CN115015502A - 一种水质数据的监测方法及其系统 - Google Patents

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CN115015502A CN202210562710.8A CN202210562710A CN115015502A CN 115015502 A CN115015502 A CN 115015502A CN 202210562710 A CN202210562710 A CN 202210562710A CN 115015502 A CN115015502 A CN 115015502A
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water quality
quality data
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nodes
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CN202210562710.8A
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史海明
郝永胜
赵超
杨宝军
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Wenhe Irrigation District Management Station In Suburbs Of Yangquan City
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Wenhe Irrigation District Management Station In Suburbs Of Yangquan City
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Abstract

本申请公开了一种水质数据的监测方法及其系统，其中水质数据的监测方法具体包括以下步骤：S1，建立监测集合；S2，根据监测集合进行水质数据的获取；S3，响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收；S4，响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整；S5，若水质数据不完整，则重新获取水质数据，对重新获取的水质数据进行隐私处理，并根据隐私处理后的水质数据重新执行S3‑S4；S6，若水质数据完整，则根据水质数据对水质状况进行监控。本申请能够对水质数据进行良好的检测，最大程度上保证了水质状况判断时的准确性，同时本申请在水质状况的监测过程中还进行了成本节约。

Description

一种水质数据的监测方法及其系统
技术领域
本申请涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种水质数据的监测方法及其系统。
背景技术
目前，水资源污染问题日益严重，水污染使水环境质量恶化，饮用水源的质量普遍下降，威胁人们的身体健康。目前，各类工业与大型企业密集的城市，排入城区河段的污染物数量极大，造成流经城市的河流污染，地下水遭受工业废水和城市污水的污染日益严重，而且一旦污染就不易恢复，即使能够对受到污染的水体进行修复，经济投入也较大、技术难度高、时间周期长。故而，水资源监测任务十分繁重，为了适应水资源管理与保护工作的需求，急需提高水资源数据监测技术的自动化、智能化以及现代化水平。
针对这种情况，目前在不断加强水环境污染的监测和治理工作，一般使用无线传感器网络，通过对地表水质的自动监测，可以实现水质的实时连续监测和远程监控，及时掌握主要流域终点断面水体的水质情况，预警预报重大或流域性水质污染事故，目前无线传感器网络在水质监测系统中已经实现初步应用，但是，使用无线传感器网络在监测过程中依然会出现很多的突发情况，例如在监测过程中会出现数据异常(例如数据不完整)的问题，并且在监测过程中使用无线传感器网络的成本较高。
因此，如何提供一种节省成本又能准确进行水质状况监测的方法，是本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种节约成本，同时最大程度上保证水质状况判断准确性的新技术方案。
一种水质数据的监测方法，具体包括以下步骤：S1，建立监测集合；S2，根据监测集合进行水质数据的获取；S3，响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收；S4，响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整；S5，若水质数据不完整，则重新获取水质数据，对重新获取的水质数据进行隐私处理，并根据隐私处理后的水质数据重新执行S3-S4；S6，若水质数据完整，则根据水质数据对水质状况进行监控。
如上的，其中，监测集合中包括多个传感节点，多个传感节点均为监测节点。
如上的，其中，根据监测集合进行水质数据的获取具体包括以下子步骤：确定监测集合中的监测节点类型；响应于确定监测节点的类型，确定各类型节点的数量；若各类型节点的数量满足指定条件，则进行水质数据的获取。
如上的，其中，其中监测节点类型包括能确定自身位置信息的一类节点和不能确定自身位置信息的二类节点；所述指定条件为一类节点的数量大于指定阈值，以及二类节点的数量小于指定阈值。
如上的，其中，若不满足指定条件，则进行监测节点的投放。
如上的，其中，根据监测集合进行水质数据的获取还包括：若满足指定条件，则确定监测节点的密度。
如上的，其中，若监测节点的密度大于指定阈值，则根据监测节点进行水质数据的获取。
如上的，其中，对水质数据进行传递接收包括，选定一类节点进行水质数据的获取，而将包含水质数据的水质数据包传递至指定二类节点中。
如上的，其中，一类节点重新获取的水质数据X＝(x1,x2,xm,...xk)，其中x1,x2,xm...xk表示具体的数据信息，K表示获取的水质数据信息的数量，根据随机处理函数处理水质数据X，完成重新获取的水质数据的隐私处理。
一种水质数据的监测系统，具体包括，建立单元、获取单元、传递单元、检测单元、重新获取单元以及监控单元；建立单元，用于建立监测集合；获取单元，用于根据监测集合进行水质数据的获取；传递单元，用于响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收；检测单元，用于响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整；重新获取单元，用于若水质数据不完整，重新获取水质数据，并对重新获取的水质数据进行隐私处理，隐私处理后继续进行水质数据的传递接收；监控单元，用于若数据完整后，根据水质数据对水质状况进行监控。
本申请具有以下有益效果：
本申请能够对水质数据进行良好的检测，保证了数据的安全性和可靠性，最大程度上保证了水质状况判断时的准确性，并且，本申请在获取水质数据的方式上时选取了节省成本的方式，使得水质状况监测的整体过程是基于成本节约的方式完成的。
通过以下参照附图对本申请的示例性实施例的详细描述，本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且连同其说明一起用于解释本申请的原理。
图1是根据本申请实施例提供的水质数据的监测方法的流程图；
图2是根据本申请实施例提供的水质数据的监测系统的内部结构图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
实施例一
如图1所示，是本申请提供的一种水质数据的监测方法，具体包括以下步骤：
步骤S110：建立监测集合。
具体地，其中监测集合中包括多个传感节点(以下简称节点)，节点是双向通信的，其中少数节点可移动，节点间相互合作用来采集目标区域的水质数据。
其中步骤S110具体包括以下子步骤：
步骤S1101：确定多个节点位置的分布范围。
其中选取指定数量的节点，此时的节点分布的位置是不可知的，但是已知该节点前一时刻的位置，因此根据多个节点前一时刻的位置来预测当前时刻多个节点的位置分布。
其中设在t-1时刻的节点的位置集合为
Figure BDA0003657253920000041
N为节点的个数，
Figure BDA0003657253920000042
表示节点i在t-1时刻的位置。其中在位置集合的节点中移动速度最大值为vmax，最小移动速度为0m/s，每个节点移动速度在[0，vmax]内随机选择。
进一步地，默认为t时刻节点i的位置
Figure BDA0003657253920000043
在以
Figure BDA0003657253920000044
为圆心，以vmax为半径的圆内服从均匀分布。将以
Figure BDA0003657253920000045
为圆心，以vmax为半径的圆定义为分布范围。步骤S1102：根据多个节点的分布状态确定监测节点。
其中上述默认节点位于分布范围内，但是实际是不是位于分布范围是未知的，因此需要根据节点的分布范围确定节点属于当前位置的概率分布，根据概率分布能够预测出t时刻该节点是否存在于分布范围中，若预测节点存在分布范围中，则该节点为本实施例需要的监测节点。
其中位置的概率分布pi(lt|lt-1)具体表示为：
Figure BDA0003657253920000051
其中，
Figure BDA0003657253920000052
和
Figure BDA0003657253920000053
分别表示该节点i前一时刻和当前时刻的位置点，
Figure BDA0003657253920000054
表示节点i前一时刻的位置点和节点i当前时刻的位置点之间的距离。
当
Figure BDA0003657253920000055
时，该节点i当前时刻的可能位置为分布在以
Figure BDA0003657253920000056
为圆心，以vmax为半径的圆内的任意点，当
Figure BDA0003657253920000057
时，由于该节点i的移动速度过快，前一时刻的位置分布已经没有参考价值。
由上述公式能够看出，不能确定存在于分布范围的节点可能存在移动速度过快的问题，该问题可能会引起该节点在监测处理数据的其他不确定性，因此本实施例中将该类节点舍弃，即将
Figure BDA0003657253920000058
对应的节点舍弃，选取能够确定分布于分布范围中的节点，以该类节点为监测节点。
步骤S1103：根据监测节点确定监测集合。
其中将步骤S1102中确定的能够分布在分布范围中的节点作为监测节点，多个监测节点形成监测集合。
步骤S120：根据监测集合进行水质数据的获取。
其中水质数据具体包括，获取例如水体包括氨氮，总磷，氟化物，氰化物，挥发酚，石油类、PH值、溶解氧等21类信息作为水质数据。
其中，使用监测集合中的监测节点在监测区域(例如河流断面等)中进行水质数据的采集获取，在获取水质数据的过程中，监测节点的位置信息起着至关重要的作用，监测节点所采集的数据只有在带有位置信息时才具有实际价值。因此本实施例需要选取能够监测自身位置的监测节点作为获取水质数据的节点。
其中步骤S120具体包括以下子步骤：
步骤S1201：确定监测集合中的监测节点类型。
其中本实施例对监测节点的类型分为两种，一类节点为能够确定自身位置信息(自身坐标)的节点，二类节点为不能确定自身位置信息的节点。
值得注意的是，其中一类节点能够在监测区域内移动，在移动过程中可以发送自己的位置信息。
步骤S1202：响应于确定监测节点的类型，确定各类型节点的数量。
其中确定各类型节点的数量具体为分别确定一类节点和二类节点的数量。
其中若检测到一类节点的数量小于指定阈值，二类节点的数量大于指定阈值，则说明此时的定位率会较低，则执行步骤S1204。反之则执行步骤S1203。
步骤S1203：确定监测节点的密度。
具体地，其中监测节点的密度指投放的一类节点的数量与确定的监测区域面积的比值，其中若一类节点的密度越高，则相对来说节点定位率和定位精度越高，因此若密度小于指定阈值，虽然一类和二类节点的数量满足条件，但仍需要执行步骤S1204。若密度大于指定阈值，则执行步骤S1205。
步骤S1204：进行监测节点的投放。
其中具体进行一类节点的投放。
由于二类节点不能进行自身位置的确定，传统的方式是在二类节点上配置GPS设备来解决该节点不能确定自身位置的问题，但是GPS设备的高价格和高能耗会带来诸多问题，因此本实施例采用投放一类节点，在增加定位率的同时也降低了成本。进行监测节点的投放后执行步骤S1205。
步骤S1205：根据监测节点进行水质数据的获取。
其中本实施例为了节省成本，首先在多个一类节点中选取指定的一个一类节点进行水质数据的采集获取。
值得注意的是，本实施例所述的“指定阈值”为预先设定的数值，其中可由工作人员根据实际操作经验进行设定，具体数值在此不进行限定。
步骤S130：响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收。
其中在一类节点获取水质数据后，将包含水质数据的水质数据包传递到指定二类节点中。将该一类节点定义为“源节点”，但是在传递到二类节点后，很可能会因为节点数量过多导致在数据传递过程中耗费较多的时间，因此本步骤的重点有两部分，一部分是如何选取指定的二类节点进行水质数据的最终接收，二是根据最终接收水质数据的节点确定水质数据传递的多个路径。
其中步骤S130具体包括以下子步骤：
步骤S1301：确定最终接收水质数据的节点。
步骤S13011：初始化监测集合中二类节点的感知半径。
步骤S13012：二类节点对接收的水质数据包进行解析。
其中在多个二类节点中指定一个初始化后的二类节点进行数据的接收和解析。其余二类节点为接收解析数据节点的邻居节点。
其中水质数据包具体包括：发送数据的一类节点ID，数据传递所历经的节点ID，二类节点的RSSI值(Received Signal Strength Indicator，接收信号的强度指示)以及水质数据等信息。其中水质数据传输到指定的二类节点的过程中，所经历的节点包括一类节点和/或二类节点，即若想要传输到指定的二类节点A，则随机从一类节点B(源节点)出发、历经一类节点C和/或二类节点D等最后传输到达指定的二类节点A中。
对水质数据包解析后得到的RSSI值，确定出该指定二类节点到任意邻居节点的相对距离。其中接收信号的强度指示与相对距离的关系具体表示为：
Figure BDA0003657253920000071
其中PL(d)表示指定二类节点的RSSI值，d0表示历史经验得到的该指定二类节点到任意邻居节点的相对距离，PL(d0)表示在相对距离d0上产生的路径损耗，λ表示路径损耗系数，d表示实际上该指定二类节点到任意邻居节点的相对距离，Xσ表示高斯白噪声。
其中通过上述公式，在已知该指定二类节点的RSSI值的前提下，可以得到实际上该指定二类节点到任意邻居节点的相对距离d。
步骤S13013：根据解析后的水质数据包确定二类节点的密集权重。
其中密集权重表示节点密度的权值，该数值能体现指定的二类节点的邻居节点是否足够密集，具体可根据指定二类节点到任意邻居节点的相对距离来确定密集权重，其中指定二类节点i的密集权重w具体表示为：
Figure BDA0003657253920000072
其中N表示一类节点发送数据后数据所历经的节点的个数，dij表示二类节点i与邻居节点j的距离，n表示二类节点i的邻居节点的数量，j表示自然数，其中dij可由公式2得到。
步骤S13014：根据密集权重确定该指定二类节点是否能作为最终接收水质数据的节点。
具体地，其中若密集权重大于指定阈值，则说明该指定二类节点A的邻居节点更加密集，为后续进行水质数据的处理提供了更多能够选择的节点，因此将该指定二类节点A作为最终接收水质数据的节点，定义为“最终节点”。反之则重新选取接收水质数据的二类节点，直至该二类节点的密集权重值大于指定阈值。
步骤S1302：根据最终接收水质数据的节点确定传递水质数据的多路径。
其中传递水质数据的多路径包括，初始路径和保险路径。
将上述提到的随机从一类节点B(源节点)出发、历经一类节点C和/或二类节点D等最后传输到达指定的二类节点A的路径定义为初始路径，其中初始路径中包括一个或多个一类节点和/或二类节点。
现有技术中往往是进行最优路径的确定，来保证数据传输所耗费的时间最短，但是往往忽略了数据的成功传递和接收才是最重要的，因此本实施例为了保证数据的成功传递接收，还要在初始路径外再构建一条保险路径，作为保证数据成功传递接收的备用路径。其中确定保险路径具体包括以下步骤：
步骤S13021：进行保险路径的初始化。
其中初始化保险路径为，选取指定数量的节点构建保险路径。其中选取指定数量的节点与初始路径中的节点不同。
步骤S13022：响应于完成保险路径的初始化，根据初始化的保险路径和最终节点确定构建最终保险路径需要的节点数量。
其中保险路径中的节点可以为一类节点或二类节点。以下简称“节点”。
具体地，本实施例根据源节点再接收到水质数据后，将水质数据分解成大小为b字节的M个源数据片，将此M个源数据片进行编码，生成N+R个编码数据片沿源节点到最终节点的初始路径进行传输，其中R表示数据编码冗余度。根据解码规则，则上述步骤确定的最终节点至少接收到N个编码数据片才能重组成M个源数据片，允许丢失最多R个数据片。
进一步地，本实施例还设置保险路径中全部节点需要进行编码数据片的获取和传递，直至传输到最终节点的规则。
根据上述规则，则认为保险路径将接收到的只有当保险路径接收到的数据片量
Figure BDA0003657253920000091
才能使最终节点将接收到N'(N≤N'≤N+R)个编码数据片。其中xi表示保险路径中任一节点接收的编码数据片的数量，n表示保险路径中的节点数量。
因此，若初始化的保险路径接收到的数据片量
Figure BDA0003657253920000092
则认为该保险路径中的节点数量能够作为最终构建的保险路径的节点，执行步骤S13023，若
Figure BDA0003657253920000093
则执行步骤S13024。
步骤S13023：根据需要的节点数量构建最终保险路径。
其中根据满足
Figure BDA0003657253920000094
所对应的节点，以及将源节点和最终节点共同构成最终保险路径。
将满足
Figure BDA0003657253920000095
所对应的节点，以及将源节点和最终节点相连，则构建完成最终保险路径。构建最终保险路径后执行步骤S13025。
步骤S13024：再次进行保险路径的初始化。
其中在此进行保险路径的初始化为，更新步骤S13021中初始化保险路径的节点个数，具体为增加初始化保险路径的节点个数，直至满足
Figure BDA0003657253920000096
执行步骤S13023。
步骤S13025：完成多路径的构建，根据多路径进行水质数据的传递接收。
当水质数据接收传递时，可以通过初始路径进行水质数据的传递接收，如果因为节点自身原因或外部原因导致初始路径不能传递数据时，也可以通过保险路径进行水质数据的传递接收，本实施例根据确定的多路径为水质数据的成功传递接收提供了多重保障。
步骤S140：响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整。
其中判断水质数据的完整性具体为二类节点判断接收的水质数据是否存在缺失，例如获取的为水体的氨氮信息，但是该信息存在了部分信息的缺失。
进一步地，若水质数据不完整，则本实施例还将具体判断不完整的原因为客观不完整原因还是非客观不完整原因。
具体地，其中客观不完整原因是由于意外因素所导致的水质数据不完整，例如遭受了恶意攻击等。
非客观不完整原因则是包括以下几种：
情况1，有些数据暂时无法获取。
情况2，有些信息数据是被遗弃的。
其中二类节点可通过在步骤S130中对水质数据包进行解析获得的信息中得到一些不完整的原因。也就是说，水质数据包还包括了一类节点反馈的其他信息，例如一类节点在采集水质数据时，由于采集时间有限而导致数据暂时无法获取，或是将部分数据采集后但是由于存储空间等问题进行了数据的遗弃。在一类节点遇到上述情况后，会在水质数据中进行反馈标记，例如遇到情况1则在水质数据包中添加标记“1”，在遇到情况2则在水质数据包中添加标记“2”。
因此在解析数据后，若解析获得了标记信息，则直接认为该水质数据是由于非客观原因导致水质数据的不完整，则重新获取水质数据，再次执行步骤S130-S140。
其中在重新获取水质数据前，还包括指定获取规则。具体为将涉及水质信息的21类信息均作为重要数据不得丢弃。
若解析未获得标记信息，但获取的水质信息依然不完整，则认为是客观原因导致的水质数据的不完整，则执行步骤S150。
其中若水质数据完整，则执行步骤S160。
步骤S150：重新获取水质数据，对重新获取的水质数据进行隐私处理。
其中将重新获取的水质数据视为包含固定长度的“0”与“1”序列，即水质数据中的PH值、氨氮信息等的数据视为包含“0”与“1”的固定序列值。对于“0”与“1”序列表示的重新获取的水质数据X＝(x1,x2,xm,...xk)，其中x1,x2,xm...xk表示具体的数据信息例如PH值信息、氨氮信息等，K表示获取的水质数据信息的数量。
隐私处理具体为，给定随机处理参数p1,p2,p3，各参数的取值空间均为[0,1]，且p1+p2+p3＝1。对于任一项xm∈{0,1}，设随机处理函数r(xm)中的序列r1＝xm，r2＝1，r3＝0，其中取值r1、r2、r3的概率分别为P1、P2和P3。
根据随机处理函数处理一类节点重新获取的水质数据X＝(x1,x2,xm,...xk)，处理后的水质数据X变为Y＝(y1,y2,ym,...yk)，其中ym＝r(xm)，即ym的取值为xm、1或0。这样，对重新获取的水质数据X中的每个数据信息经过变化处理后得到水质数据Y。
根据隐私处理后的水质数据重新执行步骤S130-140，直至水质数据完整，执行步骤S160。
在一类节点将水质数据包发送至二类节点，二类节点对水质数据Y进行随机解密得到原本的水质数据X。通过上述方式，能够尽量避免因为恶意攻击而造成的数据不完整，保证了数据的安全性。
步骤S160：根据水质数据对水质状况进行监控。
其中在保证了水质数据完整后，根据水质数据(重新获取的水质数据)对水质状况进行判断，具体可以判断出该水质状况是否良好或是已经受到污染。
其中水质状况的判断可根据现有技术的方法进行判断，例如根据各项水质数据的标准与获取的水质数据进行比较，从而判断出监测的水质状况是良好或是需要进一步处理。
实施例二
如图2所示，本申请提供一种水质数据的监测系统，具体包括：建立单元210、获取单元220、传递单元230、检测单元240、重新获取单元250、监控单元260。
建立单元210用于建立监测集合。
获取单元220与建立单元210连接，用于根据监测集合进行水质数据的获取。
传递单元230与获取单元220连接，用于响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收。
检测单元240与传递单元230连接，用于响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整。
重新获取单元250分别与检测单元240和传递单元230连接，用于若水质数据不完整，重新获取水质数据，并对重新获取的水质数据进行隐私处理，隐私处理后继续进行水质数据的传递接收。
监控单元260与检测单元240连接，用于若数据完整后，根据水质数据对水质状况进行监控。
本申请具有以下有益效果：
本申请能够对水质数据进行良好的检测，保证了数据的安全性和可靠性，最大程度上保证了水质状况判断时的准确性，并且，本申请在获取水质数据的方式上时选取了节省成本的方式，使得水质状况监测的整体过程是基于成本节约的方式完成的。
虽然已经通过例子对本申请的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本申请的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本申请的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本申请的范围由所附权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种水质数据的监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1，建立监测集合；
S2，根据监测集合进行水质数据的获取；
S3，响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收；
S4，响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整；
S5，若水质数据不完整，则重新获取水质数据，对重新获取的水质数据进行隐私处理，并根据隐私处理后的水质数据重新执行S3-S4；
S6，若水质数据完整，则根据水质数据对水质状况进行监控。
2.根据权利要求1所述的水质数据的监测方法，其特征在于，监测集合中包括多个传感节点，多个传感节点均为监测节点。
3.根据权利要求1所述的水质数据的监测方法，其特征在于，根据监测集合进行水质数据的获取具体包括以下子步骤：
确定监测集合中的监测节点类型；
响应于确定监测节点的类型，确定各类型节点的数量；
若各类型节点的数量满足指定条件，则进行水质数据的获取。
4.根据权利要求3所述的水质数据的监测方法，其特征在于，其中监测节点类型包括能确定自身位置信息的一类节点和不能确定自身位置信息的二类节点；
所述指定条件为一类节点的数量大于指定阈值，以及二类节点的数量小于指定阈值。
5.根据权利要求4所述的水质数据的监测方法，其特征在于，若不满足指定条件，则进行监测节点的投放。
6.根据权利要求4所述的水质数据的监测方法，其特征在于，根据监测集合进行水质数据的获取还包括：
若满足指定条件，则确定监测节点的密度。
7.根据权利要求6所述的水质数据的监测方法，其特征在于，若监测节点的密度大于指定阈值，则根据监测节点进行水质数据的获取。
8.根据权利要求4所述的水质数据的监测方法，其特征在于，对水质数据进行传递接收包括，选定一类节点进行水质数据的获取，而将包含水质数据的水质数据包传递至指定二类节点中。
9.根据权利要求4所述的水质数据的监测方法，其特征在于，一类节点重新获取的水质数据X＝(x1,x2,xm,...xk)，其中x1,x2,xm...xk表示具体的数据信息，K表示获取的水质数据信息的数量，根据随机处理函数处理水质数据X，完成重新获取的水质数据的隐私处理。
10.一种水质数据的监测系统，其特征在于，具体包括，建立单元、获取单元、传递单元、检测单元、重新获取单元以及监控单元；
建立单元，用于建立监测集合；
获取单元，用于根据监测集合进行水质数据的获取；
传递单元，用于响应于获取水质数据，对水质数据进行传递接收；
检测单元，用于响应于完成水质数据的传递接收，对水质数据进行检测，判断水质数据是否完整；
重新获取单元，用于若水质数据不完整，重新获取水质数据，并对重新获取的水质数据进行隐私处理，隐私处理后继续进行水质数据的传递接收；
监控单元，用于若数据完整后，根据水质数据对水质状况进行监控。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120059903A1 (en) * 2010-09-06 2012-03-08 Samsung Electronics Co. Ltd. Method and apparatus for processing sensory information in wireless sensor network
CN105142239A (zh) * 2015-07-21 2015-12-09 西北大学 基于数据价值动态估计的无线传感网移动sink数据收集方法
CN107172722A (zh) * 2017-06-28 2017-09-15 梧州市兴能农业科技有限公司 一种污水智能监测系统
CN109145648A (zh) * 2018-08-01 2019-01-04 冼汉生 一种基于区块链的水质监测数据存储系统及存储方法
CN112118244A (zh) * 2020-09-10 2020-12-22 安恒环境科技（北京）股份有限公司 一种水质在线监测数据校验方法及校验系统
CN112217868A (zh) * 2020-09-10 2021-01-12 长江水利委员会长江科学院 一种基于区块链的水环境自动监测与分析评价方法
CN112486053A (zh) * 2020-10-20 2021-03-12 国佳云为(常州)信息科技有限公司 一种基于区块链工业园区环境监测管理系统
CN113176387A (zh) * 2021-04-19 2021-07-27 衢州学院 基于广域无线传感器网络的水质监测智能评估系统及方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120059903A1 (en) * 2010-09-06 2012-03-08 Samsung Electronics Co. Ltd. Method and apparatus for processing sensory information in wireless sensor network
CN105142239A (zh) * 2015-07-21 2015-12-09 西北大学 基于数据价值动态估计的无线传感网移动sink数据收集方法
CN107172722A (zh) * 2017-06-28 2017-09-15 梧州市兴能农业科技有限公司 一种污水智能监测系统
CN109145648A (zh) * 2018-08-01 2019-01-04 冼汉生 一种基于区块链的水质监测数据存储系统及存储方法
CN112118244A (zh) * 2020-09-10 2020-12-22 安恒环境科技（北京）股份有限公司 一种水质在线监测数据校验方法及校验系统
CN112217868A (zh) * 2020-09-10 2021-01-12 长江水利委员会长江科学院 一种基于区块链的水环境自动监测与分析评价方法
CN112486053A (zh) * 2020-10-20 2021-03-12 国佳云为(常州)信息科技有限公司 一种基于区块链工业园区环境监测管理系统
CN113176387A (zh) * 2021-04-19 2021-07-27 衢州学院 基于广域无线传感器网络的水质监测智能评估系统及方法

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