基于NB-IoT窄帶通信和多傳感器組網(wǎng)技術(shù)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)

秦鈺林 周若麟 張珂欣 范訓(xùn)禮 馮瑞航

摘 要：森林火災(zāi)是一種我國(guó)常見的自然災(zāi)害，具有突發(fā)、破壞大、處置難的特征，對(duì)森林的生態(tài)環(huán)境和人類的社會(huì)生態(tài)帶來(lái)難以彌補(bǔ)的危害。一般的林業(yè)火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)防設(shè)備存在工作效率低、時(shí)間效度性差、無(wú)法遠(yuǎn)程預(yù)警等問題。文中設(shè)計(jì)了一種基于NB-IoT窄帶通信技術(shù)、無(wú)線傳感網(wǎng)技術(shù)的林業(yè)火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建“正六邊形”傳感器監(jiān)測(cè)網(wǎng)格，將STM32微控制器、煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅鳌B-IoT通信模塊等設(shè)備搭載在監(jiān)測(cè)格節(jié)點(diǎn)上，傳感器測(cè)量環(huán)境數(shù)據(jù)并傳入微控制器進(jìn)行處理，若數(shù)據(jù)超過(guò)設(shè)定閾值，微控制器驅(qū)動(dòng)NB-IoT通信模塊，將數(shù)據(jù)和初步預(yù)警信息上傳至阿里云服務(wù)器，PC端從服務(wù)器獲取初步預(yù)警數(shù)據(jù)并報(bào)警，同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)至手機(jī)APP，及時(shí)報(bào)警。該系統(tǒng)具有工作效率高、時(shí)間效度好、多平臺(tái)預(yù)警等特點(diǎn)。測(cè)試結(jié)果顯示，系統(tǒng)的穩(wěn)定性高，在林業(yè)信息化領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。

關(guān)鍵詞：林火監(jiān)測(cè);STM32;多傳感器組網(wǎng);NB-IoT窄帶通信;服務(wù)器;微控制器

中圖分類號(hào)：TP277.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2020）06-00-03

0 引 言

我國(guó)是林業(yè)資源充足的大國(guó)，同時(shí)也是林火災(zāi)害發(fā)生較為嚴(yán)重的國(guó)家。林業(yè)火災(zāi)不僅威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全、破壞生態(tài)環(huán)境，還造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1]。因此，森林火災(zāi)的監(jiān)測(cè)傳輸、預(yù)防預(yù)警、處置反應(yīng)極為重要，現(xiàn)有傳統(tǒng)方法在實(shí)際工作環(huán)境中表現(xiàn)出費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低下等缺點(diǎn)，且只對(duì)環(huán)境信息中的一種物化信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)，易出現(xiàn)誤報(bào)、漏報(bào)等問題[2]。將NB-IoT窄帶通信技術(shù)和多種傳感器組網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)中可解決以上難題，減少人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失。因此開發(fā)可長(zhǎng)期布置、反應(yīng)及時(shí)、遠(yuǎn)程監(jiān)控的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)具有一定的社會(huì)意義[3]。

針對(duì)火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)的要求以及傳統(tǒng)火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)的不足，本文通過(guò)構(gòu)建“正六邊形”傳感器監(jiān)測(cè)網(wǎng)格，將STM32微控制器、煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅?、NB-IoT通信模塊等設(shè)備搭載在監(jiān)測(cè)格節(jié)點(diǎn)上，傳感器測(cè)量環(huán)境數(shù)據(jù)并傳入微控制器處理。如果數(shù)據(jù)超過(guò)設(shè)定閾值，微控制器驅(qū)動(dòng)NB-IoT通信模塊，將數(shù)據(jù)和初步預(yù)警信息上傳至云服務(wù)器，PC端從服務(wù)器獲取初步預(yù)警數(shù)據(jù)并報(bào)警，同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到手機(jī)APP。文中提出的基于NB-IoT窄帶通信技術(shù)、無(wú)線傳感網(wǎng)技術(shù)的林業(yè)火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，可以滿足一定范圍內(nèi)的林業(yè)火災(zāi)監(jiān)測(cè)。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)由PC客戶端、手機(jī)APP客戶端、阿里云服務(wù)器和正六邊形監(jiān)測(cè)網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)（STM32微控制器、可充電電池、太陽(yáng)能光電效應(yīng)板、煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅?、NB-IoT通信模塊）等組成。節(jié)點(diǎn)采用STM32微控制器作為下位機(jī)，用于采集煙霧濃度、溫度等數(shù)據(jù)，在STM32微控制器進(jìn)行運(yùn)算并發(fā)送儲(chǔ)存至阿里云服務(wù)器;PC客戶端、手機(jī)APP客戶端通過(guò)向服務(wù)器定期請(qǐng)求數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)警、報(bào)警。傳感器組網(wǎng)實(shí)時(shí)測(cè)量森林的環(huán)境信息，并送入微控制器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析，若采集的信息超出閾值，微控制器驅(qū)動(dòng)NB-IoT通信模塊，上傳數(shù)據(jù)及預(yù)警、報(bào)警信息至服務(wù)器，PC客戶端、APP客戶端從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)，向企事業(yè)單位用戶、個(gè)人用戶分別預(yù)警、報(bào)警，并不同程度地顯示數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 STM32 處理器

正六邊形監(jiān)測(cè)網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)下位機(jī)采用Cortex-M4內(nèi)核的STM32F429微控制器，該微控制器的最高主頻為168 MHz，擁有2 MB FLASH，192 KB SRAM，DMA通道，12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器，具有更強(qiáng)的處理能力、更快的接口通信速率、更高的采樣率，因此在運(yùn)算能力、傳輸能力等方面具有更好的性能。

2.2 傳感器模塊

2.2.1 煙霧傳感器

正六邊形監(jiān)測(cè)網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)下位機(jī)采用匯誠(chéng)科技公司國(guó)產(chǎn)化的LM393，ZYMQ-2型煙霧傳感器。該傳感器的監(jiān)測(cè)濃度范圍為300～10 000 ppm，工作電壓為5 V，工作電流為150 mA。該傳感器共有4個(gè)接口，電源VCC，地線GND，TTL電平信號(hào)輸出DO，模擬信號(hào)輸出AO。具有模擬量輸出以及TTL電平輸出的雙路信號(hào)輸出功能，可調(diào)節(jié)電位器、傳感器靈敏度，防止誤報(bào)。MQ-2型煙霧傳感器原理如圖2所示。

2.2.2 火焰?zhèn)鞲衅?/p>

火災(zāi)發(fā)生時(shí)，環(huán)境參數(shù)會(huì)發(fā)生劇烈的變化，其中一個(gè)顯著變化就是以火源為中心向外界發(fā)射一定波長(zhǎng)的光線。因此，本文采用火焰?zhèn)鞲衅鬟M(jìn)行監(jiān)測(cè)。該傳感器由LM393、火焰檢測(cè)探頭組成，對(duì)火焰光波長(zhǎng)極為敏感，能檢測(cè)760～

1 100 nm波長(zhǎng)的光。工作電壓為3.3～12 V，工作電流小于1.6 mA，其接口有電源VCC，接地GND，TTL開關(guān)信號(hào)輸出DO，模擬信號(hào)輸出AO。其探測(cè)角度約為60°，為全方位監(jiān)測(cè)火源，系統(tǒng)將6個(gè)火焰?zhèn)鞲衅骼壖蔀橐唤M，分別監(jiān)測(cè)60°的扇面區(qū)域?；鹧?zhèn)鞲衅髟砣鐖D3所示。

2.3 NB-IoT窄帶通信模塊

正六邊形監(jiān)測(cè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅鹘M將煙霧濃度、火焰光線等環(huán)境數(shù)據(jù)采集后傳送到STM32微控制器，通過(guò)MQ-2型煙霧傳感器窄帶傳輸模塊實(shí)時(shí)上傳至阿里云服務(wù)器，但要求通信模塊具有速度高、時(shí)延小等特點(diǎn)。

本系統(tǒng)采用STM32主控芯片和NB-IoT通信芯片，使用窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）通信。NB-IoT主要用于構(gòu)建蜂窩網(wǎng)絡(luò)，需消耗約180 kHz帶寬，支持低功耗監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接，待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)[4]。

與處理器通信方面，NB-IoT窄帶通信芯片和STM32微控制器之間通過(guò)串口相連，支持標(biāo)準(zhǔn)AT指令集和擴(kuò)展AT指令集。本系統(tǒng)采用AT命令進(jìn)行控制。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)

該森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)上電復(fù)位后，首先進(jìn)行系統(tǒng)初始化，然后通過(guò)與附近的NB-IoT基站進(jìn)行身份校驗(yàn)以加入窄帶通信網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)加入網(wǎng)絡(luò)后，節(jié)點(diǎn)進(jìn)入周期性循環(huán)工作流程，定時(shí)定期對(duì)傳感器采集的環(huán)境信息進(jìn)行分析處理;將采集的數(shù)據(jù)打包，寫入發(fā)送緩存區(qū)，定時(shí)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，并通過(guò)基站發(fā)送數(shù)據(jù)至阿里云服務(wù)器。為保證節(jié)點(diǎn)正常工作，工作循環(huán)設(shè)置判斷語(yǔ)句，詢問電量是否充足，當(dāng)電量不足時(shí)，進(jìn)行關(guān)機(jī)保護(hù)，防止數(shù)據(jù)丟失。節(jié)點(diǎn)控制流程如圖4所示。

3.2 客戶端軟件設(shè)計(jì)

本文所述的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中，微控制器與云端服務(wù)器的通信基于套接字Socket協(xié)議，同時(shí)使用UDP協(xié)議。微控制器中的客戶端程序首先調(diào)用AT指令，命令NB-IoT通信模塊通過(guò)字節(jié)流將約定的注冊(cè)包發(fā)送至云平臺(tái)，云平臺(tái)確認(rèn)注冊(cè)包后，與節(jié)點(diǎn)建立UDP連接，并發(fā)送環(huán)境信息到云平臺(tái)。之后，云平臺(tái)再通過(guò)使用python編寫的基于TCP的服務(wù)器客戶端程序?qū)?shù)據(jù)發(fā)至云端服務(wù)器。

APP和PC客戶端采用基于HTTP的協(xié)議，通過(guò)云端服務(wù)器的公網(wǎng)域名訪問云端服務(wù)器中提前生成的Json文件，并獲取儲(chǔ)存在文件中的環(huán)境數(shù)據(jù)及預(yù)警信息，之后通過(guò)用戶界面呈現(xiàn)。

3.3 服務(wù)器端軟件設(shè)計(jì)

該森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)器端軟件使用電信物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的專用客戶端程序get_data.py，此程序可用于接收節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和進(jìn)一步分析處理。首先，客戶端打開Socket套接字，用云平臺(tái)的IP地址、端口號(hào)與云平臺(tái)建立TCP連接，然后調(diào)用recv函數(shù)接收云平臺(tái)發(fā)送的字節(jié)流信息，并進(jìn)行字節(jié)流到字符串的格式轉(zhuǎn)換，以“*”為標(biāo)志，用split函數(shù)對(duì)各數(shù)據(jù)類別進(jìn)行辨認(rèn)、標(biāo)識(shí)，儲(chǔ)存在data目錄的節(jié)點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)文件中，最后生成Json文件。

APP服務(wù)器端程序采用Servlet。通過(guò)Servlet實(shí)現(xiàn)的接口允許APP基于HTTP協(xié)議通過(guò)公網(wǎng)域名訪問云服務(wù)器中的Json文件并獲取其中的數(shù)據(jù)。

4 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

系統(tǒng)測(cè)試選擇一片小樹林作為模擬實(shí)際森林環(huán)境的地點(diǎn)。選用一臺(tái)配置有虛擬串口和上位機(jī)軟件的筆記本電腦，以及安裝有APP的手機(jī)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)模擬實(shí)際客戶。

通過(guò)使用打火機(jī)點(diǎn)燃紙張等方法模擬火災(zāi)場(chǎng)景，并進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警。系統(tǒng)測(cè)試開始前，先調(diào)試下位機(jī)、服務(wù)器、客戶端、上位機(jī)，保證它們正常運(yùn)行，且保持良好通信狀態(tài)。傳感器將測(cè)量的環(huán)境數(shù)據(jù)送入微控制器進(jìn)行處理，若超過(guò)設(shè)定的閾值則判斷為有火災(zāi)發(fā)生，并通過(guò)NB-IoT通信模塊發(fā)送至云端服務(wù)器，客戶端從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)后進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警和火場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)顯示。當(dāng)模擬實(shí)驗(yàn)點(diǎn)火后，客戶端顯示預(yù)警提示、各測(cè)量值已超過(guò)閾值提示，以及火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境信息等。APP客戶端顯示界面如圖5所示。

多次測(cè)試結(jié)果證明，該系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠性較高。多個(gè)傳感器測(cè)量到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高，系統(tǒng)對(duì)森林火災(zāi)發(fā)生的判斷準(zhǔn)確可靠。因此該系統(tǒng)在可靠程度、穩(wěn)定程度、準(zhǔn)確程度等方面均可滿足設(shè)計(jì)要求。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一款基于NB-IoT窄帶通信和多傳感器組網(wǎng)技術(shù)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，其上位機(jī)由PC客戶端、APP客戶端組成，下位機(jī)由STM32微控制器、火焰?zhèn)鞲衅?、煙霧傳感器、NB-IoT窄帶通信模塊等組成。通過(guò)多種傳感器測(cè)量森林環(huán)境信息，之后將其送入微控制器進(jìn)行分析處理，判斷火災(zāi)發(fā)生的可能性，若判定為發(fā)生火災(zāi)，則通過(guò)NB-IoT窄帶通信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至阿里云服務(wù)器，PC客戶端、APP客戶端從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)后，顯示數(shù)據(jù)并進(jìn)行火災(zāi)報(bào)警，實(shí)現(xiàn)森林火災(zāi)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。測(cè)試結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確、高效、廣域地進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警，具有運(yùn)行效率高、監(jiān)測(cè)時(shí)效性強(qiáng)、通信穩(wěn)定性高、節(jié)點(diǎn)耗能低等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)

[1]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2019.

[2]李斐.山西省森林火災(zāi)現(xiàn)狀分析及預(yù)防對(duì)策研究[D].晉中：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

[3]楊磊，熊衛(wèi)華，姜明.基于NB-IoT技術(shù)的家庭水質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2019，28（12）：129-133.

[4]張正祥，周海濱，周正超，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的大型變壓器運(yùn)輸監(jiān)測(cè)終端的設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].電工技術(shù)，2019（8）：31-33.

[5]朱春萍.無(wú)線火災(zāi)預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)建[J].職業(yè)，2012（11）：139.

[6]郝樹宏.火災(zāi)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2014.

[7]楊樂樂，黨國(guó)剛，蔡蕭，等.基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的林火監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)[J].福建電腦，2014（10）：26-27.

[8]張兢，路彥和，雷剛.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的智能火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（6）：206-208.

[9]趙英，陳淑娟.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2010（24）：173-175.

[10]李光輝，趙軍，王智.基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2006（6）：2760-2764.