CN111148179B - 基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法 - Google Patents

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Abstract

本发明专利公开了一种基于NB‑IoT山地果园的三维WSN节点部署方法。根据山地果园的复杂环境及所需监测信息情况，提出了固定位置的基于NB‑IoT网关节点、位置优选算法的固定位置的经度簇头、基于改进型粒子群算法的非固定位置的纬度簇头及其多个传感器节点的三维WSN节点部署方法，即是将网络划分为网关节点和两类簇头，整个三维WSN网络主要由三个NB‑IoT网关节点、多个位置优选算法的经度簇头、多个基于改进型粒子群算法的纬度簇头及其多个传感器节点组成，其中纬度簇头节点依次排列最终与经度簇头节点相连，每一个经度簇头和多个纬度簇头互联，一个纬度簇头和多个传感器节点互联，经度簇头和网关节点都采用太阳能供电。

Description

基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法
技术领域：
本发明属于三维WSN节点技术领域，特别是涉及一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法。
背景技术：
我国南方山地较多，适合种植各种果树。现代化果树种植与管理大部分采用无线或有线方式，在山地果园内及时准确地获取土壤参数、光照强度、气体浓度、空气温湿度、作物苗期长势等果树生长环境信息。由于适宜果树种植的山地环境复杂，传统WSN(无线传感器网络)和NB-IoT(基于蜂窝的窄带物联网)难以满足山地果园复杂性、大规模及监测多样性的需求，无法全方位覆盖复杂山地。基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Internet ofThings,NB-IoT)是物联网领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被称为低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支持长时间待机的高效连接。具有低功耗、低成本的特点，NB-IoT节点电池寿命可以提高至少10年。早期对无线传感器网络的研究，几乎完全集中于二维平面的研究。随着研究的深入和实际应用的扩展，特别是山区特殊地理环境，三维传感器网络受到越来越多的重视。现有相关方法主要如下：
(1)三维WSN节点部署方法，见文森，张聚伟.基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法.电光与控制。这种方法将任意2个传感器节点之间的距离设为r，3r设为优化目标的临界值。从理论上能达到三维覆盖，但是所有的传感器都是固定的，实际的环境将会影响传感器的通信效率，并且不能根据环境的改变动态更新节点。且传统组网方式需要布线，在大面积山地环境中，监测范围广，布线组网复杂。
(2)NB-IoT和无线传感网融合组网部署方法，见吴小军，沈士根，赵金皓.基于NB-IoT技术的无线传感网融合组网研究.计算机应用于软件。提供了多种组网方式，也对这些组网方式做出了对比分析，但是没有分析组网方式的能量消耗以及如何降低功耗。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容：
本发明的目的是解决当前难以在复杂山地果园条件下部署WSN无线传感器网络监测难题，提供一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，以便在复杂山地果园条件下实现山地的果树作物进行生长环境的监控，达到耗能低、通信效率高、部署灵活、节约能量的优良效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，其步骤为：建立果园山地环境的模型，抽象为一个四面体模型，并且每一个点可以用三维坐标(x,y,z)表示；
对山体进行分簇区处理，将山体的三个侧面的山的顶部到山的底部划分为三组经度簇区；根据实际山地环境以及监测需要将维度划分为N份，每一部分划分为纬度簇区；
寻找经度簇头，根据通信功耗和位置的关系，利用位置优选算法，寻找到经度簇头的部署位置；在寻找到的经度簇头部署位置处，部署经度簇头节点，经度簇头节点的处理器采用CC2530，并且利用太阳能对其进行供电；
将NB-IoT网关节点部署在经度簇区的中部位置，接收同组经度簇头节点获取的数据，并将数据传输上传到云平台；
在N份纬度簇区区域内均匀密度部署普通节点；
寻找纬度簇头，根据剩余能量和距离关系，利用改进型粒子群算法，寻找到纬度簇头节点的非固定部署位置，在寻找到的纬度簇头非固定部署位置处，部署纬度簇头节点；
由每一纬度簇区内的普通节点采集果园生长环境信息上传至纬度簇头，再由纬度簇头将信息上传至同纬度的经度簇头，每一组经度簇区内的经度簇头将信息上传至NB-IoT网关节点，NB-IoT网关节点将信息上传到云平台，基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署由此形成，以此减少信息冗余量，降低网络整体功耗，使用寿命长。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明计算出经度簇头和维度簇头的位置，使用太阳能对簇头供电，节省整个网络的能耗，降低成本。利用NB-IoT与三维WSN融合组网，在能耗低的前提下，实现了通信效率高、部署灵活，适合部署在复杂山地果园环境中。
附图说明：
图1为本发明基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法的山地抽象正四面体模型图；
图2为本发明NB-IoT和三维WSN节点部署的结构框图；
图3为本发明经度簇头结构图；
图4为本发明NB-IoT网关节点结构架设图；
附图标记为：①表示经度簇头，②表示纬度簇头，③表示WSN传感器节点，
Figure GDA0003110794330000041
表示NB-IOT网关节点，a表示太阳能板，b表示电源控制器，c表示支撑的杆子，d表示传感器节点，e表示旋转底座，f表示供电电源线，g表示信号收集罩，a1表示NB-IoT网关点，b1表示太阳能板，c1表示储能电池，d1表示支撑杆子，e1表示电源控制器。
具体实施方式：
下面对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
实施例1
如图1-2所示，一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，具体实施包括以下步骤：
步骤1，根据山地高度与山脉长度，建立复杂环境的山地果园模型。根据实际山地情况抽象为一个任意三棱锥，本文为研究方便将其作为一个正四面体来说明。将正四面体侧面展开，即为山地果园三维WSN节点部署范围。以一个侧面为山地的坡面说明为例(剩余两个侧面同理)，将山地果园所部署的三维无线传感器网络，分成三组经度覆盖区域，形成经度簇区；寻找山地顶部到底部沿坡面的距离L，根据山地实际环境的坡度和传感器覆盖范围值，将L划分为长度相同的N份，每份在同纬度覆盖区域作为纬度簇区，由此构建山地果园模型。
步骤2，根据所构建的山地果园模型，可以得到每个三维WSN节点的位置坐标(x,y,z),x是经度，y是纬度，z是海拔高度。
步骤3，在三组经度覆盖区域的山顶部到底部的中心位置，部署三组NB-IoT网关节点。
步骤4，分析经度簇区内经度簇头的部署位置与能耗关系，采用位置优选算法寻找簇覆盖区域内最优固定位置的经度簇头。设无线传感器网络位于一组经度簇区A中。记传感器节点i的坐标为Ixyz，传感器节点j的坐标为Jxyz，(x,y,z)的值为0到N的任意自然数。于是，节点i,j之间的距离dij可以表示为：
Figure GDA0003110794330000051
当节点i与节点j通信时，传输单位比特所需的最小发射能耗与链路距离的平方成正比：
Figure GDA0003110794330000052
其中，
Figure GDA0003110794330000053
为传感器节点i，j传输单位比特所需功耗，εamp为传感器的功耗常数，
Figure GDA0003110794330000054
为传感器距离的平方。
为分析方便起见，假设每个传感器节点都有足够大的最大发射功率能够将区域A覆盖，且不考虑接收能耗。设链路(i,j)∈A上的网络数据流为
Figure GDA0003110794330000055
为传感器节点j的数据流，ri为传输损耗；对于任意传感器节点i，出入该节点的数据流量守恒，有:
Figure GDA0003110794330000056
记传感器i，j的传输n比特开销为:
Figure GDA0003110794330000057
其中，Wij为传输n个单位比特的开销。
传感器节点i的能耗可以表示为：
Figure GDA0003110794330000061
其中，Wi为传感器的功耗。
故而，网络总能耗可以表示为：
Figure GDA0003110794330000062
其中，Cnet为选中的传感器(i，j......k)的最小功耗。
由此找出网络总能耗最小的链路，即为经度簇头组成，选取为经度簇头位置。
步骤5，在N份纬度簇覆盖区域内均匀密度部署普通节点。
步骤6，分析纬度覆盖区域内的普通节点节点数量与各个节点可用能量，采用改进型粒子群算法寻找簇覆盖区域内的纬度簇头。综合考虑节点剩余能量和到其它纬度簇头距离的因素，使剩余能量越大且距离越小的节点优先选为纬度簇头，将这两个因素引入粒子群中的目标函数，从而实现此功能，目标函数如下：
C＝o1CD+o2CE (7)
CD＝d(niCHdis)/Dm (8)
Figure GDA0003110794330000063
其中o1，o2分别为间距和能量因素，C为纬度簇头位置信息，CD为距离参数，CE为能量参数；d(niCHdis)为纬度簇头覆盖区域内节点到其它传感器节点的距离，Dm为传感器节点之间的最大的距离，E(ni)为经度簇头覆盖区域内节点的剩余能量，
Figure GDA0003110794330000064
为上述能量的总值。由此，计算出纬度簇头的位置。
由此形成NB-IoT与三维WSN节点在复杂山地果园环境下的部署：形成了经度簇头和纬度簇头，减少数据冗余量，并且用太阳能功能，大量的降低了网络功耗；利用NB-IoT组网，可大面积部署传感器，并且使用寿命长。
本发明专利具有耗能低、通信效率高、部署灵活、节约能量等优良效果，适合于山地果园的三维WSN节点部署。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (4)

1.一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据山地果园的复杂环境及所需监测信息，将山地果园所部署的三维无线传感器网络，分成三组经度覆盖区域，形成经度簇区；寻找山地顶部到底部沿坡面的距离L，根据山地实际环境的坡度和传感器覆盖范围值，将L划分为长度相同的N份，每份在同纬度覆盖区域作为纬度簇区，由此构建山地果园模型；
步骤2，根据步骤1所构建的山地果园模型，可以得到每个三维WSN节点的位置坐标(x,y,z)，x是经度，y是纬度，z是海拔高度；
步骤3，在三组经度覆盖区域的山顶部到底部的中心位置，部署三个NB-IoT网关节点；
步骤4，分析经度簇区内经度簇头的部署位置与能耗关系，采用位置优选算法寻找簇覆盖区域内固定位置的经度簇头，在寻找到的位置处部署经度簇头节点；
步骤5，在N份纬度簇覆盖区域内均匀密度部署普通节点；
步骤6，分析纬度簇区内传感器节点的数量、能耗和可用能量关系，采用改进型粒子群算法寻找纬度覆盖区域内非固定位置的纬度簇头，在寻找到的位置处部署纬度簇头节点。
2.根据权利要求1所述的一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，其特征在于：三个固定在经度簇区中心位置的NB-IoT网关节点，采用太阳能供电方式。
3.根据权利要求1所述的一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，其特征在于：三组经度覆盖区内的经度簇头，采用太阳能供电方式。
4.根据权利要求1所述的一种基于NB-IoT山地果园的三维WSN节点部署方法，其特征在于：经度簇头节点的处理器采用CC2530。
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