發布時間：2022-03-01所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：移動無線傳感器網絡技術為農田信息監測提供了高效可行的技術手段。該研究根據南方農田地塊相對分散、丘陵山地多，農情信息獲取環境惡劣、采集數據時間周期長、網絡分割成塊的特點，利用UAV(unmanned aerialvehicle)具有的高效、靈活的特性，結合低功耗無線傳感器
摘要：移動無線傳感器網絡技術為農田信息監測提供了高效可行的技術手段。該研究根據南方農田地塊相對分散、丘陵山地多，農情信息獲取環境惡劣、采集數據時間周期長、網絡分割成塊的特點，利用UAV(unmanned aerialvehicle)具有的高效、靈活的特性，結合低功耗無線傳感器網絡，提出一種滿足南方農田信息獲取采樣和數據業務需求的三層架構的無線傳感器網絡體系結構TUFSN(three.tire unmanned aerial vehicle farmland sensor network)，其由數據采集層、中繼傳輸層和移動匯聚層組成，該體系結構具有系統結構合理、可擴展性好、系統整體能耗低等特點。通過仿真可得中繼節點RN (relay node)的緩存大小范圍為3～13kB，系統試驗中攜帶移動節點的UAV以lm/s的速度、15 m的高度在農田上空飛過，飛行過程中與地面中繼節點通信并采集農田信息，UAV與地面中繼節點的平均通信時長為26 S，仿真和試驗表明，基于UAV的三層架構農田信息采集無線傳感器網絡很好地滿足了南方地區農田信息數據采集和監控的生命周期長、傳輸數據可靠、覆蓋面積廣的要求。
關鍵詞：無人機;無線傳感器網絡;監測;農田
0引言
無線傳感器網絡(WSN，wireless sensor network)是嵌入式技術、網絡技術和傳感器技術相結合的產物，在軍事、工業、農業等多個領域應用，進行信息獲取和對象跟蹤，是目前國內外研究的熱點【l’2】。農田信息監測無線傳感器網一般部署在條件相對惡劣的大自然農業環境中，用來對農田和農作物的信息進行監測【3卅。在農田信息監測WSN中，往往隨機散布著數量龐大的、低功耗的節點。節點屬于一種微型嵌入式系統，可以從農田環境中感知、采集信息。農田信息監測WSN整體上要求能自組成網和數據傳輸，每個節點都要求能進行本地信息和數據的采集、處理和發送，還要求能對其他節點轉發來的數據執行存儲、計算和匯聚等操作。由于節點一般采用電池供電，從而在功能設計上要求節點必須是低功耗的，因此節點的處理能力、存儲能力和通信能力都會相對較弱。受到農田復雜的自然環境條件限制，替換節點或補充節點的能量是不現實的。因此，如何采用較少節點實現高效、可靠的農田信息采集成為近些年研究的熱點之一。
Matthias等的研究表明移動性可以明顯提升無線網絡的性能，其研究證實了移動節點能夠用于無線網絡中并可擴展無線網絡的范圍【5】。Rahul等提出了Data MULEs(mobile ubiquitous local area network extensions)模型，采用一種三層架構方法實現相互孤立的WSN之間的數據通信，在該模型中MULEs由人或汽車或者牲畜作為移動節點來充當傳感器節點和存取節點之間的移動對象[61。Ataul等提出采用移動節點實現數據收集的分層結構模型【71。Imad等提出一種利用無人機與線性無線傳感網相結合的框架結構，完成對規則的、按線性排序的無線傳感網數據采集，實現海底地下傳輸管道監控[8]。 Dong等提出采用無人機幫助采集WSN中數據pJ。 Martinez deDios等提出采用無人飛行系統與無線傳感網協作實現大規模環境中有效數據采集[10-11】。部分國外研究利用空地無線傳感系統實現實時的、相對的或絕對的物體動態定位[12-141，也有部分國外研究討論了移動存取中的編碼問題[15-18】、提升移動節點服務質量問題(QoS， quality of service)[19‘20】、UAV路由問題[2l-233和多架UAV 協同作業問趔24】。在國內，華南農業大學周志艷等提出中國航空植保作業采用多機型、多作業方式，研究飛行高度和飛行速度及旋翼風場對霧滴沉積與漂移的影響規律[251。農業部南京農業機械化研究所薛新宇等研究N一3型無人直升機施藥方式對稻飛虱和稻縱卷葉螟防治效果的影響【26】。中國農業大學張瑞瑞等研究設計基于變介電常數電容器的航空施藥霧滴沉積傳感器【271。李罕上等研究UAV—WSN系統MAC協議及UAV的路徑規劃研烈281。但無人機與WSN結合應用于農田信息采集與分析尚處于起步研究階段。
本研究根據中國南方農田信息采集的特點與要求，提出一種滿足南方農田信息獲取采樣特點和數據業務需求的三層架構的無線傳感網體系結構TUFSN(three.tire unmanned aerial vehicle farmland sensor network)。該體系架構通過減輕WSN中傳感器節點的傳輸任務，來實現延長傳感節點的壽命;通過增強中繼節點的功能和電源供應，減少因傳輸節點失效引起的資源消耗;通過移動節點提供的良好網絡通訊質量，提高整個系統的數據采集效率和系統壽命【29。30】。
1 TUFSN系統
1.1 TUFSN系統組成
TUFSN由傳感器節點(SN，sensor node)、中繼節點(RN.relay node)、無人飛行器(UAV)、數據中心 (DC，data center)等元素構成，如圖1所示。
傳感器節點具有體積小、能耗低、價格廉等特點，并具有感知外界環境，進行無線通信和運算等功能。這類節點可以感知并收集土壤溫濕度、pH值、環境溫濕度、風力或其他出現在農田環境中的數據。大量的此類無線傳感器節點被部署在一個較大的地理區域內，它們將組成一個密集的無線ad.hoc傳感器網絡。每一個獨立的無線傳感器節點的感知能力是有限的，但由大量布放在偏遠農田或日曬雨淋、嚴酷惡劣的種植環境中的無線傳感器節點所組成的網絡作為一個農田信息分布式感知系統，就可以實現對大規模農田信息感知與數據采集。
中繼節點最主要的作用是連接無線傳感器節點與移動無人飛行器通訊與數據傳輸的橋梁和樞紐，中繼節點自身不需要感知環境信息，其作為區域農田無線傳感網的數據集中節點，通知其所在區域內的傳感器節點采集數據，并將數據存放在中繼節點的緩存中，在給定的通訊時間內將數據傳輸給無人飛行器。每一個中繼節點之間的距離可以很長，不需要相互通信。一般而言，中繼節點相對傳感器節點來說，具有相對較強的電源供應和較長時間的生命周期，可以通過天線增益等方式提供較大的通訊范圍。
無人飛行器是自帶動力、可控制、攜帶移動通訊設備的固定翼或旋轉翼無人駕駛飛行器，其可以重復使用，沒有駕駛艙，但安裝有自駕儀、飛行姿態控制等設備。無人飛行器攜帶的移動通訊設備支持多種通訊協議和多種通訊接口，可以以多種通訊方式與地面或空中設備通訊。由于飛行器能夠提供電源，因此攜帶的設備具備一定的運算能力和存儲功能，可以實現數據壓縮和處理，當通訊質量不好時，從地面接收到的數據能夠存儲在緩存中，在恢復良好通訊質量時，才將數據傳送給數據中心。
數據中心由服務器、存儲、數據庫、地理信息系統、農田管理系統、高速的網絡帶寬等資源組成。數據中心負責接收由無人飛行器傳輸回來的數據。為確保數據的完整性和可靠性，數據中心將收集到的感知信息進行統計分析、數據挖掘并根據分析的結果做出決策或采取相應的行動(如對無人飛行器發出指令，調整路徑采集數據等)。數據中心的數據可以被用戶、計算機或其他設備訪問，通過互聯網或移動互聯提供服務終端的訪問，將分析后的數據信息以友好直觀的界面展示。
1.2 TUFSN網絡體系架構
nJFSN由SN.RN數據采集層、RN-UAV中繼傳輸層和UAV-DC移動匯聚層組成，如圖2所示。
1.2.1 SN—Rlq數據采集層
數據采集層由傳感器節點和中繼節點之間建立的網絡構成。數據采集層網絡具有如下特點：1)有限的硬件資源：因此在無線傳感器節點操作系統的協議層需要進行簡化。2)有限的能量：由于無線傳感器節點的能量資源較少且不能隨時補充能量，一旦能源耗盡，無線傳感器節點將無法繼續正常工作。3)分布式：多采用分布式結構，其中的無線傳感器節點可以隨時進出網絡。4)自組織：通過分層協議和分布式算法，無線傳感器節點可以自發地對其工作過程進行適當的調度。當被部署到特定區域并被激活后，可以自發地組織起相應的網絡。5) 動態拓撲：系統是一個動態的網絡，其中的無線傳感器節點會因為耗盡電量或損壞而退出網絡，也會因為任務的需要而被添加進當前的網絡，因此網絡的拓撲結構是動態變化的。6)密集分布：為了加強在目標信息采集地區的任務監控，大量的無線傳感器節點會被部署到這個地區。
由于數據采集層的這些特點，因此該層通常選用 IE髓802.15.4的網絡通信協議來實現上述功能。IEEE 802.15.4協議的典型使用代表是Zigbee。IEEE 802.15.4 協議的傳輸速率一般小于1Mbps。如果要求數據傳輸率提高，也可以使用IEEE 802.15.3。但是高的傳輸率也意味著更高的能耗。該層通常采用mesh的方式組網，網絡層次結構通常是星型結構或樹狀層次型結構。
在SN.RN層，傳感器節點分散部署在被監測農田中，當采用星型網絡層次結構時，每個傳感器節點僅以一個中繼節點為中心，傳感器節點在每個監測周期只與一個固定的中繼節點通訊并進行監測數據傳輸，傳感器節點與傳感器節點的分布保持一定的距離，相互之間不通訊，所有傳感器節點所收集到的數據都直接匯總到指定的中繼節點;當采用樹狀層次型結構時，處于最外圍的傳感器節點只負責數據收集和上傳數據的功能，處于中間的傳感器節點則即要負責數據收集還要負責數據轉發，傳感器節點與傳感器節點之間會相互通訊，所有傳感器節點所收集到的數據通過直接或間接的方式匯總到指定的中繼節點，為最大限度減少傳感器節點在數據傳輸過程中消耗的能量，樹狀層次型結構的層次不能超過3層。相比而言，星型結構系統生命周期更長，樹狀層次型結構覆蓋的監測面積更大。每個中繼節點與圍繞在其周圍的若干個傳感器結點組成一個自治的傳感器網絡區域。
1.2.2 RN—UAV中繼傳輸層
中繼傳輸層由中繼節點和UAV移動節點之間建立的網絡構成。中繼傳輸層網絡具有如下特點：1)結構簡單： UW與RN之間直接通訊，即只有一跳的直接連接方式。 2)能量較多：RN一般采用太陽能供電，UAV可以使用可充電電池供電。3)穩定可靠：UAV是在空中與地面的 RN通訊，中間可能受到植物或房屋遮擋可能性小，丟包率會降低。4)通訊距離長：通訊質量好，可提供較大功率的天線覆蓋。
從兼容角度考慮，中繼傳輸層可以選用增強信號的 IEEE 802.15.4協議，也可以選用傳輸距離更長的IEEE 802.11協議。該層的RN之間網絡拓撲結構以線性結構[rl 或者網格結構[5】為主。這種拓撲結構便于UAV以直線的方式執行任務，對于采用單旋翼或多旋翼的UAV來說，在到達采集信息區域的邊界處，UAV能夠以直角轉彎的方式進入到下一條直線的數據采集區域。
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在RN-UAV層，中繼節點按照規則的線性部署，許多個中繼節點排成一排，鄰近的2個節點分布距離為數百米，每排中的中繼節點沒有數量限制，任意2個中繼節點之間不進行任何通訊與數據傳輸。中繼節點不負責直接數據采集的任務，其負責將鄰近的傳感器節點傳輸過來的監測數據存儲在自身的緩沖區中，等待UAV過來收集數據。
1.2.3 UAV—DC移動匯聚層
移動匯聚層由單個或多個UAV以及數據中心之間建立的網絡組成。UAV和DC之間采用蜂窩式數據網絡直連。移動匯聚層網絡具有通訊距離非常長，具有錯誤檢測和丟包重傳功能，支持實時或延時數據傳輸，結構簡單的特點。
2 TUFSN原理分析
基于IEEE 802.15.4低功耗網絡和蜂窩式網絡的特性分析已有很多成果，因此，本研究主要就UAV與RN之間的特點和性能進行分析。UAV與RN之間數據交換時的平面示意臥81見圖3。
3仿真與結果分析
根據式(1)～式(8)，使用Matlab仿真工具，設定UAV通訊半徑大小、飛行高度和飛行速度等參數，分析中繼節點和UAV所需要的緩存大小。
從圖4a可知，RN的通訊半徑為30m以上時，可以獲得45 m以上通訊時間。RN的通訊半徑為20 m以內時，只能獲得35 m以內的通訊時間。RN的通訊半徑范圍內應盡量降低飛行高度來滿足通訊傳輸需要的時間。從圖 4b分析可見UAV的飛行速度加快時，UAV與RN之間能傳輸的數據減少，RN的緩存與飛行速度成反比。從圖 4c分析可見UAV的飛行高度增加時，UAV與RN之間能傳輸的數據減少，RN的緩存與飛行高度成反比�？傮w而言，速度對RN緩存的影響大過高度對緩存的影響。
UAV與數據中心的通訊是通過蜂窩網絡實時傳送數據，因此，理論上UAV的緩存與RN的緩存保持一樣大小就可以�？紤]到UAV的緩存不會給UAV帶來太多的負擔，在蜂窩網絡信號不夠好的地方，最差的情況是在飛行過程中無法傳送數據，可以將UAV的緩存設置為中繼節點個數乘以RN的緩存大小，這樣UAV在執行完所有信息采集任務后再通過離線方式傳送數據。
由于UAV的移動性能和效率遠遠高于Data MULEs 模型中做為移動節點的人、牲畜、拖拉機等，UAV移動節點能夠更快速收集中繼節點的數據，只采用一個移動節點，數據傳輸成功率為90%的條件下對2個系統進行比較，UAV系統中的中繼節點緩存約為3～13 kB(如圖 4b、4c中所示)，而MULEs系統中的中繼節點緩存約為 1.6～163 kBt6l，相比而言，基于UAV為移動節點的無線傳感網中中繼節點的平均緩存空間可以設計得更加小，從而降低中繼節點能耗和使用成本。
4試驗及結果分析
2015年2月3日在華南農業大學教學實習基地進行試驗，試驗選擇了一個種植玉米的地塊，空中節點采用最大載荷5蠅的八旋翼無人機，無人機攜帶了包括電源、 Zigbee通訊模塊、數據處理模塊、3G模塊的封裝包，地面布放了8個中繼節點，每個中繼節點之間的距離超過 150m，以確保每個中繼節點不會干擾和影響到其他地塊內的節點工作。每個中繼節點周邊用星型結構布放了2～ 4個傳感器節點，這些傳感器節點只與自己最鄰近的中繼節點通訊，如圖5所示。無人機以1 rrgs的速度、15 m 高度在空中按照預先設定的軌跡飛行，飛行過程中在進入中繼節點N的通信范圍時，立刻與節點N建立通信，并采集農田數據。
在節點路由生成包發送頻率為30 S，網絡健康檢測包發送頻率為36 s的條件下進行測試，節點的物理位置分布如表1，結果表明，每個中繼節點與移動節點之間的通訊時長不是固定不變的，網絡建立連接的時間受到農作物生長程度不同、作物高矮不同的影響，UAV移動網絡組網和數據傳輸的平均時長為26 s。——論文作者：張波1，一，羅錫文1※，蘭玉彬1，黃志宏2 曾鳴2，李繼宇1
[參考文獻]
[1】 Jennifer Y，Biswanath M，Dipak G.Wireless sensor network survey叨.Computer Networks，2008，52(12)：2292--2330.
【2】 崔莉，鞠海玲，苗勇，等.無線傳感器網絡研究進展陰.計算機研究與發展，2005，42(1)：163—174. Cui Li，Ju Hailing，Miao Yong，et a1.Overview of wireless sensor network[J].Journal of Computer Research and Development，2005，42(1)：163—174.(in Chinese with English abstract)
[3】Xiao Kehui，Xiao Deqin，Luo Xiwen.Smart water-saving irrigation system in precision agriculture based on wireless sensor network[J].Transactions of the Chinese Society of Agncultural Engineering(Transactions of the CSAE)，2010， 26(11、：170一175.肖克輝，肖德琴，羅錫文.基于無線傳感器網絡的精細農業智能節水灌溉系統[J].農業工程學報，2010，26(1 1)： 170一175.(in English with Chinese abstract)
[4】 肖德琴，古志春，馮健昭，等.稻田水分監測無線傳感器網絡優化設計與試驗[J】.農業工程學報，2011，27(2)： 174—179. Xiao Deqin，Gu Zhichun，Feng Jianzhao，et a1.Design and experiment of wireless sensor networks for paddy field moisture monitoring[J].Transactions of the Chinese Society ofAgricultural Engineering(Transactions ofthe CSAE)，201 1， 27(2)：174—179.(in Chinese with English abstract)
[5】 Matthias G，David T.Mobility increases the capacity of ad·hoc wireless networks[J].IEEE/ACM Transactions on Networking，2002，10(4)：477--486.
【6】6 Rahul C，Sumit R，Sushat J，et a1.Data MULEs：Modeling a three—tier architecture for sparse sensor networks[C].Istanbul： IEEE SNPA(First IEEE International Workshop on Sensor Network Protocols and Applications).2003：30—41.
[7】 Bad A，Chen Ying，Jaekel A，et a1.A new architecture for hierarchical sensor networks with mobile data collectors[C]. Kolkata：International Conference on Distributed Computing and Networking.2010：116—127.
[8】 Imad Jawhar，Nader Mohamed，Jameela A1-Jaroodi，et a1.A framework for using unmanned aerial vehicles for data collection in linear wireless sensor networks[J].Journal of Intelligent and Robotic Systems，2014，74(1/2)：437--453.
[9】 Mianxiong Dong，Kaoru Ota，Man Lin，et a1.UAV.assisted data gathering in wireless sensor networks明.The Journal of Supereomputing，2014，70(3)：1 142—1 155.
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