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火情检测监控系统中无线传感网络节点浅析

2010-04-03周红波九江学院信息科学与技术学院江西九江332005

长江大学学报(自科版) 2010年2期
关键词:火光林地烟气

周红波 (九江学院信息科学与技术学院,江西九江332005)

目前对林地的烟气、火光监测主要基于 “3S(遥感RS、地理信息系统GIS、全球卫星定位系统GPS)”技术,其数据精度欠缺,卫星遥感实时性不好,无法对同一地区全时段监测,易受气象条件影响。另外,地面设备投资大,而且多为有线连接,对于人迹难至处则无法部署监测点。因此,开发不受地形限制、实时性好、效费比高的林地烟气、火光监测技术是应该加以关注的一个重要课题。

随着微电子机电系统、片上系统、无线通信以及低功耗嵌入式技术的快速发展,无线传感器网络技术随之产生。无线传感器网络技术结合嵌入式视频图像技术,将传感器节点获取的信息通过无线方式发送,并以自组多跳的网络方式传送到用户终端,以动态的图像方式展现在监测者面前。因而在无人值守的环境监测、灾害扑救等特殊领域,具有传统技术无可比拟的优势,应用前景广阔。

无线传感器网络由以太网部分、网关部分、路由节点部分和传感器节点部分组成,其中以太网部分主要负责网关数据的接收和发送;网关部分主要负责路由节点和传感器节点的数据的接收和发送,这些数据是由上一层的指令发出的,数据传送到以太网;路由节点的主要功能是作为一种中介,用来实现网关节点和传感器节点之间的通信,当然传感器节点的数据信息也可以直接传送至网关;传感器节点完成数据的采集,针对森林烟气、火光检测监控系统来说,它主要负责对烟气、火光信息数据的采集。无线传感器网络的突出特点就是低功耗、低成本、易于部署、分布式和自组织。因此,在林地烟气、火光数字视频检测监控系统中应用无线传感网络技术能实时在线地监测林地环境并进行安全评估。由于无线传感器网络节点在无线传感器网络中具有非常重要的作用,因此笔者对其加以简析。

1 无线传感器网络节点的功能和特性

无线传感器网络节点在火情检测监控系统中的功能包括如下方面:①通过无线传感器获取林地环境中监控中心所需要的数据——烟气和火光的信息;②将收集到的林地环境中典型模拟信号转为数字信号,传给处理器进行数据处理;③将采集到得林地环境中的信息与无线通信模块的信息融合,并计算节点的定位,达到能源消耗和无线传感网的覆盖区域最优化。

无线传感器网络节点有自组网、自动管理和高度协作性、以数据为中心的特性[1]。

2 无线传感器网络节点的设计

2.1 设计原则

1)稳定性 无线传感网络节点一般可适用于人迹难至处,这就要求该设备要有较高的稳定性。不能经常更换节点,以确保硬件的可靠性;在软件设计上也应注重稳定性。

2)实时性 数据流传输的实时性保证了信息的及时准确的传送,这样监控中心的人员能根据这些数据作出及时准确的判断。因而要求芯片编码速度快,同时在软件编程方面,要采用合理的通信协议完成数据的传送,从而达到整体最优。

3)低功耗 因为无线传感网节点通常所处位置的环境比较恶劣,不能经常对其充电,因此无线传感器网络节点的功耗应设计的越低越好,尽可能的延长其使用寿命[2]。

2.2 设计内容

将无线传感器网络节点分散在森林旅游资源区域或者火灾易发区域,节点通过自组织快速形成一个无线局域网络。随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点借助于内置的传感器测量所在周边环境中的热、红外等信号,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强等信息。在无线传感器网络中,节点既是信息的采集和发出者,也充当信息的路由者,采集的数据通过多跳路由到达网关。这些传感器相互连接的方式类似于无线笔记本电脑、台式机和PDA与互联网连接的方式,其只需极少功率。无线传感器节点遍撒指定区域,可在林地烟气、火光监视和信息收集过程中发挥重要作用,以预防火灾。

无线传感器网络节点由嵌入式微处理器、环境参数采集模块、数据无线收发模块、电源管理模块组成,并以自组织方式构成多跳中继网络,实现林地环境典型变量监测以及数据无线收发。

无线传感器数据处理包括3个模块,即数据获取单元、数据处理单元和数据传输单元,其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点,各节点通过协议自组成一个分布式网络,其将采集来的数据通过优化后经无线传感器节点自组成的无线传感网传输给信息处理中心。

3 结 语

将无线传感器网络技术和嵌入式视频图像技术结合并应用在林地烟气、火光监测对森林旅游资源区域或者火灾易发区域的环境保护非常重要,无线传感器网络节点作为其中的重要组成部分,对其进行相关研究显得尤为必要,从而使无线传感器网络节点的设计更加完善,让火情检测监控系统在森林旅游资源区域或者火灾易发区域的烟气、火光监测中发挥更大作用。

[1]曹江中,戴青云,谭志标.机遇视频检测的高速公路交通信息采集系统设计 [J].电子技术用,2007,17(6):115~117.

[2]袁非牛,廖光煊,张永明.计算机视觉火灾探测中的特征提取[J].中国科学技术大学学报,2006,36(1):39~43.

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