基于无线传感器网络的噪声自动监测校准系统设计

江世雄，翁孙贤，车艳红，王重卿，龚建新

（国网福建省电力有限公司，福建福州 350007）

无线传感器网络保持传统的分布式网络连接形式，其末梢由多个感知传感器元件共同组成，可用于查探外部环境的具体表现情况。由于传感器网络的连接灵活性，下级负载节点之间始终保持着无线通信的数据传输关系，这种网络配置行为方便网络主机对信号源码进行随时更改，一方面可在区域传输环境中形成一个完整且独立的自组织网络，另一方面也可使无线通信数据的传输时间得到有效控制[1-2]。

为适应噪声信号的感应与校准需求，多功能型监测系统采用模块化思想对主程序软件进行编程，再借助人机交互模块，实现对噪声校准实值的准确设定。然而此系统的频带覆盖面积相对较小，很难实现对噪声信号组分条件的有效分析。为解决此问题，设计基于无线传感器网络的噪声自动监测校准系统，在数字滤波器等多个硬件设备结构体的支持下，对噪声数据进行预处理，再联合ZigBee 拓扑协议，实现对PID 校准系数的准确计算。

1 系统硬件设计

噪声自动监测校准系统的硬件由数字滤波器、信号采集电路、信号处理单元三部分共同组成，具体搭建方法如下。

1.1 数字滤波器

数字滤波器作为特殊的噪声信号采集元件，具有声级计测量范围大、稳定性强等应用特性，整个外壳均采用合金铝设计材料，所获噪声信号的测量范围为50 Hz～16 kHz，由于其工作电压水平相对较低，因此在无线传感器网络中，始终具备较强的信号监测与校验能力[3-4]。在无线传感器网络外部，数字滤波器负责采集各类型的噪声信号，并可对其进行简单的区分处理，根据信息参量的监测与校准需求可知，待测的噪声信号量越大，数字滤波器所面临的工作强度水平也就越高。在此情况下，为实现对噪声信号的精准监测，数字滤波器一般被放置于相对开阔的物理空间之中，并在其周围设置多个可用于校准信息感知的小型无线传感器元件，其结构图如图1 所示。

图1 数字滤波器结构图

1.2 信号采集电路

信号采集电路可提供数字滤波器、噪声信号处理单元所需的传输电子量，可在电阻R与电容C元件的作用下，实现对噪声信号的收集与汇总，并借助多个转换器接口，将信息数据参量反馈至系统下级设备应用结构体之中，其示意图如图2 所示。LM386元件作为信号采集电路中的核心转换器设备，可将数字滤波器元件接收到的噪声信号转换成更大或更小的传输形式，从而满足系统内部的信号监测与校准应用需求[5-6]。信号放大器则具备多个不同的信号输出接口，可按照系统内的噪声信息传输需求，开启较为适宜的信号传输通路，在非运行期间内，所有信息传输接口均保持闭合状态，一方面可为噪声信号提供更为稳定的无线网络平台，另一方面也可实现对噪声信息的整合与汇聚处理。电路示意图如图2所示。

图2 信号采集电路示意图

1.3 信号处理单元

信号处理单元由USB OTG、噪声信号输出、WIFI连接模块三部分共同组成，其结构图如图3 所示。其中，USB OTG 模块具备较强的信号解码能力，可在UART 设备结构体的作用下，将噪声信号转换成既定的信息存储形式。噪声信号输出模块可对DDR型噪声音频信号进行存储，执行信号解码指令的同时，对RTC 信息参量进行提取[7-8]，再将其转存至既定的硬件设备结构体之中。WIFI 连接模块必须与物理加速引擎设备相连，一般情况下，随着数据信息解码指令的进行，TFT LCD 设备所具备的信号存储能力会得到有效促进，当信号处理单元内的噪声信号传输速率达到最大数值水平之后，该元件才会停止对信号参量的转存与处理[9-10]。

图3 信号处理单元结构图

2 系统软件设计

2.1 ZigBee拓扑协议

ZigBee 拓扑协议是无线传感器网络中的主要通信促进技术，可在信号处理单元与系统校准设备之间形成独立的数据通信空间，从而使得噪声数据信息得到准确的辨别与存储。整个协议体系由协调节点、路由节点、终端节点三类应用结构共同组成，其组成形式如表1 所示。其中，协调节点可表示为.Device的编码形式，能够根据噪声信号所处的传输位置，对其应用能力进行监测，再将与之相关的数据信息校准条件，反馈至系统应用主机中。路由节点可表示为.Mesh 的编码形式，可对噪声信号所具备的传输能力进行分辨，从而使得系统主机的监测与校准需求得到较好的满足[11-12]。终端节点可表示为.Cluster 的编码形式，可按照无线传感器网络中噪声信号数据所属的传输级别，对其进行精准监测，从而为信号处理单元提供大量的数据信息参量。

表1 ZigBee拓扑协议组成形式

2.2 噪声数据预处理

噪声数据预处理是设计噪声自动监测校准系统的关键操作步骤，在无线传感器网络中，可按照ZigBee 拓扑协议的连接形式，将噪声信号由大规模传输结构转换成小型的传输结构，一方面避免噪声信号在频带环境中出现不合理堆积行为，另一方面使得监测系统的校准应用需求得到较好的满足。在无线传感器网络中，待监测的噪声信号量越大，系统所需处理的校准信息参量也就越多[13-14]。因此，为获得较好的噪声信号监测与校准效果，应在遵循ZigBee拓扑协议连接需求的前提下，对噪声信号的现有传输能力进行判别，再联合数字滤波器、信号处理单元等多个硬件设备结构体，计算个别校准节点处的信号监测系数，从而实现对噪声传输信号的精准预处理。设i代表噪声信号传输系数，联立上述物理量，可将自动监测校准系统的噪声数据预处理结果表示为：

式中，M代表噪声信号的监测判别基向量，p代表ZigBee 无线协议的拓扑系数，xi代表噪声监测信号的起始输入值，xn代表噪声监测信号的终止输入值。

2.3 PID校准系数

PID 校准系数决定了噪声自动监测校准系统所具备的信号处理能力，可在顺承噪声数据预处理结果的同时，限制ZigBee 拓扑协议在无线传感器网络中的实际传输能力，从而使得噪声信号得到准确地监测与识别[15-16]。由于PID 校准系数的存在，无线传感器网络的覆盖延伸趋势得到较好控制，一方面能够较好地促进噪声信号的传输与转存行为，另一方面也可为系统监测主机提供足量的信号数据参量。设i代表噪声信号处理系数，n代表无线传感器网络中的噪声信号监测校准处理常数项，可将PID 校准系数计算结果表示为：

式中，mi代表ZigBee 拓扑协议的最初监测特征值，mn代表ZigBee 拓扑协议的最终监测特征值。至此实现各项软、硬件执行环境的搭建，在无线传感器网络环境的支持下，完成噪声自动监测校准系统的设计。

3 实验结果与分析

选取图4 所示应用设备作为实验对象，分别以基于无线传感器网络的噪声自动监测校准系统和多功能型监测系统对该设备进行控制，其中前者作为实验组、后者作为对照组。规定在实际监测过程中，只能截取超过60 分贝的噪声信号。

图4 噪声自动监测校准系统的应用设备

PES 指标能够反映噪声信号在单一频带区域内的分布均匀度水平，由于精确化校准行为的存在，PES指标所表现出的数值量越大，噪声信号在单一频带区域内的分布均匀度水平越高，反之则越低。表2 记录了实验组、对照组PES 指标数值的具体变化情况。

表2 PES指标数值对比表

分析表2 中的数值记录结果可知，实验组PES 指标在整个实验过程中，始终保持相对稳定的数值波动变化状态；对照组PES 指标在一段时间的上升变化状态后，开始逐渐趋于小幅波动的数值变化趋势。实验组最大值72.37%与对照组最大值34.16%相比，上升了38.21%。

BUR 指标则记录了系统主机对于噪声信号的测量精度水平，规定在60 分贝至120 分贝的数值区间内，BUR 指标数值越大，系统主机对于噪声信号的测量精度水平越高，详细数值记录结果如表3 所示。

分析表3 可知，实验组BUR 指标呈现先上升、再稳定、最后下降的数值变化趋势；而对照组BUR 指标则在一段时间的数值稳定状态后，开始保持连续下降的数值变化趋势。在整个实验过程中，实验组最大值64.91%远高于对照组最大数值。

表3 BUR指标数值对比表

基于上述研究成果可知，所设计系统能够在提高噪声信号测量精度水平，促进信号参量在频带区域内呈现均匀分布状态，帮助系统主机准确掌握噪声信号在各个频带内的分布情况。

4 结束语

在无线传感器网络的支持下，噪声自动监测校准系统针对数字滤波器、信号采集电路等多个硬件设备结构体的连接能力进行改进[17-18]，随着ZigBee 拓扑协议连接能力的增强，待传输的噪声数据可得到有效预处理，从而增强PID 校准系数的应用可行性。与多功能型监测系统相比，新型噪声自动监测校准系统的PES 指标与BUR 指标数值水平更高，能够准确分析噪声信号在各个频带内的具体分布情况，进而实现对于待传输噪声信号的精准测量。