基于GPRS和ZigBee的精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子監(jiān)測模式研究

1、基于GPRS 和ZigBee 的精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子監(jiān)測模式研究徐偉恒1,張晴暉1,李俊萩1,蘇志芳2(1西南林業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系,云南昆明650224;2昆明學(xué)院數(shù)學(xué)系,云南昆明650214摘要以廣義3S 技術(shù)為基礎(chǔ)的林業(yè)監(jiān)測體系對于全球性、全國性和大區(qū)域性的宏觀監(jiān)測是必要的、理想的,而對于局部地區(qū)的微觀監(jiān)測,其精度和實(shí)時(shí)性難以達(dá)到要求。重點(diǎn)研究針對精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子的微觀監(jiān)測模式,采用GPRS 和ZigBee 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),設(shè)計(jì)一個(gè)多參數(shù)無線遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)具有低成本、低功耗、智能化、覆蓋范圍廣等特點(diǎn),為提高林業(yè)自動(dòng)化水平和生產(chǎn)精準(zhǔn)程度提供技術(shù)支持。關(guān)鍵詞GPRS ;ZigBee

2、;精準(zhǔn)林業(yè);環(huán)境因子;監(jiān)測模式中圖分類號S24文獻(xiàn)標(biāo)識碼A 文章編號05176611(2011231440303Research on Precision Forestry Environment Factors Monitoring Model Based on GPRS and ZigBee XU Wei-heng et al (Computer and Information Science Department of Southwest Forestry University ,Kunming ,Yunnan 650224Abstract The forestry observatio

3、n system based on 3S technology was necessary and ideal to global ,national and large regional macro-obser-vationHowever ,its preciseness and timeliness were difficult to achieve for regional micro-observationThis paper focused on the microscopic monitoring model for environment factors in precision

4、 forestry ,and a forestry multi-parameter wireless remote monitoring system based on GPRS and ZigBee technology was designedThis system equipped the characteristics of low cost ,low loss of electricity ,intellectual ,wide area ,etc,which provided technical basis for enhancing forestry automation lev

5、el and production accuracyKey words GPRS ;ZigBee ;Precision forestry ;Environment Factors ;Monitoring Model基金項(xiàng)目云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2010V287。作者簡介徐偉恒(1980,男,云南宣威人,講師,碩士,從事林業(yè)信息采集與處理研究,E-mail :36205549qqcom 。收稿日期2011-05-04受精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和三維工業(yè)測量的啟發(fā),馮仲科等最早提出了精準(zhǔn)林業(yè)的概念1。以RS 、GPS 、GIS 及其集成技術(shù)為基礎(chǔ)的廣義3S 技術(shù)現(xiàn)代林業(yè)監(jiān)測體系得到了廣泛應(yīng)用,并日趨完善。

6、基于廣義3S 技術(shù)的森林資源監(jiān)測體系為全球性、全國性和大區(qū)域森林資源和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測提供了有效的技術(shù)手段。但是,這種監(jiān)測體系比較宏觀,且重點(diǎn)集中在用RS 、GIS 、GPS 等技術(shù)研究森林資源的數(shù)量、質(zhì)量及空間分布上,而對于特定局部地區(qū)的森林生態(tài)環(huán)境和微觀生態(tài)因子監(jiān)測,其時(shí)間分辨率和監(jiān)測精度難以達(dá)到要求2。因此,研究一種低功耗、低成本、智能化、實(shí)時(shí)性、對生態(tài)環(huán)境無破壞性的精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子監(jiān)測模式具有十分重要的意義3。筆者以WSN 理論為指導(dǎo),提出了基于GPRS 和ZigBee 技術(shù)的精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子監(jiān)測模式,以實(shí)現(xiàn)特定區(qū)域的溫度、空氣濕度、光照,土壤濕度、氮濃度、pH 、降水量、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向

7、等生態(tài)因子的實(shí)時(shí)監(jiān)測,為以廣義3S 技術(shù)為基礎(chǔ)的宏觀林業(yè)監(jiān)測體系提供微觀的輔助監(jiān)測手段4。1技術(shù)要求及ZigBee 簡介我國的林業(yè)資源主要分布在偏遠(yuǎn)山區(qū),監(jiān)測區(qū)域與監(jiān)控中心距離較遠(yuǎn)。一是交通運(yùn)輸不便,供電、供水、通訊困難;二是由于現(xiàn)有的森林資源監(jiān)測模式大多依靠野外作業(yè),經(jīng)常會(huì)遇到預(yù)料不到的情況。系統(tǒng)的主要技術(shù)要求:成本低,減少投資成本是其今后廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵因素;功耗低,由于供電不便,發(fā)射模塊使用電池供電,功耗要盡可能低;監(jiān)控中心可以采用市電,無市電地區(qū)可以采用太陽能電池供電;系統(tǒng)能識別本網(wǎng)絡(luò)發(fā)來的各點(diǎn)參數(shù)測量值,并且能準(zhǔn)確確定監(jiān)測點(diǎn)的地理坐標(biāo);系統(tǒng)必須具有較強(qiáng)的抗干擾能力,能濾除別的網(wǎng)絡(luò)發(fā)來的

8、干擾數(shù)據(jù);系統(tǒng)的可拓展性要好,能隨著監(jiān)測區(qū)域的擴(kuò)大,新加入的監(jiān)測節(jié)點(diǎn)能自由加入監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。ZigBee 技術(shù)的出現(xiàn)為滿足上述要求提供了技術(shù)基礎(chǔ)。簡單的說,ZigBee 是一種高可靠的無線數(shù)字傳感器網(wǎng)絡(luò)。通訊距離從標(biāo)準(zhǔn)的75m 到幾百米、幾千米,并且支持無限擴(kuò)展。它是一個(gè)由可多達(dá)65000個(gè)無線數(shù)據(jù)傳輸模塊組成的無線數(shù)傳網(wǎng)絡(luò)平臺。在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi),每一個(gè)ZigBee 網(wǎng)絡(luò)數(shù)傳模塊之間可以相互通信。ZigBee 網(wǎng)絡(luò)主要是為工業(yè)現(xiàn)場自動(dòng)化控制數(shù)據(jù)傳輸而建立,具有簡單、使用方便、工作可靠、價(jià)格低的特點(diǎn)。同時(shí),其最大的優(yōu)點(diǎn)是功耗低,數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)可以1 2年不需要維護(hù),大大減少了成本57。2系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)結(jié)

9、合GPRS 和ZigBee 技術(shù)的特點(diǎn),在對系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析的基礎(chǔ)上,給出基于GPRS 和ZigBee 技術(shù)的無線監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,如圖1所示。系統(tǒng)主要由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、GPRS 傳輸網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)控中心3部分組成。21ZigBee 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要由ZigBee 網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)和ZigBee 傳感器終端節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)是該網(wǎng)絡(luò)的控制中心,負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)和數(shù)據(jù)的處理等任務(wù),該節(jié)點(diǎn)包含ZigBee 射頻收發(fā)模塊和GPRS 模塊;傳感器終端節(jié)點(diǎn)由分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的溫度傳感器、濕度傳感器、光照度傳感器等和ZigBee 無線模塊組成。它們根據(jù)監(jiān)控區(qū)域的要求,以星型或網(wǎng)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)成ZigB

10、ee 無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)主要負(fù)責(zé)監(jiān)測區(qū)域的森林生態(tài)因子數(shù)據(jù)的采集,并將數(shù)據(jù)通過ZigBee 網(wǎng)絡(luò)上傳到網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn),再由網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送到GPRS 網(wǎng)絡(luò)。22GPRS 傳輸網(wǎng)絡(luò)ZigBee 網(wǎng)絡(luò)采集到的森林生態(tài)因子數(shù)據(jù)上傳到ZigBee 網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)后,通過GPRS 無線模塊與GPRS 網(wǎng)絡(luò)建立無線連接,并最終通過與Internet 的連接,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離傳輸。23監(jiān)控中心由計(jì)算機(jī)硬件和軟件組成。負(fù)責(zé)信息管理和傳感器網(wǎng)絡(luò)的管理,它由連接GPRS 模塊的計(jì)算機(jī)服務(wù)器上的監(jiān)控軟件、數(shù)據(jù)庫服務(wù)軟件以及客戶機(jī)上的數(shù)據(jù)庫訪問安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),Journal of Anhui AgriSci2

11、011,39(23:1440314405,14409責(zé)任編輯熊章琴責(zé)任校對盧瑤軟件組成。管理軟件包括了后臺通信、人機(jī)交互界面、 數(shù)據(jù)圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意Fig1System structure管理與分析等功能模塊,通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和軟件平臺實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控功能。3硬件電路設(shè)計(jì)系統(tǒng)的硬件電路主要包括傳感器節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)兩部分,在這兩部分設(shè)計(jì)中,關(guān)鍵是無線方案的選擇。系統(tǒng)采用將無線收發(fā)器和控制器集成在一起的單芯片解決方案,即采用CC2430芯片。CC2430單片機(jī)是TI 公司(德州儀器生產(chǎn)的一款專用于IEEE 802154和Zigbee 協(xié)議通信的片上系統(tǒng)解決方案。其RF 內(nèi)核是基于工業(yè)領(lǐng)

12、先的射頻通信芯片CC2430。在單個(gè)芯片上集成了CPU 、存儲器、常用片內(nèi)外設(shè)和RF 射頻單元。它具有1個(gè)8位CPU (8051,主頻達(dá)32MHz ,具有最大128KB 可編程FLASH 和8KB 的SRAM ,片內(nèi)外設(shè)非常豐富,主要包括1個(gè)8通道8位至14位可編程ADC 轉(zhuǎn)換器、4個(gè)定時(shí)器(其中包括1個(gè)MAC 定時(shí)器、2個(gè)USART 、1個(gè)DMA 控制器、1個(gè)AES128協(xié)同處理器、1個(gè)看門狗定時(shí)器、1個(gè)內(nèi)部穩(wěn)壓器、21個(gè)可編程I /O 引腳,可配置為通用I /O ,也可配置為外設(shè)專用引腳。CC2430芯片采用018m CMOS 工藝生產(chǎn),在接收和發(fā)射模式下,電流損耗分別低于27和25mA

13、。具有3種休眠模式,從休眠模式轉(zhuǎn)換到正常模式僅需54s ,特別適合要求電池長期供電的應(yīng)用場合810。CC2430集成的8051MCU 本身就可以滿足系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集的需要,而無需增加外部MCU 控制器來完成數(shù)據(jù)采集,方便系統(tǒng)設(shè)計(jì),CC2430應(yīng)用電路如圖2所示 。圖2CC2430模塊電路Fig2Circuit of CC2430module40441安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)2011年31傳感器節(jié)點(diǎn)硬件電路設(shè)計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)硬件電路由CC2430模塊、電源模塊、時(shí)鐘模塊、電壓轉(zhuǎn)換模塊以及各種傳感器接口電路組成。由于林業(yè)環(huán)境監(jiān)測因子多,需要采用不同的傳感器,既有數(shù)字式傳感器又有模擬式傳感器,且數(shù)字是傳感器有不同的總

14、線接口方式,如I 2C 、SPI 等。因此,必須設(shè)計(jì)傳感器接口模塊。模擬式傳感器接口的作用是將傳感器輸出的模擬信號經(jīng)過預(yù)處理后再接入CC2430的A /D 輸入端口,主要包括放大、整形和濾波電路,采用集成運(yùn)算放大器LM324和輔助電路完成。數(shù)字式傳感器接口包括1-wire 總線、I 2C 總線、SPI 總線等接口,通過多路開關(guān)選擇連接到CC2430的數(shù)字I /O 口。數(shù)據(jù)采集模塊硬件結(jié)構(gòu)如圖3下半部分所示 。圖3傳感器節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)Fig3Structure of sensor node and coordinator node32協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)硬件電路設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)硬件包括GPRS 模塊,C

15、C2430單片機(jī)以及RS232轉(zhuǎn)換接口電路,協(xié)調(diào)器模塊的硬件結(jié)構(gòu)如圖3上半部分所示。GPRS 模塊由Siemens 公司生產(chǎn)的MC35i 收發(fā)引擎組成。MC35i 的數(shù)據(jù)接口采用串行異步收發(fā),符合ITU-T RS232接口電路標(biāo)準(zhǔn),工作在CMOS 電平(265V 。數(shù)據(jù)接口配置為8位數(shù)據(jù)位、1位停止位、無校驗(yàn)位,可以在03k 1150kbps 的波特率下運(yùn)行,支持的自動(dòng)波特率為48k 1150kbps (144kbps 和288kbps 除外。MC35i 模塊還支持RTS0/CTS0的硬件握手和XON/XOFF 的軟件流控制。CC2430和MC35i 之間的電平轉(zhuǎn)換和串口功能由MAX3238芯

16、片完成。MAX3238芯片供電電壓為30 55V ,符合TIA/EIA-232-F 和ITUv28標(biāo)準(zhǔn)。具有獨(dú)特的15kV 人體靜電保護(hù)措施,兼容5V 邏輯輸入,內(nèi)含3路接收、5路發(fā)送串行通信接口,最大數(shù)據(jù)傳輸速率可達(dá)250kbps ,完全可以滿足系統(tǒng)通信速率設(shè)計(jì)要求。選擇該芯片的另一個(gè)重要理由是在串行口無數(shù)據(jù)輸入的情況下,可以靈活地進(jìn)行電源管理,以便達(dá)到降低功耗的目的。當(dāng)FORCEON 為低電平、/FORCE-OFF 為高電平時(shí),Auto-Powerdown Plus 功能有效。在正常運(yùn)行模式下,約30s 內(nèi)若芯片在接收和發(fā)送引腳沒有檢測到有效信號,將自動(dòng)進(jìn)入Powerdown 模式,此時(shí)耗

17、電1A 。如果FORCEON 和/FORCEOFF 引腳均為高電平,那么Auto-Power-down Plus 功能失效。在Auto-Powerdown Plus 功能有效時(shí),如果檢測到接收或發(fā)送引腳有信號輸入,該芯片自動(dòng)被激活,轉(zhuǎn)入正常工作狀態(tài)。如果任一接收通道的輸入電壓高于27V 或小于27V ,或者位于03 03V 的時(shí)間小于30s ,則/INVALID (15腳引腳為高電平(數(shù)據(jù)有效。如果所有接收通道的輸入電壓位于03 03V 的時(shí)間大于30s ,則/INVA-LID (15腳引腳為低電平(數(shù)據(jù)無效。該芯片的以上特性,滿足了MC35i 作為移動(dòng)終端的連接低功耗設(shè)計(jì)要求11。4軟件設(shè)計(jì)

18、1241傳感器節(jié)點(diǎn)軟件流程傳感器節(jié)點(diǎn)軟件流程如圖4所示。初始化MCU 過程包括硬件和網(wǎng)絡(luò)的初始化,并加入網(wǎng)絡(luò)。完成初始化過程后,節(jié)點(diǎn)進(jìn)入低功耗狀態(tài),并等待指令。如果有指令到達(dá),則解析并執(zhí)行指令,完成數(shù)據(jù)采集并傳送給協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn),然后又轉(zhuǎn)入低功耗等待指令狀態(tài) 。圖4傳感器節(jié)點(diǎn)軟件流程Fig4Flowchart of sensor nod42協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)軟件流程協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)是整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的中心,負(fù)責(zé)包括網(wǎng)絡(luò)的建立、管理、維護(hù)以及和上位機(jī)進(jìn)行通信等功能,其工作流程如圖5所示 。圖5協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)軟件流程Fig5Flowchart of coordinator node43上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件的主要功能包括人

19、機(jī)交互、網(wǎng)絡(luò)管理、傳感器信息接收、數(shù)據(jù)處理與分析和數(shù)據(jù)庫管理等功能,其界面如圖6所示。GPRS 模塊和監(jiān)控PC 機(jī)通(下轉(zhuǎn)第14409頁5044139卷23期徐偉恒等基于GPRS 和ZigBee 的精準(zhǔn)林業(yè)環(huán)境因子監(jiān)測模式研究進(jìn)行遍歷。故大樣本的情況下應(yīng)用該算法尋找近鄰比較方便,而面對小樣本問題時(shí)對計(jì)算機(jī)的存儲量和計(jì)算量來說影響不大,即算法總體運(yùn)算時(shí)間降低不明顯。4改進(jìn)模糊支持向量機(jī)應(yīng)用試驗(yàn)采用Matlab 語言編寫1個(gè)SVM 工具箱進(jìn)行數(shù)值試驗(yàn),試驗(yàn)數(shù)據(jù)是二分類問題的經(jīng)典數(shù)據(jù)。從試驗(yàn)數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取1個(gè)相對緊密的樣本集和1個(gè)相對稀疏的樣本集,用傳統(tǒng)模糊支持向量機(jī)算法和改進(jìn)模糊支持向量機(jī)方法分類

20、的結(jié)果如圖5、6所示。算法采用Gaussian 核函數(shù),懲罰因子C =200,=01,b =2,=9,圖中帶圈的點(diǎn)為支持向量。從圖5、6可以看出,傳統(tǒng)支持向量機(jī)取得的支持向量比較多,這也就影響了分界線劃分的精細(xì)程度;而改進(jìn)的模糊支持向量機(jī)算法取的支持向量少,能有效提高分辨率 。圖5傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類結(jié)果Fig5Classification results of traditional support vector machine5結(jié)論該研究主要對模糊支持向量機(jī)算法進(jìn)行介紹,針對樣本的非對稱分布情況介紹K 近鄰算法56。經(jīng)過分析可以看出,用改進(jìn)的模糊K 近鄰算法計(jì)算的隸屬度比單純用樣本到圖6改進(jìn)

21、模糊支持向量機(jī)分類結(jié)果Fig6Classification results of improved fuzzy support vectormachine樣本類中心的距離計(jì)算的更能體現(xiàn)樣本的總體分布情況;將改進(jìn)算法應(yīng)用于試驗(yàn)數(shù)據(jù)中取得了較好的結(jié)果;另外,針對K 近鄰算法的查找計(jì)算量大的問題找到了比較簡單的K 近鄰查找算法。參考文獻(xiàn)1吳青,劉三陽,杜喆基于邊界向量提取的模糊支持向量機(jī)方法J 模式識別與人工智能,2008,21(3:3323372路遠(yuǎn)基于模糊支持向量機(jī)的步態(tài)識別J 計(jì)算機(jī)工程,2009,35(21:1891913YANG J ,ZHANG D ,YANG J YTow dimens

22、ional PCA :A new approach toappearance based face representation and recognition J IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell ,2004,26(1:1311374PEREZ M ,RUBIN D M ,SCOTT L E ,et alA hybrid fuzzy-SVM classifier ,applied to gene expression profiling for automated leukaemia diagnosis C /Proceedings of the

23、IEEE Conference IsraelEilat ,Israel :IEEE ,20085JOACHIMS TMakong large-scale support vector machine learning paracti-cal M /SCHOLKOPF B ,BURGES C J C ,SMOLAA J ,et alAdvances inkernel methods-support vector learningCambridge ,MA :MIT Press ,19996張恒,鄒開其,崔杰,等一種改進(jìn)的基于密度聚類模糊支持向量機(jī)J 計(jì)算機(jī)工程,2009,35(5:檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪194196(上接第14405頁過RS-232串行口進(jìn)行通信,完成命令的發(fā)送和接收。系統(tǒng)的上位機(jī)軟件采用Visual C +60進(jìn)行開發(fā),串口通信功能由Visual C +60的通信控件MSComm 完成 。圖6上位機(jī)軟件界面Fig6The main window of monitoring software system5結(jié)論系統(tǒng)經(jīng)過測試,在發(fā)射功率為0dbm 時(shí),可靠通信距離為75m ,運(yùn)行穩(wěn)定,達(dá)到預(yù)期效果。如果配合太陽能電池可以實(shí)現(xiàn)常年無人值守工作,滿足