面向土壤環(huán)境監(jiān)測的傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)

王玉寶 舒焱 韋固

【摘 要】作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，同時又是傳感技術(shù)、通信技術(shù)、微機電技術(shù)、嵌入式技術(shù)、分布式計算技術(shù)等多學科交叉的領(lǐng)域，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一經(jīng)提出便引起了多方面的關(guān)注，這也意味著有眾多關(guān)鍵技術(shù)有待研究。如節(jié)點定位技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)覆蓋技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)信息管理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)拓撲控制、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、時間同步、低功耗無線通信技術(shù)和嵌入式操作系統(tǒng)等，都是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點。當然，這些關(guān)鍵技術(shù)并非獨立存在，而是互相滲透，互為依托。

【關(guān)鍵詞】土壤環(huán)境監(jiān)測；傳感器；網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)

前言：

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)協(xié)作、智能控制、遠程測控等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景吸引了越來越多的機構(gòu)和研究者對其投入研究，取得了很多研究成果。在土壤環(huán)境監(jiān)測中也有其獨特的技術(shù)優(yōu)勢。然而，目前提出的相關(guān)算法和系統(tǒng)大多數(shù)都與特定的應(yīng)用場合和對象相關(guān)聯(lián)，存在一定的局限性，需要針對具體的應(yīng)用背景作進一步具體的研究。本文的后續(xù)章節(jié)將重點討論面向土壤環(huán)境監(jiān)測的傳感器網(wǎng)絡(luò)所涉及的三項關(guān)鍵技術(shù)覆蓋控制，節(jié)點故障診斷，網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，以及相關(guān)技術(shù)目前所面臨的問題。

一、覆蓋控制技術(shù)

目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制算法的研究主要集中在四個方面。第一類是節(jié)能覆蓋的研究。這類覆蓋算法主要是研究在保持一定網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的條件下，如何有效地節(jié)省能量，延長了網(wǎng)絡(luò)生存時間。對節(jié)能覆蓋的研究主要集中在兩方面。

第一，如何使用盡可能少的節(jié)點完成覆蓋，且該覆蓋方案可以獲得較長的網(wǎng)絡(luò)生命周期。目前的解決方案大都只能解決好一方面的問題。第二，對保持覆蓋區(qū)域或部分保持覆蓋區(qū)域的節(jié)點調(diào)度算法，其中包括集中式算法和分布式算法。其中，分布式算法又可以分為分簇的和不分簇的覆蓋算法[1]。此外還有用覆蓋集數(shù)目最大化的方法來延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的研究。然而對于當前的節(jié)點調(diào)度算法，頻繁的節(jié)點調(diào)度使得系統(tǒng)開銷太大而節(jié)點能耗卻仍不均衡。

表面上看，基于分簇的覆蓋算法使得節(jié)點調(diào)度開銷大大降低，而節(jié)點調(diào)度又使得節(jié)點能耗均衡。但當前的分簇方法多為均勻分簇，由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在熱區(qū)問題，實際上節(jié)點能耗并不均衡。對于現(xiàn)有的求覆蓋集的算法，算法復雜度又較高且實現(xiàn)起來也比較困難。

如研究考察目標穿越無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時被檢測或是沒有被檢測的情況，反映了給定無線傳感器網(wǎng)絡(luò)所能提供的感知和監(jiān)視能力。它所要解決的問題是如何同時滿足網(wǎng)絡(luò)一定的傳感覆蓋和通信連通性需求，這對于一些要求可靠通信的應(yīng)用至關(guān)重要。第四類為目標定位覆蓋。在某些特殊環(huán)境下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋“伴隨而來”的是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標定位問題，稱此時的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋為目標定位覆蓋。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的覆蓋問題依據(jù)覆蓋的內(nèi)容，可分為通信覆蓋和感知覆蓋。通信覆蓋研究的是網(wǎng)絡(luò)的通信連通性感知覆蓋研究的是傳感器網(wǎng)絡(luò)對物理世界的檢測的好壞，是傳感器網(wǎng)絡(luò)在感知上的服務(wù)質(zhì)量問題。

二、節(jié)點故障診斷技術(shù)

隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復雜、規(guī)模的擴大、功能的完善，對網(wǎng)絡(luò)可靠性的需求也日益增加，而節(jié)點故障診斷技術(shù)對及時了解網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點的狀態(tài)起著重要作用。因此，研究傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點故障診斷是非常重要和有必要的工作，原因如下：

1.大量的廉價節(jié)點被配置在不可控、惡劣的土壤環(huán)境中，日浸雨蝕，節(jié)點發(fā)生故障的概率相對其它系統(tǒng)而言要高得多。

2.節(jié)點通常由電池供電，能量有限，在節(jié)點因電池耗盡而失效是非常普遍的。

3.故障節(jié)點會產(chǎn)生錯誤數(shù)據(jù)，測量數(shù)據(jù)出錯輕則使監(jiān)測中心得不到正確信息，嚴重時可以使整個監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)崩潰。

4.手工檢測各節(jié)點是否正常，是非常麻煩且不現(xiàn)實的。為了保證傳感器網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量，有必要對網(wǎng)絡(luò)中有故障的節(jié)點做出偵測。

雷霖等提出了一種基于理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點故障診斷算法。Rough set理論具有以不完全信息處理不分明現(xiàn)象，依據(jù)觀察或度量到的某些不精確的結(jié)果而進行分類數(shù)據(jù)的能力[2]。利用粗糙集理論的屬性約簡算法可以剔除傳感器節(jié)點故障的冗余屬性，從而達到數(shù)據(jù)約簡，提高故障診斷的準確性和效率的目的。代傳龍對粗糙集理論中幾種約簡算法進行改進，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到傳感器節(jié)點的故障診斷中去，提出了粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷算法。張劫等借鑒算法，利用分層型網(wǎng)絡(luò)中的簇及其簇內(nèi)節(jié)點包括采集節(jié)點、簇頭、網(wǎng)關(guān)的鏈路關(guān)系，提出了基于比較的簇節(jié)點故障診斷算法。

三、網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)

能量是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵資源，對整個網(wǎng)絡(luò)的生存期起著決定作用。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個主要任務(wù)是收集網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測到的信息，并將其傳送到數(shù)據(jù)基站，交給感興趣的用戶進行處理。不同于傳統(tǒng)的計算機網(wǎng)絡(luò)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常在監(jiān)測區(qū)域密集地部署傳感器節(jié)點，以對付自然環(huán)境和其它原因造成的節(jié)點失效以及傳感數(shù)據(jù)精度的偏差問題，這就使得網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了大量的傳感數(shù)據(jù)。另一方面，由于硬件技術(shù)的局限，傳感器節(jié)點只有有限的能量、通信帶寬和存儲能力[3]。如何在資源受限，節(jié)點密集的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)壓縮是研究人員面臨的一個重要問題。

在土壤環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中，散布于被監(jiān)測區(qū)域的大量傳感器節(jié)點采集土壤的溫度、濕度、氮磷鉀含量和值等信息，同樣將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。有研究表明，在WSNS中，數(shù)據(jù)的傳輸消耗了總能耗的，直接影響整個傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存期。因此充分利用網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮是解決這個問題的一個辦法。對傳感器節(jié)點采集的大量數(shù)據(jù)進行壓縮處理主要具有以下兩方面優(yōu)點：

1.對原始數(shù)據(jù)進行壓縮處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸量，從而節(jié)省了能量，延長了網(wǎng)絡(luò)生存周期；

2.減輕網(wǎng)絡(luò)的傳輸擁塞，數(shù)據(jù)傳輸量的減小，降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，從而提高了的整體監(jiān)測效率。

傳統(tǒng)的傳感器只能夠進行簡單的數(shù)據(jù)采集，而組成無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點還具有一定的數(shù)據(jù)存儲和處理能力，這就使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮成為可能。網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮是指多個傳感器節(jié)點通過協(xié)作在網(wǎng)內(nèi)對原始傳感數(shù)據(jù)進行壓縮處理，再將處理結(jié)果傳送到數(shù)據(jù)基站。數(shù)據(jù)壓縮能夠利用傳感器節(jié)點的計算和存儲等資源來減少內(nèi)參與通信的數(shù)據(jù)量，從而節(jié)省網(wǎng)絡(luò)耗能，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，單個傳感器節(jié)點收集到的數(shù)據(jù)在時間上可能是相關(guān)的，地理位置相鄰的傳感器節(jié)點收集到的數(shù)據(jù)在空間上往往也是相關(guān)的。既然無線傳感器網(wǎng)絡(luò)收集到的數(shù)據(jù)存在某種相關(guān)性，那么我們有理由使用某種變換來去除其中的冗余信息，達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。小波是一種能同時表征信號時域和頻域行為的數(shù)學工具，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度下仍然能保持信號的統(tǒng)計特性，已成功應(yīng)用于信號處理，特別是數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域。小波變換計算簡單，易于實現(xiàn)，基于小波技術(shù)研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)壓縮，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

四、結(jié)語

綜上所述，多目標關(guān)聯(lián)覆蓋充分挖掘了傳感器節(jié)點和目標監(jiān)測點間的關(guān)聯(lián)信息，并通過一定的節(jié)點調(diào)度機制來處理關(guān)聯(lián)信息集合，使得不同集合中節(jié)點輪流工作，節(jié)點工作效率很高，仿真結(jié)果表明，考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的連通性后，覆蓋率可以有一定的提高，但同時帶來了網(wǎng)絡(luò)能耗的增大，實際應(yīng)用中還需要綜合權(quán)衡考慮。

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