尾矿库安全监测低能耗无线传感器网络设计

戴圣贤，陈国芳，王 强

（1.赣州稀土矿业有限公司，江西 赣州 341000；2.江西理工大学 资源与环境工程学院，江西 赣州 341000）

0 引言

尾矿库是矿山选矿形成的具有较高势能、结构不稳定的人为重大危险源[1]。根据我国自然与地质条件，钨矿尾矿库具有易漫坝、坝体易渗漏、变形的特点[2-3]，且安全监测困难，因此导致事故频发，且破坏力极强、人员与财产损失大[4]。当前主要通过线缆连接传感器并散布于坝体监测点的方式，存在维护、扩充、调整不便等问题[5]。

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由一定数量的无线传感器作为节点所构成，具有扩充调整方便、维护简单等优势[6]。李国斌等[7]通过采用WSN对尾矿库水位、坝体渗流、坝基渗流等进行实时数据监测，构建出了基于WSN的水库大坝安全检测系统。WSN通常采用传感器自带电源的形式提供能量，因此低能耗的WSN是尾矿库安全监测系统长期、稳定工作的关键。RFID的实时性较ZigBee稍好，但对于尾矿库安全问题，实现系统低能耗较实时性的追求更为关键。何学文[5]等设计了一种太阳能供电的基于ZigBee和LabVIEW的钨矿尾矿库安全监测预警系统。Peng等[8]设计了一种低能耗WSN，为解决安全监测网络系统的能量问题提供了参考。

研究在分析传统“父子传承”数据传输方式的基础上，提出一种采用低功耗微处理器、基于能量感知和均衡的树路由算法及闲时休眠、工作时激活的数据传输程序等措施，实现了尾矿库低能耗无线传感安全监测。

1 无线传感网络总体架构设计

为实现对尾矿库安全的有效监测与预警，研究对所设计的无线传感器网络提出了节能、低成本、微型化、扩展性、灵活性、稳定性、安全性、网络通讯等要求，并针对这些要求设计了如图1所示的自组式树形无线传感器网络安全总体构架。

为实现尾矿库漫坝、坝体渗漏、变形三大安全问题进行针对性监测，网络系统由三个层级组成：特征数据采集、数据传输与处理、分析及管理中心（如图1所示）。反映安全问题的特征数据的采集是无线传感器安全监测系统的关键，由数量众多、处于最底层的无线传感器节点组成，并针对以上三类安全问题进行分类，分别实现对尾矿库水位、坝体浸润线位置、坝体沉降位移等特征数据的实时采集；节点采集、处理、存储后的数据通过ZigBee通信在不同节点之间流转，并以多跳的方式传输至对应的网关节点；网关节点同时对传感器节点发送网络的开启、运行及采样周期的改变等指令；不同的网关节点相结合组成Mesh网络，并将接收到的数据及指令发送至网关设备；并由网关对数据进行识别、挑选、本地存储及发送至远程管理中心进行分析、存储和显示。

图1 无线网络系统总体架构Fig.1 Overall structure of WSN system

2 基于能量感知和均衡的树路由

在传统的ZigBee树路由算法中，源节点只会根据目的节点的网络地址确定路由，严格按照“父子传承”的方式传输数据，即便目的节点是源节点一跳范围的邻居节点，可实现数据快速、节能地传输，只要源节点与目的节点之间不符合“父子”关系或“上下级”关系，也将不会以此种一跳的节能方式实现数据传输，因此将导致部分节点因过于频繁收发信息而快速损失能量、停止工作，致使网络瘫痪[9]。因此，在有限的能量供给条件下，采用更为节能的数据传输方式是实现整个无线传感器网络的长期、稳定工作的关键。

为降低节点在数据传输过程中的能耗，研究采用最小路径能耗、节点能量感知和均衡相结合的策略，对ZigBee树路由算法进行改进。通过分析能量损耗和结余的影响因素，在路由识别阶段，建立节点之间的邻居关系，在选择数据传输路径时，在节点邻居关系的基础上，寻找数据传输路径最短的路由，以降低能耗，并均衡考虑整个网络及单个节点的能量均衡，以减少低能量节点作为数据转送节点的数量，提高整个网络的工作寿命；以能量损耗最小为期望，选择数据传输路径，以降低网络的总体能耗，避免节点过早耗尽全部能量而失效。

2.1 树路由算法的改进

在传统ZigBee的路由算法的基础上，以路径损耗作为路由发现和维护时路径的选择标准，则长度为L的路径损耗即组成路径的每条链路的损耗总和：

式中：C｛ Di，Di+1｝为从节点Di至节点Di+1的链路损耗。则路径P的累积能耗即n条路径的能耗Wp为：

式中：W为数据帧在链路上转发的能耗。

因此，基于能量感知和均衡的树路由最优路径的必要条件为：

式中：P为由ZigBee能量均衡路由算法所得能耗最少路径，Q为随机产生的路径。

但工程实践中，最优路径通常难以实现[10]。因此，通常退而求其次，通过分析总的路径损耗和能耗，基于能量均衡思想，寻求总路径损耗与能耗较最优路径略低的路径，建立基于ZigBee能量均衡算法次优路径的必要条件为：

式中：ε为能耗对路径选择的影响程度。

2.2 树路由选择策略设计

为节省与均衡WSN工作时的能耗，树路由选择策略是关键[11]。研究采用最小路径能耗、节点能量感知和均衡相结合的策略，以节点剩余能量作为路径选择、划分标准域及警告域的依据[12]。根据维持节点正常工作与网络生命所需能量确定能量阈值Cw，当节点能量值大于Cw时，属于标准域，可参与数据传输；当节点能量值小于Cw时，属于警告域，应尽量避免选择该区域节点传输数据[13]。

根据树路由算法可知，在ZigBee通讯模式中所得具有极限网络深度的源节点和目的节点的路由消耗为：

式中：Dst和Drc分别为目的节点和源节点网络深度；Dmax为极限网络深度。

改进的树路由算法主要工作流程如图2。

（1）节点初始化。

按树状网络的通讯分配方法，通过网络中心协调器对每一节点配置网络通讯方式。

按节点地址配属邻居列表、计算节点能量。

节点能量Qn与能量阈值Cw比较，划属区域属性，判断是否作为数据传输节点。

（2）路由选择过程。

改进后的树路由选择过程如图2所示，在原算法的基础上，以构建邻居列表、寻求最小能耗路径及损耗路径的方式，达到WSN的能量节省与均衡的目的。当节点将数据发送完成后，节点的能量值、邻居列表、区域属性等信息将同时更新，为下一次数据传输做准备。

图2 路由选择过程Fig.2 Flow of routing process

（3）休眠-激活数据传输

为进一步降低系统能耗，实现低能耗数据传输，数据传输采用如图3所示闲时休眠、工作时激活的程序方式。当传感器节点接收到休眠IRQ（中断申请）时，便脱离休眠状态，完成数据传输、判断、校验、保留等判断和动作后继续进入休眠状态，等待下一IRQ，以实现WSN运行能耗的节省。

图3 休眠-激活数据传输流程Fig.3 Flow of data transfer program of sleep-action

在能量感知与均衡算法、休眠-激活数据传输程序等降能耗技术的基础上，采用具有低能耗特征的CC2420射频芯片，其采用RSSI信号唤醒休眠、和完成数据传输处理后全局中断运行的降能措施。所设计的低能耗无线传感器网络监测系统结构图如图4所示。

图4 无线传感器网络监测系统结构Fig.4 Structure chart of WSN monitoring system

3 网络系统效果分析

采用网络模拟软件（Network Simulator Version，NS）对所设计的低能耗WSN系统与传统树路由算法WSN进行对比仿真研究。对500 m×500 m的网络范围进行仿真，设定30个传感器节点，采用512B数据包、3 Mbps信道带宽，节点能量各10 000 J，终端子节点数Cm=4，路由子节点数Rm=3，最大网络深度Lm=4。

模拟所得总体耗能时间历程如图5所示，曲线的斜率即为能耗速率，由图可知，改进后的WSN总体能耗速率为0.42，明显小于传统WSN的0.795；在模拟5.5 s后，改进后的WSN总体能耗较传统WSN减少47.46%。这主要是由于改进算法综合采用了最小路由能耗策略，在每次传输数据中节省了网络系统的能耗。

模拟所得死亡节点数时间历程如图6所示，传统WSN的死亡节点数随时间呈持续显著增长，而改进的WSN在0～25 s及35～45 s内出现了无死亡节点增加的现象；在模拟55 s后，改进的WSN死亡节点数较传统WSN减少33%。这主要是传统树路由算法采用简单而严格的“父子传承”方式传输数据，导致部分节点因大量而频繁地转发数据，能量过早耗尽死亡。改进的树路由算法综合采用了能量均衡与最小能耗及损耗路径，数据传输时能耗降到最低，且避开了处于警告域的节点，整个网络能量更均衡，节点死亡减缓，延长了网络的寿命，同时较少的死亡节点使检测数据所反映的安全问题更为全面、可靠。

图5 总体能耗对比曲线Fig.5 Comparison of overall energy consumption

图6 死亡点数对比曲线Fig.6 Comparison of number of die poits

4 结论

针对传统WSN因传输数据方式，导致数据传输路径冗长、能耗过大、使用周期短的问题，研究采用NS对采用优化的树路由算法及采用节能措施的WSN与采用传统树路由算法的WSN进行仿真，得出以下结论：

（1）提出了一种综合考虑最小路径损耗及能耗的低能耗树路由算法。

（2）综合采用能量感知与均衡的树路由算法、低功耗微处理器及闲时休眠、工作时激活的数据传输程序等措施，可有效降低网络系统的能耗。

（3）NS仿真结果表明，改进的WSN较传统WSN能耗速率减小47.2%、总体能耗减少47.46%、死亡节点数减少33%，使整个网络能量更均衡、节点死亡减缓、网络寿命延长、可靠性提高。