海水养殖监测系统无线传感器网络节点数据传输研究

黄旭红,陈燕毅

(1.福建理工大学 电子电气与物理学院,福建 福州 350014;2.福建理工大学 智慧海洋与工程研究院,福建,福州 350014)

0 引言

海上养殖是我国海洋发展战略的一大经济增长点。海上养殖分布广且远离陆地,单靠人工巡测的方式不能很好地保证海上养殖的生产效率和安全。无线传感器网络不需布线,节点数量众多且可随机分布,用于海水养殖的监测,可以很好地适应海上养殖分布面广、不便布线等特点。

国外对海上养殖监测的研究主要从海洋气象、海水质量、养殖对象的状态等方面进行[1-3]。2018年埃克塞特大学的研究人员设计分散点的低成本自主浮标系统,用于沿海水产养殖和水质监测[2]。2022年希腊的西马其顿大学研究了与双壳类生物和文化有关的历史海洋学和气象数据,建立预警系统[1]。2023年,Palconit等[3]将目标检测算法应用于水产养殖,提出了一种针对大黄鱼的监测方法,包括异常行为的检测和跟踪。国内海水养殖的监测目前大多以人工监测为主,研究辅助传统现场监测的智能方法、单点的海水养殖自动检测[4-5]。

单分散点的海上养殖自动检测对大面积分布的“海水牧场”无法兼顾各处。利用无线传感器网络,可以解决海上养殖分布面积大的问题。但海面上要实现的无线传感器网络数据传输要比陆地相对稳定的环境要复杂。同时,在海面上更换电池不便,其他电源设施分布不易或价格成本较高,这使得海水养殖监测系统无线传感器网络节点的节能问题更加突出。本文提出一种适合于海水养殖的节点数据传输机制,同时采用不同数据传输机制进行数据传输,降低传输数据量,进行了网络能量优化。

1 海水养殖监测无线传感器网络系统的组成

本文提出的海水养殖无线传感器网络监测系统由各参数传感器节点、中心节点(Sink节点)、中心节点电源模块、水下摄像机、通信模块、陆地监控摄像机、监控中心主机组成,如图1所示。图中虚线框内部分为无线传感器网络部分。

图1 海水养殖无线传感器网络监测系统组成

陆地摄像机所要传输的数据量较大,与监控中心的主机以有线连接传输,不在无线传感器网络范围内。监控中心处理数据并给出指令,同时存储数据,数据设置采取安全保密措施后进行云共享,以提供大数据分析和研究。

数据传感节点由无线海水养殖监测器构成,将采集的信息和接收到的信号进行处理、储存,并在网络协议的控制下,将得到的数据传往中心节点。此外数据传感节点还具有路由功能。中心节点接收数据传感器节点发送的信息和水下摄像机传来的信息,将接收到的信息进行数据分析处理、汇聚融合、储存,并将处理得到的数据传给通信模块。通信模块将中心节点处理好的数据上传至监控中心。中心节点、水下摄像机、通信模块由中心节点电源模块供电,中心节点电源模块配备太阳能电池。水下摄像机所需的电能较大,传输的数据量也大,所以直接与中心节点连接,也由中心节点电源模块供电。

2 无线传感器节点的数据传输

在无线传感器节点的能量消耗分布中射频电路的能量消耗量最大[6]。射频电路主要用于数据传输,有研究表明传输1位数据所消耗的能量约是执行1个指令所消耗能量的800倍,因此减少传输数据量能大幅度减少无线传感器节点的能量消耗,延长使用寿命。

无线传感器网络协议中的数据传送机制可采用时间驱动型,也可以采用事件驱动型、事件触发型。时间驱动型是传感器预先设定一定时长的时间间隔,按该时间间隔周期性地将采集的数据发送出去。如果时间驱动型所预先设定的时间间隔较小的话,数据发送频率高,总的传输数据量就会很高;如果所预先设定的时间间隔较大的话,总的传输数据量虽然减小了,但会错过异常数据的详细情况。事件驱动型是传感器采样到目标事件就发送,不按时间间隔发送数据。事件触发型是传感器所采集的数据发生变化时,触发发送状态,将数据发送出去[7]。事件驱动型事件数据发送频率比时间驱动型低。触发型可关联异常数据,但却忽略了正常数据的实时报送。海水养殖监测系统无线传感器网络协议对应于正常数据和异常数据,结合驱动模式和事件触发模式,采用不同的时间间隔发送数据,降低总传输数据量,进行了网络能量优化。

普通节点通过单跳传输数据给簇首,簇首经过多跳传输数据至中心节点[8]。数据传输网络模型如图2所示。

图2 数据传输网络模型

假设数据从普通的数据传感节点D发送到中心节点C的发送成功率为PDC。设节点D采样到目标事件到下一次采样的间隔时间为T,发送数据时间间隔为t,那么T时间内发送次数n=T/t。

普通的事件驱动型为保证T时间内一定传送成功,t≪T,T时间内发送次数n就相对大。设n次发送成功率为PT,其计算式如下[7]:

PT=PDC+PDC(1-PDC)+PDC(1-PDC)2+…+PDC(1-PDC)n=1-(1-PDC)n

(1)

当n足够大时,那么在T时间内一定会发送成功,即PT趋向与1。设期望发送成功的成功率为Pex, 1>Pex>0,那么:

PT≥Pex

(2)

将式(1)代入式(2),得:

1-(1-PDC)n≥Pex

(3)

式(3)两边取ln,得[7]:

ln(1-Pex)≥nln(1-PDC)

整理得:

(4)

设发送成功所需的最多发送次数为nmax,则:

(5)

在T时间内,节点产生的数据量设为LT,则[7]:

LT=nL

(6)

当n超过nmax时,即已发送成功后再发送时,其发送的数据为冗余数据,冗余数据量表示为LRe,则[7]:

LRe=(n-nmax)L

(7)

3 自适应的节点数据传输

本文为适应海水养殖提出一种自适应的节点数据传输机制。监测系统中各个数据传感节点采用时间驱动的周期性唤醒模式,节点唤醒后从低功耗模式转入活动模式,采集数据。数据传感节点根据养殖对象的特点,对各参数预先设定阈值,如果所采集的数据在阈值范围内,则判断为正常数据,超出阈值范围就判断为异常数据,例如,鲍鱼养殖的适宜温度为23 ℃～30 ℃,就将阈值设为23 ℃和30 ℃,当采集的温度大于23 ℃且小于30 ℃时,判断为正常数据;当采集的温度小于23 ℃或大于30 ℃时,判断为异常数据。如果是正常数据,唤醒簇首,将自己的网络信息和数据发送给簇首。数据采集和数据发送后,数据传感器节点进入低功耗状态,即节点D采样到目标事件的状态持续时间T内只发送一次。发送给簇首的唤醒包中带有节点信息、事件信息。簇首节点收到唤醒包广播后,接收数据传感节点传来的数据,将数据进行快速的信息融合和分离后转发给中心节点。数据发送后,簇首节点进入低功耗状态。这时网络消耗的总能量就较小。当异常数据发生时,采用事件驱动型传送数据,立即向簇首节点发送唤醒包,传送数据信息,并将数据发送的时间间隔调为小于T。数据传感节点再按t时间间隔周期性地将数据发送。数据传感节点和簇首节点在数据发送成功后,进入低功耗状态。当采集的数据回到正常值时,再回到T时间内只发送一次。这样即降低了网络能耗,又能保证正常数据的实时报送和异常数据的详细报送。

设每次所采集的数据为Xi。当Xi超出阈值范围,为异常数据时,采用以上所述的普通的事件驱动型数据传输。为保证发送成功率,发送次数取值n≥nmax。设异常数据时,在T时间内,节点产生的数据量为LTO,冗余数据量为LReO,则:

LTO=nL,LReO=(n-nmax)L

[16] R.Dozy et M.J.De Goeje，Description De L'Afrique Et De L'Espagne.imprimeur de Université[M].1866,P10.

当Xi在阈值范围,为正常数据时,不需要太频繁发送,在T时间内只发送一次。当n≥nmax时,经过n×T时间的发送,可大概率地发送成功,所产生的冗余数据量为(n-nmax)L。设在发送成功的情况下,在T时间内发送正常数据,节点产生的数据量为LTI,平均冗余数据量为LreI,则:

LTI=L

(8)

(9)

设出现异常的概率为Pout;设自适应的数据传送机制在T时间内,节点产生的平均数据量为LT总,平均冗余数据量为LRe总,则:

LT总=L(1-Pout)+nL×Pout=(1+(n-1)Pout)L

(10)

(11)

当Pout=1时,LT总=nL=LT

因为0

当Pout=1时,LRe总=(n-nmax)L=LRe

因为0

4 仿真实验结果与分析

采用MATLAB2018对自适应的数据传输机制进行仿真,并与普通的事件驱动型数据传送机制进行比较。

仿真中,Pex值取0.99,所得的发送成功所需的最多发送次数nmax值曲线如图3所示。

图3 nmax值曲线

在无线传感器网络常用的防碰撞协议中,吞吐量最小的为18.4%。若PDC值取0.18,根据图4曲线,nmax约为23.2。n大于nmax,取值25。

图4 LT总随Pout值变化曲线

当0

PDC值分别取1、0.8、0.6、0.4、0.2。当0

图5 LRe随Pout值变化曲线

当Pout=1时,LT总=LT,LRe总=LRe,即此时两数值为普通的事件驱动型数据传输的数值。从图5和图6中,可以看出相同PDC取值时,对比2种不同传送体制,自适应的数据传输中节点产生的平均数据量LT总比普通的事件驱动型数据传输中节点产生的平均数据量LT小。而且随着Pout值越小,自适应的数据传输中节点产生的平均数据量减小得越多,能耗降低得越多。同样,自适应的数据传输中节点产生的平均冗余数据量LRe总比普通的事件驱动型数据传输中冗余数据量LRe的比较也是如此,即Pout值越小,自适应的数据传送机制的传输效率提高得越多。另外,在相同的Pout值时,不同的PDC取值对比,PDC越小,LRe总和LRe之间的差距越大,即在信道传输质量比较差的情况下,自适应的数据传送效率提升越多。

5 结语

本文根据海上养殖监测的特点,提出一种适合于海水养殖的自适应节点数据传输机制,分别对应正常数据和异常数据进行数据传输。仿真结果表明,自适应的节点数据传输机制降低了总传输数据量,优化了网络能耗,同时提高了传输效率,满足海水养殖监测系统的应用要求。在信道传输质量比较差的情况下,自适应的数据传送机制提高传输效率更明显,说明其在恶劣的通信条件下,能改善数据传输质量。