基于物聯網的節水灌溉自控系統研究

屈曉淵，張 峰

（榆林學院 信息工程學院，陜西 榆林 719000）

物聯網作為新興的物品信息網絡，對于物質種類最多的農業，通過物聯網將鮮活農產品的生長狀態、環境變化反應、儲藏保鮮、流通質量安全與設備、機器、人的主動行為緊密結合，將對農業經濟產生重要的影響[1]。

隨著物聯網的發展，其技術也被廣泛應用到農業生產的各個環節中，節水灌溉涉及工程、農業、生物、自動化、通信等多方面技術。無線傳感器網絡自動灌溉系統利用傳感器感應土壤的水分，并在設定條件下與接收器通信，控制灌溉系統的閥門打開、關閉，從而達到自動節水灌溉的目的。由于傳感器網絡具有多跳路由、信息互遞、自組網絡及網絡通信時間同步等特點，使灌區面積、節點數量可以不受限制，因此可以靈活增減輪灌組。加上節點具有土壤、植物、氣象等測量采集裝置，利用通信網關的Internet功能與GPS技術結合，形成灌區動態管理信息采集分析技術，配合作物需水信息采集與精量控制灌溉技術、專家系統技術等，可構建高效、低能耗、低投入、多功能的農業節水灌溉平臺。用戶還可在溫室、庭院花園綠地、高速公路中央隔離帶、農田井用灌溉區等區域，實現農業與生態節水技術的定量化、規范化、模式化、集成化，促進節水農業的快速和健康發展[2]。

1 相關技術及研究現狀

在物聯網相關技術方面，國內目前在無線傳感器網絡的軟件方面也取得了相應的突破，在基于國外的操作系統之上，開發自己的中間件軟件。如南京郵電大學無線傳感器網絡研究中心開發的基于移動代理的無線傳感器網絡中間件平臺，深聯科技開發的無線傳感器網絡開發套件。國內研究機構在理論研究方面，如對無線傳感器網絡網絡協議、算法、體系結構等方面，提出了許多具有創新性的想法與理論。在這方面，國內的南京郵電大學、清華大學、北京郵電大學等都取得了一些相關的理論研究成果。

在國外，美國很多大學在無線傳感器網絡方面開展了大量工作。如加州大學洛杉磯分校的CENS（Center for Embedded Networked Sensing）實驗室、WINS（Wireless Integrated Network Sensors）實驗室和IRL（Internet Research Lab）等。

筆者借鑒國內外節水灌溉自控系統的相關研究，通過研究基于物聯網的節水灌溉自控系統處理方案，對原有的基于Web節水灌溉自控系統處理方案進行了一定的改進，并在實際項目中應用，取得了良好的效果。

2 基于物聯網的節水灌溉自控系統設計

2.1 無線傳感器網絡

無線傳感器網絡技術應用到該節水系統中，其核心技術是應用ZigBee自組網技術。ZigBee是一種低龐雜度、低功耗、低數據率、低本錢、高牢靠信度、大網絡容量的雙向無線通訊技術[3]。由使用層、網絡層、介質接人控制層和物理層組成。基于ZigBee無線傳感器網絡系統解決了有線傳輸帶來成本過高、布線復雜、維護麻煩、靈活性和擴展性差等一系列問題，既節省了人力資源，又方便了信息的管理，已廣泛應用于鋼鐵煉鋼溫度監控，蔬菜大棚溫度、濕度和土壤酸堿度監控，煤氣抄表等領域，它為該系統的實現提供了較好的解決方案。

2.2 系統架構設計

該系統以單片機為控制中心，由無線傳感節點（RFD）、無線路由節點（FFD）、無線網關（FFD）、監控中心4大局部組成，議決ZigBee自組網，監控中心、無線網關之間議決GPRS舉行墑情及控制信息的傳遞。每個傳感節點議決溫濕度傳感器，自動采集墑情信息，并結合預設的濕度上下限舉行剖析，判別能不能須要灌溉及什么時辰中止。每個節點議決太陽能電池供電，電池電壓被隨時監控，一旦電壓過低，節點會發出電壓過低的報警信號，發送成功后，節點進入睡眠形態直到電量充足。其中無線網關銜接ZigBee無線網絡與GPRS網絡，是基于無線傳感器網絡的節水灌溉控制系統的中心局部，擔任無線傳感器節點的維護。傳感器節點與路由節點自主構成一個多跳的網絡。溫濕度傳感器散布于監測區域內，將采集到的數據發送給就近的無線路由節點，路由節點依據路由算法挑選最好路由，樹立相應的路由列表，其中列表中包含本身的信息和鄰居網關的信息。議決網關把數據傳給遠程監控中心，便于用戶遠程監控維護。

基于物聯網的蔬節水灌溉自控系統結構如圖1所示。

2.3 系統硬件設計

系統傳感器節點主要實現壤含水量的監，EC（電導率）值和pH值的監測，電磁閥狀態的監測，電磁閥狀態的控制，各種監測和控制信號的通訊傳輸和低電壓報警。每個控制單元控制著 1～6路電磁閥。通過傳感器采集來的多路數據，經過A/D轉換，信號處理，在微處理器中，根據不同植被需求，確定灌溉量，然后控制信號輸出，結合中央管理計算機的指令，控制電磁閥的開關，即可以實現自動灌溉。土壤濕度傳感器用來測量土壤的濕度，以了解土壤的真實灌溉情況，據此確定灌溉與否和時間長短；配有EC（電導率）值和pH值傳感器，可對進出水進行EC值和pH值的檢測，以便控制自動營養液的配給。其主要工作原理框圖如圖2所示。

圖1 節水灌溉系統結構圖Fig.1 Water-saving irrigation system structure

圖2 傳感器硬件控制結構Fig.2 Sensor nodes hardware control structure

2.4 系統軟件設計

該系統運用Internet環境，采用B/S模式進行開發。系統服務器端操作系統選用Linux，主要技術為Java EE和使用Java語言編程，數據庫系統選用Oracle11g。實時數據庫是整個系統數據處理的核心。以實時數據庫為中介環節，實現了現場數據狀況以動畫的形式反映在屏幕上，使得操作人員在計算機前發布的指令能迅速地到達現場。軟件的結構如圖3所示。

圖3 系統軟件結構Fig.3 Softwere structure of system

3 基于物聯網的節水灌溉自控系統實現

3.1 傳感器數據處理中間件的設計

數據采集與控制功能，可以通過硬件驅動程序與設備通信，完成數據采集和控制任務，傳感器中間件的功能模塊應該包含如下幾個功能模塊:Reader接口模塊、邏輯驅動器映射模塊、傳感器數據過濾模塊、業務規則過濾模塊、設備管理與配置模塊、上層服務接口模塊[4]。其中，Reader接口用于中間件與傳感器讀寫器的數據通信，主要有獲取傳感器數據以及下達設備管理模塊的讀寫器指令。設備管理配置模塊用于調整傳感器讀寫設備的工作狀態，配置相應的Reader接口參數等，邏輯讀寫器映射模塊用于將多個物理讀寫器或者讀寫器的多條天線映射成為一個邏輯讀寫器。

控制程序和參數設置由傳感器數據處理中間件所提供的編程語言在腳本程序中編寫。系統運行時的控制程序的流程圖，如圖4所示。首先由傳感器采集數據反饋給系統，系統根據預先設定的報警限值決定是否控制調節閥放水，使農田的土壤濕度達到目標值。

圖4 系統控制處理流程圖Fig.4 Flow chart of control procedure

3.2 傳感器網絡路由算法研究

路由協議解決的是數據傳輸問題，它是無線傳感器網絡的核心技術之一，是保證網絡性能的關鍵技術。由于無線傳感器網絡節點能力的限制，傳統的IP網絡的路由協議一般不能適用于無線傳感器網絡[5]。傳統的無線通信網絡研究的重點放在無線通信的服務質量（Qos）上[6]，而WSN由于節點能量有限，帶寬資源也有限，其路由協議的研究重點放在如何提高能量效率和維持負載均衡上。為了滿足無線傳感器網絡獨特的需求，MIT的Heinzelman等人開發了低能量自適應分簇路由協議LEACH[7]，LEACH是第一個基于多簇結構的集群路由協議，與傳統協議相比，它能較好節省能量。LEACH的成簇方法貫穿于其后提出的很多層次路由協議中，后來很多分簇路由協議（如TEEN，PEGASIS）都是在其基礎上發展而來，對它的研究成果也可適用于其它很多路由協議中。因此本文就主要對LEACH協議進行研究討論。

由于無線傳感器網絡中路由設計首要考慮的是能量問題，所以有必要研究信道能量損耗模型。不同的通信特征，就會有不同的能量消耗模型。

信道能量模型有自由空間傳播模型和多路衰減模型。如果接收節點與發送節點之間的距離小于某個臨界值d0，則使用自由空間模型；否則，使用多路衰減模型。臨界值定義如下：

其中，α是路徑損耗指數，hr是接收天線高度，ht是發送天線高度，λ是信號波長。當發送節點傳輸k bit數據到與之距離為d的接收節點時，由下面的公式計算發射節點能耗。

信號強度的損耗與傳輸距離的遠近有關。當傳輸距離相對較近時，采用自由空間傳播模型，路徑損耗指數為2，當傳輸距離相對較遠時，采用多路衰減模型，路徑損耗指數為4。其中，ETx-elex（k）是發射k bit數據時發射電路的能量消耗，ETx-amp（k，d）是發射k bit數據且傳輸距離為d時功率放大器的能量消耗。Eelec為每bit數據在發射電路或接收電路中所消耗的能量。常數εfs和εmp與所采用的傳輸信道模型有關，采用自由空間傳輸時用εfs，采用多路徑衰落傳輸時用εmp。

3.3 算法仿真與結果分析

為了驗證改進的路由協議的性能，用計算機對算法做出了仿真。仿真采用的網絡模型為：

1）假設網絡中共有200個傳感器節點，每個節點的初始能量設為0.20 J。

2）采用自由空間傳播模型。

3）網絡為60 m×40 m的正方形區域，基站位于整個網絡區域的中心。

4）假設網絡中節點的位置信息是已知的。

信道能量損耗模型參數如表1所示，網絡能量的消耗情況如圖5所示，橫坐標表示網絡工作的輪數，縱坐標表示當前輪網絡運行總共能耗的能量，單位為焦耳。用戶端數據顯示界面如圖5所示。

表1 信道能量損耗模型參數Tab.1 Energy loss channel model parameters

圖5 能量消耗網絡算法的傳感器網絡Fig.5 Energy consumption of sensor network algorithms network

4 結 論

筆者所提出的基于物聯網的節水灌溉自控系統，它具有高度自動化的特點。目前基于該方案開發的節水灌溉自控系統已經在國內某蔬菜企業安裝使用，今后將根據用戶的反饋繼續完善。

[1]ZigBee Alliance.ZigBee specification:ZigBee document 053474r06 Version 1.0[S].2004.

[2]Sarma S， Brock D，Ashton K.The networked physical world[EB/OL].（2000-10-01）.http://www.emory.edu//BUSINESS/dra/Networked Physical world.pdf.

[3]Warneke B，Last M，Liebowitz B， et al.Smart dust:communicating with a cubic-millimeter computer[J].IEEE Computer Magazine，2001，34（1）:44-51.

[4]Akyildig I F.A survey on sensor networks[J].IEEE Communications Magazine，2002（8）:725-734.

[5]Meguerdichian S， Koushanfar F， Potkonjak M，et al.Coverage problems in wireless ad-hoc sensor networks[C]//In:Proc.of the IEEE Infocom，2001（3）:1380-1387.

[6]Hightower J，Boriello G.Location systems for ubiquitous computing[J].Computer，2001，34（8）:57-66.

[7]Catovic A，Sahinoglu Z.The cramer-rao bounds of hybrid TOA/RSS and TDOA/RSS location estimation schemes[J].IEEE Communication，Letter，2004，8（10）:626-628.