#基于WSN的温室大棚监测系统的设计.docx

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#基于WSN的温室大棚监测系统的设计

基于WSN的温室大棚监测系统的设计

摘要：

介绍了基于WSN的传感器节点自组网、数据采集和数据传输等设计方法，实现了温室大棚内温湿度的实时采集、数据处理和传送。

尤其是利用DSl305外部中断解决了WSN中的低功耗设计和时间同步问题，并且使用移动平滑滤波算法对温湿度值进行数字滤波处理，提高了检测数据的精确度。

该系统解决了温室内的复杂布线问题，具有成本低、可靠性高、精确度高、实用性强等优点。

关键词：

无线传感器网络；移动平滑滤波算法；温室大棚监测系统

0引言

温室农业随着大中城市对新鲜蔬菜的需求日益高涨而得到了迅速发展。

现有的温室数据采集系统大多是采用人工的或预先布线的有线采集方式。

人工方式加大了工作量且难以保证数据的实时性和有效性；采用有线数据采集的监测系统受地理位置、物理线路和复杂环境因素的影响具有明显的局限性。

温室大棚内的环境温湿度参数对农作物的生长起着至关重要的作用，为此采用新兴的无线传感器网络技术结合先进的计算机技术、微处理器控制技术和智能传感数据采集技术设计了农业温室大棚温湿度监测系统。

随着农业科技的发展，以及国家对三农的的高度重视，特别是国家2012农业国家一号文件颁发后。

国家科技园、各大农业园区、农场等农业机构企业积极寻求在良种培育、节本降耗、节水灌溉、农机装备、新型肥药、疫病防控、加工贮运、循环农业、海洋农业、农村民生等方面的高新技术，力求突破现存的农业技术瓶颈，真正实现现代化农业。

浙江托普仪器有限公司和浙江大学合作积极响应科技兴农政策突出农业科技创新重点，研发出农业物联网智能控制系统通过通过射频识别（rfid）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备等新型技术将农业和互联网连接起来提大大提高了农业生产的工作效率和精细管理，避免了“瘦肉精”、“毒辣椒粉”、“红心鸭蛋”等问题的再次发生，保证了食品的安全和产量。

目前此物联系统已在全国多家科技园、示范园区、农场、科研所、院校等区域成功运行，技术稳定成熟，功能齐全。

为在农业种植业、畜牧养殖业等领域的生产关键环节建立智能化控制、信息化管理的现代农业项目提供了强有力的技术支持。

物联网的实施将大大提高国家推进科技创新增强农产品的步伐。

农业物联网将开启农业生产腾飞的新篇章。

托普农业物联网系统主要包括三个层次：

感知层：

采用各种传感器（如温湿度、光照、CO2、风向、风速、雨量、土壤温湿度等）获取植物的各类信息。

传输层：

信息通过无线网络传输系统和信息路由设备传到控制中心，各个节点可以自由配对、任意监控、互不干扰。

使用层：

根据WSN获取植物实时生长环境。

图温湿度、光照参数等，收集各个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制、对异常信息进行自动报警。

加装摄像头可以对每个大棚和整个园区进行实时监控。

1WSN简介

一个典型的无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）结构…，包括传感器节点（SensorNode）、汇聚节点（SinkNode）和管理节点（ManagementNode）。

有时候为了通讯距离的需要，网络中可以存在一定数量的中继节点（RelayNode）。

大量的SensorNode随机部署在检测区域内，这种具有无线通信和数据处理能力的微小的SensorNode通过自组网方式，构成自主完成指定任务的分布式智能化监测网络，并以协作的方式实现感知、采集和处理网络覆盖区域中的环境参数信息，最后通过多跳的方式将SensorNode检测到的数据经由SinkNode链路传送到ManagementNode．反之，用户可以通过ManagementNode对WSN进行配置和管理，发布监测任务和收集监测数据口。

2监测系统体系结构

基于WSN的温室大棚温湿度监测系统由WSN和监控主机组成。

监控主机为一台PC机，用来显示、存储和处理环境温湿度数据，对WSN发送采集命令等。

WSN则负责采集网络的构建以及环境温湿度数据的采集，它由sinkNode，RelayNode和Sen一80rNode组成。

一个典型的基于WSN的温室大棚温湿度监测系统如图1所示。

SinkNode负责网络的构建并对其管理和维护，包括对新加入的SensorNode分配网络地址，节点的加入和离开，网络的安全密钥的分发更新等，并且将汇聚的各节点的数据通过串口上传给监控主机。

当监控主机不便于长期在现场使用时，监测数据也可通过GPRS接入Intemet网络，将数据远传给监控主机或者将监控主机的命令在网络中发送出去，实现远程监控；SensorNode主要用来挂接各种传感器（温度和湿度传感器），采集数据并传给RehyNode，经SinkNode最终传给监控主机。

3．1传感器网络节点

传感器网络节点是WSN中部署到研究区域中收集和转发信息，协作完成指定任务的对象。

因此，对于每个SensorNode，除了应具有采集、处理数据功能外，还应具有无线通信的功能。

因此，其硬件部分主要由微处理器模块、无线通信模块、传感器数据采集模块以及其他一些外围电路和模块组成Do，体系结构如图2所示。

微处理模块采用低功耗片上系统芯片CC2430，该芯片采用低功耗的CMOS工艺生产，电流损耗低（接收时：

27mA，发送时：

25mA）[6-7]。

射频模块使用单极天线，具备1／4波长（A／4）的单极天线，长度由式

（1）给定：

（1）

式中f的单位为MHz，L的单位为cm．

SinkNode和RelayNode不需挂接传感器，除不具有数据采集功能外，其余和图2所示的结构体系完全相同。

3．2温湿度传感器

系统所选用的传感器为DSl8820数字温度传感器和GY-HR006湿敏传感器。

其中，数字式温度传感器DSl8820的测温范围为一50—110oC，精度误差在0．1oC以内，且采用单总线形式和单片机相连，减少了外部硬件电路，具有低成本、测温精度高和控制性能良好等特点。

但是湿敏电阻GY—HR006却需要频率为50—2000l-lz的交流电来供电，可以通过软件控制单片机I／O口的高低电平不断变化从而产生交流电，然后通过电阻分压得到电压值，并将其送入ADC转换口进行A／D转换。

两传感器均挂接于SensorNode，按照监控主机设定好的采样频率进行温湿度采集并发送。

4软件实现

系统软件开发平台为IAR7．3B，通信协议栈采用Z—Stackl．4．3—1．1．0，为简化描述，软件流程将RelayNode的转发功能略去。

该温湿度监测系统的软件主流程见图3。

首先，SinkNode发起网络的构建，等待SensorNode的加入。

SensorNode查询已有网络并申请加入SinkNode所构建的网络，若加入成功，SensorNode则经SinkNode向监控主机发送网络拓扑数据包，监控主机收到该网络拓扑数据包后经SinkNode向SensorNode发送校时和定时指令。

对于SensorNode而言，在收到SinkNode发送来的校时和定时指令后，首先进行一次温湿度数据的采集和处理，具体过程如图4所示。

图4中的传感器数据采集和处理机制充分利用时间间隙进行能量的低功耗调度。

如果定时时间到达，节点在外部中断下唤醒，首先监测自身是否还在网络中，若监测到网络的存在，则经SinkNode向监控主机发送网络拓扑数据包，之后的流程如前所述监控主机向下通讯的过程。

如图3右侧所述，提出了一种WSN通讯～定程度上不可靠的解决对策，即SensorNode加入网络未成功或者未及时接收到上位机发来的校时和下次唤醒时间的指令。

SensorNode会根据通讯正常时的采样频率自动设置SensorNode的下次唤醒时间，从一定程度上增强了监测系统的鲁棒性。

5时间同步关键技术突破

在分布式系统中，不同的SensorNode都有自己的本地时钟，而分布式系统的协同工作需要SensorNode间的时间同步，因此时间同步机制是分布式系统基础和框架的一个关键技术。

在该温室大棚温湿度监测系统中，SensorNode均外接实时时钟芯片DSl305，在网络构建完成后，SinkNode会立刻接收监控主机发来的时间同步指令，然后将该信息广播给网络中的SensorNode，SensorNode会通过这一指令信息完成本地时钟初始化。

待所有的SensorNode时钟同步初始化之后，设定DSl305的下次唤醒时间，定时时间到则DSl305输出中断信号，将SensorNode唤醒，响应上位机指令，完成数据的采集和发送，之后SensorNode再次转入长时间休眠，等待下一次DSl305的中断唤醒信号。

每次唤醒时，节点的工作时序如图5所示。

在该温湿度监控系统实际运行过程中，可以在每天固定的时刻（比如晚上0点）唤醒网络中所有节点，SinkNode会发送时钟校准信号，各SensorNode收到校准信号，重新初始化本地时钟，从而完成整个网络的时间重新校准，进而实现整个网络的时间同步。

6监测系统上位机设计

监控中心控制软件以Labwindows／CVl工具作为开发环境一]，分为用户界面模块、数据库模块、通信模块3大模块。

其中用户界面可以实时显示温室大棚内的温湿度参数、超限报警、历史数据的记录和分析及报表的打印输出、传感器网络拓扑显示。

数据库模块实现数据库的创建以及对数据库读写操作、查询等访问操作；通信模块可以实现和网关节点进行GPRS通信，从而实现数据的传输，以及将数据链接Intemet实现远程数据共享。

监控主界面如图6所示。

该上位机设计的一个创新点在于自主开发了WSN网络拓扑结构上位机显示界面，可以实时显示网络拓扑结构及各节点的温湿度值、电池电量等节点信息，方便、直观、可视性强，而且具有历史数据存储功能。

上位机的网络拓扑结构见图7。

7结果测试和数据处理

针对该监控系统的通讯性能进行了测试，采用3dbi的单级天线在广场和楼道内进行_『测试，测试结果如表1所示。

显然无论是在窄旷的广场还是狭窄的楼道内，该监测系统的无线传输能力使用在温室大棚有限的相对有限的空间内是足够的。

此外，温湿度传感器工作时受温室大棚内环境和自身输入输出非线性因素的影响，所以有必要在监测系统中添加对数据的平滑性处理，即对输入或输出数据序列的平均化，以压缩随机干扰，减少统计误差，提高信噪比，从而改善检测数据的质量，提高测量处理准确度。

为此采用了移动平滑法对采集到的数据进行处理。

其数学表达式为

由于该监控系统中的使用的数字式温度传感器的精度相对较高，但是湿敏电阻的精度仅在5％左右，故这里仅针对监测系统采集到的湿度值做数据平滑处理。

如表2所示，给出温湿度监控系统所采集到的部分湿度值。

图9则针对采集到的原始湿度值分别做了三点和五点平滑处理。

由图9可以得出，未对采集到的湿度数据处理前，其上下波动在5％左右，然后对采集到的数据进行平滑化处理，并且随着取样点数的增加，信号的噪声衰减率将增大，同时该滤波方法滤出高频噪声的能力将进一步提升，但带来的负面影响是增加了数据处理的时间。

由于WSN的一个突出优势就在于节点的低功耗，所以这就存在一个动态平衡问题，在追求采集数据精确度的同时还要考虑网络节点的功耗问题，所以最终选择哪一层次的移动平滑滤波算法可由需要来定，针对表2中的相对湿度数据，如果监测系统可以允许3％一4％的误差波动存在，那么只需要对采集到的数据进行三点平滑处理即可满足要求，相比之下如果允许误差波动在2％或者更小时，那么数据处理程序则至少需要五点曲线平滑处理。

同时，从微处理器在数据计算处理方面的局限性以及整个网络的低功耗设计方面考虑。

可以适当的把数据处理程序移至上位机程序来处理。

结束语

文中提出了基于WSN的低成本、低功耗的温室大棚温湿度监测解决方案。

创新点在于利用DSl305和监控主机配合，在一定程度上解决了WSN中的时间同步问题，同时增强了监测系统的鲁棒性，从软硬件两方面综合避免了其他无线通信技术功耗高的缺点，克服了温室大棚内布线复杂的缺点，同时利用一定的数字滤波算法提高了温湿度的监测精度。

该系统方案可推广到智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。