APP下载

无线异构传感器网络泥石流监测系统概述

2014-06-07谢建斌王金龙曲金帅

关键词:异构泥石流无线

范 菁,谢建斌,王金龙,曲金帅

(1.云南民族大学云南省高校无线传感器网络重点实验室,云南昆明650500;2.云南大学城市建设与管理学院,云南昆明650091)

无线异构传感器网络泥石流监测系统概述

范 菁1,谢建斌2,王金龙1,曲金帅1

(1.云南民族大学云南省高校无线传感器网络重点实验室,云南昆明650500;2.云南大学城市建设与管理学院,云南昆明650091)

通过描述几种典型通用的泥石流监测方法,逐步引入基于无线传感器网络的泥石流监测技术,分别从传感器、节点、传输协议、系统建模、实现原理等方面对比论述无线异构传感器网络应用于泥石流监测系统的设计、实施和扩展,在此基础上提出了异构无线传感器网络应用于泥石流监测时面临的系列关键问题.希望通过归纳汇总可为无线传感器网络、异构传感器网络、泥石流实时监测和预警方法的基础理论研究和应用基础研究提供有价值的参考.

异构无线传感器网络;泥石流;监测;无线协议;系统模型

泥石流[1]是广泛分布于我国山区的一种地质灾害,泥石流暴发突然、来势凶猛、危害严重.目前,泥石流已成为影响我国山区公共安全和工程安全的重大灾害之一.随着电子信息技术的发展,泥石流的实时监测方法从过去的人工简易式皮尺实时监测发展到集自动化、实时化、远程化、准确化为一体的现代的监测方法.国内外泥石流监测方法主要有:地表位移监测法[2]、近景摄影测量法[3]、全球定位系统(global positioning system,GPS)法[4-6]、遥感(remote sensing,RS)[7]与地理信息系统(geographic information system,GIS)结合法、地下水位监测法[8]、测斜法[9]、干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,INSAR)法[10],无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)法[11]实施监测,以实现滑坡、泥石流等地质灾害的实时监测及预报.

其中无线异构传感器网络具有网络部署灵活,覆盖面广,可布置于泥石流区域内部岩土体并可获得内部岩土体的深层滑动、含水量和地下水水位等信息;现场采集的数据可通过中间节点传送,可进行多角度、多方位和高精度信息获取;网络健壮性和抗毁性可实现某些特定功能;分布式自组网,可对指定区域进行查询;传感器具备一定远程摇控功能,可节约人力资源等显著优势.因此,可在沿用原有泥石流监测手段的基础上,采用无线异构传感器网络相关技术手段强化提升针对泥石流滑坡监测的实时性、有效性、准确性.实现在交通不便、电力和通信等基础设施薄弱、人员值守困难且需实时或动态监测的泥石流多发区域建立既符合实际又留有发展冗余的泥石流监测和预警系统.

本文通过描述几种典型通用的泥石流监测方法,逐步引入基于无线传感器网络的泥石流监测技术,分别从传感器、传输协议、系统建模、实现原理等方面对比论述无线异构传感器网络应用于泥石流监测系统的设计、实施和扩展,在此基础上提出了异构无线传感器网络应用于泥石流监测时面临的系列关键问题.希望通过归纳汇总,为无线传感器网络、异构传感器网络、泥石流实时监测和预警方法的基础理论研究和应用基础研究提供有价值的参考.

1 典型通用的泥石流监测方法简介

1.1 地表位移监测法

地表位移监测法一般采用2类组件监测仪器:①经纬仪、测距仪、水准仪;②电子经纬仪、全站式速测仪等设备.第1类仪器的优点:系统投入快、监测面广、精度高、安全、直观,便于准确确定滑坡的变形速度及位移方向,也适用于不同变形时期的位移监测.第2类仪器具有速度快、精度高、易操作、自动化程度高、可连续观测、监测信息量大等优点.以上两大类仪器基本都适用于不同变形时期的地表位移监测,但易受崎岖地形及恶劣气候条件的影响.

1.2 近景摄影测量法

采用近景摄影测量法观测时,操作人员无需现场观测,但摄影观测站应设立在取景位置、角度理想的地点.本方法适用于针对变形速率较大的泥石流水平位移及危岩陡壁的裂缝变化进行实时监测.方法的优点是可同时多点观测、操作简单;缺点是易受观测站周围自然环境影响,如天气状况、被监测区域植被覆盖率、摄影距离等.

1.3 基于GPS的泥石流监测法

GPS方法可以实现三维大地测量,可进行连续监测,作业简单方便,具有全天候、全自动、不受地形通视条件的限制等优点.但GPS方法运用于泥石流实时监测时存在以下不足:①应用GPS技术,只能获取形变体上部分离散点的位移信息并且监测垂直位移的精度较低;②GPS动态变形监测法只能达到厘米级精度,不能满足更高精度动态变形监测的需求;③动态变形监测中,由于监测点在短时间内变形微小,变形量体现为微弱信号变量,微弱程度易与监测误差构成相关强噪声.因此,从受强噪声干扰的观测数据序列中提取微弱特征信息,以描述监测对象变形情况,是GPS动态监测系统待研究改进的关键技术之一.

1.4 基于RS结合GIS的泥石流监测法

随着高分辨率遥感卫星的出现以及RS和GIS在防灾减灾中的广泛应用[12-14].利用RS和GIS可以预测泥石流发生的“场景”并估计区域内由于泥石流发生引发的潜在损失.优点是:①监测范围广,能获得整个滑坡区域的形变位移数据;②可建立泥石流监测综合评价和风险区划体系,并为泥石流风险管理和风险决策提供科学依据.主要缺点是:①需要知道泥石流发生地区精确的DEM数据,由于泥石流常常发生在地形陡峭的区域,在数据采集的过程中产生干扰的因素较多,难以保证监测数据的完整性、精确性;②数据采集过程中噪声较大,严重干扰监测质量,影响测量精度;③天气条件和植被覆盖会对测量结果产生较大的影响,监测数据可靠性不高;④不能够对滑坡进行快速、实时的动态监测.

1.5 地下水位监测法

降雨是泥石流活动最重要的触发因素,它对地下水位有着重要影响.降雨与泥石流往往在时间和空间上存在一致性,并在时间上存在略滞后性.地下水位监测法采用水位自动记录仪对地下水位进行实时监测,适用于泥石流滑坡体不同变形阶段的监测和检测,其监测结果可作为监测系统的辅助决策信息.

1.6 测斜仪监测法

测斜仪监测法采用人工定期监测,定期总结监测资料.虽然一次性投资少,但存在:①不能实现数据远程和恶劣条件下的采集;②由于数据断续采集,采集效率低,难以捕获到滑坡前的重要信息,从而很难实现及时有效的临界预测预报;③不能对灾害发生前期、中期和后期进行全过程监测预报;④测量数据精度不高;⑤需要组织专人定期监测,要保护监测钻孔等,需要大量的人力、物力和资金.

1.7 基于INSAR的泥石流监测法

INSAR技术[15-16]是近年来微波遥感发展的一个重要方向.INSAR的基本原理是通过雷达卫星在相邻重复轨道上对同一地区进行两次成像,利用所记录细节进行干涉处理,解缠计算可获取地形高程数据.INSAR具有以下优点:①覆盖范围大,方便迅速;②成本很低,不需要建立监测网;③空间分辨率高,可以获得某一地区连续的地表形变信息;④可以监测或识别出潜在或未知的地面形变信息;⑤全天候,不受云层及昼夜影响.缺点是:①合成孔径雷达干涉测量需要精确的DEM数据,由于滑坡常常发生在地形陡峭的区域,所以在数据采集的过程中,会有很多因素带来误差;②潮湿的天气和高植被覆盖率会影响到SAR图像的相关性,影响测量结果精度.

1.8 基于WSN的泥石流监测法

WSN是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络.由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息,并报告给用户.WSN具有大规模性、自组织性、动态性、可靠性等优点因而得以大量的应用于滑坡泥石流监测和预报.

WSN的典型工作方式如下:使用飞行器将大量传感器节点(数量从几百到几千个)抛撒到监测对象区域,节点通过自组织快速形成一个无线网络.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.网关(一些文献也称为Sink node)是一个特殊的节点,可以通过Internet、移动通信网络、卫星等与监控中心通信,也可以利用无人机飞越网络上空,通过机会网络采集数据.

1.9 各种监测方法比较

如表1所示,综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络技术及无线通信技术等众多先进技术的基于WSN的泥石流实时监测方法,不仅避免了传统监测方法的很多缺点,而且具有很多显著优点,如:监测网络可大面积空间分布;监测网络自动配置,自动识别节点与定位;监测网络可自动管理和高度协作;监测网络拓扑结构变化快;系统实施、运行费用低,无需铺设大量电缆,支持临时性安装,系统易于扩展和更新;数据融合使得节点有一定的处理功能;能够使大量的传感数据存储到后台或远程数据库,能够进行离线数据挖掘与数据分析等.随着WSN技术的发展,兼顾考虑融合已有的监测手段,基于异构传感器网络的泥石流监测系统将是今后研究的重点和难点亦是泥石流监测未来的重要发展方向.

表1 各种泥石流实时监测方法比较结果

2 异构的监测数据采集端

无线传感器在泥石流实时监测时承担了数据采集的重要作用.为保证信息的全面性、完整性、有效性,在泥石流实时监测中常采用以下传感器:雨量传感器[17]、液位传感器[18]、倾角传感器[19]、孔隙水压力传感器[20]、地下应力计传感器[21]、次声波传感器[22]、GPS传感器[23]、视频CCD传感器[24]等.将传感器嵌入组装到无线传感器节点,然后通过增大监测频率、信号组合等技术手段实现近似连续的泥石流环境多元信息的采集,进而为实现泥石流的实时监测和准确预警预报提供大量的数据支持.

2.1 泥石流实时监测中常用的传感器

表2汇总了根据泥石流监测需要涉及的各种无线传感器.在泥石流监测系统的设计过程中,可实现相近功能不同型号的传感器种类繁多,表2仅列示了较典型的几种传感器形态、性能参数以便参考.

2.2 泥石流实时监测中常用的传感器节点

将具有不同功能的传感器嵌入组装到无线传感器节点上,使传感器节点具有相应的数据监测和采集功能.同时,根据监测对象的实际情况,选择不同型号的传感器节点以实现不同的无线传输.因此,异构的无线传感器网络恰好可满足传感器异构、节点异构、协议异构等监测需求.图1和图2分别展示了低功耗的节点和高速率节点,这2种节点目前是泥石流监测系统设计过程中广泛使用、协同组合的传感器节点.根据监测系统需求,还可选择其它不同类型的传感器节点以实现更有效的远程数据采集、无线传输功能.

表2 典型的应用于泥石流监测的无线传感器

续表

2.2.1 Zigbee低功耗节点IOT-NODE2530

IOT-NODE2530开发套件是一款功能强大的2.4G无线传感网络开发套件,如图1所示,提供了功能齐全的WSN节点IOT-NODE2530、全面支持ZigBee[25]2007 Pro的无线通信协议栈和WSN可视化.套件还提供了通用TICC系列芯片编程器和相关使用说明.IOT-NODE2530节点基于TISOC芯片CC2530,该芯片射频部分采用TI公司第2代IEEE802.15.4[26]射频芯片CC2520,容量达256 KB的低功耗FLASH存储器.整个系统采用了标准尺寸的接口插针,可实现不同应用需求的扩展.

2.2.2 WiFi中高速率节点IOT-ARM9

IOT-ARM9开发套件是一个基于NXP LPC3250 ARM9微处理器的无线软硬件平台,采用模块化的设计理念开发,注重稳定性和可靠性.如图2所示,极大地简化了用户的开发过程,降低了开发成本和设计风险.开发平台除了集成SPIWiFi(符合802.11 b/g标准)[27]和CC1000之外,还支持外扩USB[28]商用摄像头、商用USBWiFi[29]网卡、WCDMA[30]3G[31]模块,方便用户进行各种无线通信开发.此外,平台还配备了7个TTLIO口、1个USB 2.0接口、1个SD卡座、1个LCD接口、2个UART接口与1个JTAG连接器,可以方便地实现硬件扩展.

3 可选用的无线通信协议

无线通信协议是保证采集到的数据能够及时汇聚至决策预警中心的关键技术.通常根据传输距离不同可将无线通信协议分为低功率无线网络通信标协议、无线局域网通信协议和无线广域网通信协议.因传感器节点的功率有限,传输距离有限,所以传感器节点通过各种低功率无线网络通信标协议将采集到的数据汇聚至网关节点,网关节点再通过各种无线局域网通信协议或者无线广域网通信协议将信息传输至决策预警中心,基本结构如图3所示.

3.1 低功率无线网络通信协议

在无线异构传感器网络中,可根据需要混合使用低功率无线网络通信标协议以适应不同的应用场景,目前在监测领域较为常用的低通协议有:802.15.4、ZigBee、Z-Wave[32]、4 6LoWPAN[33]、Wi-Bree[34]、RuBee[35]等.表3列示了这些低功率无线网络通信协议的基本参数性能.

3.2 广域网无线通信协议

汇聚节点可采用任意网络接入技术与监控中心建立连接,但在泥石流实时监测实际应用中,汇聚节点的接入方式应首先考虑基于WSN的应用环境所能提供的网络接入方式.其次,与现有网络相比,WSN是一种以数据为中心的网络,汇聚节点的上行数据量大而下行数据量小.因此,监测系统组网应重点考虑上行数据率和集成难度.表4为几种接入方式在网络覆盖、数据率和集成难度方面的比较,采用不同的广域网无线通信协议,结合数据采集方式、短距数据传输方法所构成的系统性能亦不同.

表3 各种低功率无线网络通信标协议性能比较

表4 各种广域网通信协议性能比较

4 基于无线异构传感器网络的泥石流监测系统方案

4.1 Crossbow公司无线异构传感器网络滑坡监测方案

Crossbow公司提出了一种基于无线传感器网络的山体滑坡泥石流监测方案.方法为在山体容易发生危险的区域,沿着山势走向竖直设置多个孔洞,将液位及倾角传感器节点顺序安置如内,如图4所示.由于泥石流现象主要是由雨水侵蚀而产生的,因此地下水位深度是标识泥石流危险度的重要指标.该数据由部署在孔洞最下端的液位深度传感器采集并由无线网络发送.通过倾角传感器我们可以监测山体的运动状况,部署在不同深度的倾角传感器将会返回不同的倾角数据,如图4~5所示.

Crossbow的泥石流解决方案使用了液位传感器以及倾角传感器,传感器Mote采集到的数据,采用Zigbee通信标准汇聚到有线供电的中继Mote节点,然后汇聚到Stargate网关.最后通过GPRS协议接入远程PC服务器.优点是采用了独有的Xserver中间件服务器,可以灵活调整包括子网数目、网内节点数目和数据采集间隔,有利于能量的有效利用,同时电池的电压也被随时被监控有利于及时报警.缺点是仅用了2种传感器,可供分析的数据量比较小.

4.2 台湾地区泥石流监测异构无线架构

台湾地区从2002年就开始投入了大量的资源来监测调查泥石流[36-38].设立了14个固定监测站和2台移动监测信息收集车,使监测的数据能够及时地传送到灾害预防中心.这些实时观测数据汇聚到本地数据中心后通过卫星通信网络传送到远程中央PC服务器[39],如图6所示.

台湾地方的泥石流监测方案使用雨量传感器、CCD视频传感器、地震波传感器、空载超声波水平仪等几种传感器来监测泥石流活动.这些收集到的实时数据通过WiFi无线通信汇聚到本地数据中心,然后通过卫星通信技术实时地将收集到的数据传送到中央PC控制端的GIS系统,同时在危急时刻也可以用2辆车载移动监测站对泥石流灾害数据进行实时收集.另外此方案还使用了特有的集成GPS传感器模块和加速度传感器的防水智能圆锥截头体,方便在泥石流发生时进行实时泥石流流速及位置的实时预警.优点是台湾地区是地震多发区,采用地震波传感器,采集到可供分析参考的实时数据很多,缺点是费用昂贵.

4.3 汉康国土地质监测预警系统

汉康地质灾害监测系统,实现了基于WSN和三维电子地图的灾害点信息浏览、查看、定位、查询等处理.提供集灾害体地理信息、监测信息于一体的综合管理系统,实现实时、直观、动态、可视化的环境信息展示、监测和分析.结合视频监控系统、实时采集地质灾害体关键部位监测数据,如位移传感器、雨量传感器等,实时地了解各灾害体的实时情况,及时发现异常,最大限度地降低泥石流灾害造成的危害.

汉康国土地质灾害监测预警系统采用了雨量传感器、位移传感器和CCD传感器,前2种传感器采集到的数据通过GPRS网络实时传输至监测指挥中心PC端,CCD传感器采集到的高速率数据通过光纤传输至监测指挥中心PC端.优点是系统将传感器感知的数据同远程地理信息系统(geographic information system,GIS)结合起来,并可实现短信告警,能在一定时效上减少泥石流等自然灾害造成的损失,缺点是费用过高.

4.4 MUNOLD泥石流监测模型

MUNOLD泥石流监测系统[40]是中国同济大学的学者与美国俄亥俄州立大学的学者合作提出的一种泥石流实时监测的模型.

模型采用了表面移位传感器、孔隙水压力传感器、大小倾斜度传感器、加速度传感器、裂缝探测传感器、地下应力计传感器、雨量传感器、GPS传感器、CCD视频传感器等.各种传感器所获得的数据汇聚到网关节点后,低速率数据通过DT80(可编程智能数据采集器)再经GPRS无线接入数据汇聚中心,也可通过3G无线通信技术传输至远程PC端.

几个典型的监测系统方案比较如表5所示.

表5 各种泥石流监测方案比较

4.5 OGC-SWE标准化

开放地理信息联盟(open geospatial consortium,OGC)[41]是一种基于公共接口访问模式的互操作方法.OGC-SWE传感器网络接入框架(the OGC sensor web enablement,OGC-SWE)是一种将各种传感器监测到的实时数据传输至Internet网络的开放标准.在SWE框架内通过各种已经存在的各种编码方法来描述传感器观测值,通过各种标准来定义网络服务.其基本组件囊括了各种无线传感器、协议、设备和监测对象,如图8所示.基于OGC-SWE,泛在网络可以将不同地区、不同空间分布的各种监测用的传感器接入计算机网络.因此,OGC-SWE为基于异构无线传感网络的泥石流监测系统提供了良好的理论基础和广泛可靠的技术标准,是包括泥石流灾害实时监测在内各种传感器实时监测网络的发展趋势.

综上所述,国内外已广泛研究泥石流监测和预警的基础理论和应用技术,并已开展了大量全方位的泥石流监测、预警、治理等理论和应用研究.国内外关于无线传感器网络在灾害监测方面的理论研究和应用也较成熟,已存在基于无线传感器网络进行泥石流实时监测的系统.

5 展望与未来

目前,已初步形成多元信息融合的异构网络系统和相应标准,使得基于异构无线传感网络的泥石流监测系统的研究具备了良好的理论基础和广泛可靠的技术标准,但在监测系统实施、推广、应用的过程中仍有许多技术问题有待解决,大致可分为以下几个方面.

5.1 与RS、GIS、GPS无线监测技术的融合研究

3 S(RS、GIS、GPS)可以实现对泥石流灾害地区及时监测,如将异构无线传感器网络与其融合,必将对泥石流的实时监测发挥重要作用.通过将大尺度、粗粒度的3S监测技术与小尺度、细粒度的异构无线传感器网络监测技术相结合,在交通不便、电力和通信等基础设施薄弱、人员值守困难且需实时或动态监测和预警地区实施智能化的监测是一项紧迫和有价值的工作.同时,兼顾优化配置现有泥石流监测站网,有效进行网络融合,包括节点融合、协议融合、接入融合、数据融合是基于异构无线传感网络的监测系统面临的巨大挑战.有效的网络融合是基于3S的泥石流监测异构无线传感器网络能否发挥预期功能的关键.

5.2 异构无线传感器网络研究

单一的无线网络不足以应对监测系统中多元的传感器、变化的传输距离和不同的传输需求.随着无线传感网络应用的广泛深入,包容、泛在、异构的网络特性是无线网络技术发展的关键环节和主要趋势.这方面的研究将有着很大的发展潜力和应用前景.关于异构无线传感器网络的研究内容主要涉及无线传感器网络与计算网络的协同融合、异构节点管理、异构协议转换、异构数据融合处理、异构设备协同工作等方面.

5.3 能量有效性

无线传感器网络中,能耗始终是难以避免的问题.无线传感器节点作为微小器件,只能配备有限的电源,在泥石流灾害多发区域,更换电源近乎不可能,尤其像CCD视频传感器的能耗很大,所以高效的休眠机制、MAC协议、路由协议、跨层协议以及结合太阳能电池板、可充电电池、SINK节点的电源供应等问题仍是异构无线传感器网络迫切需要研究的问题.

5.4 可扩展性

异构无线传感器网络可以容纳成千上万节点.当前真实的无线传感器网络的环境提出了使用数十到数百个节点.随着网络规模的不断扩大、网络应用的不断深入,应对超大规模无线传感器网络的组网方案、冗余数据处理、设备自动升级修复技术无疑将是异构无线网络研究的重要发展方向.

5.5 面向CPS的网络控制与管理

CPS[42-44]是包含了人和生物等生命体在内的与物理环境直接交互的反馈系统.CPS中的“Cyber”和“Physical”可以视为2个具有节点交互的网络:“Physical”层包含了多个相互联系的物理实体,“Cyber”层由众多的智能监控节点(包含了人、服务器、信息站点或者各种移动设备等)和它们之间的通讯联系构成.在“Physical”层和“Cyber”层相互作用下,系统通过计算、通信和控制技术实现信息的交互和决策.随着CPS概念的提出,无线异构传感器网络泥石流监测系统必然走向CPS,为使各组件和网络资源有效协同工作,使网络系统具有高度自助感知、自助判断、自助调节和自治能力,形成虚拟世界和物理世界互联协同的下一代智能系统.网络环境下海量异构数据的融合、不确定信息信号的实时可靠处理与通讯、动态资源与能力的有机协调和自适应控制等均是异构无线传感器网络研究亟待解决的问题.

总之,关于无线传感器网络进行泥石流灾害监测的研究主要涉及监测端设备、网络数据传送、路由方式等方面.研究成果可进一步推广应用于我国泥石流多发区域的泥石流监测和预警;研究成果也可用于滑坡、崩塌、山洪、地震等灾害的监测,以及在水土保持、环境、林业和农业状况监测等领域得到进一步推广和应用.随着信息技术的不断发展,基于异构无线传感器网络技术在泥石流灾害监测和预警等自然灾害监测领域的应用研究成果也将会产生更大的社会效益和经济效益.

[1]中华人民共和国国土资源部.全国地质灾害通报[EB/OL].(2011-07-08)[2013-10-30]http://www.cigem.gov.cn.

[2]杨永毅.滑坡地质灾害监测技术发展综述[J].国外建材科技,2008,29(3):84-86.

[3]李彩林,张剑清,郭宝云.利用近景摄影测量技术的滑坡监测新方法[J].计算机工程与应用,2011,47(3):6-8.

[4]林水通.滑坡灾害监测方法综述[J].福建建筑,2006(05):73-74.

[5]肖鸾,胡友健,王晓华.GPS技术在变形监测中的应用综述[J].工程地球物理学报,2005,2(2):161-164.

[6]过珺,杨久龙,丁志刚,等.GPS在滑坡监测中的应用研究——以四川雅安峡口滑坡为例[J].地质力学学报,2004,10(1):65-70.

[7]王治华.RS+GCPs获取滑坡基本信息[J].中国地质灾害与防治学报,2004,15(1):94-101.

[8]张友谊,胡卸文,朱海勇.滑坡与降雨关系研究展望[J].自然灾害学报,2007,16(1):104-108.

[9]汤国起,周策.采用钻孔倾斜仪监测滑坡深部水平位移方法和仪器的研究[J].探矿工程,2008(12):19-22.

[10]张洁,胡光道,罗宁波.INSAR技术在滑坡监测中的应用研究[J].工程地球物理学报,2004,1(2):147-154.

[11]孙利民,李建中,陈渝,等.无线传感器网络[M].北京:清华大学出版社,2005.

[12]张亚利.3S集成在滑坡监测中的应用[C]//城乡建设中的现代测绘高新技术研究与应用.重庆,2012:246-248.

[13]张东辉.采用GIS和RS技术研究单体滑坡灾害风险评估模型[D].成都:成都理工大学,2010.

[14]杨军杰,张志,王旭,等.汶川县地震次生山地地质灾害遥感调查[J].山地学报,2008,26(6):755-760.

[15]张拴宏,纪占胜.合成孔径雷达干涉测量(InSAR)在地面形变监测中的应用[J].中国地质灾害与防治学报,2004,15(1):112-117.

[16]韩子夜,薛星桥.地质灾害监测方法技术现状与发展趋势[J].中国地质灾害与防治学报,2006,16(2):139-141.

[17]郭剑鹰.雨量传感器产品综述[J].汽车电器,2007(11):1-3.

[18]孙万里,刘宪林.两线制电容式数字液位传感器研制[J].仪表技术与传感器,2009(3):12-14.

[19]邵晓敏.全量程无线倾角传感器设计[D].上海:上海大学,2012.

[20]钟佳玉,郑永来.孔隙水压力传感器的改装设计[J].实验室研究与探索,2010,29(10):45-48.

[21]曾辉,余尚江.岩土应力传感器设计和使用原则[J].岩土工程学报,1994,16(1):93-98.

[22]许文杰.基于次声波的泥石流监测系统的研究与设计[D].上海:东华大学,2013.

[23]罗发贵,张杰,隋良红.基于CAN总线的GPS传感器应用开发研究[J].中国测试,2012,38(2):106-109.

[24]王蕴珊.基于CCD传感器的电子实验测量技术研究[J].英才高职论坛,2007,9(4):53-54.

[25]施承.基于ZigBee协议的无线传感器网络关键技术的研究和实现[D].南京:东南大学,2006.

[26]张舸,刘利强,周细义,等.IEEE 802.15.4协议的性能分析与仿真[J].电子技术,2011(5):76-78.

[27]王忠锋,高路,王宏.基于802.11b的无线现场设备通信协议的研究[J].计算机应用研究,2003(11):149-151.

[28]鲜征征.USB通信协议及接口驱动程序的研究与开发[D].成都:电子科技大学,2005.

[29]杨颖,陈之龙,黄杰黄,等.基于USB摄像头的嵌入式远程视频监控系统[J].微计算机信息,2007,23(22):12-13.

[30]曹金武.WCCDMA网络的精细优化[D].北京:北京邮电大学,2012.

[31]陈力.B3G/4G系统中的无线资源分配的研究[D].北京:北京邮电大学,2012.

[32]丁飞,张西良.Z-Wave与Zigbee的比较及应用分析[J].现代电信科技,2005(12):54-57.

[33]周圆圆.6LoWPAN嵌入式网关设计与安全性研究[D].济南:山东大学,2012.

[34]宝大力,朱勇,德爱玲.Wibree无线通信技术及其应用探讨[C]//中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集.北京:国防工业出版社,2008:243-246.

[35]李建岐,雷煜卿,侯宝素.RuBee技术简介及其在电力物联网中的应用[J].中网技术,2010,34(8):199-204.

[36]LEEH C,BANERJEE A,FANG Y M,et al.Design of a multifunctional wireless sensor for in-situ monitoring of debris flows[J].Instrumentation and Measurement,IEEE Transactions on,2010,59(11):2958-2967..

[37]TRAN H H,WONG K J.Wireless mesh networking for in-network processing of low-cost gps devices[C]//Wireless Communications,Networking and Mobile Computing(WiCOM),2011 7th International Conference on.IEEE,2011:1-4.

[38]CHO C Y,CHOU P H,CHUNG Y C,et al.Wireless sensor networks for debris flow observation[C]//Sensor,Mesh and Ad Hoc Communications and Networks,2008.SECON'08,5th Annual IEEE Communications Society Conference on.IEEE,2008:615-617.

[39]KO H Y,FANG Y M,CHANG Y H.Using mobile sensors for in-situ monitoring of debris flows in Taiwan[C]//Geoinformatics,2009 17th International Conference on.IEEE,2009:1-4.

[40]LU P,WU H,QIAOG,et al.MUNOLD:Landslide monitoring using a spatial sensor network[C]//Mechanical Engineering and Technology.Berlin Heidelberg:Springer,2012:285-289.

[41]LI QI-AN,PENG L,GUI-ZENG F,et al.The solarpowered module design of wireless video monitoring system[J].Energy Procedia,2012,17:1416-1424.

[42]MELODIA T,POMPILI D,AKYILDIZ IF.A communication architecture for mobile wireless sensor and actor networks[C]//Sensor and Ad Hoc Communications and Networks,2006.SECON'06.2006 3rd Annual IEEE Communications Society on.IEEE,2006,1:109-118.

[43]MELODIA T,POMPILI D,GUNGOR V C,et al.A distributed coordination framework for wireless sensor and actor networks[C]//Proceedings of the 6th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing.ACM,2005:99-110.

[44]ZHANG F,SZWAYKOWSKA K,WOLFW,et al.Task scheduling for control oriented requirements for cyberphysical systems[C]//Real-Time Systems Symposium,2008.IEEE,2008:47-56.

(责任编辑 庄红林)

A summary study of the heterogeneous wireless sensor network monitoring system for debris flow

FAN Jing1,XIE Jian-bin2,WANG Jin-long1,QU Jin-shuai1
(1.Key Laboratory of Wireless Sensor Networks in Universities of Yunnan Province,Yunnan University of Nationalities,Kunming 650031,China;2.School of Urban Construction and Management,Yunnan University,Kunming 650091,China)

Several typical general debris flow monitoring methods are described,and then the monitoring methods based on the wireless sensor network are introduced.Afterward,it gives a comparative study of the sensors,sensor nodes,transmission protocol,system modeling and implementation principles for the debris flow monitoring system based on heterogeneous wireless sensor networks.Those techniques could help the design and application of the monitoring system.On this basis,a series of key issues which need to be discussed for the debris flow monitoring system based on heterogeneous wireless sensor networks are put forward.This study can help improve the related theoretical studies and application in terms of wireless sensor networks,landslides,heterogeneous sensor networks,real-time monitoring and pre-warning on debris flow.

heterogeneous wireless sensor networks;debris flow;monitoring;wireless protocol;system model

TP393

:A

:1672-8513(2014)01-0001-10

2013-10-30.

国家自然科学基金(60963026,61163061);云南省应用基础科学研究计划项目(2011FZ174).

范菁(1976-),女,博士研究生,教授,硕士生导师.主要研究方向:无线传感器网络、智能计算与环境监测.

猜你喜欢

异构泥石流无线
试论同课异构之“同”与“异”
《无线互联科技》征稿词(2021)
无线追踪3
吴健:多元异构的数字敦煌
泥石流
基于ARM的无线WiFi插排的设计
一种PP型无线供电系统的分析
“民谣泥石流”花粥:唱出自己
泥石流
异构醇醚在超浓缩洗衣液中的应用探索