其中温度量程范围为-40～123.8℃，湿度量程范围是：0～100%RH，烟气信号的检测范围为0～2000ppm，并将火情监测数据传输至各路由节点；并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

C、各路由节点通过GPS子模块获取其坐标信息，将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数，各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值；

D、所述监控主机将各传感器节点的火情监测数据与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：

根据该异常火情监测数据对应的传感器节点最近的三个以上的路由节点的坐标信息，这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；

E、监控主机根据计算得到的传感器节点坐标信息进行火情报警。

为了检测本实施例森林防火监测系统的有效性，人为在5号传感器节点附近点起火堆，5秒后，监测主机显示5号传感器火情监测数据异常，其中温度数据为：80℃，湿度数据为45%，烟气浓度数据为1300ppm；随后，监测主机根据该传感器节点调用最近的5个路由节点（0号路由节点、5号路由节点、10号路由节点、15号路由节点、20号路由节点）的坐标信息、5号传感器节点与这些路由节点之间的最小跳数，计算出传感器节点与这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，从而计算出该传感器节点的坐标信息，具体过程如下：

获取各传感器节点与个路由节点之间的最小跳数及平均每跳距离的过程：各路由节点向网络广播一个信标，信标包含有此路由节点的位置信息和一个初始值为1的表示跳数的参数；此信标在网络中被传播出去，信标每次被转发时跳数都增加1；接收节点在它收到的关于某一个路由节点的所有信标中保存具有最小跳数值的信标，丢弃具有较大跳数值的同一路由节点的信标；通过这一机制，网络中所有节点(包括其他路由节点)记录下到每个路由节点的最小跳数值，然后每个路由节点根据上述过程记录的其他路由节点的位置信息和最小跳数，根据公式计算出平均每跳距离Avedis_ab，其中Hop为路由节点a、b间最小跳数。

计算各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab的过程如下：采用RSSI测量法计算出已知两个路由节点a、b的距离和每跳均值，然后利用该每跳均值与实际长度的差值，计算得到路由节点a、b的总长度误差校正值len_ab：

len_ab=(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab （1）；

其中dis_ab表示路由节点a到路由节点b的每跳长度和：dis_ab=Avedis_ab×m；Avedis_ab为路由节若已知节点a,b间的总跳数是m，那么他们的平均每跳误差校正值Ave_ab：

Ave_ab=[(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab]/m (2)；

通过式（1）、（2）的计算，得到各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab。

5号传感器节点的坐标计算如下：若路由节点a与b之间有一个火情监测数据异常的传感器节点c，则待测节点c与路由节点a的距离为Dis_ac；

Dis_ac=(wAvedis-Ave_ac)×M （3）；

其中M表示待测节点c与路由节点a之间的总跳数，Ave_ac表示已知节点a、c的平均每跳误差校正值其计算，参照式（2）进行表示；

wAvedis为经过加权计算后的待测节点c与路由节点a的加权平均每跳距离；

$\mathrm{wAvedis}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Aved}{\mathrm{is}}_i{W}_i---\left(4\right);$

其中n为待测节点c周围的路由节点的数量，Avedis_i为待测节点c与路由节点i的平均每跳距离；W_i为路由节点i与待测节点c之间的平均每跳距离的加权值；

$W_i=\frac{{\mathrm{Hop}}_{n+1-i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Hop}}_i}---\left(5\right),$

其中Hop_i表示待测节点c与路由节点i之间的跳数，编号i根据路由节点与待测节点c的跳数距离由近及远进行依次编号；

令待测节点（x₀+u，y₀+v）到路由节点i（x_i，y_i）的距离映射函数如下，其中（x₀，y₀）通过5个路由节点的坐标计算均值得到：

$f(x,y)=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}---\left(6\right);$

对上式在（x₀,y₀）处做泰勒展开有：

$\begin{array}{c}f(x,y)=f(x_0+u,y_0+v)\\ =\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}+\frac{(x_0-x_i)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u\\ +\frac{(y_0-y_i)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}v\end{array}---\left(7\right)$

将上式转换为方程组模式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u+\frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2\text{+}{(y_i-y_0)}^2}}v=d_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2}\\ \frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}u+\frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}v=d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}\\ M\\ \frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}u+\frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2{+(y_n-y_0)}^2}}v=d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}\end{array}\right.---\left(8\right)$

该方程组简化为矩阵方程AX=B

引入加权矩阵W， $W=\left[\begin{array}{ccc}{w}_1& ...& 0\\ M& 0& M\\ 0& L& w_n\end{array}\right],$ 则上式转换为：

$\left\{\begin{array}{c}{w}_1(\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}u+\frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2\text{+}{(y_i-y_0)}^2}}v)=w_1(d_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2})\\ w_2(\frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}u+\frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}v)=w_2(d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2})\\ M\\ w_n(\frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}u+\frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2{+(y_n-y_0)}^2}}v)=w_n(d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2})\end{array}\right.---\left(9\right)$

令 $A=\left[\begin{array}{ccc}\frac{(x_1-x_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}& & \frac{(y_1-y_0)}{\sqrt{{(x_i-x_0)}^2+{(y_i-y_0)}^2}}\\ \frac{(x_2-x_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}& & \frac{(y_2-y_0)}{\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}}\\ & M& \\ \frac{(x_n-x_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}& & \frac{(y_n-y_0)}{\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}}\end{array}\right],B=\left[\begin{array}{c}{d}_1^2-\sqrt{{(x_1-x_0)}^2+{(y_1-y_0)}^2}\\ d_2^2-\sqrt{{(x_2-x_0)}^2+{(y_2-y_0)}^2}\\ M\\ d_n^2-\sqrt{{(x_n-x_0)}^2+{(y_n-y_0)}^2}\end{array}\right]$

则简化后矩阵方程为WAX=B；

结合式（3）～（9），将5个路由节点的坐标带入，解方程得出u与v，则5号传感器节点的坐标为（x₀+u，y₀+v）。

最后根据5号传感器节点的坐标的完成火情报警。

Claims (5)

1.一种森林防火监测系统，包括传感器节点、路由节点、协调器节点、监控主机，其特征在于：

所述各传感器节点与其所对应的路由节点无线连接，所述各路由节点之间无线连接并与各传感器节点构成路由网络，所述协调器节点与路由网络无线连接，并通过Internet与监控主机相连接；

所述各传感器节点用于检测火情监测数据并将火情监测数据传输至与其所对应的路由节点，并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

所述各路由节点包括GPS子模块，通过GPS子模块获取其坐标信息，传输至协调器节点；各路由节点将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数数据，并将这些数据传输至协调器节点；各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，并将这些数据传输至协调器节点；

总长度误差校正值与平均每跳误差校正值的计算包括以下步骤：

采用RSSI测量法计算出已知两个路由节点a、b的距离和每跳均值，然后利用该每跳均值与实际长度的差值，计算得到路由节点a、b的总长度误差校正值len_ab：

len_ab＝(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab (1)；

其中dis_ab表示路由节点a到路由节点b的每跳长度和：dis_ab＝Avedis_ab×m；Avedis_ab为路由节点a和b的平均每跳距离；m为路由节点a到路由节点b的总跳数,∑RSSI表示路由节点a与路由节点b之间的接收信号强度值RSSI的和值；表示己知节点a,b间的到实际长度(即直线长度)；

已知节点a,b间的总跳数是m，则平均每跳误差校正值Ave_ab:

Ave_ab＝[(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab]/m (2)；

通过式(1)、(2)的计算，得到各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab；

所述协调器节点用于接收各路由节点的数据和信息，并将该数据和信息通过Internet传输至监控主机；

所述监控主机用于接收各协调器节点的数据和信息，对该数据和信息与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：根据该火情监测数据对应的传感器节点确定其周围最近的三个以上的路由节点，调用这些路由节点的坐标信息，计算这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；

计算出传感器节点与路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值后，从而计算出该传感器节点的坐标信息的方法为：

设路由节点a与b之间有一个火情监测数据异常的传感器节点c，则待测节点c与路由节点a的距离为Dis_ac；

Dis_ac＝(wAvedis-Ave_ac)×M (3)；

其中M表示待测节点c与路由节点a之间的总跳数，Ave_ac表示已知节点a、c的平均每跳误差校正值其计算，参照式(2)进行表示；

wAvedis为经过加权计算后的待测节点c与路由节点a的加权平均每跳距离；

其中

其中n为待测节点c周围的路由节点的数量，Avedis_i为待测节点c与路由节点i的平均每跳距离；W_i为路由节点i与待测节点c之间的平均每跳距离的加权值；

$W_i=\frac{{\mathrm{Hop}}_{n+1-i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{Hop}}_i}---\left(5\right),$

其中Hop_i表示待测节点c与路由节点i之间的跳数，编号i根据路由节点与待测节点c的跳数距离由近及远进行依次编号；

令待测节点(x₀，y₀)到路由节点i(x_i，y_i)的距离映射函数如下：

$f(x,y)=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}---\left(6\right);$

结合式(3)～(6)进行计算，使用泰勒展开简化计算，即求出待测节点c的坐标；

由监控主机进行火情报警。

2.如权利要求1所述的森林防火监测系统，其特征在于：

所述协调器节点与Internet之间的通信方式为GPRS。

3.如权利要求1～2任意一项所述的森林防火监测系统，其特征在于：

所述传感器节点包括温度传感器、湿度传感器以及烟雾传感器。

4.应用如权利要求1所述的森林防火监测系统的森林防火监测方法，其特征在于包括以下步骤：

A、将传感器节点、路由节点、协调器节点分布设置与森林中，构建路由网络，协调器节点通过Internet与监控主机连接；

B、所述各传感器节点检测火情监测数据并将火情监测数据传输至与其所对应的路由节点，并根据各路由节点传来的跳数信标更新确定该传感器节点与各路由节点之间的最小跳数，并将该最小跳数传输至与其所对应的路由节点；

C、各路由节点通过GPS子模块获取其坐标信息，将自己的跳数信标广播至路由网络中，接收其他各路由节点的跳数信标，将其他各路由节点的跳数加1后将跳数信标广播至路由网络中；同时路由节点接收各传感器节点的火情监测数据以及各传感器节点与各路由器节点之间的最小跳数，各路由节点通过与任一其余路由节点之间的接收信号强度值RSSI以及跳数计算得到其本身与该路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值；

总长度误差校正值与平均每跳误差校正值的计算包括以下步骤：

采用RSSI测量法计算出已知两个路由节点a、b的距离和每跳均值，然后利用该每跳均值与实际长度的差值，计算得到路由节点a、b的总长度误差校正值len_ab：

len_ab＝(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab (1)；

其中dis_ab表示路由节点a到路由节点b的每跳长度和：dis_ab＝Avedis_ab×m；Avedis_ab为路由节点a和b的平均每跳距离；m为路由节点a到路由节点b的总跳数,∑RSSI表示路由节点a与路由节点b之间的接收信号强度值RSSI的和值；表示己知节点a,b间的到实际长度(即直线长度)；

已知节点a,b间的总跳数是m，则平均每跳误差校正值Ave_ab:

Ave_ab＝[(dis_ab+∑RSSI)/2-Dis_ab]/m (2)；

通过式(1)、(2)的计算，得到各路由节点之间的总长度误差校正值len_ab与平均每跳误差校正值Ave_ab；

D、所述监控主机将各传感器节点的火情监测数据与数据库进行对比分析，当发现其中含有异常的火情监测数据时，控制路由节点或者在监控主机中进行以下计算：

根据该异常火情监测数据对应的传感器节点最近的三个以上的路由节点的坐标信息，这些路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值，以及该传感器节点与这些路由节点的最小跳数，计算出该传感器节点的坐标信息；

计算出传感器节点与路由节点之间的总长度误差校正值与平均每跳误差校正值后，从而计算出该传感器节点的坐标信息的方法为：

设路由节点a与b之间有一个火情监测数据异常的传感器节点c，则待测节点c与路由节点a的距离为Dis_ac；

Dis_ac＝(wAvedis-Ave_ac)×M (3)；

其中M表示待测节点c与路由节点a之间的总跳数，Ave_ac表示已知节点a、c的平均每跳误差校正值其计算，参照式(2)进行表示；

wAvedis为经过加权计算后的待测节点c与路由节点a的加权平均每跳距离；

其中

其中n为待测节点c周围的路由节点的数量，Avedis_i为待测节点c与路由节点i的平均每跳距离；W_i为路由节点i与待测节点c之间的平均每跳距离的加权值；

$W_i=\frac{{\mathrm{Hop}}_{n+1-i}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{Hop}}_i}---\left(5\right),$

其中Hop_i表示待测节点c与路由节点i之间的跳数，编号i根据路由节点与待测节点c的跳数距离由近及远进行依次编号；

令待测节点(x₀，y₀)到路由节点i(x_i，y_i)的距离映射函数如下：

$f(x,y)=\sqrt{{(x-x_i)}^2+{(y-y_i)}^2}---\left(6\right);$

结合式(3)～(6)进行计算，使用泰勒展开简化计算，即求出待测节点c的坐标；

E、监控主机根据计算得到的传感器节点坐标信息进行火情报警。

5.如权利要求4所述的森林防火监测方法，其特征在于：所述步骤D中在路由节点完成传感器节点的坐标信息的计算具体为：监控主机向路由网络发出定位命令，路由节点在接收到定位命令后，完成传感器节点的坐标信息的计算。