近年来, 随着世界贸易量不断增加, 海上船舶运输日益发达, 海上物流密度、客户源数量、客户需求、业务领域范围和业务复杂程度在不断扩大, 这对物流管理信息平台的建设提出了新的要求[1]。如何适当地开发海上运输业成为各国急需解决的重点问题[2]。运行高效的海上运输环境监控系统, 对获取海上船舶运输数据信息(例如海上温度、海上气象﹑航船噪声、航船进出状况等动态信息)有着重要的作用[3]。高效的海上运输环境监控系统是实现海上运输环境数据采集的先决条件。物联网技术是采用传感网络实现物物连接与信息传递的技术, 其网络结构以及组网形式非常适用于海上运输环境监控系统, 通过传感器采集各船舶动态运输与航行参数, 实现海上船舶运输数据的采集和云存储需求[4]。对此进行更深程度的研究与实践, 是目前该领域专家学者所高度关注的课题[5]。
物联网云计算技术, 不仅可以实现海洋环境监控系统设计[6], 同时物联网云计算技术对实现海上船舶和港口运输、调度、监控等的管理。该方法将 ZigBee 技术引入无线传感器网络的海上环境监控系统中, 并设计了 3 层无线传感器网络传输结构, 将 TI 公司的 CC2530 设置为主要处理器芯片, 应用于传感器终端节点上, 最终在上位机和移动终端上实现了海上运输环境与状态的监控。以及基于物联网的海洋污水监测系统设计研究[7]。该方法采用无线网络传输特性, 将海上船舶动态运输状况传送到监控中心。利用物联网的相关应用层技术, 提出了传感器节点的监测理念, 由此制定了监控软件的设计体制。黄斌文[8]提出了一种基于物联网的海上气象传输系统, 利用无线传感器与传感网络(WSN)实现对海上气象的变化速度、气温与稳定性等参数进行检测, 依据无线传感器网络对海上气象实现远程监控, 将海上气象情况传输给用户。根据用户需求对水质等的控制设备进行调控。一些监控方法应用于大范围海洋数据采集时, 都不同程度的存在监测范围小、成本高、功耗高等方面的缺陷[9, 10]。
针对这些方法存在的缺陷, 本文提出一种低功耗低速率的适用于海上运输环境的物联网动态监控节点设计方案。实验结果表明, 该方法能够对海上运输环境信息进行数据采集和动态监控。该监控方法具有低成本、低功耗和可置信度高的优点, 具有可行性。
1 基于物联网的海上船舶运输数据采集与动态监控节点设计首先定义了基于物联网的海上船舶运输数据监控系统模型, 将此模型划分成 3 个模块, 在此基础上对 3 个硬件进行设计, 给出利用 ZigBee 技术进行无线传感器组网过程, 设计出了基于物联网的海上船舶运输数据监控系统。
1.1 基于物联网的海上船舶运输数据监控系统设计基于物联网的海上船舶运输数据监控系统模型即海上船舶运输环境监测区域的无线传感器网络, 由所处海上船舶运输环境监测区域的一组低能耗、低成本、拥有数据(海上温度、海上气象﹑航船噪声、航船进出状况等动态信息)获取、数据存储、数据处理及数据接收、数据发送的传感器节点利用自组织的形式构成。依据节点之间的合作, 周期性的将获取的海上船舶运输数据信息传送至汇聚节点, 利用汇聚节点将外部网络发送至上位机控制中心, 由此对海上船舶运输监控区域的数据实现获取、收发以及控制等。
1.2 监测节点的硬件设计与实现 1.2.1 传感节点硬件设计需求分析图 1 所示的基于物联网的海上船舶运输数据监控系统模型中, 节点主要可分成传感器节点和汇聚节点以及监控节点。传感器节点对获取的海上船舶运输数据进行预处理分析, 实现融合, 依据多跳路由传送至汇聚节点; 汇聚节点接收上位机的控制指令实现对应的查询及控制工作。传感器节点一般由飞机分撒节点至海上检测区域, 但因节点依据电池供电, 易存在能量供应困难、出现故障等问题。因此节点必须满足以下要求:
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图 1 基于物联网的海上船舶运输数据动态监控系统 Fig. 1 Things maritime shipping data based on dynamic monitoring system |
1) 低成本。因传感器节点一般需要大量地分撒至海上船舶运输检测区域, 因此, 应将设计的节点成本降到最低。
2) 功耗低。因传感器节点一般工作地区处于野外环境较为恶劣的地区, 利用电池供电, 当电池没电时, 节点的能耗耗尽将不能正常工作, 因此, 为将网络生命周期最大化, 对节点的设计应实现低功耗的要求。
3) 扩展性。因海上船舶运输环境中传感器的节点会依据运输环境检测需求的变化而变化, 需要增添新的传感器模块或是其他功能模块, 为此, 对节点的设计应具有扩展性强的优势。
1.2.2 无线微控制模块硬件设计JN5121 是 Jennic 公司研发的具有低功耗、低成本且与 ZigBee 协议能够兼容的无线微控制器。JN5121 芯片工作电压在 1.8 V∶3.6 V 区间, 待机电流设定为 0.8 μA。将无线微控制模块硬件电路图如图 2 所示。
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图 2 无线微控制模块硬件电路图 Fig. 2 Wireless micro control module hardware circuit diagram |
无线通信模块利用 Chipcon 公司研发的满足 IEEE802.15.4 基于物联网的海上船舶运输环境监控系统模块无线通信技术的RF射频芯片 CC2420, 实际工作频率区间为 2.5 GHz:2.7 GHz。其一芯片(CC2420) 同另一芯片(MSP430F161) 间依据 5 线的 SPI 总线实现连接, 无线通信模块的电路图如图 3 所示。
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图 3 无线通信模块电路图 Fig. 3 Wireless communication module circuit diagram |
传感器模块是节点实现海上船舶运输环境中的数据采集的功能模块, 一般由感知电路以及信号电路构成。通过感知电路进行海上船舶运输环境中数据的采集, 分别对供电端、A/D 取样范例电压以及模拟信号滤波实现设计。
1.2.3 汇聚节点硬件设计汇聚节点利用先进 ARM9 系列的微处理器 S3C2410 作为核心控制部分, 具有 16 kB 指令 Cache 以及 16 kB 的数据 Cache, 具备 4 路 UART。利用嵌入式系统进行控制, 节点设计融合了 32 位的 S3C2410 处理器, 利用无线端口进行与传感器节点之间的传输。如图 4 所示。
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图 4 汇聚节点硬件结构图 Fig. 4 Node hardware structure diagram |
无线通信模块利用与传感器节点相同的策略, 利用 Chipcon 公司研发的可实现 IEEE802 无线通信技术的射频芯片 CC2420。
1.3 海洋监测中物联网 ZigBee 组网技术的设计基于物联网的海上船舶运输环境监控系统结构中, 对系统生命周期产生最大影响的是网络耗能, 内部 3 层模块中, 各个节点内的数据获取及数据信息传送是耗能最多模块。ZigBee 作为一种性能较好的无线通信技术, 且自身属性具有低功耗、传送速率低、低成本等特点, 因基于物联网的海上环境数据动态监控系统模型对实时性要求不高, 因此将 ZigBee 作为系统单个节点设定的通信形式。
将整个基于物联网的海洋环境数据动态监控系统模块节点依据节点自身资源及功能分成 RN+, RN- 及 RFD 三种类型。RN+ 代表节点的存储空间较为充足, 且拥有 AODVjr 无线路由功能; RN- 代表节点的存储空间较小, 且不具有路由功能; 数据传输至能利用 Cluster-Tree 算法, RN+、RN- 均具备数据转发功能, 但 RFD 不具备数据转发能力, 需要靠所属节点来完成。将其与节点的路由寻址功能相结合, 由此提升整体节点内部数据信息传送的效率。
ZigBee 通信网络因自身具备地址分发功能, 将其与海洋监控系统中传感器网络节点的实际行为结合, 将其代入海洋监控系统模型传感网络 Cm、Rm、Lm 的 3 个参数中。其中 Cm 代表整个物联网体系的海上运输环境监控系统最大区分的子节点数。Rm 代表整个系统中能够有效存在的路由器数量; Lm 代表网络深度。
如若因监控系统勘测的扩展, 引入新的节点 Node(n), 其所属节点为 Node(k), 与此同时, 设定海上运输监控系统分拨给节点 Node(k) 的地址是 Ak, 将此节点在无线传感器网络中的层次深度表示为 Depthk, 此时域节点 Node(n)的地址为 An, 对应的网络层次为 Depthn, 即 Depthn = Depthk + 1。
ZigBee 通信网络结构如图 5 所示。
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图 5 ZigBee 通信网络结构图 Fig. 5 ZigBee communication network structure |
由图 5 可知, ZigBee 通信网络展现树状结构, 为更好地表述此结构, 对 Cm'、Rm'、Lm' 3 个参数进行定义, 其中, Cm' 代表此结构中各个层能够存在的节点数目; Rm' 代表此结构中各个层最大的路由数; Lm' 代表此结构中的层数。对于图 5 所示的所处第 d 层的节点, 其上层所述节点的地址分配协议如下:
网络深度为 Lm' 的路由节点在整个海上运输环境监控系统中可以分配的地址块的大小表示为:
$Cskip(d) = \left\{ \begin{array}{l} 1 + {{C'}_m} \cdot \left( {{{L'}_m}-d-1} \right), \;\;\;\;{{R'}_m} = 1 \text{, }\\[5pt] 1 + {{C'}_m}-{{R'}_m}-{{C'}_m} \cdot R_m^{{L_m}-d-1}\text{。} \end{array} \right.$ | (1) |
如果其中一个路由节点的
${A_n} = Aparent + Cskip(d) \cdot \left( {n-1} \right) + 1\text{, }$ | (2) |
式(2) 代表如果是路由器。
${A_n} = Aparent + Cskip(d) \cdot \left( {n-1} \right) + 1\text{。}$ | (3) |
式(3) 代表如果是终端。
对通信能耗进行分析, 代入一个距离阈值 d0, 发出端节点与接收端节点的距离较 d0 小时, 发出端发送船舶运输环境数据的能量消耗与距离的平方呈反比。可说明发出端节点与接收端的节点不唯一, 利用不同的消耗模型对传输海洋数据所需代价能量进行计算, 如下所示:
设定其一节点 x 向距离 d 外的另一个节点 y 传送 k Byte数据, 将无线传送装置的耗能表示为:
$\begin{aligned} {E_{tr}}\left( {k, d} \right) = & {E_{elec}}\left( k \right) + {E_{amp}}\left( {k, d} \right) = \\ & \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {k{E_{elec}} + k{\varepsilon _{fs}}{d^2}}\text{, }\\ {k{E_{elec}} + k{\varepsilon _{mp}}{d^4}}\text{。} \end{array}} \right. \end{aligned}$ | (4) |
节点 y 接收 x 传送的数据, 将其无线接收装置的耗能表示为:
${E_{Rx}}\left( k \right) = k{E_{elec}}\text{。}$ | (5) |
式中:Eelec为无线收发电路进行接收与发出工作所消耗的能量; Eamp放大器消耗的能量, 发送节点同接收节点之间的距离的大小以及能够接收的位置错误率决定 Eamp 的大小。
1.4 ZigBee 协议软件流程上述给出了基于物联网的海上船舶运输环境数据采集与动态监控系统的无线传感器网络中节点通信的 ZigBee 网络的研究过程, 以下给出 ZigBee 网络的软件流程。
1.4.1 传感器节点软件设计在整个海上船舶运输监控系统中, 传感器节点实质就是周期性地获取海上环境中的各类信息, 将其传送给汇聚节点, 与此同时接收由汇聚节点发出的控制指令, 传感器节点接收指令。接下来开始获取海洋环境中的各种数据信息, 将其传送给汇聚节点。节点在获取完数据信息后将其传送至汇聚节点后, 进入低耗能模式, 一直保持低耗能状态, 直至下一个工作周期到来, 或是收到汇聚节点的苏醒控制指令, 如图 6 所示。
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图 6 传感器节点软件流程图 Fig. 6 Sensor node software flow chart |
汇聚节点的软件过程主要工作是构建网络, 对节点发出的入网请求实现处理, 修护网络路由信息以及闲置信道结构; 将收到传感器节点的数据信息发送请求时, 对获取的数据进行收集并传送至上位机。转发由上位机传送的控制指令。汇聚节点软件流程如图 7 所示。
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图 7 汇聚节点软件流程图 Fig. 7 Node software flow chart |
将某海域的部分船舶作为实验目标, 对本文提出的方法实现了测试, 对某海域船舶运输环境参数如海上温度、海上气象、舰船噪声以及港口船舶进出:巷口、货物性质等进行动态监控, 将设计好的节点部署在监控船舶上, 传感器节点的总数设定为 20 个, 节点类型为温度传感器、风力传感器、温度传感器、舰船载重传感器、货物安全传感器等, 汇聚节点布置在海上船舶运输环境监控中心, 以下主要从节点数据测量精准度、节点功耗以及节点成本等方面实现分析。将节点成本高低通过丢包率进行表示, 以海上气象(如温度)数据采集为例, 将上位机接收的海洋环境数据实现处理分析, 与实际测量的海洋环境温度值进行对比, 对比结果如 8 所示。
由图 8 可知, 本文方法设计的节点采集的海洋环境温度值与实际计算海洋环境温度平均值误差较小, 且感知精准度较高。
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图 8 采集海洋环境温度与实际海洋环境温度对比图 Fig. 8 Collected sea temperature and the actual ocean temperature contrast figure |
当基于物联网的海上船舶运输环境数据采集与动态监控系统运行 2 h后, 汇聚节点近邻的节点不但要获取海上船舶运输环境数据, 还要担当网络的多条路由节点进行海上船舶运输环境数据包的转发, 因此该节点的功耗较大。节点的功耗同转发海上船舶运输环境数据包之间的对应关系如图 9 所示。
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图 9 节点的功耗同转发海上洋数据包之间的对应关系 Fig. 9 Node power consumption with the corresponding relation between marine packet forwarding |
海洋运输环境数据采集与动态监控系统运行一段时间后, 对数据进行有效分析, 计算网络中 5 种传感器节点产生的海洋运输环境数据数据包以及汇聚节点接收到的平均运输环境数据进行对比分析, 决策数据节点的丢包率, 如表 1 所示。
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表 1 网络数据包丢包率汇总 Tab.1 Summary network packets lost package rate |
分析表 1 可知, 节点最大丢包率为 3.76%, 整个网络平均丢包率仅为 2.07%, 表明节点具备数据丢包率低的特点。由此证明本文设计的海洋运输环境监测系统传感器节点既能够高精准度的获取海洋运输环境数据信息, 并且实现了采集海洋运输环境数据的实时性、置信性的要求。
3 结语传统的环境监测方法具有监测范围小, 实时性低等方面的缺陷, 本文提出了一种低功耗的适用于海上船舶运输环境的物联网实时监控节点设计方案, 对正常获取的海上船舶运输环境数据节点以及汇聚节点实现了软硬件设计。实验结果表明, 本文所提出的节点设计方案具备感知海上船舶运输环境数据精准度高、功耗低、数据丢包率低等多方面的优点。
[1] | 杜还. 中国海域远洋船舶压载水分布特征与防控技术研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2015. |
[2] | 辛凯, 张喜验, 綦声波, 等. 基于STM32的海洋环境数据采集系统设计[J]. 山东科学 , 2014, 27 (2) :8–12. |
[3] | 衣雪娟, 林建恒, 孙军平, 等. 海上航船分布及其对海洋环境噪声的影响[J]. 海洋与湖沼 , 2015, 46 (6) :1270–1278. |
[4] | 王晓燕, 赵建峰. 基于物联网云计算的海上调度系统研究[J]. 舰船科学技术 , 2015, 37 (6) :225–227. |
[5] | 余贵水, 赵奎, 朱倪瑶, 等. 基于Zigbee技术的大气温湿数据 采集系统设计与实现[J]. 舰船电子工程 , 2015, 35 (5) :89–93. |
[6] | 张小芳, 杜还, 张芝涛, 等. 中国港口入境船舶压舱水输入总量估算模型[J]. 海洋环境科学 , 2016, 35 (1) :123–129. |
[7] | 史兆光, 邢文利, 苏澜昕. 生态文明维度的海洋运输与海洋环境保护[J]. 南京林业大学学报(人文社会科学版) , 2012, 12 (3) :73–77. |
[8] | 黄斌文. 一种基于物联网的海上气象传输系统设计[J]. 舰船科学技术 , 2015, 37 (2) :224–227. |
[9] | 麦军, 邓巧茵, 万智萍. 基于CC2530的ZigBee无线组网温度 监测系统的设计[J]. 电子设计工程 , 2015, 23 (22) :117–121. |
[10] | 杜还, 张小芳, 张芝涛, 等. 中国近海入境船舶压舱水输入特征与风险分析[J]. 海洋通报 , 2016, 35 (1) :112–120. |