CN108966171B - 区域空气污染物浓度超标预警系统 - Google Patents

区域空气污染物浓度超标预警系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了区域空气污染物浓度超标预警系统，该系统包括感测模块和预警模块，感测模块被配置为采集待监测区域的空气污染物浓度数据；预警模块被配置为对空气污染物浓度数据进行分析，在空气污染物浓度数据超出设定阈值时向预设的用户终端发出预警信号；所述感测模块包括基站和传感器节点；基站和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中网络拓扑构建时传感器节点通过簇头选举选出簇头，并根据选举出的簇头进行分簇；簇头被配置为收集簇内传感器节点采集的空气污染物浓度数据并发送至基站；基站被配置为将各簇头发送的空气污染物浓度数据汇总发送至预警模块。

Description

区域空气污染物浓度超标预警系统
技术领域
本发明涉及空气污染监测技术领域，具体涉及区域空气污染物浓度超标预警系统。
背景技术
现有技术中，空气污染物浓度观测的方法主要为：
(1)传统方法，即人工取样实验室分析的方法。这种方法只能得到空气污染监测区域内某段时间内的监测值，无法进行实时监测，监测结果受人为的影响很大，同时，当空气污染监测区域有害气体浓度很高时会严重伤害监测人员的身体健康；
(2)目前比较流行的在线监测，多采用国外进口的自动化空气环境监测设备进行监测，这种监测方法，尽管能够实现实时监测，但所用设备结构复杂、价格昂贵、难以维护、运营成本高且其工作环境苛刻。
发明内容
针对上述问题，本发明提供区域空气污染物浓度超标预警系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了区域空气污染物浓度超标预警系统，该系统包括感测模块和预警模块，感测模块被配置为采集待监测区域的空气污染物浓度数据；预警模块被配置为对空气污染物浓度数据进行分析，在空气污染物浓度数据超出设定阈值时向预设的用户终端发出预警信号；所述感测模块包括基站和传感器节点；基站和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中网络拓扑构建时传感器节点通过簇头选举选出簇头，并根据选举出的簇头进行分簇；簇头被配置为收集簇内传感器节点采集的空气污染物浓度数据并发送至基站；基站被配置为将各簇头发送的空气污染物浓度数据汇总发送至预警模块。
进一步地，所述区域空气污染物浓度超标预警系统还包括与所述感测模块连接的显示模块，所述显示模块被配置为根据接收的空气污染物浓度数据生成并显示区域空气污染物污染图。
优选地，所述传感器节点包括被配置为监测待监测区域的空气污染物浓度的传感器和被配置为将传感器信号转换为对应的空气污染物浓度数据的信号转换单元，所述信号转换单元与传感器连接；还包括被配置为控制采集频率的控制单元，所述控制单元与传感器连接。
优选地，所述预警模块包括数据分析单元和预警单元，所述数据分析单元被配置为将空气污染物浓度数据与设定阈值进行比较，并输出比较结果；所述预警单元在所述比较结果为空气污染物浓度数据超出设定阈值时发出预警信号。
本发明的有益效果为：基于无线传感器网络技术，能够实现对待监测区域空气污染物浓度的自动实时监测，以及空气污染物浓度超标的预警和数据显示，无需布线，节省人力物力，可扩展性好，方便快捷。
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是本发明一个示例性实施例的区域空气污染物浓度超标预警系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的预警模块的结构示意框图。
附图标记：
感测模块1、预警模块2、显示模块3、数据分析单元10、预警单元20。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
图1是本发明一个示例性实施例的区域空气污染物浓度超标预警系统的结构示意框图。如图1所示，本发明实施例提供了区域空气污染物浓度超标预警系统，该系统包括感测模块1和预警模块2，感测模块1被配置为采集待监测区域的空气污染物浓度数据；预警模块2被配置为对空气污染物浓度数据进行分析，在空气污染物浓度数据超出设定阈值时向预设的用户终端发出预警信号。进一步地，所述区域空气污染物浓度超标预警系统还包括与所述感测模块1连接的显示模块3，所述显示模块3被配置为根据接收的空气污染物浓度数据生成并显示区域空气污染物污染图。
其中，所述的用户终端可以是平板电脑或者手机。
其中，所述感测模块1包括基站和传感器节点；基站和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中网络拓扑构建时对传感器节点进行分簇并选取簇头；簇头被配置为收集簇内传感器节点采集的空气污染物浓度数据并发送至基站；基站被配置为将各簇头发送的空气污染物浓度数据汇总发送至预警模块2。在一种能够实现的方式中，所述传感器节点包括被配置为监测待监测区域的空气污染物浓度的传感器和被配置为将传感器信号转换为对应的空气污染物浓度数据的信号转换单元，所述信号转换单元与传感器连接；还包括被配置为控制采集频率的控制单元，所述控制单元与传感器连接。
在一种能够实现的方式中，所述的传感器包括一氧化碳浓度传感器、二氧化硫浓度传感器、一氧化氮浓度传感器、颗粒物浓度传感器中的一种或多种。
图2是本发明一个示例性实施例的预警模块的结构示意框图。在一种能够实现的方式中，如图2所示，所述预警模块2包括数据分析单元10和预警单元20，所述数据分析单元10被配置为将空气污染物浓度数据与设定阈值进行比较，并输出比较结果；所述预警单元20在所述比较结果为空气污染物浓度数据超出设定阈值时发出预警信号。
本发明上述实施例基于无线传感器网络技术，能够实现对待监测区域空气污染物浓度的自动实时监测，以及空气污染物浓度超标的预警和数据显示，无需布线，节省人力物力，可扩展性好，方便快捷。
在一个实施例中，所述传感器节点通过簇头选举选出簇头，包括：
(1)基站收集网络中各传感器节点的节点度和能量信息，根据收集的信息确定用于簇头选举的相关信息并广播至各传感器节点，所述相关信息包括网络中传感器节点的最大节点度Kmax、节点度总和ΔK、各传感器节点的初始能量、网络的初始能量均值
Figure BDA0001748450020000031
(2)在每轮中的簇头选举阶段，每个传感器节点根据下列公式计算其当选阈值，并产生一个介于0到1之间的随机数，如果传感器节点产生的随机数小于该当选阈值，则该传感器节点当选为簇头，否则为普通节点；传感器节点i的当选阈值Ti的计算公式为：
Figure BDA0001748450020000032
其中，设定传感器节点i当选为簇头的概率Pi为：
Figure BDA0001748450020000033
式中，r为簇头选举轮数，Ui＝1表示传感器节点i在过去的
Figure BDA0001748450020000034
轮中没有成功当选过簇头，Ui＝0表示传感器节点i在过去的
Figure BDA0001748450020000035
轮中有成功当选过簇头；P0为预设的簇头比例，Ei0为传感器节点i的初始能量，Ei为传感器节点i的当前剩余能量，
Figure BDA0001748450020000036
为在第r轮中网络的平均能量，Ki为传感器节点i的节点度，N为网络中的传感器节点个数；λ1、λ2为设定的权重系数。
在一个实施例中，每个未当选为簇头的传感器节点选择距离最近的簇头加入簇。
现有的LEACH路由协议算法中的簇头选举不具有合理性，仅通过非常简单的公式设定簇头选举的阈值，不利于提高无线传感器网络能量的利用率。该现有的LEACH协议并没有考虑到传感器节点的能量和节点度情况。本实施例基于现有的LEACH协议，设定了传感器节点i当选为簇头的概率Pi的计算公式，该计算公式使得传感器节点竞选簇头的概率能够根据其能量、节点度情况动态地变化，节点度较大、能量更为充足的传感器节点具有更大的概率成为簇头；由于同时考虑了传感器节点的初始能量、剩余能量和节点度情况，本实施例的簇头选举方式相对于现有的LEACH协议具有更强的适应能力，有利于均衡网络传感器节点能量，且将节点度考虑到概率公式中，有利于降低簇头数目，最终在整体上有益于延长无线传感器网络的生命周期，为实现可靠的空气污染物浓度数据采集奠定良好的基础。
在一个实施例中，按照下列公式设定簇头比例P0：
Figure BDA0001748450020000041
式中，Kmin为网络中传感器节点的最小节点度。
当节点度为Kmin的传感器节点成为簇头时，其簇规模为Kmin+1，假设所有簇头的簇规模皆为Kmin+1，则簇头数量为
Figure BDA0001748450020000042
相应的簇头比例应为
Figure BDA0001748450020000043
当节点度为Kmax的传感器节点成为簇头时，其簇规模为Kmax+1，假设所有簇头的簇规模皆为Kmax+1，则簇头数量为
Figure BDA0001748450020000044
相应的簇头比例应为
Figure BDA0001748450020000045
基于上述的分析结果，本实施例结合上述两种簇头比例的极端情况，对簇头比例P0的具体取值进行了设定，使得簇头比例P0的设定更加贴近实际情况，相对于主观上随机取值的方式，本实施例的取值方式能够根据网络中传感器节点的部署情况合理地限制簇头数目范围，提高簇头选举方式的科学性。
在一个实施例中，传感器节点i按照下列公式确定在第r轮中网络的平均能量
Figure BDA0001748450020000046
Figure BDA0001748450020000047
式中，
Figure BDA0001748450020000048
为所述初始能量均值，r为所述簇头选举轮数，ei(b)为传感器节点i在第b轮次的能量消耗，minb＝1，...，r-1ei(b)表示传感器节点i在过去所有轮次的能量消耗中的最小能量消耗。
计算网络中的平均能量需要获得关于网络总能量的全局信息，对于一个传感器节点而言，获取全局信息的难度很大。因此，本实施例利用已有的全局信息，并选取传感器节点的历史最小能量消耗作为该轮次的网络平均能量消耗，创新性地设定了网络的平均能量的估计公式，该估计公式能够简单便捷地计算网络的平均能量，且具备一定的精度，能够有效地提高簇头选举的效率，节省无谓的数据计算带来的能量损耗，进而节省空气污染物浓度数据采集的整体成本。
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 (5)

1.区域空气污染物浓度超标预警系统，其特征是，包括感测模块和预警模块，感测模块被配置为采集待监测区域的空气污染物浓度数据；预警模块被配置为对空气污染物浓度数据进行分析，在空气污染物浓度数据超出设定阈值时向预设的用户终端发出预警信号；所述感测模块包括基站和传感器节点；基站和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中网络拓扑构建时传感器节点通过簇头选举选出簇头，并根据选举出的簇头进行分簇；簇头被配置为收集簇内传感器节点采集的空气污染物浓度数据并发送至基站；基站被配置为将各簇头发送的空气污染物浓度数据汇总发送至预警模块；所述传感器节点通过簇头选举选出簇头，包括：
(1)基站收集网络中各传感器节点的节点度和能量信息，根据收集的信息确定用于簇头选举的相关信息并广播至各传感器节点，所述相关信息包括网络中传感器节点的最大节点度Kmax、节点度总和Δk、各传感器节点的初始能量、网络的初始能量均值
Figure FDA0002226766970000011
(2)在每轮中的簇头选举阶段，每个传感器节点根据下列公式计算其当选阈值，并产生一个介于0到1之间的随机数，如果传感器节点产生的随机数小于该当选阈值，则该传感器节点当选为簇头，否则为普通节点；传感器节点i的当选阈值T的计算公式为：
Figure FDA0002226766970000012
其中，设定传感器节点i当选为簇头的概率Pi为：
Figure FDA0002226766970000013
式中，r为簇头选举轮数，Ui＝1表示传感器节点i在过去的
Figure FDA0002226766970000014
轮中没有成功当选过簇头，Ui＝0表示传感器节点i在过去的
Figure FDA0002226766970000015
轮中有成功当选过簇头；P0为预设的簇头比例，Ei0为传感器节点i的初始能量，Ei为传感器节点i的当前剩余能量，
Figure FDA0002226766970000016
为 在第r轮中网络的平均能量，Ki为传感器节点i的节点度，N为网络中的传感器节点个数；λ1、λ2为设定的权重系数；
按照下列公式设定簇头比例P0：
Figure FDA0002226766970000021
式中，Kmin为网络中传感器节点的最小节点度；
当节点度为Kmin的传感器节点成为簇头时，其簇规模为Kmin+1，假设所有簇头的簇规模皆为Kmin+1，则簇头数量为
Figure FDA0002226766970000022
相应的簇头比例应为
Figure FDA0002226766970000023
当节点度为Kmax的传感器节点成为簇头时，其簇规模为Kmax+1，假设所有簇头的簇规模皆为Kmax+1，则簇头数量为
Figure FDA0002226766970000024
相应的簇头比例应为
Figure FDA0002226766970000025
2.根据权利要求1所述的区域空气污染物浓度超标预警系统，其特征是，所述预警模块包括数据分析单元和预警单元，所述数据分析单元被配置为将空气污染物浓度数据与设定阈值进行比较，并输出比较结果；所述预警单元在所述比较结果为空气污染物浓度数据超出设定阈值时发出预警信号。
3.根据权利要求1所述的区域空气污染物浓度超标预警系统，其特征是，还包括与所述感测模块连接的显示模块，所述显示模块被配置为根据接收的空气污染物浓度数据生成并显示区域空气污染物污染图。
4.根据权利要求1-3任一项所述的区域空气污染物浓度超标预警系统，其特征是，所述传感器节点包括被配置为监测待监测区域的空气污染物浓度的传感器和被配置为将传感器信号转换为对应的空气污染物浓度数据的信号转换单元，所述信号转换单元与传感器连接；还包括被配置为控制采集频率的控制单元，所述控制单元与传感器连接。
5.根据权利要求1所述的区域空气污染物浓度超标预警系统，其特征是，每个未当选为簇头的传感器节点选择距离最近的簇头加入簇。
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