基于卡爾曼濾波數(shù)據(jù)融合的溫室監(jiān)控系統(tǒng)

蔡小慶,魯小利,張偉娟,李 昆（燕京理工學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河北廊坊,065201）

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基于卡爾曼濾波數(shù)據(jù)融合的溫室監(jiān)控系統(tǒng)

蔡小慶,魯小利,張偉娟,李 昆
（燕京理工學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河北廊坊,065201）

摘要：為實(shí)現(xiàn)溫室農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和監(jiān)測，設(shè)計(jì)了基于多傳感器的無線監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)介紹了卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合算法的實(shí)現(xiàn)及仿真，結(jié)果表明，卡爾曼濾波算法可以有效降低采樣點(diǎn)數(shù)，提高傳感器測量精度，耗能低，實(shí)時(shí)性好。農(nóng)戶通過上位機(jī)就能實(shí)時(shí)掌握草莓生長環(huán)境信息，利用融合后的數(shù)據(jù)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行相關(guān)操作，從而達(dá)到高產(chǎn)的目的。

關(guān)鍵詞：監(jiān)測系統(tǒng);卡爾曼濾波;數(shù)據(jù)融合;耗能低

項(xiàng)目編號(hào)：2014012008廊坊市科技支撐項(xiàng)目

0 引言

光照強(qiáng)度、溫濕度、土壤的PH值等因素影響著農(nóng)作物的生長，如何快速、有效的提取這些信息能有利于農(nóng)作物的生長，也是現(xiàn)代化精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理的重要基礎(chǔ)。隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為農(nóng)業(yè)信息的采集和處理提供了有效的途徑，并得到了廣泛的應(yīng)用。本系統(tǒng)利用Zigbee無線網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，監(jiān)控農(nóng)作物種植發(fā)育的各個(gè)階段，從而提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和產(chǎn)量。

本文設(shè)計(jì)的智能監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用于溫室或者大棚等封閉系統(tǒng)，可用于監(jiān)控蔬菜、水果、花卉等農(nóng)作物。為了節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能量、增強(qiáng)所采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和提高采集數(shù)據(jù)的效率，系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)融合的辦法對采集到的參數(shù)（光照強(qiáng)度、溫濕度、PH值）進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并根據(jù)這些信息采取相應(yīng)的控制（加熱、通風(fēng)、遮陰、澆水等），從而達(dá)到增產(chǎn)、提高經(jīng)濟(jì)效益的目的。

1 溫室監(jiān)測系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用基于Zigbee無線通信協(xié)議的CC2530作為開發(fā)平臺(tái)，如圖1所示。在大棚的不同位置安裝8個(gè)CC2530子節(jié)點(diǎn)，每個(gè)子節(jié)點(diǎn)分別采集光照強(qiáng)度、溫濕度、PH值數(shù)據(jù)參數(shù)，通過Zigbee無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到協(xié)調(diào)器端；CC2530協(xié)調(diào)器針對同類型有效的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行卡爾曼濾波的方法進(jìn)行融合，得出最終的光照強(qiáng)度、溫度、濕度、PH值數(shù)據(jù)；再通過RS-232串口傳到監(jiān)控中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集；溫室草莓生長最佳的溫度為20- 30℃，氣溫高于30℃并且日照強(qiáng)時(shí)，需采取遮陰措施；低于20℃需采取加熱措施。最佳光照范圍是400-600W/m2； 最佳濕度范圍是60%-70%，根據(jù)草莓生長周期各個(gè)參數(shù)設(shè)定閾值，農(nóng)戶最后只需通過上位機(jī)向協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)發(fā)送控制命令，通過光電耦合驅(qū)動(dòng)電路控制執(zhí)行器動(dòng)作（電磁閥開、關(guān)及打開時(shí)間）。

圖1　系統(tǒng)框圖

2 數(shù)據(jù)優(yōu)化算法

2.1 卡爾曼濾波算法

在溫室監(jiān)控系統(tǒng)中，每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)監(jiān)測時(shí)通常都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流，并具有實(shí)時(shí)性，為了保證節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的同步性和不失真性，考慮到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有限的傳輸帶寬和計(jì)算資源的特點(diǎn)，本文提出了基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合算法用于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合處理，從而節(jié)約能源。

卡爾曼濾波法主要用于對動(dòng)態(tài)環(huán)境中冗余傳感器信息的融合，它實(shí)際上是一個(gè)離散控制過程系統(tǒng)，該系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為：

式中，是k時(shí)刻對系統(tǒng)的觀測矢量，是狀態(tài)矢量；是系統(tǒng)參數(shù)，對于多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，是系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，H是系統(tǒng)觀測矩陣；和 分別表示過程噪聲和測量噪聲，假定為高斯白噪聲。

采用最小方差估計(jì)方法根據(jù)測量值z估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)X的卡爾曼濾波器方法如下，它包括時(shí)間更新和測量更兩個(gè)過程。時(shí)間更新方程負(fù)責(zé)及時(shí)向前推算當(dāng)前狀態(tài)變量和誤差協(xié)方差估計(jì)的值，以便為下一個(gè)時(shí)間狀態(tài)構(gòu)造先驗(yàn)估計(jì)。時(shí)間更新方程如下：

卡爾曼濾波在有效去除噪聲、得到更準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的同時(shí)，可以減少數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省能耗。

2.2 數(shù)據(jù)融合處理

本系統(tǒng)中，對數(shù)據(jù)處理過程包括以下三個(gè)部分：

（1）閾值限定

以溫度傳感器為例，對被測溫室環(huán)境參數(shù)進(jìn)行測量，獨(dú)立的得到, 草莓生長最佳的溫度為20- 30℃,設(shè)定閾值。首先將傳器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)與設(shè)定的閾值進(jìn)行對比，若采集到的數(shù)據(jù)超出閾值設(shè)置范圍，則將該數(shù)據(jù)直接傳至上位機(jī)并且進(jìn)行報(bào)警，提示用戶打開相應(yīng)控制設(shè)備，當(dāng)采集值高于，則溫室的環(huán)境溫度高于正常值，需要打開通風(fēng)繼電器來降溫；當(dāng)采集值低于，則溫室的環(huán)境溫度低于正常值，需要打開加熱繼電器來升溫，直到環(huán)境參數(shù)達(dá)到設(shè)定閾值范圍內(nèi)時(shí)再次報(bào)警提示用戶停止相應(yīng)操作。若采集到的數(shù)據(jù)在所設(shè)定閾值范圍內(nèi)，則將傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波處理，再將數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控中心。

（2）卡爾曼濾波

首先設(shè)定過程噪聲Q和協(xié)方差R，用設(shè)定的Q和R來構(gòu)造卡爾曼遞歸式。當(dāng)前采集到的值與前一時(shí)刻獲得的數(shù)據(jù)相同時(shí)，沒有控制量，。根據(jù)本時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)下一時(shí)刻狀態(tài)更新的過程如下：

將已通過閾值限定計(jì)算的數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波得到去除噪聲的實(shí)際數(shù)據(jù)，記為。

（3）加權(quán)平均融合

將經(jīng)過卡爾曼濾波器去除噪聲的數(shù)據(jù)使用加權(quán)平均算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。加權(quán)平均法的計(jì)算公式如下：

為卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)值，為對應(yīng)的權(quán)數(shù)，y為加權(quán)平均數(shù)，作為傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的最終值。當(dāng)所有的都不相同時(shí)，加權(quán)平均算法即算術(shù)平均算法。將加權(quán)平均所得的融合值作為傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的最終值傳至上位機(jī)，用戶通過上位機(jī)就可以傳遞指令，從而執(zhí)行相應(yīng)的控制。

采用同樣的方法，得到融合后的光照強(qiáng)度值、濕度值和PH值，最后將數(shù)據(jù)傳送至上位機(jī)數(shù)據(jù)庫，監(jiān)控中心對傳感器上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，農(nóng)戶還可以對不同位置、不同時(shí)刻的傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測到的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行查詢，了解草莓的生長環(huán)境情況。

2.3 仿真結(jié)果與分析

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)節(jié)能的關(guān)鍵技術(shù)，通過去除冗余的數(shù)據(jù)信息，減少網(wǎng)絡(luò)通信量，提高能源的有效性。假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)以固定間隔進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采用卡爾曼濾波算法求5000個(gè)采樣周期內(nèi)協(xié)調(diào)器端接收的數(shù)據(jù)量，結(jié)果如圖2所示。

圖2　卡爾曼濾波融合節(jié)能對比圖

從圖2可以看出，利用卡爾曼濾波數(shù)據(jù)融合后，一定采樣周期內(nèi)，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的接收數(shù)據(jù)量明顯減少了，而且采樣周期數(shù)越大，接收數(shù)據(jù)量的差別越明顯，在采樣周期數(shù)5000左右時(shí)，節(jié)點(diǎn)接收的數(shù)據(jù)量減少了近1/3，說明卡爾曼濾波算法能夠有效的減少數(shù)據(jù)傳輸量，進(jìn)而延長傳感器節(jié)點(diǎn)的生命周期，達(dá)到了很好的節(jié)能效果。

3 結(jié)論

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的溫室監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)測溫室環(huán)境參數(shù)，節(jié)省了人力資源，系統(tǒng)采用8個(gè)傳感器子節(jié)點(diǎn)，采集不同位置感知參數(shù)，并采用卡爾曼濾波數(shù)據(jù)融合的算法后將數(shù)據(jù)傳送至監(jiān)控中心。仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合能有效減少數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省能源，同時(shí)為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模溫室監(jiān)控的信息化、自動(dòng)化具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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蔡小慶：燕京理工學(xué)院，講師、研究方向：信號(hào)與信息處理。

Greenhouse Monitoring System Based on Kalman Filter

Cai Xiaoqing,Lu Xiaoli,Zhang Weijuan,Li Kun
(Yanching Institute of technology, Langfang 065201,China)

Abstract：In order to realize the real-time collection and monitoring of greenhouse crop growth data, design a wireless monitoring system based on multi sensor.The system introduces the implementation and simulation,Calman filter data fusion algorithm.The results show that the Calman filter algorithm can effectively reduce the number of sampling points,improve the measurement accuracy,low energy consumption, good real-time performance.Through the host computer,the farmers can master the information of the growth environment of strawberry in real time,and then use the data to control the operation of the data to achieve the purpose of high yield.

Keywords：monitoring system;Calman filter;data fusion;low energy consumption

作者簡介