基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測方法

孫連波

（陜西省旬陽市雙河鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)綜合服務(wù)站，陜西 旬陽 725731）

隨著現(xiàn)代化監(jiān)測技術(shù)的不斷發(fā)展，目前，能夠運用水環(huán)境監(jiān)測方法對西岔河水系水環(huán)境進行監(jiān)測。在監(jiān)測過程中，根據(jù)西岔河水流域的水環(huán)境容量進行設(shè)計，再根據(jù)水流量變化而調(diào)整。提升了水環(huán)境容量，并減少有機污染問題的發(fā)生[1]。針對西岔河水系流域防治問題提供對應(yīng)措施，減少有機物超標(biāo)問題，獲得可行性的監(jiān)測應(yīng)用。通過獲取衛(wèi)星影像，觀察水系水環(huán)境的變化，按照不同的特點對于西岔河水系流域的水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測，并針對監(jiān)測結(jié)果提出相應(yīng)的保護措施，監(jiān)測耗時得到優(yōu)化。由于在采集過程中，受到監(jiān)測點地理環(huán)境影響，使得布線難度大，信息數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確，導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果達不到預(yù)期效果。因此現(xiàn)階段，以西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測方法為研究對象，運用窄帶物理網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合實際情況進行測試與分析。

1 西岔河水系概況

西岔河位于旬陽市雙河鎮(zhèn)，為蜀河的一級支流，漢江的二級支流，長28 km，西岔河流域面積為149.8 km2，河流溝道岸線總長156 km，發(fā)源于青溝，系雙河鎮(zhèn)主水源，有西惠渠灌溉渠道一條，轄區(qū)內(nèi)渠道長5.6 km，設(shè)計流量為1 m3/s?，F(xiàn)有河堤25 km，保護基本農(nóng)田2 100 畝，保障集鎮(zhèn)1.1 萬戶1.6 萬人用水。

2 西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測

2.1 窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署

運用窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對通信網(wǎng)絡(luò)進行部署可應(yīng)用于多種場景中。為防止在數(shù)據(jù)傳輸過程中遇到攻擊，需要進行網(wǎng)絡(luò)異常檢測[2]。將海量數(shù)據(jù)進行異常檢測處理，將終端設(shè)備數(shù)據(jù)進行上傳，并運用邊緣服務(wù)器進行邊緣計算，減少數(shù)據(jù)傳輸時延，將云中心的任務(wù)分流。窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通信網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)示意圖

計算中心獲取邊緣層所有邊緣服務(wù)器的信息，分配不同的模型訓(xùn)練任務(wù)。在邊緣層中，云中心層進行任務(wù)分配，邊緣層進行局部模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)檢測。建立邊緣異常檢測模型過程中，設(shè)定k 個部署在邊緣層的服務(wù)器并分配任務(wù)[3]。對模型進行局部檢測訓(xùn)練。對所有邊緣服務(wù)器進行部署。設(shè)定邊緣服務(wù)器集合表示為K=｛1，2，…，k｝，并設(shè)定終端設(shè)備與邊緣服務(wù)器的傳輸帶寬。根據(jù)訓(xùn)練模型的規(guī)模大小，設(shè)定孤立樹的訓(xùn)練樣本數(shù)量，定義孤立樹的約束公式為：

式中 x——邊緣服務(wù)器中需要訓(xùn)練的孤立樹數(shù)量；

Xmin——最小值。

在異常檢測后使得滿足上述條件，建立一個孤立樹根節(jié)點，將數(shù)據(jù)集進行節(jié)點填充。隨后在該數(shù)據(jù)集中隨機取一個屬性q，并在該屬性中隨機取一個劃分值p。將數(shù)據(jù)集中值小于p 的數(shù)據(jù)放在當(dāng)前節(jié)點的左子節(jié)點，其余的數(shù)據(jù)放在右子節(jié)點。每個葉子節(jié)點只包含一個樣本。計算邊緣服務(wù)器數(shù)量公式為：

對子節(jié)點不斷重復(fù)遞歸操作，形成新的子節(jié)點，直到滿足所有條件。在邊緣服務(wù)器的解空間中任意選擇兩個任務(wù)序列｛xi，yi｝，將｛xj，yj｝序列與之進行交換，獲得新的位置[4]。根據(jù)最先的分配方案，進行最優(yōu)解更新。設(shè)定孤立樹的高度，并獲得邊緣服務(wù)器孤立樹數(shù)量，將獲得的結(jié)果放入局部模型中，輸出最終的集合，減少輸出傳輸所用時間，完成對于通信網(wǎng)絡(luò)的部署。

2.2 水環(huán)境同步自適應(yīng)監(jiān)測

運用傳感器進行信息融合處理，減少因不同傳感器的影響而產(chǎn)生檢測不準(zhǔn)確的情況。將水環(huán)境信息進行融合后，設(shè)定傳感器的數(shù)量為N，簇內(nèi)各節(jié)點將信息傳送到簇頭節(jié)點進行第一次信息融合輸出，節(jié)點將簇頭信息傳送到網(wǎng)關(guān)[5]。運用最優(yōu)加權(quán)算法進行信息融合，減少網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量。在加權(quán)估計均方誤差最小的最優(yōu)條件下，按照節(jié)點的測量值根據(jù)自適應(yīng)方法，搜索不同節(jié)點所對應(yīng)的最優(yōu)解，通過最優(yōu)解融合后的測量值即為最佳監(jiān)測數(shù)據(jù)。設(shè)定簇由N 個節(jié)點組成，簇內(nèi)所有的節(jié)點都從不同的位置對目標(biāo)參數(shù)進行檢測。第i 個節(jié)點的輸出方程為：

式中 ε——加權(quán)估計值均方誤差。

設(shè)定節(jié)點的加權(quán)因子為a，獲得加權(quán)的估計值[6]。構(gòu)造加權(quán)因子的輔助函數(shù)，并建立方程組對最優(yōu)加權(quán)因子的估計局方誤差進行計算，得到最小值結(jié)果為：

式中 εmin——均方誤差最小值。

通過噪聲方差的最小值節(jié)點結(jié)果來看，如果節(jié)點結(jié)果越小，則表示權(quán)重越大。在測量過程中能夠得到較為真實的數(shù)據(jù)。將簇頭節(jié)點進行輸出，如果一個簇被大多數(shù)簇所信任，表示這個簇的簇頭節(jié)點的輸出數(shù)據(jù)有效。設(shè)監(jiān)測子網(wǎng)由b 簇組成，簇頭節(jié)點輸出為C，運用關(guān)系矩陣法對簇間數(shù)據(jù)進行處理[7]。設(shè)定第簇頭節(jié)點輸出的數(shù)據(jù)為R，并服從Gauss 分布。通過對置信距離測度進行計算，獲得不同傳感器之間的置信距離結(jié)果。如果置信距離結(jié)果越小，表示不同傳感器之間的輸出距離越近。計算置信距離公式為：

通過關(guān)系矩陣在網(wǎng)絡(luò)中加入信任度結(jié)果，表示節(jié)點之間的信任程度。將信任程度結(jié)果形成關(guān)系矩陣，并在節(jié)點測量范圍內(nèi)獲得閾值。比較閾值附近的模糊程度，如果置信距離大，則表示模糊程度會很快消除。將得到的信任程度進行計算，獲得傳感器在網(wǎng)絡(luò)中的水環(huán)境信息結(jié)果，并進行輸出。根據(jù)節(jié)點之間的通信距離，獲得不同水環(huán)境信號在不同方向中的能耗結(jié)果，并使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與基站能夠?qū)崟r通信。有效減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男畔?，降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，提升計算精度達到融合效果，實現(xiàn)同步監(jiān)測。

3 實驗測試與分析

對監(jiān)測方法的覆蓋性能進行測試，并運用覆蓋率指標(biāo)來進行描述。設(shè)置3 個小組，運用本文方法進行實驗測試。在監(jiān)測區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中，選擇合適的節(jié)點半徑，運用本文方法為小組1，運用傳統(tǒng)方法為小組2、小組3，對所有方法的監(jiān)測覆蓋率進行比較。

3.1 實驗準(zhǔn)備

從西岔河水中采集水樣，對水樣預(yù)處理后再將水樣導(dǎo)入到相應(yīng)的管路，配送給水質(zhì)分析監(jiān)測設(shè)備。設(shè)置溫度傳感器，添加除藻設(shè)備可對判定的超標(biāo)水樣進行pH值判定。同時用水洗凈管道。根據(jù)監(jiān)測時間，在收到PLC遠程啟動指令后，潛水泵隨即將水樣進行傳輸。待各項數(shù)值穩(wěn)定后，讀取測量值。經(jīng)過10 min 測試后，PLC 讀取樣品杯水位信號，運用TOC 在線測定并進行化學(xué)分析。經(jīng)過1 h 的測試后，讀取測量值。上位機讀取測量值，判斷結(jié)果是否超標(biāo)。指導(dǎo)污水處理行參數(shù)調(diào)整。為使得在線儀器能夠保持一定的測量準(zhǔn)確性，要長期對設(shè)備進行檢修。

搭建實驗環(huán)境，PC 機選擇64 位操作系統(tǒng)，2.5 GHz主頻，仿真軟件選用MATLAB112s。對西岔河水流域進行監(jiān)測，河水流失忽略不計，監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)為無線傳感網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)西岔河水流域的特征，對200 m×200 m 的矩陣區(qū)域進行模擬監(jiān)測。設(shè)置節(jié)點的感知半徑，在監(jiān)測區(qū)域中設(shè)置最大迭代次數(shù)為R=200，動靜節(jié)點混合比為20∶15。在初始狀態(tài)下，對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始覆蓋率進行計算，并根據(jù)移動機電的迭代，完成對位置的更新和移動。在最大覆蓋中尋找最優(yōu)位置。對比不同小組的算法結(jié)果，并觀察該算法的早熟情況，是否能夠陷入局部最優(yōu)而無法實現(xiàn)收斂。測試過程中，橫向比較算法的收斂程度，當(dāng)?shù)螖?shù)為50 次時，如果算法實現(xiàn)收斂而沒有局部搜索缺陷時表示為1，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象沒有達到收斂表示為0。實驗選擇規(guī)模環(huán)境進行測試，設(shè)定感知節(jié)點的半徑為10 m，最大迭代次數(shù)為250。

3.2 結(jié)果與分析

通過對不同小組算法的橫向?qū)Ρ?，獲得收斂性能結(jié)果如表1 所示。由表1 可知，實驗的3 個小組算法在迭代次數(shù)為50 次時，算法均能夠達到收斂，在西岔河水系水環(huán)境同步監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中，能夠具有較高的收斂性。根據(jù)算法在水環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模特征，對其進行覆蓋性能測試，得到的環(huán)境中的覆蓋指標(biāo)曲線如圖2 所示。

表1 收斂性能結(jié)果

圖2 大規(guī)模環(huán)境驗證對比圖

由實驗結(jié)果可知，相比于小組2、小組3 的較低監(jiān)測覆蓋率，在規(guī)模環(huán)境下，小組1 的監(jiān)測覆蓋率曲線走勢較優(yōu)。在達到250 次迭代次數(shù)時，能夠?qū)ΡO(jiān)測區(qū)域?qū)崿F(xiàn)100%的覆蓋，為3 個小組最高的監(jiān)測覆蓋率，實現(xiàn)良好應(yīng)用。

綜上所述，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中選擇匹配的節(jié)點感知半徑，提升了本文所提方法在監(jiān)測過程中的應(yīng)用性能，實現(xiàn)了對目標(biāo)的完全覆蓋，在特殊環(huán)境中也能夠進行準(zhǔn)確監(jiān)測并獲得較好監(jiān)測結(jié)果。使用本文所提方法，能夠在對西岔河水系水環(huán)境進行同步監(jiān)測時實現(xiàn)優(yōu)化覆蓋，既提高了同步監(jiān)測能力，還具備自適應(yīng)功能，有效地減少了監(jiān)測過程中的誤差問題。同時，通過對西岔河流域水質(zhì)開展的自動監(jiān)測，將取樣的水樣進行現(xiàn)場檢測及參數(shù)分析，能夠防止因取水水樣的時間問題而產(chǎn)生的水樣變化等情況的發(fā)生。通過對取水水樣開展實時采集、檢測與分析，提升了監(jiān)測過程中對水質(zhì)信息的監(jiān)測質(zhì)量，有利于及時掌握西岔河流域水質(zhì)污染問題，防止突發(fā)的水環(huán)境事故，為水環(huán)境管理與監(jiān)測等提供了有力支撐。

4 結(jié) 語

本次研究從窄帶物聯(lián)網(wǎng)入手，深入分析了西岔河流域水系水環(huán)境現(xiàn)狀及存在的問題，探究了基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水環(huán)境同步監(jiān)測方法。通過對西岔河流域地表水系的有效監(jiān)測，對西岔河流域水環(huán)境進行實時監(jiān)控，對水系流速信息采集可以全面地反映水質(zhì)狀況，有利于對水質(zhì)的監(jiān)測和水環(huán)境同步監(jiān)測。但是，本文提出的方法還存在許多不足，比如存在對主要水質(zhì)成分分析測定不完善、采集水質(zhì)參數(shù)不同及無電區(qū)監(jiān)測等方面問題。在今后的研究工作中，應(yīng)不斷完善對窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，對具體水系的水環(huán)境問題開展更科學(xué)全面地監(jiān)測分析，實現(xiàn)對水環(huán)境的同步監(jiān)測應(yīng)用。