三维GIS与AHP在森林无线传感器网络节点选址中的应用

孙德鹏 蒋举超 侯万万

(北京工业大学北京市物联网软件与系统工程技术研究中心 北京 100124) (北京工业大学信息学部 北京 100124)

0 引 言

无线传感器网络低功耗、自组织网络、多跳路由、动态组网等特点改变了传统林业资源管理的方式，打破了传统采集方法的局限，被广泛地应用于森林火灾的监测、林区生态多样性的监测、木材缺陷检测等领域[1]。但是在山地森林环境中感知节点的工作环境恶劣，如何在森林中合理的布置传感器是基于物联网技术的森林监测系统的主要研究问题[2]。

近些年来，专家们在研究无线传感器网络节点部署问题多侧重于理论研究，例如文献[3-6]将粒子群、蚁群、人工鱼群智能优化算法应用于WSN节点部署的优化研究上。这些研究可以有效地均衡网络负载、提高网络性能。但是由于山地森林环境的复杂性对无线传感器节点的传输距离及质量产生了较大的影响，因此在森林环境中，需要根据实际情况进行网络节点的布设，以满足采集森林监测数据的需求。

本文针对在山地森林环境下的无线传感器网络节点选址，提出了在实际建网和布设过程中运用三维GIS和层次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)集成的节点优化选址模型。

1 节点选址影响因素递阶层次结构

为了满足无线传感器网络在山地森林环境下的应用，节省部署成本和提高部署效率，构造了目标层(O层)至准则层(C层)再到方案层(P层)递阶式的选址评估结构，如图1所示。根据工程实例的经验与专家意见的总结，把目标层划分为五个准则层，即影响节点优化选址的五个外部环境因子，分别是节点的监测位置、地形遮挡、有效覆盖、光照辐射、可视域范围。方案层是由四个候选节点组成，也是本文中需要使用节点优化选址AHP模型进行评估的节点。

图1 节点选址递阶层次结构

(1) 监测位置。本文中所涉及的无线传感器网络应用是为了采集和传输森林生态环境参数、人流信息及视频火灾监控，对传感器节点的地理位置有特殊要求，需要部署在交叉路口、监管区域边界等，因此需要结合遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)进行综合考虑，以此来选择满足监测位置要求的节点。

(2) 地形遮挡。地形遮挡对无线网络传输具有重要的影响。本文无线网络节点部署在山区森林环境中，传感器网络信号传输受山体遮挡影响较大。经课题组实验测试，尽量避免地形遮挡因素能够有效地减少网络传输数据包超时及丢包数量。

(3) 有效覆盖。有效覆盖是指在通信半径范围内尽可能多的包含网络节点，以降低数据转发跳数，实现网络覆盖的最大化。经课题组实验测试，在满足研究区域要求的传输速率下，无线网络节点的最优传播距离半径为3 km，且传输性能与传播距离成反比。

(4) 光照辐射。太阳能集热已成为室外无线传感器网络的常用能源[7]。由于无线传感器网络中传感器节点体积小、能量有限，通过更换电池补充能量是不现实的，因此为网络节点选择一个选取日照量较高的位置，将有利于网络节点能量的持续补充，保证整个无线网络的长时间运行。本文涉及的无线网络节点处于无供电设施的高山环境，需借助于太阳能收集设备进行持续供电。

(5) 可视域范围。对于森林传感器观测节点的布置，节点的可视域分析是十分重要的[2]。本文场景涉及到视频火灾监控，所以分析和计算每一个节点的可视域范围，能够以低节点布设成本实现区域全覆盖。

2 集成三维GIS的节点优化选址AHP模型

2.1 利用三维GIS空间分析计算节点优化选址因素

在实际的人工布设过程中，主要是参考二维地形图的目视判读、往期的选址经验及外业实地踏勘的结果进行确定选址。三维GIS是满足地理综合分析与数据管理的工作，充分利用三维GIS对拓扑关系及空间位置的描述能力与空间分析的能力，将以往耗时、耗财与耗人的方法升级为快速、智能与自动的数字选址[8-9]。本文以ArcGIS 10.3作为三维GIS空间分析的开发平台，利用三维GIS的时空信息数据管理、空间分析和可视化能力，提取候选节点的时空信息进行计算与加工处理，以满足层次分析选址横向对比的基础数据要求。三维GIS在实际选址过程中主要有以下几个方面的作用：

(1) 真三维山地森林场景重建。利用系统中存储的卫星遥感影像地图和30 m分辨率的数字高程模型数据进行三维地形场景重建，增加节点优化选址场景真实性，并利用漫游、缩放、旋转等交互式操作提升节点优化选址的效率；在完成节点优化选址后可以将网络拓扑关系进行三维GIS可视化。

(2) 三维GIS节点选址专题数据。充分的节点优化选址包含了来自同选址有关的非空间数据集与空间数据集。将多源异构的基础数据作为图层存储至三维GIS平台中，为三维山地森林节点选址场景提供更为丰富的时空信息。与准则层评价因素相关的选址专题数据包含：候选节点矢量数据、道路图层数据、已部署基站矢量数据、监测区域边界数据等。

(3) 三维GIS空间分析。在完成三维山地森林节点选址场景建立后，对所录入的候选节点进行三维GIS空间分析。利用缓冲区分析，以本文明确的网关节点位置为圆心、最优数据传输距离3 km为半径进行缓冲区计算，实现网络覆盖的最大化、节约部署成本；利用叠加分析，将卫星遥感影像地图和道路向量图层等多源信息进行综合，选择符合监测位置的要求的节点，四个候选点的位置如图2所示。

图2 候选节点三维GIS显示

利用太阳辐射分析，计算候选节点的总日照量(直射+散射，WH/m2)，选择具有利用太阳能的良好条件的节点；利用通视分析，计算候选节点到基站的地形情况，通过遮挡比例(OR)来衡量对无线网络传输的影响程度，计算公式如下：

(1)

式中：Lp为遮挡物所占的传播路径长度；L为传播路径总长度。利用视域分析，分析和计算候选节点的可视域范围，选取覆盖区域更广的节点，分析结果如图3所示。

图3 候选节点视域分析

2.2 节点优化选址AHP模型

AHP层次分析法是美国运筹学家萨迪教授提出的,该方法在赋权的过程中能够充分利用专家的经验,并具有较广的适用范围[10]。运用层次分析法的核心是将由多目标因素影响的选址问题进行分解；根据工程调研和专家意见构造判断矩阵，得出各因素的权重值；最后通过组合权重确定选址的最优解[11-13]。

2.2.1构造判断矩阵

在确定各层次各因素之间的权重时，只依据人的主观思想进行定性的分析，不容易被别人接受，因而Saaty提出使用比较判断矩阵的方式，用于说明本层所有因素比上一层某一个因素的相对重要程度。针对外部环境因素对节点选址的影响程度不同，本文在计算中选取调研数据和专家打分法的平均值作为标度，根据Saaty的1-9标度aij方法[14]，如表1所示，构造出节点优化选址AHP模型中准则层C对目标层O，方案层P对准则层各影响因子(C1，C2，C3，C4，C5)的比较判断矩阵。

表1 判断矩阵标度及其含义

准则层C对目标层O的比较判断矩阵，如表2所示。

表2 C-O的比较判断矩阵

2.2.2计算权向量并做一致性检验

首先将比较判断矩阵的每一列归一化后的算术平均值近似作为权重wi，公式如下：

(2)

通过对表2的判断矩阵进行计算，得出：有效覆盖因子的权重w1=0.178，地形遮挡因子的权重w2=0.418，监测位置因子的权重w3=0.266，光照辐射因子的权重w4=0.052，可视域范围因子的权重w5=0.087，最大特征根λmax=5.106，公式所下：

(3)

之后利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验[15]。若检验通过，归一化后的特征向量即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。其中，一致性指标CI的计算公式如下：

(4)

其值越大表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大，值越小表明判断矩阵越接近于完全一致性；为了确定矩阵的不一致程度的容许范围，Saaty又引入所谓随机一致性指标RI，其参考值如表3所示[16]；对于n≥3的成对比较矩阵，将它的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI作比得出一致性比率CR，当CR小于0.1时，认为矩阵在容许范围内，有满意的一致性，通过一致性指标。

表3 随机一致性指标RI

通过对表2的判断矩阵进行一致性检验计算，可得出CI为0.026、CR为0.023。由于CR为0.1,通过一致性检验，可以用成对比较矩阵对应的特征根λ的特征向量作为比较的权向量。

表4显示了方案层P对准则层各影响因子(C1，C2，C3，C4，C5)比较判断矩阵的一致性检验结果，从表中CR小于0.1可知判断矩阵通过一致性检验，判断矩阵构造成立，可作为后续组合权重计算的依据。

表4 P-C的一致性检验计算结果

2.2.3计算组合权向量及工程实例验证

由准则层C对目标层O的权向量和方案层C对准则层O的权向量，计算各方案对目标的组合权向量。组合权向量值表示了各方案对实现总目标的重要程度。对于候选点1，它在监测位置等5个准则的权重与这5个准则在目标层的权重对应项的两两乘积之和为其组合权向量，即为：

0.178×0.374+0.418×0.054+0.266×0.187+0.052×0.385+0.087×0.067≈0.165

同样可以算出候选点2、候选点3、候选点4的组合权向量分别为0.379、0.237、0.220。将四个候选点的组合权重大小作为节点优化选址的决策依据，可知选择候选点2，能够最大化地减少外界环境因素对无线网络节点选址的影响程度。通过课题组的实验数据可知，在LoRa的数据速率(DR)为6 250 bps时，候选点2在一定时间内的平均信号强度指示器(RSSI)和平均丢包率(PLR)分别为-70.87 dBm和5.1%，相较于其他候选点的网络性能更优，表明集成三维GIS的节点优化选址AHP模型能够为无线传感器网络节点选址提供决策支持。

3 三维GIS选址结果可视化系统实现

三维GIS选址结果可视化系统采用了ArcGIS提供的WebGIS解决方案，ArcGIS Server提供后台数据服务，如本文涉及到卫星影像地图的切片服务和诸多要素服务；前端使用ArcGIS API for JavaScript调用与渲染，支持二维和三维展示。三维GIS选址结果可视化系统实现了对研究区域的三维影像地形图展示，网络节点拓扑关系展示、网络节点覆盖范围标注等功能。用户可以通过该系统录入节点的经纬度、属性信息等，实时地查看节点在地图上的位置及属性信息，为节点优化选址提供可视化服务。如图4所示。

图4 选址结果三维GIS展示

4 结 语

将三维GIS和层次分析法应用于无线传感器网络节点选址建设中，在分析了影响节点选址的外部环境因素的基础上建立了集成三维GIS的节点优化选址AHP模型，对影响的外部环境因素实现了定量表达，极大地提高了在复杂山区森林环境下进行科学、合理性选址的效率。工程实例表明，该研究可以为决策者解决无线传感器网络节点的选址提供方法和决策支持。