CN108417000A - 一种基于wsn技术的红树林生长环境智能监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，包括传感监测装置、基站设备和红树林生长环境监控中心；所述传感监测装置包括多个部署于被测红树林生长环境区域内的多个传感器节点，传感器节点对红树林生长环境进行监测感知，并将获得的红树林生长环境监测数据发送至基站设备；所述基站设备汇聚各传感器节点发送的红树林生长环境监测数据，进行处理后转发至红树林生长环境监控中心；红树林生长环境监控中心用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理和显示，并在红树林生长环境监测数据异常时进行报警。本发明利用无线传感器网络技术实现了红树林生长环境状态的智能监测。

Description

一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统

技术领域

本发明涉及红树林监测技术领域，具体涉及一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统。

背景技术

红树林对生长环境的要求比较严格，所以可根据其生长情况来反映海岸的健康情况。现有技术中，一般通过人工巡逻的方式来获知红树林的生长情况，这种方式的工作效率低，不符合智能化、自动化的技术发展潮流。

无线传感器网络(WSN)中常通过节点成簇的方式进行数据的收集，成簇网络通过选举能量较大的节点担任簇头，被选中的簇头节点可以完成对簇内成员节点采集数据的收集、预处理及聚合信息向基站设备的前传，减少了网络中冗余数据传输对节点能量的耗费，簇头节点之间信息的中继传输为网络中采集信息向基站设备的汇聚提供了能量有效的路由。通过对网络中簇头选举算法的各类改进，可以减少网络中由于簇头固定，能耗过快带来的簇头死亡对网络链路中断的影响。但在采集数据的传输过程中，由于传感网络多采用“多对一”的传输模式，即网络中节点的信息都会汇聚到基站设备，这种传输模式导致网络中簇头节点之间能耗分布的不均匀，靠近基站设备的簇头由于承担的来自其余簇头的数据转发负载过重而提早死亡，造成网络链路的中断，导致网络中的覆盖在基站设备周围产生空洞，形成“热点”。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，包括传感监测装置、基站设备和红树林生长环境监控中心；所述传感监测装置包括多个部署于被测红树林生长环境区域内的多个传感器节点，传感器节点对红树林生长环境进行监测感知，并将获得的红树林生长环境监测数据发送至基站设备；所述基站设备汇聚各传感器节点发送的红树林生长环境监测数据，进行处理后转发至红树林生长环境监控中心；红树林生长环境监控中心用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理和显示，并在红树林生长环境监测数据异常时进行报警。

优选地，红树林生长环境监测数据包括红树林生长环境的温度、湿度和/或光照信息。

其中，传感器节点内置至少一种下述传感器：

温度传感器、湿度传感器、光照传感器。

优选地，红树林生长环境监控中心包括存储器、处理器和显示器，存储器用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行存储；处理器用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理；显示器用于显示红树林生长环境监测数据曲线和/或拓扑图。

优选地，红树林生长环境智能监测系统还包括与处理器连接的报警器，当红树林生长环境监测数据超出对应设定的安全阈值时，所述处理器驱动报警器进行报警。

本发明的有益效果为：采用无线传感器网络技术实现了红树林生长环境监测，避免大量布线，监测精度高，与现有技术相比，具有工作效率高、节约工作量的优点，且其智能化、自动化的程度得到了大大的提高。

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是本发明一个实施例的红树林生长环境智能监测系统的结构示意框图；

图2是本发明一个实施例的红树林生长环境监控中心的框图示意图。

附图标记：

传感监测装置1、基站设备2、红树林生长环境监控中心3、报警器4、存储器10、处理器20、显示器30。

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，本实施例提供的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，包括传感监测装置1、基站设备2和红树林生长环境监控中心3。传感监测装置1包括多个部署于被测红树林生长环境区域内的多个传感器节点，传感器节点对红树林生长环境进行监测感知，并将获得的红树林生长环境监测数据发送至基站设备2。基站设备2汇聚各传感器节点发送的红树林生长环境监测数据，进行处理后转发至红树林生长环境监控中心3。

其中，红树林生长环境监测数据包括红树林生长环境的温度、湿度和/或光照信息。

其中，传感器节点内置至少一种下述传感器：

温度传感器、湿度传感器、光照传感器。

红树林生长环境监控中心3用于对基站设备2发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理和显示，并在红树林生长环境监测数据异常时进行报警。

可选地，如图2所示，红树林生长环境监控中心3包括存储器10、处理器20、显示器30，存储器10用于对基站设备2发送的红树林生长环境监测数据进行存储；处理器20用于对基站设备2发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理；显示器30用于显示红树林生长环境监测数据曲线和/或拓扑图。

可选地，系统还包括与处理器20连接的报警器4，当红树林生长环境监测数据超出对应设定的安全阈值时，所述处理器20驱动报警器4进行报警。

其中，所述的报警器30包括蜂鸣报警器或者声光报警器，本实施例对此不作限定。

本发明上述实施例采用无线传感器网络技术实现了红树林生长环境监测，避免大量布线，监测精度高，与现有技术相比，具有工作效率高、节约工作量的优点，且其智能化、自动化的程度得到了大大的提高。

在一个实施例中，各传感器节点通过自组织方式构建分簇结构的无线传感器网络，其中每个簇包括一个主要簇头和一个次要簇头，主要簇头用于聚合簇内传感器节点采集的红树林生长环境监测数据，次要簇头用于接收主要簇头发送的聚合的红树林生长环境监测数据，并将接收的聚合的红树林生长环境监测数据通过多跳路由的方式发送至基站设备2。

其中，所述的各传感器节点通过自组织方式构建分簇结构的无线传感器网络，包括：

(1)被测红树林生长环境区域内的每个传感器节点接收基站设备2广播的“hello”数据包，确定自身到基站设备2的距离，并记录接收到基站设备2广播的“hello”数据包的时间，所述的“hello”数据包还包括由基站设备2设定的各传感器节点接收“hello”数据包的理论时间；

(2)传感器节点随机生成概率ζ_i，当ζ_i满足下列判定条件时，该传感器节点成为工作节点并立刻加入工作节点集，否则该传感器节点成为睡眠节点：

式中，ζ_m为设定的概率阈值，η_i为传感器节点i成为主要簇头的轮数，η为设定的轮数阈值，Ω(η_i-η)为设定的判断取值函数，当η_i-η＞0时，Ω(η_i-η)＝0，当η_i-η≤0时，Ω(η_i-η)＝1；E_i为传感器节点i的当前剩余能量，E_min为设定的最小能量阈值；

(3)工作节点向工作节点集中的其余工作节点广播节点信息，其中节点信息包括自身ID号；

(4)当工作节点接收到其余工作节点的节点信息后，若工作节点α位于工作节点β的感知范围内，则工作节点α加入到工作节点β的邻居节点集中；

(5)工作节点的邻居节点集中，优选值最大的工作节点当选为主要簇头并向其余传感器节点广播当选信息，未当选主要簇头的工作节点成为成员节点并加入到最近的主要簇头；

(6)睡眠节点接收到所述的广播当选信息后被激活，并加入到最近的主要簇头，分簇完成后，主要簇头在其剩余能量大于E_min的成员节点中选择距离最近的成员节点作为次要簇头；

在一种可选的方式中，主要簇头的当前剩余能量低于其簇内成员节点的平均剩余能量时，主要簇头促使其簇内的所有成员节点重新选举优选值最大的成员节点作为新的主要簇头。

本实施例提出了一种新的分簇路由协议，该协议中通过选取主要簇头和次要簇头来承担红树林生长环境监测数据的聚合和转发任务，实现能耗分散，从而能够降低完成簇内红树林生长环境监测数据聚合的主要簇头的能耗以及主要簇头轮换的频率，进而能够延长网络的生存时间。本实施例还创造性地设定了针对随机概率的判定条件，只有生成的随机概率满足判定条件的传感器节点才能参与到主要簇头的竞争，限制了传感器节点当选为主要簇头的次数，同时降低了剩余能量过小的传感器节点当选为主要簇头的概率，可以避免传感器节点的能量快速消耗，延长各传感器节点的工作时间。

在一个实施例中，所述优选值的计算公式为：

式中，Y_j表示工作节点j的优选值，E_j为工作节点j的当前剩余能量，E_j0为工作节点j的初始能量，E_min为设定的最小能量值，R_j为工作节点j的当前感知半径，D(j,sink)为工作节点j到基站设备2的距离；m_j为工作节点j收到基站设备2“hello”数据包的时间，为由基站设备2设定的工作节点j收到基站设备2“hello”数据包的理论时间，Δm为设定的时间差阈值，为判断取值函数，当时，当时，λ₁、λ₂为设定的权重系数，且λ₁+λ₂＝1。

相对于现有技术直接选择当前剩余能量最大的作为簇头，本实施例创造性地选取优选值最大的传感器节点作为主要簇头，其中创造性地设计了优选值的计算公式，根据传感器节点接收基站设备2数据包的实际信号强度与理论信号强度的差别设计了用于距离的加权系数，使得计算出的优选值更精确地衡量传感器节点的位置优势，本实施例根据能量和位置优势两个因素来选择主要簇头，能够使得主要簇头在有足够的能量完成红树林生长环境监测数据聚合的任务的前提下降低红树林生长环境监测数据转发的能耗，从而降低主要簇头失效的速率，延长了主要簇头的生存时间。

在一个实施例中，次要簇头将接收的聚合的红树林生长环境监测数据通过多跳路由的方式发送至基站设备2，具体为：

(1)当次要簇头与基站设备2的距离小于或等于设定的最大距离阈值时，次要簇头的红树林生长环境监测数据以单跳通信的形式直接传输至基站设备2；

(2)当次要簇头与基站设备2的距离大于设定的最大距离阈值时，次要簇头在其一跳邻居节点集内选择权值最大的作为中继节点，以完成红树林生长环境监测数据的传输；

其中，权值的计算公式为：

式中，Q_k表示次要簇头b的一跳邻居节点k的权值，E_k为一跳邻居节点k的当前剩余能量，E_min为设定的最小能量值，E_b为次要簇头b的当前剩余能量；

a表示与次要簇头b对应通信的主要簇头，D(a,b)表示次要簇头b与主要簇头a之间的距离，D(k,a)为一跳邻居节点k与主要簇头a之间的距离，D(k,b)为一跳邻居节点k与次要簇头b之间的距离，v为设定的权重系数。

本实施例根据次要簇头与基站设备2的距离设定了相应的路由方案，并在次要簇头与基站设备2的距离大于设定的最大距离阈值时，次要簇头在其一跳邻居节点集内选择权值最大的作为中继节点。

本实施例根据一跳邻居节点的能量以及位置因素创造性地设计了权值的计算公式，权值越大表示传感器节点具有更优的位置以及足够的能量负责红树林生长环境监测数据转发的任务。本实施例能够为次要簇头选择最佳的中继路径，降低了网络中簇间通信的能耗，节约了红树林生长环境智能监测系统的通信成本。

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 (6)

1.一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，包括传感监测装置、基站设备和红树林生长环境监控中心；所述传感监测装置包括多个部署于被测红树林生长环境区域内的多个传感器节点，传感器节点对红树林生长环境进行监测感知，并将获得的红树林生长环境监测数据发送至基站设备；所述基站设备汇聚各传感器节点发送的红树林生长环境监测数据，进行处理后转发至红树林生长环境监控中心；红树林生长环境监控中心用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理和显示，并在红树林生长环境监测数据异常时进行报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，传感器节点内置至少一种下述传感器：

温度传感器、湿度传感器、光照传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，红树林生长环境监控中心包括存储器、处理器和显示器，存储器用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行存储；处理器用于对基站设备发送的红树林生长环境监测数据进行分析处理；显示器用于显示红树林生长环境监测数据曲线和/或拓扑图。

4.根据权利要求3所述的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，红树林生长环境监控中心还包括与处理器连接的报警器，当红树林生长环境监测数据超出对应设定的安全阈值时，所述处理器驱动报警器进行报警。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，各传感器节点通过自组织方式构建分簇结构的无线传感器网络，其中每个簇包括一个主要簇头和一个次要簇头，主要簇头用于聚合簇内传感器节点采集的红树林生长环境监测数据，次要簇头用于接收主要簇头发送的聚合的红树林生长环境监测数据，并将接收的聚合的红树林生长环境监测数据通过多跳路由的方式发送至基站设备。

6.根据权利要求5所述的一种基于WSN技术的红树林生长环境智能监测系统，其特征是，所述的各传感器节点通过自组织方式构建分簇结构的无线传感器网络，包括：

(1)被测红树林生长环境区域内的每个传感器节点接收基站设备广播的“hello”数据包，确定自身到基站设备的距离，并记录接收到基站设备广播的“hello”数据包的时间，所述的“hello”数据包还包括由基站设备设定的各传感器节点接收“hello”数据包的理论时间；

(2)传感器节点随机生成概率ξ_i，当ξ_i满足下列判定条件时，该传感器节点成为工作节点并立刻加入工作节点集，否则该传感器节点成为睡眠节点：

式中，ξ_m为设定的概率阈值，η_i为传感器节点i成为主要簇头的轮数，η为设定的轮数阈值，Ω(η_i-η)为设定的判断取值函数，当η_i-η>0时，Ω(η_i-η)＝0，当η_i-η≤0时，Ω(η_i-η)＝1；E_i为传感器节点i的当前剩余能量，E_min为设定的最小能量阈值；

(3)工作节点向工作节点集中的其余工作节点广播节点信息，其中节点信息包括自身ID号；

(4)当工作节点接收到其余工作节点的节点信息后，若工作节点α位于工作节点β的感知范围内，则工作节点α加入到工作节点β的邻居节点集中；

(5)工作节点的邻居节点集中，优选值最大的工作节点当选为主要簇头并向其余传感器节点广播当选信息，未当选主要簇头的工作节点成为成员节点并加入到最近的主要簇头；

(6)睡眠节点接收到所述的广播当选信息后被激活，并加入到最近的主要簇头，分簇完成后，主要簇头在其剩余能量大于E_min的成员节点中选择距离最近的成员节点作为次要簇头。