王暢 屈巍
摘 要:本文提出一種可以實現空氣質量實時監測的系統設計方案,構建起基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統。在說明該系統關鍵技術的基礎上,從傳感器子系統、用戶監測移動端子系統、數據庫系統這三個子功能系統入手,闡述了該基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統的設計方案。
關鍵詞:無線傳感器網絡;空氣質量監測系統;互聯網+物聯網
近幾年來,物聯網技術、感知技術、云計算服務的迅速發展,在這樣的背景下,智慧城市已然成為城市發展的主流趨勢。其中,基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統的研究是智慧城市建設的重要內容之一,對空氣質量監測的深入研究是不可或缺的。特別是在大氣污染情況愈加嚴峻的今天,開發一種可以實現空氣質量實時監測的系統極為必要。
一、基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統的關鍵技術
(一)部署為單片機stm32控制的空氣污染監測傳感器
空氣污染數據收集,部署為單片機stm32控制的空氣污染監測傳感器,stm32具有3種低功能模式,是一種功耗較低的單片機。數據收集節點(所謂傳感器節點)的硬件設計部分主要由電源電路、微處理器、空氣污染檢測傳感器、無線模塊、595數碼管等級顯示等模塊組成。通過無線模塊,將采集的數據送到數據處理中心,通過編程處理,得出該區域監測結果,反映給系統用戶。
(二)互聯網+物聯網與Android技術相結合
物聯網技術是將任何物品與互聯網相連接,進行信息交換和通訊,以實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術。Android的出現在不久的時間內之所以能取得這么大的成功就是因為其具有開源性,并且擁有很好的界面,尤其適合進行人機交互界面的設計。采用互聯網+物聯網技術結合android平臺設計,使得基于無線傳感器網絡進行空氣質量監測系統的設計成為可能。
(三)基于無線傳感器網絡的空氣質量監測的啟發式算法
在本次系統設計中,主要提出了一種部署方法,使節點的部署成本最小化,同時保證所需的同化質量和傳感器網絡的連接性。在基于數據同化定義的空氣污染環境地圖下運用適當的數學公式;使用空氣質量映射的公式定義一個使用混合整數線性規劃的部署模型;分析優化模型的計算復雜度,最終形成一種基于線性松弛的啟發式算法。
二、基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統的設計方案
(一)傳感器子系統設計
在數據采集中,主要目的在于實時生成準確的污染地圖。在這項工作中,筆者提出了基于物理模型來模擬污染擴散的空氣污染地圖的繪制,考慮數據同化的應用案例,用于修正基于傳感器測量的物理模型。在啟發式算法中,引入了一種新的部署方法,使節點的部署成本最小化,同時保證所需的同化質量和傳感器網絡的連接性。在基于數據同化定義的空氣污染環境地圖下運用適當的數學公式;使用空氣質量映射的公式定義一個使用混合整數線性規劃的部署模型;分析優化模型的計算復雜度,最終形成一種基于線性松弛的啟發式算法。在監測污染系統所得數據的驗證過程中,將得到的結果與已經經過證明可靠性的系統進行比較,驗證傳感器子系統在能量減少的實效性,以及監測所獲數據的可靠性。在數據傳輸中,將測量的結果通過wifi模塊傳送到服務器中數據庫中,并根據傳送數據的不同進行分類形成表格,方便用戶查詢。
(二)用戶監測移動端子系統設計
在系統需求分析中,分析用戶所需的污染物,便于搜集統計污染物濃度信息。在用戶界面中,建立良好的用戶登錄、用戶注冊、刪除用戶界面和機制,便于用戶登錄查詢信息。在后臺運用合理的算法,方便數據的快速查詢和數據的有效組織。在系統完善化方面,需要查閱關于空氣污染監測專門設計的用戶系統,經過實際模擬驗證各種用戶系統的優點與不足,在查閱相關資料,對空氣污染監控系統在用戶系統設計的實際調度、智能程度規劃進行填補。
(三)數據庫系統設計
在數據庫設計中,記錄收集到的數據,做好完整的數據分析、視圖。便于管理員管理,更新數據。在實際實踐階段得到管理員反饋并維護。需求收集和分析,結果得到數據字典描述的數據需求(和數據流圖描述的處理需求)。
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象,形成一個獨立于具體DBMS的概念模型,可以用E-R圖表示。為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構(包括存儲結構和存取方法)。運用DBMS提供的數據語言(例如SQL)及其宿主語言(例如C),根據邏輯設計和物理設計的結果建立數據庫,編制與調試應用程序,組織數據入庫,并進行試運行。數據庫應用系統經過試運行后即可投入正式運行。在數據庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改。
總結
當前,智慧城市已然成為城市發展的主流趨勢,對空氣質量監測的深入研究是不可或缺的。特別是在大氣污染情況愈加嚴峻的今天,開發一種可以實現空氣質量實時監測的系統極為必要。通過互聯網+物聯網、Android技術等關鍵技術的應用,組建起傳感器子系統、用戶監測移動端子系統、數據庫系統,實現了基于無線傳感器網絡的空氣質量監測系統的開發設計。
參考文獻:
[1]A.Boubrima, W.Bechkit, and H.Rivano,“Optimal wsn deployment models for air pollution monitoring,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.66, no.5, pp.2723-2735, 2017.
[2]Ahmed Boubrima, Walid Bechkit, and Herve Rivano. Optimal wsn deployment models for air pollution monitoring. IEEE TWC 2017.
作者簡介:
姓名(出生年、性別):王暢,籍貫:山東省安丘市,職稱和學歷:本科(學歷),研究方向或專業:網絡工程(專業)。
第二作者:屈巍。