CN106990217B - 基于无线传感器网络的污水监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于无线传感器网络的污水监测系统,包括基于无线传感器网络的污水监测模块、通信模块和监测中心;所述的污水监测模块用于采集污水监控参数,并将污水监控参数通过通信模块传送至监测中心。本发明利用无线传感器技术实现了污水的监测,使得环保相关部门能够及时发现水环境污染事故,对事故的发生和发展进行监测评估,制定紧急对策和措施。
Description
技术领域
本发明涉及污水监测技术领域,具体涉及基于无线传感器网络的污水监测系统。
背景技术
水域环境监测是环境保护的基础,其目的是为环境保护提供科学决策的依据。水域环境监测是环境保护管理部门监管的重要内容之一,目前我国对大江、大河、沿海流域、港口、海湾实施日常例行监测,对赤潮、溢油、重大污染物泄漏等污染事故,每天需进行一次监测。当大江、大河及大型湖泊等突发水环境污染事故时,现有常规手段无法实现迅速、准确、动态地监测与预报,以致环保相关部门难以快速、恰当地作出决策。
发明内容
针对上述问题,本发明提供基于无线传感器网络的污水监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了基于无线传感器网络的污水监测系统,包括基于无线传感器网络的污水监测模块、通信模块和监测中心;所述的污水监测模块用于采集污水监控参数,并将污水监控参数通过通信模块传送至监测中心。
本发明的有益效果为:利用无线传感器技术实现了污水的监测,使得环保相关部门能够及时发现水环境污染事故,对事故的发生和发展进行监测评估,制定紧急对策和措施。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1本发明的结构框图;
图2是本发明污水监测模块的连接框图。
附图标记:
污水监测模块1、通信模块2、监测中心3、传感器采集模块4、基站5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1、图2,本实施例提供的基于无线传感器网络的污水监测系统,包括基于无线传感器网络的污水监测模块1、通信模块和监测中心3;所述的污水监测模块1用于采集污水监控参数,并将污水监控参数通过通信模块2传送至监测中心3。
优选地,所述的监测中心3包括一远程监控服务器以及与该远程监控服务器相连的应用程序服务器、数据服务器、用户端,所述的用户端与一打印机相连。
优选地,所述的污水监控参数包括水温、PH值、浊度、电导率、溶解氧含量。
优选地,所述基于无线传感器网络的污水监测模块1包括传感器采集模块4和基站5,所述的传感器采集模块4包括多个用于进行污水监控参数采集的污水监控参数采集节点和用于对簇内污水监控参数采集节点采集的数据进行收集和压缩处理的簇头节点,簇头节点发送的数据经基站5传送到所述的通信模块2。
本发明上述实施例利用无线传感器技术实现了污水的监测,使得环保相关部门能够及时发现水环境污染事故,对事故的发生和发展进行监测评估,制定紧急对策和措施。
优选地,按照设定的分簇机制在污水监控参数采集节点中选出所述的簇头节点,具体为:
(1)基站5向各污水监控参数采集节点发送分簇指令,各污水监控参数采集节点接收到分簇指令后,计算自身的节点状态值G(α),若G(α)>0,则污水监控参数采集节点α处于活跃状态,若G(α)≤0,则污水监控参数采集节点α处于消极状态,节点状态值G(α)的计算公式为:
式中,Q(α)、S(α)、L(α)分别为污水监控参数采集节点α的剩余能量、可用内存、链路分组丢失率,Q(α)max为污水监控参数采集节点α的能量的最大值,S(α)max为污水监控参数采集节点α的内存的最大值,a、b、c为设定的权重系数,且a+b+c=1,Ws为设定的节点状态判定阈值;
(2)处于消极状态的污水监控参数采集节点放弃簇头竞争,处于活跃状态的污水监控参数采集节点参与到簇头竞争中,并向参与簇头竞争的污水监控参数采集节点交换自身的信号接收强度值和到基站5的最短跳数距离,参与簇头竞争的污水监控参数采集节点按照是否满足下列条件确定能否竞选为簇头:
式中,U(α)为污水监控参数采集节点α的接收信号强度值,U(β)为除污水监控参数采集节点α外其余参与簇头竞争的污水监控参数采集节点β的接收信号强度值,T(α)为污水监控参数采集节点α到基站5的最短跳数距离,U(β)为除污水监控参数采集节点β外其余参与簇头竞争的污水监控参数采集节点β到基站5的最短跳数距离,WU为设定比值阈值,为参与簇头竞争的污水监控参数采集节点的数量;
(3)确定簇头后,进行分簇操作,对于其他污水监控参数采集节点,计算该污水监控参数采集节点与各簇头节点之间的距离,选出距离最小值对应的簇头节点,将该污水监控参数采集节点加入到该选出的簇头节点所在的簇中。
本优选实施例按照设定的分簇机制进行分簇,从而确定簇头,该分簇机制中选出的簇头能够根据节点的状态进行适应性调整,分簇时间短,开销小,进一步提高了基于无线传感器网络的污水监测模块1的工作效率。
优选地,所述的簇头节点对簇内污水监控参数采集节点采集的数据进行压缩处理时,采用改进的Haar小波数据压缩算法,具体包括:
(1)预先设定采样数据数目阈值W1,污水监控参数采集节点每轮采样W1个数据,且污水监控参数采集节点在每一轮采样完成后计算该轮所采样数据的样本均值,开始第一轮数据采集,污水监控参数采集节点将该轮的样本均值和采样数据发送至簇头节点,簇头节点根据污水监控参数采集节点的样本均值由大到小的顺序生成污水监控参数采集节点顺序列表,并按照生成的污水监控参数采集节点顺序列表对簇内的污水监控参数采集节点的采样数据进行排序;
(2)簇头节点对排序后的采样数据进行Haar小波分解处理,将获得的近似系数连同所用的污水监控参数采集节点顺序列表发送至基站5,进而由基站5利用近似系数进行数据重构,获取相应的近似数据;
(3)开始下一轮数据采集,簇头节点根据污水监控参数采集节点发送的数据进行对应样本均值的更新,并根据更新后的污水监控参数采集节点的样本均值由大到小的顺序更新污水监控参数采集节点顺序列表,若满足下列公式,则按照新的污水监控参数采集节点顺序列表对簇内的污水监控参数采集节点的该轮采样数据进行排序:
式中,表示第θ轮的污水监控参数采集节点顺序列表中第θ个位置的污水监控参数采集节点,表示第θ-1轮的污水监控参数采集节点顺序列表中第θ个位置的污水监控参数采集节点,m为簇内污水监控参数采集节点的数量,为定义的比较函数,若与相同,则若与不相同,则W2为设定的位置变化程度阈值;
(4)重复(2)和(3)的操作,直至完成采样数据的采集和发送。
相关技术中,常利用Haar小波数据压缩算法对由无线传感器网络采集的污水监控参数进行压缩处理,该算法是减少数据传输量、获得高精度重构数据的一种有效方法,然而Haar小波数据压缩算法的数据处理性能受到待处理数据的平滑性影响。为解决这个问题,本优选实施例对Haar小波数据压缩算法进行改进,在簇头节点进行基于小波变换的采样数据压缩处理之前,先对采样数据按照设定方式进行排序处理,并定期更新排序顺序,从而改善污水监控参数的平滑性,达到优化小波处理性能的效果;按照上述方式对污水监控参数进行处理后,提高了污水监控参数的压缩程度,减少了簇内污水监控参数的传输量,达到延长无线传感器网络的正常工作时间的效果,且由基站5重构的污水监控参数的精度也有所提高。本优选实施例从整体上减少了污水监测系统的能耗成本。
优选地,所述簇头节点根据污水监控参数采集节点发送的数据进行对应样本均值的更新,具体包括:污水监控参数采集节点进行下一轮采样,若该轮所采样数据的样本均值和样本标准差满足下列公式,则将该轮的样本均值和采样数据发送至簇头节点,告知簇头节点更新对应的样本均值,否则只发送采样数据,簇头节点保存原有的样本均值:
式中,表示污水监控参数采集节点α在第θ轮(即所述的下一轮)所采样数据的样本标准差,表示污水监控参数采集节点α在第θ轮所采样数据的样本均值,表示污水监控参数采集节点α在第θ-1轮所采样数据的样本标准差,表示污水监控参数采集节点α在第θ-1轮所采样数据的样本均值,θ≥2,W2为设定的数据变化程度阈值。
本优选实施例通过对样本均值的更新进行控制,能够相对减少污水监控参数采集节点顺序列表的更新次数,从而在整体上缩短了对簇内污水监控参数采集节点采集的数据进行压缩处理的时间,降低污水监测系统在污水监控参数采集和处理方面的整体开销,达到节能的有益效果。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (4)
1.基于无线传感器网络的污水监测系统,其特征是,包括基于无线传感器网络的污水监测模块、通信模块和监测中心;所述的污水监测模块用于采集污水监控参数,并将污水监控参数通过通信模块传送至监测中心;所述基于无线传感器网络的污水监测模块包括传感器采集模块和基站,所述的传感器采集模块包括多个用于进行污水监控参数采集的污水监控参数采集节点和用于对簇内污水监控参数采集节点采集的数据进行收集和压缩处理的簇头节点,簇头节点发送的数据经基站传送到所述的通信模块;所述的簇头节点对簇内污水监控参数采集节点采集的数据进行压缩处理时,采用改进的Haar小波数据压缩算法,具体包括:
(1)预先设定采样数据数目阈值W1,污水监控参数采集节点每轮采样W1个数据,且污水监控参数采集节点在每一轮采样完成后计算该轮所采样数据的样本均值,开始第一轮数据采集,污水监控参数采集节点将该轮的样本均值和采样数据发送至簇头节点,簇头节点根据污水监控参数采集节点的样本均值由大到小的顺序生成污水监控参数采集节点顺序列表,并按照生成的污水监控参数采集节点顺序列表对簇内的污水监控参数采集节点的采样数据进行排序;
(2)簇头节点对排序后的采样数据进行Haar小波分解处理,将获得的近似系数连同所用的污水监控参数采集节点顺序列表发送至基站,进而由基站利用近似系数进行数据重构,获取相应的近似数据;
(3)开始下一轮数据采集,簇头节点根据污水监控参数采集节点发送的数据进行对应样本均值的更新,并根据更新后的污水监控参数采集节点的样本均值由大到小的顺序更新污水监控参数采集节点顺序列表,若满足下列公式,则按照新的污水监控参数采集节点顺序列表对簇内的污水监控参数采集节点的该轮采样数据进行排序:
式中,表示第θ轮的污水监控参数采集节点顺序列表中第θ个位置的污水监控参数采集节点,表示第θ-1轮的污水监控参数采集节点顺序列表中第θ个位置的污水监控参数采集节点,m为簇内污水监控参数采集节点的数量,为定义的比较函数,若与相同,则若与不相同,则W2为设定的位置变化程度阈值;
(4)重复(2)和(3)的操作,直至完成采样数据的采集和发送。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的污水监测系统,其特征是,所述的监测中心包括远程监控服务器以及与该远程监控服务器相连的应用程序服务器、数据服务器、用户端,所述的用户端与一打印机相连。
3.根据权利要求2所述的基于无线传感器网络的污水监测系统,其特征是,所述的污水监控参数包括水温、PH值、浊度、电导率、溶解氧含量。
4.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的污水监测系统,其特征是,所述簇头节点根据污水监控参数采集节点发送的数据进行对应样本均值的更新,具体包括:污水监控参数采集节点进行下一轮采样,若该轮所采样数据的样本均值和样本标准差满足下列公式,则将该轮的样本均值和采样数据发送至簇头节点,告知簇头节点更新对应的样本均值,否则只发送采样数据,簇头节点保存原有的样本均值:
式中,表示污水监控参数采集节点α在第θ轮即所述的下一轮所采样数据的样本标准差,
表示污水监控参数采集节点α在第θ轮所采样数据的样本均值,表示污水监控参数采集节点α在第θ-1轮所采样数据的样本标准差,表示污水监控参数采集节点α在第θ-1轮所采样数据的样本均值,θ≥2,W2为设定的数据变化程度阈值。
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