农田土壤无线地下传感器网络节点设计与通信试验

张增林 韩 萌 韩文霆,2 郑佳运 杨 杰

(1.西北农林科技大学机械与电子工程学院， 陕西杨凌 712100；2.西北农林科技大学水土保持研究所， 陕西杨凌 712100)

0 引言

农田土壤参数信息获取是农业环境信息技术研究的主要内容[1]，目前大多采用无线地上传感器网络(Wireless sensor network，WSN)，即使用有线的方式将埋藏在土壤中的传感器连接到地面上的数据读取和无线收发设备，以避免传感器网络在地下土壤中进行通信[2-4]。然而，这些暴露在地面上的传感器设备不仅影响农业机械作业，而且传感器节点本身也因受地质灾害、极端天气等自然因素的影响而易导致失效[5]。为此，研究人员提出了无线地下传感器网络(Wireless underground sensor networks，WUSN)概念[6]，WUSN为农田土壤信息监测提供了新的手段。WUSN是指将具有无线接收、发送模块的传感器设备完全埋入地下土壤中，通过无线方式收发数据，这种方式具有隐藏性强、易于布设、数据及时、可靠性好、覆盖范围大、容易升级等优点[7]。WUSN具有十分广阔的应用前景，是农业环境信息监测技术的重要研究方向[8-9]。

在WUSN技术应用领域，国内外研究人员已经取得了一定的研究成果[10-15]。但WUSN技术是一个较新的研究领域，目前，WUSN节点信号在土壤介质中传输特性的相关研究较少[16-17]，鲜见关于土壤含水率、节点埋深以及节点间水平距离对WUSN节点信号传输影响的研究报道。

本文以关中地区农田土壤为研究对象，设计一种农田土壤无线地下传感器网络节点，建立接收信号强度和误码率与土壤含水率、WUSN节点埋深以及节点间水平距离的关系模型，采用单因素试验法，在调制土壤中进行节点间传输试验，获取汇聚节点接收信号强度和误码率数据，以期提出一种WUSN节点信号在土壤中传输的预测模型，为无线地下传感器网络节点部署提供参考。

1 节点设计

1.1 节点设计要求

无线地下传感器网络主要借助网络节点中内置的传感器，测量节点周边环境中温度、湿度、压力、光照强度等信号，是一类典型的传感器网络应用，针对WUSN在农田土壤水分信息监测的实际需要，WUSN节点的设计需要满足土壤含水率监测范围和节点无线通信性能要求。

1.1.1农田土壤水分监测要求

根据关中地区农田土壤水分信息监测需求[18-20]，选择土壤水分传感器作为数据采集端。农田土壤含水率监测范围为0～25%，分辨率为1%，准确率为1%，采样速率为1次/h。

1.1.2节点无线通信性能要求

在农田土壤信息监测中，WUSN节点布置在土壤深处，为了保证节点系统在农田土壤中长期运行，WUSN节点应具有低功耗、低成本、高稳定性的特性。另外，根据农田土壤监测成本需求，WUSN节点需在保持以上监测范围和采样速率的基础上稳定运行12个月以上。

1.2 节点硬件设计

1.2.1WUSN节点硬件设计

根据农田土壤WUSN节点设计要求，结合现有传感器、单片机、无线通信等技术，将传感器、A/D转换器、处理器、无线数传和能量供应等模块结合，开发设计无线地下传感器网络节点。WUSN节点体系结构如图1所示。

其中，传感器模块负责农田土壤信息采集和转换；处理器模块负责控制存储和处理土壤数据；无线数传模块负责与汇聚节点进行无线通信，发送土壤数据；能量供应模块为各模块提供所需的能量。

WUSN节点中传感器模块采用XR61-TDR2型土壤水分传感器，该传感器具有稳定性高、屏蔽性好、体积小、价格低等优点，可以精确获取土壤含水率。WUSN节点中处理器模块采用16位MSP430单片机作为主要控制芯片，该芯片具有功耗低、集成度高、性价比高、抗干扰能力强、串口编程方便等优点[21]。

WUSN节点信号源采用H8410型无线射频模块，该模块是一种嵌入式高速处理器和低功耗射频芯片，采用标准1/4波长的单极全向天线，采用GFSK调制方式[22]。其中，工频可分别为240、433、868 MHz，本文选用433 MHz频段进行节点间传输性能测试试验。

WUSN节点通常布置在无人值守的农田，大多数属于一次性使用，故在本文研究中能量供应模块采用普通碱性电池。另外在能量供应模块设计中，采用按键选择开关选用外接电池供电或者USB供电，这样可以在调试和下载程序时采用USB供电，保持电压稳定，在应用时采用电池供电。

由于农田土壤深处比较潮湿，需要对WUSN节点做防水处理。本文设计开发的WUSN节点防水处理前后实物如图2所示。

1.2.2汇聚节点硬件设计

汇聚节点由无线数传、处理器、显示和能量供应等模块组成，汇聚节点体系结构如图3所示。

无线数传模块负责接收WUSN节点发送来的数据，并送入处理器存储和处理，最后在显示模块上显示土壤参数信息。汇聚节点采用的处理器和无线数传模块与WUSN节点相同，能量供应模块采用USB供电，显示模块采用计算机实现。

2 试验与分析

2.1 试验区域概况

试验区域位于陕西省咸阳市杨凌区(108°7′E，34°28′N，海拔435～563 m)。年降水量635.1～663.9 mm，年均气温12.9℃，属于暖温带季风半湿润气候，土壤类型是关中地区典型的塿土，土壤肥沃，适宜多种农作物生长。

2.2 试验设计及数据采集

土壤组成直接影响WUSN节点信号传输质量，但是农田土壤参数复杂多样，且外界干扰因素较多，难以有效进行WUSN节点通信试验，本文在实验室内搭建土壤测试平台，用调制土壤进行WUSN节点通信试验。土壤测试平台尺寸为2.5 m×1.0 m×1.5 m，用复合软磁吸波材料封装制作，因此WUSN节点信号在四周产生的反射可以忽略不计，土壤测试平台如图4所示。

试验所用土壤取自杨凌区某农田地下30～130 cm处，自然风干后过2 mm筛，根据土壤颗粒粒级，划分为沙粒、粉粒和粘粒，对试验用土进行测定，所得试验用土砂粒(粒径0.02～2 mm)质量分数为22.36%，粉粒(粒径0.002～0.02 mm)质量分数为58.26%，粘粒(粒径小于0.002 mm)质量分数为19.38%。

选取土壤含水率5%～55%，节点埋深30～130 cm，节点间水平距离10～210 cm，三因素均取21个水平。在土壤测试平台进行的WUSN节点信号传输试验分2部分：第1部分为WUSN节点信号在地下垂直方向上的传输性能测试试验；第2部分为WUSN节点信号在地下水平方向上的传输性能测试试验。在第1部分试验中，WUSN节点布置在平台内部土壤中，汇聚节点垂直于WUSN节点布置在距离地面1 m处。在第2部分试验中，WUSN节点与汇聚节点均布置在平台内部土壤中，且保持在50 cm深处。采用单因素试验法进行试验，分别在不同WUSN节点埋深、土壤含水率以及节点间水平距离试验条件下，获取汇聚节点接收信号强度和误码率数据，研究WUSN节点信号在土壤介质中的传输特性。

选用安捷伦N9912A型手持频谱分析仪实现对WUSN节点信号强度信息的检测，手持频谱分析仪如图5所示。误码率计算方法为WUSN节点每隔1 s发送一次20字节的数据包，单次通信试验连续发送100次数据包，进行3次通信试验完成300条数据包发送，数据包被汇聚节点错误接收的条数除以300则为通信误码率数据。

2.3 接收信号强度和误码率回归分析及模型建立

在土壤测试平台选定区域布置WUSN节点和汇聚节点，分别改变WUSN节点埋深、土壤含水率以及节点间水平距离等试验条件，获得汇聚节点接收信号强度和误码率，通过Matlab对接收信号强度和误码率进行回归分析，建立接收信号强度和误码率的预测模型。

2.4 试验结果与分析

2.4.1WUSN节点信号在地下垂直方向上传输性能测试结果

在不同土壤含水率试验条件下，汇聚节点接收信号强度和误码率随WUSN节点埋深的变化曲线如图6和图7所示。

由图6、7可知，当土壤含水率不变时，随着WUSN节点埋深增大，汇聚节点接收信号强度逐渐下降，误码率逐渐增加。当WUSN节点埋深不变时，随着土壤含水率增大，汇聚节点接收信号强度同样逐渐下降，误码率逐渐增加。在建立接收信号强度和误码率预测模型之前，需首先对试验数据进行相关性分析，Pearson相关系数能够反映两组数据的相关程度，其绝对值越大，则说明两组数据具有越强的相关性。

利用SPSS软件计算出WUSN节点埋深与接收信号强度、误码率的Pearson相关系数见表1。

由表1可得，当WUSN节点埋深为30～130 cm，土壤含水率低于40%时，WUSN节点埋深与接收信号强度的Pearson相关系数绝对值均大于0.5，且为负数，表明两者具有比较强的负相关性；WUSN节点埋深与误码率的Pearson相关系数绝对值均大于0.9，且为正数，表明两者具有非常强的正相关性。

表1 接收信号强度、误码率与WUSN节点埋深的Pearson相关系数

土壤含水率与接收信号强度、误码率的Pearson相关系数见表2。

表2 接收信号强度、误码率与土壤含水率的Pearson相关系数

由表2可得，当土壤含水率为5%～55%，WUSN节点埋深为30～105 cm时，土壤含水率与接收信号强度的Pearson相关系数绝对值均大于0.5，且为负数，表明两者具有比较强的负相关性。土壤含水率与误码率的Pearson相关系数绝对值也均大于0.9，且为正数，表明两者具有非常强的正相关性。

综上所述，WUSN节点在地下垂直方向上传输中，节点埋深、土壤含水率与汇聚节点接收信号强度、误码率有着很强的相关性，因此可以构建汇聚节点接收信号强度、误码率的预测模型。

由图6可知，WUSN节点与汇聚节点通信中，接收信号强度在-39～-110 dBm变化。当土壤含水率在5%～40%变化，WUSN节点埋深低于40 cm时，接收信号强度均大于-110 dBm，汇聚节点可以接收到WUSN节点发出的信号。在相同的WUSN节点埋深下，土壤含水率增加2.5个百分点，接收信号强度降低4～6 dBm，在相同的土壤含水率下，WUSN节点埋深增加5 cm，接收信号强度降低3～5 dBm，并且随着节点埋深与土壤含水率的增加，接收信号强度降幅逐渐变大。

根据农田土壤水分监测要求以及本文试验结果，当土壤含水率超过25%、WUSN节点埋深超过85 cm后，汇聚节点接收信号强度均达到-110 dBm，因此建立的预测模型土壤含水率取值范围为5%～25%，WUSN节点埋深取值范围为30～85 cm，接收信号强度与节点埋深、土壤含水率基本呈线性关系。在Matlab软件中对这部分试验数据进行分析处理，建立汇聚节点接收信号强度与WUSN节点埋深、土壤含水率之间的预测模型，三者关系式为

Rss=-21.2-0.491Nd-1.679Sv

(1)

其中 30 cm≤Nd≤85 cm 5%≤Sv≤25%

式中Rss——WUSN节点与汇聚节点通信中的接收信号强度，dBm

Nd——WUSN节点埋深，cm

Sv——土壤含水率，%

从式(1)可以看出，汇聚节点的接收信号强度Rss与WUSN节点埋深Nd、土壤含水率Sv之间为二元一次关系，模型拟合优度R2为0.967，均方根误差(RMSE)为2.598 dBm。

由图7可知，WUSN节点与汇聚节点通信中，误码率在20%～100%范围内变化。当土壤含水率在5%～40%变化，WUSN节点埋深低于90 cm时，通信误码率均小于100%。在相同的WUSN节点埋深下，土壤含水率增加2.5个百分点，通信误码率增加3～5个百分点；在相同的土壤含水率下，WUSN节点埋深增加5 cm，通信误码率增加3～4.5个百分点。并且随着埋深与土壤含水率的增加，误码率增幅逐渐变大。

在Matlab软件中同样对这部分试验数据进行分析处理，建立了节点通信误码率与WUSN节点埋深、土壤含水率之间的预测模型，三者关系式为

Er=-0.044+0.007Nd+0.005Sv

(2)

式中Er——通信误码率

从式(2)可以看出，WUSN节点和汇聚节点通信中产生的误码率与WUSN节点埋深Nd、土壤含水率Sv之间为二元一次关系，模型拟合优度R2为0.982，RMSE为1.7%。

2.4.2WUSN节点信号在地下水平方向上传输性能测试结果

汇聚节点接收信号强度和误码率随节点间水平距离增加变化情况如图8和图9所示。

由图8、9可知，当土壤含水率不变时，随着节点间水平距离增大，汇聚节点接收信号强度逐渐下降，误码率逐渐增加。当节点间水平距离不变时，随着土壤含水率增大，汇聚节点接收信号强度同样逐渐下降，误码率逐渐增加。利用SPSS软件计算出节点间水平距离与接收信号强度、误码率的Pearson相关系数见表3。

表3 接收信号强度、误码率与节点间水平距离的Pearson相关系数

由表3可得，当节点间水平范围为10～210 cm，土壤含水率低于30%时，节点间水平距离与接收信号强度的Pearson相关系数绝对值均大于0.5，且为负数，表明两者具有比较强的负相关性；节点间水平距离与误码率的Pearson相关系数绝对值均大于0.8，且为正数，表明两者具有非常强的正相关性。

土壤含水率与接收信号强度、误码率的Pearson相关系数见表4。

由表4可得，当土壤含水率为5%～55%，节点间水平距离为10～150 cm时，土壤含水率与接收信号强度的Pearson相关系数绝对值均大于0.5，且为负数，表明两者具有比较强的负相关性；土壤含水率与误码率的Pearson相关系数绝对值也均大于0.5，且为正数，表明两者具有比较强的正相关性。

表4 接收信号强度、误码率与土壤含水率的Pearson相关系数

综上所述，WUSN节点信号在地下水平方向传输中，节点间水平距离、土壤含水率与汇聚节点接收信号强度、误码率有着比较强的相关性，因此可以构建汇聚节点接收信号强度、误码率的预测模型。

由图8可知，WUSN节点与汇聚节点通信中，接收信号强度在-38～-110 dBm变化。当节点间水平距离在10～110 cm变化，土壤含水率低于15%时，接收信号强度均大于-110 dBm，汇聚节点可以接收到WUSN节点发出的信号。在相同的节点间水平距离下，土壤含水率增加2.5个百分点，接收信号强度降低5～7 dBm，并且随着土壤含水率的增加，接收信号强度降幅逐渐变大。在相同土壤含水率下，节点间水平距离在10～90 cm时，节点间水平距离增加10 cm，接收信号强度降低6～8 dBm；节点间水平距离在90～190 cm时，节点间水平距离增加10 cm，接收信号强度降低约1 dBm。

根据农田土壤水分监测要求以及本文试验结果，当土壤含水率超过25%、节点间水平距离超过50 cm后，汇聚节点接收信号强度均达到-110 dBm。当土壤含水率低于12.5%，接收信号强度与节点间水平距离呈非线性关系，而当土壤含水率超过12.5%，接收信号强度与节点间水平距离基本呈线性关系。因此建立的预测模型由非线性和线性预测模型组成，非线性预测模型土壤含水率取值范围为5%～12.5%，节点间水平距离取值范围为10～130 cm。线性预测模型土壤含水率取值范围为12.5%～25%、节点间水平距离取值范围为10～50 cm。目前无线信号传输模型应用最广的是对数距离损耗模型[23]，具体公式为

(3)

式中P——信号强度

P0——参考信号强度

t——路径损耗指数

d——信号传输距离

d0——信号传输参考距离

ζ——随机变量

本文基于对数距离损耗模型在Matlab软件中对非线性部分试验数据进行分析处理，建立了汇聚节点接收信号强度与节点间水平距离、土壤含水率之间的预测模型，三者关系式为

(4)

其中 10 cm≤Ld1≤130 cm 5%≤Sv1≤12.5%

10 cm≤Ld2≤50 cm 12.5%≤Sv2≤25%

式中Ld——节点间水平距离，cm

式(4)中接收信号强度非线性预测模型拟合优度R2为0.942，均方根误差RMSE为5.136 dBm，线性预测模型拟合优度R2为0.980，均方根误差RMSE为1.9 dBm。

由图9可知，WUSN节点与汇聚节点通信中，误码率在17%～100%变化。当节点间水平距离在10～110 cm变化，土壤含水率低于20%时，通信误码率均小于100%。在相同的节点间水平距离下，土壤含水率增加2.5个百分点，通信误码率增加4～5个百分点。并且随着土壤含水率的增加，通信误码率增幅逐渐变大。在相同土壤含水率下，节点间水平距离在10～90 cm时，节点间水平距离增加10 cm，通信误码率增加6.5～8个百分点；节点间水平距离在90～190 cm时，通信误码率增加1～1.5个百分点。

在Matlab软件中同样基于对数距离损耗模型对非线性部分试验数据进行分析处理，建立了节点通信误码率与节点间水平距离、土壤含水率之间的预测模型，三者关系式为

(5)

式(5)中节点通信误码率非线性预测模型拟合优度R2为0.956，均方根误差RMSE为5.2%，线性预测模型拟合优度R2为0.979，均方根误差RMSE为2%。

3 讨论

3.1 WUSN节点埋深对接收信号强度和误码率的影响

WUSN节点与汇聚节点通信的本质是电磁波能量的传递，汇聚节点接收信号强度和误码率可以很好地反映电磁波能量衰减和数据传输质量情况[24-25]，这为研究WUSN节点在土壤中的传输规律提供了数据支撑。为了避免WUSN节点设备被农用机械损坏，通常将其埋置于农作物根部以下，因此获得WUSN节点信号在地下垂直方向上的传输规律有助于选择合适的节点埋深，提高节点设备的稳定性。

WUSN节点与地上汇聚节点通信中，节点信号首先在土壤介质中传输，然后经过土壤与空气的分界面，最后在自由介质空气中进行传输，而土壤相对于空气属于光密媒质，会对电磁波信号产生较大的吸收衰减。因此WUSN节点埋深不同，电磁波信号损耗也会不同，接收信号强度和误码率也会随之变化。文献[26]研究发现，WUSN节点信号抵达地上汇聚节点有2条路径，分别为折射波路径、侧面波路径。随着节点埋深增加，折射波与侧面波能量衰减，其中侧面波由于传输路径较长衰减幅度较大。同时，图6、7表明，当WUSN节点埋深超过70 cm后，节点信号衰减速度加快。这是因为当节点埋深超过70 cm后，侧面波能量衰减严重，节点信号主要通过折射波路径抵达汇聚节点，WUSN节点信号衰减速度随之加快。

此外，本研究也针对WUSN节点与汇聚节点通信中接收信号强度和误码率变化情况，分析了它们与WUSN节点埋深之间的相关性，表1结果表明，WUSN节点埋深与接收信号强度、误码率之间存在比较强的相关性，但是随着WUSN节点埋深增加，两者相关性逐渐下降，这是由于部分接收信号强度达到最小值、误码率达到最大值所致。综合上述，本研究得到了WUSN节点信号在地下垂直方向上的衰减规律，在今后的研究中可以重点关注WUSN节点在土壤埋深70 cm以内的传输性能，在这个范围内开展WUSN研究。

3.2 土壤含水率对接收信号强度和误码率的影响

土壤含水率是农田土壤水分状况的重要指标，也是影响电磁波信号损失的重要参数之一。WUSN节点长期部署在农田土壤中，而土壤在不同季节含水率存在显著区别，会对WUSN节点与汇聚节点通信造成很大干扰。获得WUSN节点信号随土壤含水率变化传输规律可以帮助决策者提出科学的WUSN节点部署方案，避免节点通信受到影响。

土壤介电常数越大，衰减电磁波信号的能力就越强。图6、7表明，WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时，当土壤含水率超过27.5%后，接收信号强度降幅和误码率增幅突然变大。这是因为土壤含水率超过某临界点后土壤中水的介电特性和普通水相似[27]，此时随着含水率的增加土壤的介电常数将会迅速增大，衰减电磁波信号的能力大大增强。

此外，本文也研究了WUSN节点信号在地下水平方向上的传输规律，图8、9表明，当节点间水平距离低于60 cm，土壤含水率超过27.5%时，接收信号强度降幅和误码率增幅变化较小，这可能是因为WUSN节点与汇聚节点通信距离较短，电磁波信号衰减程度较小所致。综合上述，本研究得到了WUSN节点信号随土壤含水率改变衰减规律，在今后的研究中可以重点关注WUSN节点在土壤含水率低于27.5%范围内的传输性能，在这个范围内开展WUSN研究。

3.3 节点间水平距离对接收信号强度和误码率的影响

WUSN技术实际应用中，通常是将多个WUSN节点埋置于地下土壤中，节点之间相互通信，将采集到的土壤数据发送给地面上的汇聚节点，实现大范围的土壤信息监测。因此获得WUSN节点信号在地下水平方向上的传输规律对于降低节点部署成本具有重要意义。

文献[28]研究发现，WUSN节点信号抵达地下汇聚节点有3条路径，分别为直射波路径、反射波路径、侧面波路径，并且在浅层土壤中节点信号主要以直射波路径、反射波路径抵达，而在深层土壤中主要以侧面波路径抵达。图8、9表明，当节点间水平距离低于90 cm，接收信号强度降幅和误码率增幅较大，这是因为在这个水平距离范围内直射波和反射波能量受到严重衰减。而当节点间水平距离超过90 cm时，接收信号强度降幅和误码率增幅变小，这是因为在这个水平距离范围内侧面波能量衰减速度变小，即电磁波先透过土壤介质来到地面，然后贴着地面传播一段距离后再透过土壤介质抵达汇聚节点。随着节点间水平距离的增加，侧面波在地面上的传播距离随之增加，但在土壤中传输的距离变化很小，又因为电磁波在空气中的衰减很小[29]，因此侧面波能量衰减速度减缓。

WUSN节点信号地下水平方向上传输中，节点信号在节点间水平距离低于布置深度两倍的时候衰减速度开始下降，这可能是因为上层土壤紧实度较小。综合上述，本研究得到了WUSN节点信号在地下水平方向上的衰减规律，在今后的研究中可以重点关注在不同土壤深度下，WUSN节点信号在地下水平方向上的衰减规律。

4 结论

(1)当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时，土壤含水率增加2.5个百分点，接收信号强度降低4～6 dBm，通信误码率增加3～5个百分点，且当土壤含水率超过27.5%后，接收信号强度降幅和误码率增幅逐渐变大。WUSN节点埋深增加5 cm，接收信号强度降低3～5 dBm，通信误码率增加3～4.5个百分点，且当WUSN节点埋深超过70 cm后，接收信号强度降幅和误码率增幅逐渐变大。

(2)当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时，土壤含水率增加2.5个百分点，接收信号强度降低5～7 dBm，通信误码率增加4～5个百分点，且当节点水平距离超过60 cm后，接收信号强度降幅和误码率增幅逐渐变大。节点间水平距离在10～90 cm范围内，节点间水平距离增加10 cm，接收信号强度降低6～8 dBm，通信误码率增加6.5～8个百分点；节点间水平距离在90～190 cm范围时，节点间水平距离增加10 cm，接收信号强度降低约1 dBm，通信误码率增加1～1.5个百分点。

(3)建立的接收信号强度预测模型拟合优度R2分别为0.967、0.942、0.980，均方根误差RMSE分别为2.598、5.136、1.9 dBm，建立的误码率预测模型拟合优度R2分别为0.982、0.956、0.979，均方根误差RMSE分别为1.7%、5.2%、2%，WUSN节点信号在地下垂直方向和水平方向传输的预测模型拟合优度均超过0.94，故采用本模型可以准确计算出汇聚节点接收信号强度和误码率，进而得出WUSN节点最大埋藏深度和最大水平距离，为无线地下传感器网络节点部署提供了参考。