农产品冷链配送监测系统的设计与实现

王 钧

(甘肃农业大学信息科学技术学院，甘肃 兰州 730070)

0 引言

随着人们对食品安全的日益重视，冷链物流在农产品的流通环节中起到了非常关键的作用。优质的冷链物流可以有效提高农产品的品质，增强产品的市场竞争力。根据不完全统计，我国果蔬每年在整个物流环节中的损失约为25% ～30%［1］。目前，冷链配送监测系统大多利用无线传感器网络和移动通信技术来传输采集的数据信息。但无线传感器网络技术受制于传输距离，所采集的信息只能在近距离进行传输，无法实现农产品冷链配送车的远程监控。与红外、蓝牙、无线传感器网络等短距离通信技术相比，移动通信技术虽具有覆范围大、可移动以及连接数量多等特点［2-3］，但该技术存在物与物连接能力不足的问题。目前，基于移动蜂窝通信的窄带物联网(narrow-band Internet of things，NB-IoT)技术在车联网、智慧医疗、智能家居等方面得到了广泛的应用［4］。

根据农产品冷链配送过程中冷链配送车厢内环境数据的多测点、多要素特点，基于NB-IoT技术和无线传感器网络技术，本文设计了一种能够满足农产品冷链配送实际需要的低成本、低带宽的冷链配送监测系统。

1 NB-IoT介绍

NB-IoT可在原有移动蜂窝通信网络的基础上为用户提供低带宽、低功耗、远距离的无线通信服务，从而实现物-物互联。NB-IoT是一种采用第三代合作伙伴计划的低功耗广域物联网(low power wide area network，LPWAN)技术，可在500 MHz～1 GHz的频段上工作。NB-IoT基于移动通信的蜂窝网络，只占用大约180 kHz的带宽，可直接部署于全球移动通信(global system for mobile communication，GSM)系统和通用移动通信技术的长期演进(long term evolution，LTE)等网络上，支持2G/3G/4G蜂窝移动通信技术，从而有效地降低了整个系统的成本。NB-IoT由接入网、核心网、管理层及应用层构成［5-6］。

2 系统总体设计

根据农产品冷链配送的特点，本系统主要包括本地监控模块、NB-IoT基站和用户模块3部分。本地监控模块主要由NB-IoT物联网模块、基于ZigBee的无线传感器网络、温湿度传感器、气体浓度传感器、光照度传感器、继电器以及全球定位系统(global positioning system，GPS)组成。3种传感器采集的环境数据信息通过RS-485接口传输给与之相连的无线传感器网络的终端节点。继电器负责车厢内空调和加湿器的开关。无线传感器网络终端节点通过RS-485接口，将控制指令发送至继电器。终端节点以无线传输方式，将环境数据信息传输给无线传感器网络的协调器节点。协调器再通过RS-485接口，将数据传输给与其连接的NB-IoT物联网模块。NB-IoT物联网模块收到环境数据后，将数据发送至NB-IoT基站。NB-IoT基站最终将数据发送至互联网。远程用户可以通过手机、计算机等工具，查询冷链配送车的各种环境信息，从而实现农产品冷链配送环节的远程监测。系统结构如图1所示。

图1 系统结构图Fig．1 Structure diagram of the system

3 系统硬件

3．1 传感器模块设计

本设计考虑到冷链配送车厢内的实际环境和系统对低功耗的实际需要，选用TH10S-B温湿度传感器、MG811电化学型气体浓度传感器，以及SM7561光照度传感器。传感器和继电器通过RS-485接口与无线传感器网络的终端节点进行通信。

3．2 无线传感器网络设计

无线传感器网络的节点设计，重点考虑了农产品冷链配送监测系统对低成本、低功耗和高可靠性的要求。无线传感器网络节点由数据预处理、处理器、无线数据收发和系统电源4大模块构成［7-8］。数据预处理模块负责完成对采集数据的预处理，主要使用ADC0832芯片。处理器模块作为无线传感器网络节点的核心部分，主要完成4个模块的协同工作。考虑到系统的低功耗要求，本设计采用了具有低电压、低功耗特性的MSP430F5438A芯片。无线数据收发模块以无线的方式，负责与其他无线传感器网络节点进行通信。该模块选用了低功耗的CC1101芯片。该芯片具有传输距离远、抗干扰能力强的特点。本设计通过设置CC1101芯片的空闲模式与关机模式，降低了系统的功耗。电源模块采用单节2 000 mA、3．2 V的锂电池，并通过LT1129CS85和MAX4200ESA芯片组成的转换电路，将电池电压转换为±5 V［9-10］。无线传感器网络节点结构如图2所示。

图2 无线传感器网络节点结构图Fig．2 Structure diagram of wireless sensor network node

3．3 NB-IoT模块硬件设计

NB-IoT模块采用了USR-NB75模块。该模块支持电信NB-IoT网络，采用两路用户数据报协议(user datagram protocol，UDP)透传、受限制的应用协议(constrained application protocol，CoAP)、用户数据中心(user data center，UDC)协议、超低功耗等工作模式，可实现发送注册包、多路心跳包、基本指令集以及低电压电池保护等功能。该模块选用12 V直流电源供电，通过在电源输入前端增加220 μF/16 V的电解电容，将输入电源纹波控制在300 mV以内。模块RESET引脚为低电平有效，可以实现对模块的复位。当模块在标准工作模式下工作，模块的VSIM-CLK引脚向SIM卡接口提供3．25 MHz的时钟信号;而在低功耗模式下，利用VSIM-CLK引脚向SIM卡接口提供1．08 MHz的时钟信号，同时利用VSIM_DATA引脚与SIM卡接口进行数据传输。该模块通过RS-485接口与无线传感器网络的协调器节点进行数据收发。

4 系统软件

4．1 无线传感器网络软件设计

根据农产品冷链配送的实际需要，冷链配送车厢内的无线传感器网络采用网状的拓扑结构。当系统正常工作时，连接到不同端节点的传感器进行环境数据的采集，并以无线形式发送给无线传感器网络的协调器节点，再由协调将采集的数据发送给NB-IoT模块。当无线传感器网络采集的环境温湿度、气体浓度以及光照度低于系统设置的阈值时，协调器将唤醒与继电器相连的终端节点，并向该节点发送控制指令，从而关闭继电器;同时，该终点节点进入低功耗工作模式。当无线传感器网络采集的环境数据高于系统设置的阈值时，协调器将再次唤醒与继电器相连终的端节点并向该节点发送控制指令，控制继电器的开启;同时，该终端节点进入低功耗工作模式。

为了进一步降低系统的功耗，在软件设计上，无线传感器网络利用动态配置无线传感器网络终端节点的数据采样间隔和节点休眠时间来降低系统的功耗。无线传感器网络协调器节点和终端节点的程序流程如图3所示。

图3 无线传感器网络程序流程图Fig．3 Program flowchart of wireless sensor network

4．2 NB-IoT模块软件设计

本设计所采用的NB-IoT模块共有3种工作模式，分别为网络透传模式、CoAP模式和UDC模式。结合农产品冷链配送的特点，本设计选择了网络透传模式。在该模式下，NB-IoT模块可以将无线传感器网络采集的冷链配送车厢内的环境数据直接通过本模块发送到Internet上指定的远程服务器。该模块同时也可以接收远程控制终端发送的控制指令，并将该指令转发至协调器，由协调器发送至指定的终端节点，从而实现对继电器模块的控制。出于对NB-IoT模块功耗的考虑，该模块仅支持UDP模式。用户不需要关注RS-485接口数据与网络数据包之间的数据转换过程，只需通过简单的参数设置，即可实现RS-485接口设备与网络服务器之间的数据透明通信。本设计建立了2路Socket连接，分别为Socket A和Socket B，两者之间相互独立。NB-IoT模块仅作为UDP Client使用。通过相应的AT指令，便可以设置NB-IoT模块的工作方式。NB-IoT模块AT指令如表1所示。

表1 NB-IoT模块AT指令Tab．1 AT instructions of NB-IoT module

4．3 农产品冷链配送监测系统平台设计

农产品冷链配送监测系统平台实现了冷链配送车厢内环境数据、GPS数据的显示和存储。该平台可以根据用户需要，绘制冷链配送车厢内环境数据变化曲线，并可根据设置的环境数据阈值实现实时报警。系统根据报警控制冷链配送车厢内空调、加湿器等设备的开启和关闭。用户通过该平台，可以查询冷链配送车厢内当前和历史的环境数据，并生成相应的数据报表。系统平台软件框架如图4所示。该平台系统的搭建使用了浏览器/服务器(browser/server，B/S)架构，所使用的数据库和程序代码均安装在后台服务器上，以便用户对系统的集中管理。服务器端使用Windows2003 Server操作系统，采用了快捷、稳定且免费的 MySQL+PHP 架构［11］。

图4 平台软件框架图Fig．4 Software framework of platform

5 系统测试

5．1 测试方案

系统测试在甘肃农业大学进行。测试选择了6 000 mm×2 400 mm×2 900 mm的集装箱。为了模拟真实效果，集装箱内装有杂物。集装箱内前部、后部各放置3个无线传感器网络的终端节点，分别负责采集箱体内的温湿度、气体浓度、光照度。在箱体中间放置1个连有继电器的终端节点，可以根据车厢内的实际温度和系统阈值自动控制空调、加湿器以及换气扇的开启。协调器节点和NB-IoT模块放置在集装箱外。

本次测试将集装箱内温度阈值设置为5℃，相对湿度阈值设置为85%，气体浓度阈值设置为20%。当环境温度超过设置的阈值，继电器将开启相应设备［12］。

5．2 测试结果

经测试，30 s内协调器节点便与箱体内终端节点组成自组织网络，1 min内远程终端便可接收到集装箱内部的环境数据。通过对测试结果的分析发现，受到集装箱内杂物和集装箱对信号屏蔽的影响，终端节点与协调器节点间的数据传输出现了一定程度的丢包和时延。其中，终端节点6受到的影响最大。该节点的平均时延为23 s，平均接包率为90%，完全能够满足农产品冷链配送环节对环境监测的实时性和可靠性要求，保证了系统的正常使用。无线传感器网络节点接包率和时延曲线如图5所示。系统在整个测试过程中可以正常采集箱体内的温度、湿度以及气体浓度信息，并再将其发送到远程数据终端中，空调、加湿器、换气扇等设备也可以根据远程终端的阈值自动开启和关闭;同时，GPS模块可以正常获取集装箱所在位置的经纬度数据并显示在地图上。本设计采用节点休眠唤醒等低功耗措施，使用容量为2 000 mAh的单节锂电池，可以保证系统半年以上的正常运行。

图5 接包率和时延曲线Fig．5 Curves of packet reception rate and time delay

6 结束语

本文将无线传感器网络技术和NB-IoT技术进行融合，设计了农产品冷链配送监测系统。系统在采用低功耗NB-IoT技术的基础上，结合无线传感器网络节点的休眠技术，降低了整个系统的实际功耗，延长了系统的实际使用时间。通过实际测试，该系统虽然受到车厢内杂物和车厢本身对信号屏蔽的影响，产生了数据传输的丢包和时延，但不影响系统的正常使用。该设计实现了农产品冷链配送环节中冷藏车内各种环境数据的采集和设备的远程无线控制。