基于NB-IoT的花椒生長(zhǎng)環(huán)境因子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)*

梁裕巧，李洪兵，羅洋，康云川，宋小令，向偉

(1. 重慶三峽學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，重慶市，404120； 2. 重慶市梁平區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委，重慶市，405200； 3. 重慶市江津區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委，重慶市，402260)

0 引言

近年來(lái)，花椒產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展，并已經(jīng)成為許多地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2019年底全國(guó)花椒主產(chǎn)區(qū)種植面積達(dá)1 118.27 khm2，年產(chǎn)干花椒42.2萬(wàn)t。其中西南地區(qū)四川、云南、貴州和重慶等省市栽種面積達(dá)691.93 khm2，年產(chǎn)27萬(wàn)t，分別占全國(guó)58.2%和64%。重慶市江津區(qū)種植九葉青花椒面積達(dá)36.67 khm2，產(chǎn)出鮮花椒28萬(wàn)t。花椒種植已成為全區(qū)農(nóng)產(chǎn)品種植的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，由于花椒種植面積大、區(qū)域分布散導(dǎo)致花椒管理粗放、監(jiān)測(cè)不精準(zhǔn)，設(shè)計(jì)一套基于利用窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)技術(shù)的花椒生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以無(wú)線傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信為技術(shù)支撐，實(shí)現(xiàn)對(duì)花椒生長(zhǎng)環(huán)境實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集傳輸、處理、分析[1-3]。國(guó)內(nèi)外許多研究人員開(kāi)展了對(duì)相關(guān)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的研究。韓團(tuán)軍[4]利用ZigBee和WIFI技術(shù)結(jié)合設(shè)計(jì)了一套針對(duì)山區(qū)農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)ZigBee和WIFI協(xié)議轉(zhuǎn)換將農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送到Web服務(wù)器進(jìn)行顯示；許倫輝等[5]基于ZigBee和GPRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田區(qū)域氣象遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)；施苗苗等[6]利用ZigBee和GPRS多網(wǎng)絡(luò)融合構(gòu)建底層采集無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)采集農(nóng)作物生長(zhǎng)信息。

以上研究利用ZigBee、GPRS、WIFI等多種網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸，雖然基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)，但組網(wǎng)能力還存在不足。ZigBee網(wǎng)絡(luò)衍射和穿透能力較弱，在復(fù)雜的花椒種植環(huán)境中，一旦有阻礙物遮擋，其組網(wǎng)通訊能力將不復(fù)存在，在規(guī)?；幕ń贩N植條件下，組網(wǎng)相對(duì)復(fù)雜，節(jié)點(diǎn)容易出現(xiàn)故障；GPRS調(diào)制方式技術(shù)已經(jīng)陳舊，網(wǎng)絡(luò)傳輸速率低，傳輸時(shí)延較高，數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中容易出現(xiàn)丟包現(xiàn)象，不利于花椒生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)無(wú)縫上傳；WIFI技術(shù)傳輸距離較短，適用于智能家居環(huán)境，很難滿足山區(qū)花椒種植設(shè)施的組網(wǎng)通信需求，也很難實(shí)現(xiàn)對(duì)花椒生長(zhǎng)情況的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。通過(guò)對(duì)組網(wǎng)通信技術(shù)的指標(biāo)進(jìn)行分析，在花椒的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，以上通訊方式均存在弊端。因此，提出一種基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)的花椒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以滿足花椒生長(zhǎng)環(huán)境的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，適應(yīng)于花椒規(guī)模化種植需求。系統(tǒng)通過(guò)NB-IoT通信模塊將采集的數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)通過(guò)HTTP協(xié)議傳送至手機(jī)端。用戶可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)對(duì)花椒生長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理，通過(guò)手機(jī)端實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)和進(jìn)行系統(tǒng)決策[7-15]。

1 NB-IoT技術(shù)特點(diǎn)

NB-IoT是NB-CIoT和NB-LTE融合形成的一種新型廣域低功耗窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信方式，使用License頻段，可采取帶內(nèi)、保護(hù)帶或獨(dú)立載波等三種部署方式并與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)共存，采用蜂窩數(shù)據(jù)傳輸，極大簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)，NB-IoT網(wǎng)絡(luò)通訊傳輸采用一站式傳輸平臺(tái)，無(wú)需進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸方式有極大的便攜性。NB-IoT具有以下特點(diǎn)：一是覆蓋增強(qiáng)，與GPRS比較NB-IoT覆蓋增強(qiáng)20 dB，其中上行功率譜密度提升7 dB，重復(fù)編碼增益重復(fù)2～16次增益3～12 dB，而覆蓋增強(qiáng)用于提升覆蓋深度和覆蓋概率；二是海量連接，一個(gè)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)理論上支持10萬(wàn)個(gè)設(shè)備連接，占空比低，小數(shù)據(jù)包采用低頻率傳輸且時(shí)延不敏感；三是低功耗，一個(gè)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)電池壽命最久達(dá)10年；四是低成本，NB-IoT采用單天線半雙工通信，單片SoC內(nèi)置功放降低的產(chǎn)品成本，協(xié)議棧簡(jiǎn)化減少片內(nèi)FLASH/RAM節(jié)約了開(kāi)發(fā)成本。因此，利用NB-IoT窄帶通訊技術(shù)可作為花椒數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)傳輸介質(zhì)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高速遠(yuǎn)程通信傳輸。NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)架構(gòu)按照物聯(lián)網(wǎng)分層模型設(shè)計(jì)為感知層、傳輸層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。感知層主要包含前端檢測(cè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)置空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強(qiáng)度、二氧化碳濃度等傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域空氣和土壤環(huán)境參數(shù)的檢測(cè)；傳輸層主要包含NB-IoT遠(yuǎn)程蜂窩網(wǎng)絡(luò)通信，將前端節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)NB-IoT傳送至云服務(wù)端；平臺(tái)層為采用B/S架構(gòu)的NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，底層設(shè)備通過(guò)TCP/IP、UDP網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議直接接入云服務(wù)平臺(tái)，云服務(wù)端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理；應(yīng)用層通過(guò)HTML和APP給予用戶操作界面，用戶可通過(guò)網(wǎng)頁(yè)或者APP實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程查看數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)量設(shè)置閾值，系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后實(shí)現(xiàn)預(yù)警與智能反饋調(diào)節(jié)作用。系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)花椒種植環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程查看、分析與預(yù)警等功能，其系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1.1 感知層電路單元

系統(tǒng)感知層硬件采用STM32L151C6單片機(jī)為核心處理器，該款處理器工作電壓范圍為1.65～3.6 V，喚醒時(shí)間只需8 μs。因低功耗而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、樓與自動(dòng)化等場(chǎng)所，其處理器內(nèi)核基于ARM?Cortex?-M3 CPU大大減少了功率損耗。除此STM32L151C6還包含7個(gè)DMA通道控制器，8個(gè)外圍通信接口并支持串行線調(diào)試和JTAG及跟蹤。土壤墑情監(jiān)測(cè)采用MS10型號(hào)的三腳直插式電容式土壤水分傳感器(Capacitance Sensor，CS)，性能較優(yōu)，可監(jiān)測(cè)環(huán)境復(fù)雜偏遠(yuǎn)區(qū)域，3.3 V電壓驅(qū)動(dòng)、4～20 mA電流輸出，檢測(cè)靈敏度極高?？諝鉁囟纫约巴寥罎穸缺O(jiān)測(cè)采用應(yīng)用廣泛的DHT11型溫濕度傳感器，濕度采集精度為±5%，溫度采集精度為±2%，其響應(yīng)快、穩(wěn)定性高、低成本等特點(diǎn)滿足系統(tǒng)需求。二氧化碳檢測(cè)采用MH-Z19B傳感器，3.3 V電壓驅(qū)動(dòng)、量程為0～5 000 ppm、精度為±(50 ppm+5%讀數(shù)值)。當(dāng)?shù)貐^(qū)域海拔與壓強(qiáng)采用MPL3115A2傳感器，1 Hz采樣模式下功耗僅為8.5 μA、待機(jī)功耗僅為2 μA，超低功耗的特點(diǎn)十分適合系統(tǒng)戶外使用需求。光照監(jiān)測(cè)采用BH1750光照傳感器，具有精度高、響應(yīng)時(shí)間快等特點(diǎn)。BH1750和MPL3115A2傳感器與MCU采用IIC通信、MH-Z19B與MCU采用USART通信、DHT11和MS10與MCU采用ONE-WIRE單總線連接通信。感知層核心電路圖如圖3所示。

圖3 感知層核心電路圖

2.1.2 NB通信模組硬件單元

NB通信模組主要承擔(dān)了數(shù)據(jù)上傳與命令下發(fā)，通過(guò)STM32與NB通信模組結(jié)合對(duì)其進(jìn)行控制，通過(guò)SIM卡信息讀取和匹配狀態(tài)，最后傳輸至物聯(lián)網(wǎng)云端，控制中心通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)查詢決策。本次花椒生長(zhǎng)花椒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通信模塊采用了BC28芯片作為核心處理器，BC28芯片采用第三款LPWA模組，支持多種頻段，且在Multi tone模式下最大上行速率可達(dá)62.5 kbps，BC28能兼容GSM/GPRS系列的M26模塊，讓用戶使用方便快速靈活。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 STM32與NB模組通信

本系統(tǒng)采用KEIL MDK5集成開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行STM32程序的編寫(xiě)與編譯，并通過(guò)Jlinkv9開(kāi)發(fā)工具對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行在線調(diào)試與程序燒錄。STM32與NB-IoT模組之間采用USART通信，NB模組有兩種上云通信協(xié)議：UDP和CoAP協(xié)議。系統(tǒng)采用CoAP協(xié)議進(jìn)行配置通信，設(shè)備MCU將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后通過(guò)NB模組發(fā)送請(qǐng)求到指定的CoAP服務(wù)器，然后NB模組接收來(lái)自CoAP服務(wù)器的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析并將結(jié)果發(fā)送至串口緩存，MCU通過(guò)USART進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取。

通過(guò)配置CDP服務(wù)器，設(shè)置CoAP服務(wù)器地址端口：AT+NCDP=<117.60.157.137>[5683]，設(shè)置CoAP發(fā)送確認(rèn)功能使能：AT+CoAPRPY=1。設(shè)置串口顯示AT+NNMI=1。設(shè)置串口顯示有三種狀態(tài)：當(dāng)設(shè)置為1時(shí)，會(huì)同時(shí)受到數(shù)據(jù)并顯示；設(shè)置為0時(shí)，通知和顯示同時(shí)關(guān)閉；設(shè)置為2時(shí)，串口僅收到通知。配置使能完成，方便MCU與NB模組的通信與調(diào)試。STM32與NB模組CoAP通信模式如圖4所示。

圖4 STM32與NB模組CoAP通信模式圖

2.2.2 NB模組與平臺(tái)建立對(duì)接

NB模組與電信物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)建立對(duì)接，進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)開(kāi)發(fā)者中心創(chuàng)建NB-IoT項(xiàng)目自定義各種設(shè)備類(lèi)型，根據(jù)頁(yè)面彈出的信息框選擇CoAP協(xié)議類(lèi)型，編寫(xiě)Profile文件并增加屬性來(lái)描述設(shè)備類(lèi)型和設(shè)備服務(wù)能力。開(kāi)發(fā)完 Profile 文件后可以在平臺(tái)界面上以圖形化的方式完成設(shè)備與平臺(tái)之間的消息映射。平臺(tái)中集成了多種編解碼插件模板，開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)所需設(shè)備類(lèi)型開(kāi)發(fā)修改各種編解碼插件，節(jié)約開(kāi)發(fā)時(shí)間，通過(guò)部署插件與Profile文件建立對(duì)于關(guān)系測(cè)試設(shè)備是否上傳和下發(fā)各種十進(jìn)制參數(shù)。NB模組與云平臺(tái)對(duì)接流程如圖5所示。

圖5 NB模組與云平臺(tái)對(duì)接流程圖

2.2.3 數(shù)據(jù)傳輸

NB模組與平臺(tái)對(duì)接成功，并將底層各種傳感器采集數(shù)據(jù)通過(guò)MCU串口以AT命令發(fā)送到NB模組，NB模組底層發(fā)送的數(shù)據(jù)接收并通過(guò)payload自動(dòng)封裝成為CoAP協(xié)議發(fā)送至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)。系統(tǒng)采用CoAP協(xié)議包并根據(jù)對(duì)應(yīng)的設(shè)備Profile文件匹配插件，對(duì)模組發(fā)送過(guò)來(lái)的payload進(jìn)行解析，最后就數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到云平臺(tái)。在實(shí)際硬件設(shè)備中，使用前需提前注冊(cè)設(shè)備，使用串口調(diào)試助手以AT指令獲取模塊唯一IMEI號(hào)，執(zhí)行AT+CEREG？指令查看注網(wǎng)是否成功，若返回0或1表示成功。注網(wǎng)成功分為兩步上傳數(shù)據(jù)：第一步是使用AT+NCDP指令配置服務(wù)器地址，設(shè)備接入可看到IP地址117.60.157.137:5683(CoAP)。第二步使用AT+NMGS指令發(fā)送指令數(shù)據(jù)。NB模組上傳數(shù)據(jù)核心程序如下。

uint8_t connect_CoAP(char* serve_ip)

{

char temp[64]=”AT+NCDP=”;

strcat(temp,serve_ip);

strcat(temp,”5683”);

if(!BC28_send_cmd(temp,”ok”,100))

}

數(shù)據(jù)傳輸基于標(biāo)準(zhǔn)的Modbus RTU協(xié)議進(jìn)行了擴(kuò)展開(kāi)發(fā)，采用16位CRC校驗(yàn)，數(shù)據(jù)請(qǐng)求傳送一幀為21個(gè)字節(jié)，即168 bit，數(shù)據(jù)幀組成為：設(shè)備號(hào)+功能碼+寄存器起始地址+寄存器單元長(zhǎng)度+字節(jié)數(shù)+數(shù)據(jù)+CRC校驗(yàn)。

2.2.4 數(shù)據(jù)采集

花椒種植管理相對(duì)粗放，土壤和水分含量影響其生長(zhǎng)速度和結(jié)果率。其生長(zhǎng)基本條件有：溫濕度、光照度、土壤水分，海拔高度。該系統(tǒng)采集模塊包含空氣溫濕度監(jiān)測(cè)、光照度監(jiān)測(cè)、海拔高度和土壤濕度監(jiān)測(cè)部分。系統(tǒng)感知層主控芯片統(tǒng)一采用STM32L151C6，BH1750光照傳感器通過(guò)IIC總線指令進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量模式分為兩種：一次測(cè)量和連續(xù)測(cè)量。DHT11溫濕度傳感器采用單總線接口協(xié)議對(duì)空氣濕度與土壤濕度進(jìn)行測(cè)量，土壤體積含水率測(cè)量范圍20%～95%，空氣濕度測(cè)量范圍為20%～95%。MS10土壤墑情傳感器采用IIC總線協(xié)議對(duì)土壤濕度進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量范圍為0～100%，測(cè)量精度可達(dá)到0.1%。MPL3115A2傳感器通過(guò)IIC總線對(duì)當(dāng)?shù)睾０魏蛪簭?qiáng)進(jìn)行測(cè)量，直接讀出數(shù)字信號(hào)。ZH-Z10B二氧化碳傳感器通過(guò)PWM/USART對(duì)空氣二氧化碳含量進(jìn)行測(cè)量，讀出原始數(shù)據(jù)信息后進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)償。

3 監(jiān)控中心設(shè)計(jì)

監(jiān)控中心設(shè)計(jì)分別采用Web端云平臺(tái)和手機(jī)App設(shè)計(jì)，用戶可遠(yuǎn)程進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)看與控制。監(jiān)控中心服務(wù)資源采用基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，該平臺(tái)為底層傳輸提供安全可靠的數(shù)據(jù)報(bào)送、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等，用戶無(wú)需購(gòu)買(mǎi)傳統(tǒng)硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)等中間件，下位機(jī)采用Modbus RTU(CRC16)協(xié)議完成部署通信，基于開(kāi)發(fā)SDK，可通過(guò)有人云API進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析與預(yù)測(cè)操作。云平臺(tái)監(jiān)控大屏界面圖如圖6所示。

圖6 云平臺(tái)監(jiān)控大屏界面

手機(jī)端開(kāi)發(fā)采用Eclipse免費(fèi)開(kāi)源開(kāi)發(fā)工具，且Eclipse 附帶了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的插件集，包括Java開(kāi)發(fā)工具(Java Development Kit，JDK)。手機(jī)端通過(guò)HTTP協(xié)議和云平臺(tái)進(jìn)行通訊，也可以調(diào)用開(kāi)放的API接口控制設(shè)備和下發(fā)命令。物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)收到的數(shù)據(jù)也同時(shí)推送至手機(jī)端實(shí)時(shí)查看當(dāng)前數(shù)據(jù)。APP運(yùn)行流程如圖7所示。

圖7 APP運(yùn)行流程圖

4 系統(tǒng)測(cè)試分析

4.1 節(jié)點(diǎn)部署與能耗計(jì)算

在花椒監(jiān)測(cè)過(guò)程中，為避免NB-IoT節(jié)點(diǎn)部署大面積散亂，數(shù)據(jù)傳輸冗余。而大部分地區(qū)地形復(fù)雜，花椒種植分布不規(guī)則。針對(duì)NB-IoT節(jié)點(diǎn)在田間節(jié)點(diǎn)能耗消耗過(guò)大問(wèn)題，采用非均勻節(jié)點(diǎn)部署。分別假設(shè)部署區(qū)域?yàn)?A)正方形，NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基站(S)部署在(A)的中心，NB-IoT節(jié)點(diǎn)(K)以基站(S)為中心點(diǎn)，呈圓環(huán)形式部署在基站周?chē)?。以S為中心，將整個(gè)A區(qū)域內(nèi)的圓環(huán)分別標(biāo)記P1,P2，P3…PN。其N(xiāo)B-IoT節(jié)點(diǎn)部署模型如圖8所示。

圖8 NB-IoT節(jié)點(diǎn)部署模型

基站(S)與節(jié)點(diǎn)(K)之間的數(shù)據(jù)通信采用多路衰減能量模型，已知基站(S)與節(jié)點(diǎn)(K)之間的通信距離為d時(shí)，節(jié)點(diǎn)發(fā)送len比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量

(1)

式中：Eelec——收發(fā)數(shù)據(jù)所消耗的能量；

Eamp——放大器能量消耗。

K節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)所消耗能量

Erx(len)=lenEelec

(2)

其中，d0取值為50 m，Eelec取值50 nJ/bit，Eamp1取值10 J/(bit·m2)，Eamp2取值0.001 3 pJ/(bit·m4)。

設(shè)置節(jié)點(diǎn)間發(fā)生數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度為len比特，當(dāng)節(jié)點(diǎn)按照均勻分布在監(jiān)控區(qū)域中，并組成(S)到節(jié)點(diǎn)之間的距離為直徑2r。在數(shù)據(jù)收集中節(jié)點(diǎn)所消耗能量

Enormal=len(Eelec+Eamp1r2)

(3)

計(jì)算處于第P層圓環(huán)中的節(jié)點(diǎn)總能耗

Es(P)=lenNnormal(k)Eelec+lenNC(Eelec+

Eamp2(kr)4)

(4)

式中：Nnormal(k)——圓環(huán)區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；

P——圓環(huán)區(qū)域?qū)印?/p>

通過(guò)分析計(jì)算，非均勻部署能有效活躍冗余節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，優(yōu)化節(jié)點(diǎn)采集能力且節(jié)約能耗周期。在分析測(cè)試過(guò)程中與傳統(tǒng)均勻節(jié)點(diǎn)部署相比，仿真結(jié)果如圖9所示。

圖9 節(jié)點(diǎn)部署分析對(duì)比

仿真結(jié)果表明：當(dāng)節(jié)點(diǎn)模塊正常傳輸時(shí)，采用傳統(tǒng)均勻節(jié)點(diǎn)部署方式其網(wǎng)絡(luò)生命周期會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)區(qū)域長(zhǎng)度的變化而逐漸減少，且節(jié)點(diǎn)部署距離在100 m和200 m時(shí)，網(wǎng)絡(luò)生命周期呈現(xiàn)階梯式下降；而采用非均勻節(jié)點(diǎn)部署時(shí)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)揮最大優(yōu)勢(shì)，節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)生命周期隨著節(jié)點(diǎn)區(qū)域長(zhǎng)度逐漸平緩上升，最終達(dá)到網(wǎng)絡(luò)生命周期1 000輪的峰值。

4.2 系統(tǒng)實(shí)地測(cè)試

系統(tǒng)搭建完成后，在江津區(qū)某花椒種植基地完成實(shí)地測(cè)試。同一片區(qū)域內(nèi)分別布置節(jié)點(diǎn)1、節(jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)3、節(jié)點(diǎn)4，每個(gè)節(jié)點(diǎn)分布與基站距離不同，且安裝距離基站分別為50 m、100 m、150 m、200 m。通過(guò)不同距離對(duì)節(jié)點(diǎn)傳輸性能、傳輸時(shí)延進(jìn)行測(cè)試。系統(tǒng)參考QN-QX5便攜式農(nóng)業(yè)環(huán)境檢測(cè)儀所測(cè)得的參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)值，將系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)測(cè)得的數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。節(jié)點(diǎn)分布如圖10所示，安裝距離基站為50 m、100 m、150 m、200 m的節(jié)點(diǎn)，如表1、表2、表3、表4所示分別為截取同一時(shí)刻的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

表1 節(jié)點(diǎn)1實(shí)時(shí)測(cè)試數(shù)據(jù)Tab. 1 Real time test data of node 1

表2 節(jié)點(diǎn)2實(shí)時(shí)測(cè)試數(shù)據(jù)Tab. 2 Real time test data of node 2

表3 節(jié)點(diǎn)3實(shí)時(shí)測(cè)試數(shù)據(jù)Tab. 3 Real time test data of node 3

4.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

本系統(tǒng)性能測(cè)試主要分為硬件測(cè)試、信號(hào)傳輸測(cè)試以及傳感器采集信息功能測(cè)試。將節(jié)點(diǎn)應(yīng)對(duì)如圖10進(jìn)行部署，通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并發(fā)送到IoT云平臺(tái)。設(shè)置節(jié)點(diǎn)上傳周期為30 min，每幀發(fā)送數(shù)據(jù)包大小為168 bit，在IoT云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與查看，將接收到的數(shù)據(jù)與節(jié)點(diǎn)所發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出丟包率，統(tǒng)計(jì)周期為30 d。經(jīng)測(cè)試，節(jié)點(diǎn)1、節(jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)3、節(jié)點(diǎn)4在50～200 m范圍丟包率為0.15%以內(nèi)。在郊區(qū)測(cè)試距離為5 km時(shí)，丟包率為0.35%以內(nèi)，測(cè)試距離超過(guò)10 km時(shí)，丟包率為0.85%以內(nèi)，除去穩(wěn)定的近距離100 m內(nèi)范圍，0.1～10 km范圍內(nèi)平均丟包率為0.35%，具有非常良好的通信可靠性。IoT云平臺(tái)正常接收底層傳感器傳送數(shù)據(jù)，將接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行云存儲(chǔ)并加以分析。NB-IoT遠(yuǎn)程無(wú)線傳輸數(shù)據(jù)通信測(cè)試如表5所示。

圖10 系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)分布

表5 NB-IoT遠(yuǎn)程無(wú)線傳輸數(shù)據(jù)通信測(cè)試Tab. 5 Data communication test of NB-IoT remote wireless transmission

5 結(jié)論

本文以花椒生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)為背景，研制出一套基于NB-IoT窄帶通信技術(shù)的花椒環(huán)境因子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并將系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)地測(cè)試，得出以下結(jié)論。

1) 系統(tǒng)采用非均勻節(jié)點(diǎn)部署方式進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過(guò)系統(tǒng)建模分析計(jì)算得出采用節(jié)點(diǎn)非均勻部署與傳統(tǒng)節(jié)點(diǎn)均勻部署方式相比，節(jié)點(diǎn)能量消耗逐漸降低，有效地延長(zhǎng)了節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)生命周期。

2) 針對(duì)系統(tǒng)性能測(cè)試，將各個(gè)節(jié)點(diǎn)分布在不同距離和區(qū)域?qū)嵉販y(cè)試，并抓取數(shù)據(jù)傳輸丟包率，當(dāng)通信距離在0.1～10 km范圍內(nèi)平均丟包率為0.35%；當(dāng)大于10 km時(shí)，丟包率為0.85%，該系統(tǒng)能較好的完成各項(xiàng)監(jiān)測(cè)任務(wù)，達(dá)到了預(yù)期效果。

3) 采用基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，直接通過(guò)API接口進(jìn)行連接，避免用戶進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，大大降低了系統(tǒng)研發(fā)成本?？偟膩?lái)說(shuō)該系統(tǒng)能有效完成花椒生長(zhǎng)環(huán)境的監(jiān)測(cè)，并提供了一種智能采集、遠(yuǎn)程傳輸?shù)募夹g(shù)手段，為花椒栽培的種植大戶提供了決策和參考。目前，該系統(tǒng)運(yùn)行于重慶市某花椒示范種植場(chǎng)地，運(yùn)行效果良好，深受相關(guān)行業(yè)部門(mén)的好評(píng)，滿足大規(guī)?；幕ń贩N植需求。