面向土壤環境監測的傳感器網絡關鍵技術

王玉寶 舒焱 韋固

【摘 要】作為一種新興的網絡形態，同時又是傳感技術、通信技術、微機電技術、嵌入式技術、分布式計算技術等多學科交叉的領域，無線傳感器網絡一經提出便引起了多方面的關注，這也意味著有眾多關鍵技術有待研究。如節點定位技術、網絡覆蓋技術、網絡信息管理技術、網絡拓撲控制、網絡協議、時間同步、低功耗無線通信技術和嵌入式操作系統等，都是無線傳感器網絡研究的熱點。當然，這些關鍵技術并非獨立存在，而是互相滲透，互為依托。

【關鍵詞】土壤環境監測；傳感器；網絡關鍵技術

前言：

無線傳感器網絡在網絡協作、智能控制、遠程測控等領域的廣闊應用前景吸引了越來越多的機構和研究者對其投入研究，取得了很多研究成果。在土壤環境監測中也有其獨特的技術優勢。然而，目前提出的相關算法和系統大多數都與特定的應用場合和對象相關聯，存在一定的局限性，需要針對具體的應用背景作進一步具體的研究。本文的后續章節將重點討論面向土壤環境監測的傳感器網絡所涉及的三項關鍵技術覆蓋控制，節點故障診斷，網內數據壓縮技術，以及相關技術目前所面臨的問題。

一、覆蓋控制技術

目前，無線傳感器網絡覆蓋控制算法的研究主要集中在四個方面。第一類是節能覆蓋的研究。這類覆蓋算法主要是研究在保持一定網絡覆蓋率的條件下，如何有效地節省能量，延長了網絡生存時間。對節能覆蓋的研究主要集中在兩方面。

第一，如何使用盡可能少的節點完成覆蓋，且該覆蓋方案可以獲得較長的網絡生命周期。目前的解決方案大都只能解決好一方面的問題。第二，對保持覆蓋區域或部分保持覆蓋區域的節點調度算法，其中包括集中式算法和分布式算法。其中，分布式算法又可以分為分簇的和不分簇的覆蓋算法[1]。此外還有用覆蓋集數目最大化的方法來延長網絡生命周期的研究。然而對于當前的節點調度算法，頻繁的節點調度使得系統開銷太大而節點能耗卻仍不均衡。

表面上看，基于分簇的覆蓋算法使得節點調度開銷大大降低，而節點調度又使得節點能耗均衡。但當前的分簇方法多為均勻分簇，由于無線傳感器網絡中存在熱區問題，實際上節點能耗并不均衡。對于現有的求覆蓋集的算法，算法復雜度又較高且實現起來也比較困難。

如研究考察目標穿越無線傳感器網絡時被檢測或是沒有被檢測的情況，反映了給定無線傳感器網絡所能提供的感知和監視能力。它所要解決的問題是如何同時滿足網絡一定的傳感覆蓋和通信連通性需求，這對于一些要求可靠通信的應用至關重要。第四類為目標定位覆蓋。在某些特殊環境下，無線傳感器網絡覆蓋“伴隨而來”的是無線傳感器網絡的目標定位問題，稱此時的無線傳感器網絡覆蓋為目標定位覆蓋。無線傳感器網絡中的覆蓋問題依據覆蓋的內容，可分為通信覆蓋和感知覆蓋。通信覆蓋研究的是網絡的通信連通性感知覆蓋研究的是傳感器網絡對物理世界的檢測的好壞，是傳感器網絡在感知上的服務質量問題。

二、節點故障診斷技術

隨著傳感器網絡結構的復雜、規模的擴大、功能的完善，對網絡可靠性的需求也日益增加，而節點故障診斷技術對及時了解網絡中傳感器節點的狀態起著重要作用。因此，研究傳感器網絡節點故障診斷是非常重要和有必要的工作，原因如下：

1.大量的廉價節點被配置在不可控、惡劣的土壤環境中，日浸雨蝕，節點發生故障的概率相對其它系統而言要高得多。

2.節點通常由電池供電，能量有限，在節點因電池耗盡而失效是非常普遍的。

3.故障節點會產生錯誤數據，測量數據出錯輕則使監測中心得不到正確信息，嚴重時可以使整個監測網絡崩潰。

4.手工檢測各節點是否正常，是非常麻煩且不現實的。為了保證傳感器網絡的服務質量，有必要對網絡中有故障的節點做出偵測。

雷霖等提出了一種基于理論的無線傳感器網絡節點故障診斷算法。Rough set理論具有以不完全信息處理不分明現象，依據觀察或度量到的某些不精確的結果而進行分類數據的能力[2]。利用粗糙集理論的屬性約簡算法可以剔除傳感器節點故障的冗余屬性，從而達到數據約簡，提高故障診斷的準確性和效率的目的。代傳龍對粗糙集理論中幾種約簡算法進行改進，并結合神經網絡應用到傳感器節點的故障診斷中去，提出了粗糙集與神經網絡集成的故障診斷算法。張劫等借鑒算法，利用分層型網絡中的簇及其簇內節點包括采集節點、簇頭、網關的鏈路關系，提出了基于比較的簇節點故障診斷算法。

三、網內數據壓縮技術

能量是無線傳感器網絡的關鍵資源，對整個網絡的生存期起著決定作用。無線傳感器網絡的一個主要任務是收集網絡監測到的信息，并將其傳送到數據基站，交給感興趣的用戶進行處理。不同于傳統的計算機網絡，無線傳感器網絡通常在監測區域密集地部署傳感器節點，以對付自然環境和其它原因造成的節點失效以及傳感數據精度的偏差問題，這就使得網絡產生了大量的傳感數據。另一方面，由于硬件技術的局限，傳感器節點只有有限的能量、通信帶寬和存儲能力[3]。如何在資源受限，節點密集的無線傳感器網絡中實現高效的數據壓縮是研究人員面臨的一個重要問題。

在土壤環境監測系統中，散布于被監測區域的大量傳感器節點采集土壤的溫度、濕度、氮磷鉀含量和值等信息，同樣將產生大量數據。有研究表明，在WSNS中，數據的傳輸消耗了總能耗的，直接影響整個傳感器網絡的生存期。因此充分利用網內數據壓縮是解決這個問題的一個辦法。對傳感器節點采集的大量數據進行壓縮處理主要具有以下兩方面優點：

1.對原始數據進行壓縮處理，減少了數據傳輸量，從而節省了能量，延長了網絡生存周期；

2.減輕網絡的傳輸擁塞，數據傳輸量的減小，降低了數據傳輸延遲，從而提高了的整體監測效率。

傳統的傳感器只能夠進行簡單的數據采集，而組成無線傳感器網絡的傳感器節點還具有一定的數據存儲和處理能力，這就使得無線傳感器網絡的網內數據壓縮成為可能。網內數據壓縮是指多個傳感器節點通過協作在網內對原始傳感數據進行壓縮處理，再將處理結果傳送到數據基站。數據壓縮能夠利用傳感器節點的計算和存儲等資源來減少內參與通信的數據量，從而節省網絡耗能，延長網絡生命周期。

在無線傳感器網絡中，單個傳感器節點收集到的數據在時間上可能是相關的，地理位置相鄰的傳感器節點收集到的數據在空間上往往也是相關的。既然無線傳感器網絡收集到的數據存在某種相關性，那么我們有理由使用某種變換來去除其中的冗余信息，達到數據壓縮的目的。小波是一種能同時表征信號時域和頻域行為的數學工具，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度下仍然能保持信號的統計特性，已成功應用于信號處理，特別是數據壓縮領域。小波變換計算簡單，易于實現，基于小波技術研究無線傳感器網絡中的數據壓縮，具有重要的理論和現實意義。

四、結語

綜上所述，多目標關聯覆蓋充分挖掘了傳感器節點和目標監測點間的關聯信息，并通過一定的節點調度機制來處理關聯信息集合，使得不同集合中節點輪流工作，節點工作效率很高，仿真結果表明，考慮網絡節點間的連通性后，覆蓋率可以有一定的提高，但同時帶來了網絡能耗的增大，實際應用中還需要綜合權衡考慮。

【參考文獻】

[1]牛航宇，陳善榮，徐琳，李林楠，高國偉，白煜.關于對環境監測人才隊伍建設的幾點思考[J].中國環境監測，2015，31（03）：14-18.

[2]付保榮.從霧霾天氣談我國環境監測社會化與能力建設[J].環境保護與循環經濟，2016，33（04）：62-66.

[3]王春香，李媛媛，徐順清.生物監測及其在環境監測中的應用[J].生態毒理學報，2017，5（05）：628-638.