基于UAV-WSN 的空中數(shù)據(jù)采集

王 鵬

（山西警官職業(yè)學(xué)院，山西 太原 030006）

引言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）被廣泛應(yīng)用于國防軍事、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)生產(chǎn)、城市管理、醫(yī)療健康和家居安防等領(lǐng)域。根據(jù)應(yīng)用于不同領(lǐng)域的規(guī)模不同，可分為大規(guī)模WSN 和小規(guī)模WSN。小規(guī)模WSN 節(jié)點較少，部署靈活方便，可以采用靜態(tài)數(shù)據(jù)采集方式來采集數(shù)據(jù)，通常部署在家庭、辦公樓、醫(yī)院等場所。大規(guī)模WSN節(jié)點較多，需要通過地面移動設(shè)備完成數(shù)據(jù)采集，通常部署在城市、農(nóng)田、礦區(qū)等場所。對于一些環(huán)境惡劣的特殊監(jiān)測區(qū)域，例如山區(qū)、森林、湖泊、沼澤或其他交通不便、人類無法到達或接近的位置，地面移動設(shè)備難以完成數(shù)據(jù)采集，需要借助無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）作為空中移動數(shù)據(jù)采集設(shè)備。

1 WSN 數(shù)據(jù)采集

1.1 靜態(tài)WSN 數(shù)據(jù)采集

傳統(tǒng)的靜態(tài)WSN 通常采用匯聚節(jié)點固定，普通節(jié)點通過一跳或多跳路由使用網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)的方式進行數(shù)據(jù)采集。這種數(shù)據(jù)采集方式的優(yōu)點是簡單、易實現(xiàn)，通過人工部署的傳感器節(jié)點位置可控，數(shù)據(jù)采集更加靈活。在大規(guī)模WSN 中，傳感器位置分布范圍廣、距離遠、無規(guī)律，遠程的傳感器節(jié)點需要通過多跳路由路徑上傳數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)跳數(shù)越多，發(fā)生錯誤的概率越高。此外，承擔(dān)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)任務(wù)的中繼節(jié)點要耗費大量能量，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)內(nèi)耗不均衡而出現(xiàn)系統(tǒng)故障。因此，靜態(tài)數(shù)據(jù)采集方式常用于小規(guī)模WSN。

1.2 MSWSN 數(shù)據(jù)采集

MSWSN（Mobile sink WSN）是指將數(shù)據(jù)采集裝置安裝在可移動設(shè)備上，通過移動訪問傳感器網(wǎng)絡(luò)來獲取傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)采集方式中，配備有數(shù)據(jù)采集裝置的移動設(shè)備能夠自由地在WSN覆蓋區(qū)域內(nèi)活動，理論上可以采集到任意一個傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)，能夠有效解決靜態(tài)WSN 數(shù)據(jù)采集方式中傳感器位置分布范圍廣、距離遠、無規(guī)律的問題。通過移動設(shè)備的移動，可以有效減少數(shù)據(jù)跳數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)效率，還能夠減少系統(tǒng)總體能耗，解決延網(wǎng)絡(luò)內(nèi)耗不均衡的問題，延長系統(tǒng)壽命。因此，MSWSN 數(shù)據(jù)采集方式更適用于大規(guī)模WSN。但是，這種數(shù)據(jù)采集方式易受到地面部署環(huán)境的影響，無法適用于部署環(huán)境惡劣的特殊監(jiān)測區(qū)域。

1.3 UAV 數(shù)據(jù)采集

除了傳統(tǒng)的地面數(shù)據(jù)采集方式，還可以采用空中移動傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)，例如使用UAV 采集部署在惡劣環(huán)境中的WSN 中的數(shù)據(jù)。UAV 數(shù)據(jù)采集方式具備以下優(yōu)點：一是網(wǎng)絡(luò)部署更易實現(xiàn)。采用UAV 進行空中數(shù)據(jù)采集，可以不受地面環(huán)境影響，且能夠用于某些人類不易到達或接近的特定區(qū)域。二是數(shù)據(jù)采集效率更高。因為UAV 的高靈活性和機動性，能夠更快速地搜索和訪問節(jié)點。尤其是在采集大規(guī)模WSN 數(shù)據(jù)時，能夠極大地提高數(shù)據(jù)采集效率。三是數(shù)據(jù)通信延遲更低?？罩袛?shù)據(jù)采集無線信號覆蓋范圍更大，且障礙物更少，可以有效降低通信延遲[1]。

2 UAV 數(shù)據(jù)采集的技術(shù)難點

UAV 數(shù)據(jù)采集方式能夠適用于大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)采集，并且克服了傳統(tǒng)地面數(shù)據(jù)采集方式在部署環(huán)境方面的局限性，但是仍然有一些技術(shù)難點需要解決。一是如何在惡劣環(huán)境下的大規(guī)模WSN 部署網(wǎng)絡(luò)。對于小規(guī)模WSN，可以采用人工放置傳感器節(jié)點的方式進行靈活部署。但對于大規(guī)模WSN，尤其是惡劣環(huán)境下的大規(guī)模WSN，顯然無法通過人工放置的方式進行網(wǎng)絡(luò)部署。如何在惡劣環(huán)境下的大規(guī)模WSN 部署網(wǎng)絡(luò)是首先要解決的難題。二是如何準(zhǔn)確獲取傳感器節(jié)點位置。如果采用UAV 隨機投放傳感器節(jié)點來實現(xiàn)惡劣環(huán)境下的大規(guī)模WSN 網(wǎng)絡(luò)部署，那么對投放出去的傳感器節(jié)點進行準(zhǔn)確定位是面臨的又一個難題。這些傳感器節(jié)點的位置分布是隨機的、無規(guī)律的，必須通過安裝GPS 模塊來獲取其準(zhǔn)確的位置信息。然而，大規(guī)模WSN 需要的傳感器數(shù)量較多，大量安裝GPS 模塊必然會增加節(jié)點成本，并且GPS 模塊會消耗節(jié)點的能量。三是如何實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃。目前，常見的多旋翼無人機都配有GPS 模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)UAV 的自主導(dǎo)航功能。我們要解決的是為UAV 規(guī)劃一條能夠覆蓋全部傳感器節(jié)點的最優(yōu)路徑，以提高數(shù)據(jù)采集的效率。

3 UAV-WSN 系統(tǒng)架構(gòu)

本文提出的UAV-WSN 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)主要包括以下五個部分。

3.1 網(wǎng)絡(luò)部署

在惡劣環(huán)境下的大規(guī)模WSN 中，通常采用UAV 投放傳感器節(jié)點的方式部署網(wǎng)絡(luò)。這種方式布置的傳感器節(jié)點呈無規(guī)律隨機分布，WSN 的某些區(qū)域節(jié)點分布密集，某些區(qū)域分布稀疏甚至沒有節(jié)點[2]。傳感器節(jié)點分布不均勻，會導(dǎo)致某些區(qū)域無法被監(jiān)測到。因此，在網(wǎng)路部署時，除了考慮節(jié)點部署的高效、便捷，還必須保證節(jié)點分布均勻。此外，UAV-WSN 架構(gòu)是基于分布式網(wǎng)絡(luò)進行節(jié)點定位。部分節(jié)點裝有GPS 模塊，能夠準(zhǔn)確獲取其位置信息，稱之為信標(biāo)節(jié)點（或錨點），其余無法獲取位置信息的節(jié)點稱之為未知節(jié)點。信標(biāo)節(jié)點和未知節(jié)點要按適當(dāng)比例均勻混合分布在WSN 中。

3.2 節(jié)點定位

在信標(biāo)節(jié)點和未知節(jié)點均勻混合部署后，下一步是對全部節(jié)點進行定位。信標(biāo)節(jié)點的位置是已知的，可以通過測量節(jié)點間的距離，來確定未知節(jié)點的位置。常用的定位算法是基于到達時間（ToA）、到達時差（TDoA）、到達角度（AoA）和接收信號強度（RSS）。這些定位算法都是基于測距實現(xiàn)的，優(yōu)點是定位精度好，缺點是功耗和成本高[3]。經(jīng)分析比較，系統(tǒng)采用分布式節(jié)點定位算法。有關(guān)研究表明，當(dāng)信號強度一定時，節(jié)點間的距離呈正態(tài)分布[4]。在相同環(huán)境下，信號強度和節(jié)點距離的正態(tài)分布固定，可以通過其均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差計算位置參數(shù)，還可以通過多個信標(biāo)節(jié)點來提高未知節(jié)點的定位精度。環(huán)境發(fā)生變化后，只需調(diào)整均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差即可。

3.3 錨點搜索

小規(guī)模WSN 的最小覆蓋范圍可以通過最小圓覆蓋法獲得。完成節(jié)點定位后，數(shù)據(jù)中心可以得到一個由節(jié)點位置信息組成的集合。每一個傳感器節(jié)點的無線信號覆蓋范圍都可以看作是一個固定半徑的圓。首先，假設(shè)整個WSN 的最小覆蓋范圍包含所有的傳感器節(jié)點無線信號覆蓋圓。然后，減少圓的數(shù)量，直到圓的數(shù)量為n 時，無論如何排列剩下的圓，都無法覆蓋全部的傳感器節(jié)點。那么，n+1 就是WSN覆蓋范圍的最小圓數(shù)，其對應(yīng)的排列就是問題的最小覆蓋解。但是，這種算法無法適用于節(jié)點數(shù)量多的大規(guī)模WSN。大規(guī)模WSN 的最小覆蓋范圍可以通過網(wǎng)格劃分法獲得。首先，將整個區(qū)域劃分為幾個大小相同的正方形。然后，使用全搜索算法計算每個方格中傳感器節(jié)點的最小覆蓋范圍。最后，將每個方塊的最小覆蓋范圍合并為一個整體，即WSN 的最小覆蓋范圍。最小覆蓋范圍中的節(jié)點可以作為UAV 采集數(shù)據(jù)的錨點，這些節(jié)點稱之為頭節(jié)點。

3.4 路徑規(guī)劃

搭載GPS 模塊的UAV 可以按照提前設(shè)定好的路線進行自主巡航。UAV-WSN 系統(tǒng)只需要設(shè)計一條能夠訪問全部錨點的最優(yōu)飛行路徑?？紤]到傳感器節(jié)點被均勻地部署在大規(guī)模WSN 中，可以采用網(wǎng)格劃分法[5]。首先，將WSN 最小覆蓋范圍劃分為若干個大小相同的正方形區(qū)域。然后，根據(jù)“行優(yōu)先”原則將正方形區(qū)域中的路徑進行組合，即掃描時同一行中的正方形先于其他行。

3.5 數(shù)據(jù)采集

全部節(jié)點定位完成后，進入半休眠狀態(tài)（即低功耗模式）。節(jié)點關(guān)閉無線模塊，停止數(shù)據(jù)傳輸，傳感器模塊開始采集數(shù)據(jù)，并臨時存儲到節(jié)點內(nèi)部。UAV按照規(guī)劃路徑飛行到網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)，與地面?zhèn)鞲衅鞴?jié)點建立連接并采集數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

相較于傳統(tǒng)的WSN 數(shù)據(jù)采集方式，本文提出的UAV-WSN 架構(gòu)不僅能夠適用于大規(guī)模WSN，而且憑借UAV 的高機動性和靈活性，能夠?qū)崿F(xiàn)惡劣環(huán)境下的WSN 數(shù)據(jù)采集，可以廣泛應(yīng)用于森林、山區(qū)、沼澤、火山、濕地和沙漠等特殊監(jiān)測區(qū)域的數(shù)據(jù)采集。