基于无线传感器网络的水环境监测系统*

邹 赛，刘昌明，李法平

(重庆电子工程职业学院软件工程系，重庆401331)

0 引言

生物监测是利用生物的组分、个体、种群或群落对环境污染或环境变化所产生的反应，从生物学的角度为环境质量的监测和评价提供依据的监测技术，是未来一类重要的环境监测方法，它主要有两大类方法:群落监测和生物测试，这两类生物监测方法在水环境评价、规划、灾害预报、水质监测、水质标准制定及污染物排放监测中有重要的应用，能够发现其他物理和化学方法所发现不了的污染，同时，将在宏观、微观领域为人类提供大量连续、综合的环境信息［1］。但由于生物监测的监测对象是高度复杂的生态系统，且由于监测结果准确度与表达等原因的限制，使得生物监测在实际应用时面临着一些问题。因此，更好地将生物监测与传统的理化监测相结合，体现其综合、灵敏的优势特点，使用无线传感器网络是最好的监测方法。

基于无线传感器网络的水环境实时监测系统，国外比较典型的代表有美国Heliosware公司的EMNET系统和澳大利亚CSIRO的Fleck系统。上述2种系统可采集参数种类较少、功耗较高，仅适合用作研究。国内已对基于无线传感器网络的水环境实时监测系统的一些关键技术进行了研究［2，3］，并致力于研究无线传感器网络在长江环境监测中的应用。利用无线传感器网络监视长江的整体生态环境变化情况，建立一个完全自动化的立体监测网是今后发展的趋势。无线传感器网络在对长江防汛、水质监测和生态平衡问题等方面具有非常明显的技术优势和广阔的应用前景［4，5］。

1 监测传感器节点设计

环境监测应用中无线传感器网络属于层次型的异构网络结构，最底层为部署在实际监测环境中的传感器节点。向上层依次为传输网络，基站，最终连接到Internet。由于本系统只是对水质中发现异常数据进行报警，所以，设计的传感器节点如图1所示。整个节点由3个传感器模块、数据处理模块、数据存储模块、无线通信模块、能量供应模块、浮标组成。传感器把采集到的现场信号，经过前端处理电路进行滤波和放大处理后，再经过A/D转换器，最后变成105)

数字信号，把数字信号与此传感器节点的存储模块的数据进行比较，如果与此前数据相同，则丢失，如果不同，则替代存储模块现有数据，并且马上送CAN控制器处理，再经过光电耦合，由CAN收发器发送中心服务器上。

图1 监测传感器节点结构图Fig 1 Structure diagram of monitoring sensor nodes

采用以C8051F040单片机为核心构成的智能节点电路，在普通传感器基础上可以形成接收多至20路模拟量输入和智能传感器节点。该智能传感器节点的电路原理图如图2所示。在C8051F040微控制器发出一系列控制信号之后，传感器把采集到的现场信号，经过前端信号调理电路进行滤波和放大处理，从单片机的模拟信号输入，再经过多路开关送入到A/D转换器，最后变成数字信号;数字信号经内部自带的CAN控制器处理后，再经过光电耦合器6N137，由CDMA收发器与总线进行数据交换。

图2 传感器节点电路原理图Fig 2 Circuit principle diagram of sensor nodes

2 智能无线传感器网络搭建

2.1 系统网络整体结构

基于无线传感器网络技术，并融合网络拓扑和低能耗路由技术，通过在监测区内随意布撒大量传感器节点实时采集水环境信息，并经微处理器处理，通过无线通信模块以多跳中继方式送到网关节点再经处理后将有用数据传输到主控中心，经专家研究后实施决策管理、预报等功能。传输过程中数据可能被多个节点处理，各节点在工作时自行协调并迅速组建通信网络，在能量利用率优先考虑原则下进行工作任务划分以获取监视区域的信息。网络自组织特性体现在当某节点失效或新节点加入时网络能够自适应重新组建，以调整全局的探测精度，充分发挥资源优势。

2.2 网络拓扑结构

文献［6］研究表明:采用分环分簇办法，各环簇之间的节点数目成一定的比例，再采用休眠机制从而达到节点的最大节能性。在设计此系统时以Sink节点为圆心，以通信半径R为环距、覆盖半径r为簇，从而使得相邻的二簇环之间的所有节点能够通信，并且可以覆盖每一块信息监测区域。从最外环开始节点数目按1∶2∶3∶…∶n的比例从外向内依次排列，在排列时最好让每一个节点都处于每一个环簇的中心点;处于最外环节点以最短距离算法，按1∶2∶3∶…∶n的比例，向上一环节点发出信号，当上一环节点接收到信号马上返回信息，并且把此节点编入一簇，同理，此环其他节点同样按此比例向自己的上一环发出信号，直到基站为止;并且按簇把每一簇节点编号，只有在同一簇的节点才能进行通信，不同簇的节点不能通信。

2.3 覆盖组网技术

对监测区域无线传感器节点的最小连通覆盖集问题进行了研究，基于“正方形网格剖分”的概念及其良好的特性，采用了一种分布式的近似最小连通覆盖集的构造算法［7］。Sink节点首先将其目标区环簇信息转换为正方形网格，并将得到的剖分信息广播给网络中的所有传感器节点，然后，网络中的传感器节点再通过周期性地与其邻节点交换信息，来构造目标区域的近似最小连通覆盖集。并计算每个网格到Sink节点最近的网格的最短相对长度，通过这个最短相对长度构建多条路径，并采用休眠机制进行方向性路由。

2.4 路由技术

所有处于“工作状态”的节点，开始收集信息，并采用多跳方式传递信息，即每一个节点收集的信息必须通过上一环节点传向基站。由于采用多跳方式，所以，上一环工作节点的能量消耗比下一环工作的节点快，上一环工作的节点的能量先于下一环工作节点的能量耗尽;当上一环工作的节点能量低于一个常量EL时(最底工作能量限制)，向同一环的“监测节点”发出警报，并且进入“退休状态”，从此不再工作，由“监测节点”替代此工作节点，进入工作状态，并随机选取一“睡眠状态”的节点进入“监测状态”，直到全部节点都处于“退休状态”，最终所有环节点同时进入退休状态［8］。

3 自动监测预警系统设计

3.1 系统服务架构

长江流域水环境监控系统为基于无线传感器网络监控长江流域水环境的软件系统，该系统主要服务于无线传感器节点组网的水环境监控硬件系统，对长江流域水域的pH值、含氧量及重金属离子等信息进行实时采集、存储、显示、监控预警、动态分析和动态跟踪。最终达到对长江流域水域的水环境信息实时监控，进一步对山峡库区水环境污染提供应急依据，达到节约资源，资源高度共享的目的，如图3所示。

图3 系统服务架构图Fig 3 Framework of system service

首先由数据导入分析模块导入近30年相关的水质信息和行业专家所设定的pH值、含氧量、重金属离子含量的安全范围值;当数据接收模块接收到相关数据后，马上把各数据相关值保存入数据库(传感器节点号、时间、相关性能值);再调入数据分析比较模块与安全范围数据进行比较，如果发现数据超出安全范围时调用异常报警模块在监测室报警、调用异常区域追综模块进行异常数据范围追综并在电脑虚拟实物图上绘出异常源、调用移动手机发送模块向相关责任人发送手机短信。最终经过各年的数据进行比较，对未来水环境可能出现的情况进行预测。

3.2 系统体系架构

长江流域水环境监控系统充分考虑IT企业架构规划，基于SOA架构，通过数据采集集成、多系统集成及显示内容多渠道整合，实现了长江流域水环境监测资源的高度共享，如图4所示。

图4 系统体系架构图Fig 4 Framework of the system architecture

4 实验

为了检测系统的性能及相关功能，在某水塘设置传感器网络，以Sink节点为圆心，以水面15 m的距离为半径，节点以上述说明构建网络拓扑结构;各节点数据通过Sink节点转发进入局域网，最后进入中心服务器。在实验中主要测试含氧量，pH值，金属离子。由于含氧量主要与温度有关，所以，在实验过程中先逐渐增减水中的温度观察相关值，再在水中增加增酸剂，增碱剂量观看pH值。

系统稳定后，在1 atm下，温度为28℃，先向水中加入冰块，再加入热水，同时先增加增酸剂、再增加碱剂的量，系统性能如图5所示，氧含量，pH值测试结果如表1，表2。

图5 1号节点监测情况Fig 5 Monitoring of No1 node

表1 含氧量检测值与实际值Tab 1 Detected and actual value of oxygen

从表1中可以看出:在降温检测过程中检测值比标准值要低，加升温检测过程中检测值比标准值要高，说明在监测过程中有一个网络传输时间，监测结果是前一时刻的数据值，所以，监测结果基本符合实际情况。

当pH值高于10或者低于4时，发现传感器节点有所影响。从表2中可以看出:测试结果与实际值基本相符。

表2 p H检测值与实际值Tab 2 Detected and actual value of p H

5 结论

本系统综合运用嵌入式系统开发技术、无线传感器网络技术、无线通信技术、分布式智能信息处理技术和面向对象的软件开发技术，实现了对水中的含氧量，pH值，重金属离子含量进行自动测量，以及水质监测、异常数据自动预警、各年度数据对比，从而对未来做出预测等功能。系统扩展性好，稍加改进可以应用在长江河流域水环境监测。经过实验监测该系统有一定的实用价值与推广价值。

［1］孙 扬，李永峰，韩 博.水污染生物监测现状［J］.上海工程技术大学学学报，2008，22(2):152－155.

［2］蒋 鹏.基于无线传感器网路的湿地水环境远程实时监测系统关键技术研究［J］.传感技术学报，2007，20(1):183－186.

［3］Peng Jiang.Research on wireless sensor networks routing protocol for water environment monitoring in wetlands［C］∥International Conference on Innovative，Computing，Information and Contro1，2006:251－254.

［4］乔晓军，张 馨，王 成，等.无线传感器网络中节点定位及其在农业上的应用［J］.农业工程学报，2005，7(4):64－69.

［5］刘 航，廖桂平，杨 帆.无线传感器网络在农业生产中的应用［J］.农业网络信息，2008，8(2):87－92.

［6］邹 赛，王 雷，张大方.李浪基于正态分布的无线传感器网络中低功耗路邮协议研究［J］.微处理机，2007，1(1):128－135.

［7］Zou Sai，Zou Fei，Xu Yuming.A Distributed approximate algorithm for minimal connected cover set problem in sensor networks［C］∥International Conference on Communications and Mobile Computing(CMC)，Kunming，Yunnan，2009:556－562.

［8］邹 赛，王 雷，张大方.基于正方形网格剖分的无线传感器网络方向性路由算法的研究［J］.传感技术学报，2008，87(5):867－874.