一种基于物联网的海上气象传输系统设计

黄斌文

(海南政法职业学院 信息技术系,海南 海口 571100)

一种基于物联网的海上气象传输系统设计

黄斌文

(海南政法职业学院 信息技术系,海南 海口 571100)

摘要：在海洋航运业中，对气候变化的准确快速获取是保证其安全行驶的关键要素之一。海洋气候具有变化速度快﹑气温不稳定的特性，对其信息的准确高精度采集及有效传输是海上气象系统的重要研究方向。本文分析了近年来热门的物联网技术，将无线传输器与传感网络(WSN)应用到海面气象传输系统的设计中。最后对气象传输系统中的无线路由算法(LEACH)进行了分析及优化。最后通过仿真实验得到优化后的海上气象传输系统的性能有较大的提升。

关键词：物联网；传感网络；LEACH

0引言

海上气候数据准确及时的获取事关船舶海上航行的安全，而海面气象变幻莫测，对气象数据及时准确的获取是海上气象传输系统的重要研究方向。同时，由于海面噪声，通信信道的多经干扰等因素，对传输系统造成一定的干扰，所以设计一个稳定的﹑精确度高及实时性好的海上气象传输系统是海上航运业务必不可少的组成部分。

本文重点分析物联网中无线传感网络及自适应传感器数据融合技术，对影响海面船舶航行过程中各气象要素进行了采集，并设计了基于无线通信协议的海面气象传输系统。在路由算法方面，分析整个系统各节点之间的冗余能量以及海面气象传输系统各节点之间的距离，对现有的分簇自适应路由算法LEACH进行优化并融入传感器数据融合技术，降低了海面气象传输系统的能耗，同时，提高了整个系统的生命周期及数据吞吐量。

最后本文对优化后的LEACH算法进行仿真实验，验证算法的有效性。

1基于物联网的海面气象传输系统结构

1.1　物联网体系结构

基于物联网的系统一般分为数据信息采集层、数据传输网络层、上层应用层3个部分。其模型如图1所示。

图1　物联网体系结构Fig.1　Structure diagram of internet of things

1)数据采集层

数据采集层也称为感知层，它将各种类型的传感器放置于目标物体之上，用于采集需要的各种类型数据，并把实物数据转化为电信号进行保存及发送。如在海面气象输出系统中，利用温度传感器﹑湿度传感器等对海面气象要素进行采集。

2)数据传输网络层

利用现有的成熟无线通信网络，如3G﹑4G﹑GPRS等对数据采集层采集的信息进行传输。同时，根据具体的应用场景及信道模型选择具体的组网模型及路由算法。

3)上层应用

现有的基于物联网体系在海洋方面的应用已有海洋气象传输系统﹑海洋运输调度系统及作战指挥控制系统等，并且还在不断地深入到其他应用领域。

1.2　海面气象传输系统

海面气象传输系统利用已有的气象传感设备及海面通信技术对影响船舶航行中的各种气象要素进行信息的采集﹑分类﹑整理及传输。最后信息被船舶调度中心接收，并用来对船舶的出航及行驶进行具体的调度指导。

在此，本文根据海面通信传输特点，依据现有的互联网技术，构建了海面气象数据采集﹑传输及检测网络。在网络内部，部署了各种气象要素传感器，负责海洋气象环境各要素信息的采集，同时在网络内部构建了基于上层策略分发的网络节点，使各要素信息通过最短路径通过无线组网发送至上层指控中心。系统组网如图2所示。

图2　海上气象传输系统结构Fig.2　The structure of marine weather transmission system

2改进型LEACH算法

2.1　传统LEACH算法

LEACH算法是一种利用分层原理，将物联网系统中的传感网络节点按顺序进行排列，并且重新以簇为单位，对节点进行网络划分。其中每一簇中所有节点选择一个簇头对其他节点进行监控，同时簇头的选择在整个系统生命周期内循环进行，具有很好的负载均衡性。

LEACH算法的具体步骤分为系统初始化状态及系统工作后的稳定状态2种。

1)初始化阶段

初始化时，首先选取每簇的簇头节点，先设定一个判断阀值Tn， 把簇内各节点依次进行排序，产生一个0~1的数ti，若ti

Tn=p1-p×(rmod1p>)> ，n∈M，

0，other。

(1)

式中：p为簇中节点被选中为簇头的概率分布；r为选取的次数；M为在此前所有轮循中还没有被选为簇头的所有节点集合。

由式(1)可知，当某一节点在一轮中被选中为簇头，则下一次被选中的概率为0，而其他没被选中的节点判断阀值Tn会变大，概率p同会上升。当簇头节点确定后，在同一簇中，其他节点把所有采集数据通过CSMA MAC方式汇聚到簇头节点，簇头节点再通过无线网络发送至其他组件。所以，在簇内部，每轮信息的搜集发送及其他节点都是在簇内通过广播形式传输，并不与外界通信，有效节省了能源。

2.2　改进的LEACH算法

第2.1节中的算法虽然在整体上改进了整个物联网系统的功耗，但是整个簇内信息的对外发送都是通过簇头节点进行，导致单个节点的通信容量过大，从而一方面会导致网络的不稳定性，另一方面也会延长数据的传输时间，缩短了气象传输系统的生命周期。在此，本文针对海洋气象传输的具体应用环境，提出了改进型的LEACH算法。

本文主要对第2.1节的算法进行以下2方面的改进：一是对簇头的选择，参考了与簇内其他节点的距离参数；二是利用传感器采集数据的融合技术。

1)优化后的簇头节点选择算法

簇头节点的选择综合考虑簇头与簇内其他节点的平均能耗以及节点与通信网关的距离。可得到簇内第i个节点的概率

pi=Eip1+1Di>p2，

(2)

式中，Ei为此节点的能量值；Di为此节点与无线通信网关的距离；p1和p2为正的系数，并且满足p1+p2=1。

由式(1)可知，对于簇内节点，其能量越大，与无线通信网关的距离越短，其被选则为簇头节点的概率也越大。

2)传感器采集数据的融合

传感器数据融合技术也是物联网系统中重要的技术之一，目的在于去除冗余数据，提高采集精度。本文采取二值均方差加权系数法，按照均值最小原则，选择簇内各节点与簇头节点的最优系数。

X^=∑np=1WpXp,∑np=1Wp=1。

(3)

由于估计均值X^为无偏变量，有：

E[(X-Xp)(X-Xq)]=0，(p≠q;p,q=1,2,…n)。

(4)

最后得到加权均方差为：

(5)

改进型的LEACH算法在初始化状态过程中，与传统算法的区别在于一轮中被当选为簇头的节点会向其他节点发送自身能量信息以及与无线通信网关的距离信息来为下一轮簇头节点的选择做准备。这样使簇内节点信息内部传输以及簇内与物联网其他组件传输的能耗最小。

同样，在工作状态，簇内各节点需要先进行数据融合，再与外部进行通行。

改进型的LEACH算法如图3所示。

图3　改进后算法流程图Fig.3　The flow chart of improved algorithm

3算法仿真

3.1　仿真参数设计

在本仿真模型中，利用Matlab对传统LEACH算法及改进后的LEACH算法进行了仿真。海面气象传输系统参数设置如下：

1)气象传感器节点为100个，分为10簇。

2)单个气象传感器初始能量E0=0.8J。

3)信息在传输及接收时，簇内各传感器节点能耗Eiec=62nJ/b。

5)传感器采集信息大小每次为2 000 b。

3.2　仿真结果

在本次试验中，对传统LEACH算法与改进后的LEACH算法在簇节点生命周期及簇中所有节点传输数据量进行仿真比较，如图4所示。

图4　节点生命周期曲线图Fig.4　The curve of node lifetime

图5　节点传输数据量曲线图Fig.5　The curve of node data transmission

由图4和图5可看出，改进后的LEACH算法无论在节点生命周期及簇内节点传输数据量方面都有一定的提高。

4结语

本文研究了现有的基于物联网的海上气象传输系统模型，将无线传输器与传感网络(WSN)应用到海上气象传输系统的设计中。针对系统耗能较高，传输数据效率较低的情况，改进了传统的LEACH算法，并在此基础上融合了传感器数据融合技术。最后通过仿真证明了改进算法的有效性。

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A marine weather transmission system based on the internet of things

HUANG Bin-wen

(Information Technology Department,Hainan Vocational College of Political

Science and Law,Haikou 571100,China)

Abstract：In the ocean shipping industry, to obtain meteorological data accurately and timely is one of the key elements to the safety of navigation. This paper analyzes the recent popular technology of the internet of things, apply the wireless transmitter and sensor network design the sea surface meteorological transmission system. At last, the paper improved wireless routing algorithm-LEACH.

Key words：internet of things;WSN;LEACH

作者简介：黄斌文( 1983 - ) ，男，硕士，副教授，主要从事计算机应用、数字化校园、图像处理研究。

收稿日期：2014-06-23； 修回日期： 2014-07-18

文章编号：1672-7649(2015)02-0224-04

doi：10.3404/j.issn.1672-7649.2015.02.051

中图分类号：P409

文献标识码：A