基于物联网的环境监测系统设计研究

邹文虎

（江西省景德镇生态环境监测中心，江西 景德镇 333000）

引言

随着我国社会经济的快速发展，生态环境问题愈来愈严重，因而使用先进技术提高环境监测准确性，整治和保护环境势在必行。目前，通讯技术正快速发展，如5G 互联网技术、WiFi、GPRS、ZigBee、LoRa、NBIoT 等，在其中NB-IoT 相比于其他专业性具有耗能低、成本费用低、遮盖广和连接点半等特点。文中设立了一种基于NB-IoT 的生活环境监测系统，该网站以STM32 F103RBT6 单片机设计为微控制器，应用多种多样感应器来精准测量空气温度环境湿度、PM2.5 和CO等主要参数，运用BC26 控制器将收集的数据保存到云管理平台，用户可根据网页页面及时查看环境监测数据，并设计出对应的治理方案。

1 环境物联网的关键技术

本研究设计的一种环境物联网监测系统主要针对大气污染监测工作，其整体结构包含包括应用层，网络层及感知层。图1 为结构示意图。应用层做为自然环境物联网的终端用户，能够提供更好的人机交互，并且通过监控系统的服务器手机软件解决、剖析、表明和储存从感知层收集的数据信息[1]，从而使得用户可对大气污染有更加清楚、更加直观地掌握。网络层主要是对数据的传送，包含短距离传送和长离传输两大类。短距离传送通常采用ZigBee、WiFi、手机蓝牙等新技术，大气环境监测里的短距离传送最优方案为ZigBeewifi 网络传送；长距传送时，选用4G 互联网开展，是因为4G 互联网具备大空间、高速传输的特征。感知层关键应用ZigBee 传感器网络互联网来搜集环境空气数据信息等主要参数[2]。ZigBee 传感器网络互联网由监管区域范围一组功耗低、降低成本传感器节点而构成，其具有数据收集、文件存储、数据处理方法、数据信息接收作用[8-9]，并实现监控区域内环境空气数据收集整理以及有效的展示[3]。

图1 环境物联网的总体框架图

2 基于物联网的环境监测系统设计

2.1 整体设计方案

基于物联网的环境监控系统由传感器节点、汇聚节点、网关节点和云端接点组成，拓扑结构见图2。传感器节点主要选择环境温度、湿度、光照强度、大气压等数据作为环境监控系统的主要收集数据，并且通过LoRa 模块发送至汇聚节点；汇聚节点根据LoRa 无线通信网络开展互联网内数据的收集整理与分享；网关节点选用LoRa 与NB-IoT 无线接收模块联合设计，根据LoRa 模块搜集互联网内数据信息，根据NB-IoT 控制模块将收集到的物联网技术环境数据发送至云端，云端接收到数据信息之后进行数据储存和显示，当数据信息超出阀值时，用邮件、短消息等方式提示报警。运用两种通讯方式形成混和组网方案，既发挥出LoRa 成本低、功耗低、长距离通讯的优点，也能够通过利用NB-IoT 填补LoRa 不能通过运营商网络向云端传送数据的缺陷[4]。

图2 系统拓扑图

2.2 硬件设计

硬件系统主要由控制器最小耗能电路系统，温湿度采集电路、PM2.5、CO 数据采集电路，声光报警电路，电源电路和NB-IoT 模块组成，其硬件系统架构见图3[5]。

图3 硬件系统架构

2.2.1 最小系统设计

STM32 最小耗能系统电路由微处理器、复位电路、晶振电路和电源电路组成，见图4。微控制处理器选用STM32F103RBT6，该处理芯片具有丰富的外接设备网络资源，包括通用USART、I2C、SPI、CAN 和USB 等接口，工作标准电压为2.0～3.6V，工作温度范围-40～105 ℃，是一款性能卓越、功耗低的单片机。该硬件系统应用采用USB 供电，且供电电压为5 V，而单片机设计工作标准电压为3.3 V，所以需要经过AMS1117-3.3 降压[6]。

图4 最小系统电路

2.2.2 温湿度采集、PM2.5 和CO 采集模块设计

目前市面上湿度传感器品种繁多，本研究设计的主要是选用DHT11 型湿度传感器。该湿度传感器是一款功能损耗低、带审校功能性的温度湿度复合性感应器，该感应器内部结构包含一个电阻式感湿电子器件和一个NTC 测温元件，可确保测量数据的稳定和长期稳定性。该控制板应用CAN总线通讯，因此，与单片机设计通信只需再加上4.7 kΩ 匹配电阻就可以，温度湿度收集电源电路见图5[7]。此外，现在市面上用于检测空气中PM2.5 感应器通常是红外感应型激光器型，该平台选用一款光电子器件细颗粒物检测传感器GP2Y1014AU。该传感器检测的颗粒物最少直径为0.8 μm，导出模拟电压和所测的物质浓度值正相关，其电源电路见图6。本系统选择MQ-9 传感器来精确测量CO 浓度值，这款感应器对CO 检测灵敏度比较高，坚固耐用，成本费用低，电路原理较简易，见图7。

图5 温湿度采集电路

图6 PM2.5 采集电路

图7 CO 采集电路

2.3 无线通信模块

LoRa 通讯技术选用CSS 无线通信调制技术，既能够完成远程传输，还能降低接收器的复杂度，有效的对抗多普勒效应和多径衰落。与传统式FSK 技术相比，LoRa 调制解调器在牺牲一定数据传输速率的情形下，显著提升了接收器的灵敏度。本次所选用的SX1280 控制模块具有较高的同信道抑制能力，发射功耗为12 dBm，LoRa 调配模式中接收机灵敏度最多可达到-132 dBm[8]。此外，SX1280 还有着极低功耗，在休眠状态模式下电流量耗费仅8 μA，接收模式中电流量耗费仅20 mA，推送模式中电流量耗费仅46 mA。NB-IoT 是一种面向低传输速率的多源物联网通讯技术，该技术覆盖面积广、敏感性低，适用传输距离远且低功耗要求较高的情景，如无线智能抄表等服务。NB-IoT 能根据现有蜂窝网络来进行设计，可凭借运营商网络将传输数据传输至云端。与传统式GPRS 网络相比，NBIoT 链接有着更远的传输距离，更低的功耗。本次采用的WH-NB75-B5 控制模块推送电流量约336 mA，接受电流量约40 mA，PSM 省电模式电流量约6 mA。

2.4 报警电路设计

本系统硬件部分设置了声光报警器控制模块，该组件由三极管、声控开关和发光二极管构成，当某个因素不符合城市空气质量标准时，系统会传出声光报警提示，工作人员应采取相应措施。声光报警器电源电路见图8。

图8 声光报警器电源电路图

2.5 软件设计

2.5.1 传感器节点的软件开发

传感器节点具有数据收集和实时传输数据等功能。当终端节点接入到网络时，最开始进入睡眠模式，系统根据睡眠质量记时器来设置初始计数值，当记数器的计数值相当于初始计数值时，造成中断数据信号以唤起该节点。节点唤起后，开展数据收集和传输。随后，该节点再度进入睡眠模式以达到节能降耗效果。路由节点除收集信息外还担负互联网技术无线路由桥接的功效，因此该平台无法使用睡眠模式。连接路由器点加上至互联网后，务必每日进行两项工作目标：一是探寻子节点并将其导到网络里，明确“父子关系”，之后将子节点数据转发到互联网；二是搜集本身源数据，并把数据转发到上级领导路由节点或协调器。

2.5.2 网关节点的软件开发

网关节点是传感器网络的核心，主要包括ZigBee无线网络接口模块，主控制器控制模块和4G 网络接口。网关节点上电后，协调器产生ZigBee 网络，实时进行数据处理，图9 为网关节点的工作流程。首先，通过主动扫描确定网络协调器，发送要求指令，并设定扫描限期。假如在这段时间未检测到信号，则可将这一链接点作为互联网协调器设置ZigBee 网络。其次，扫描仪从可用的安全通道中选择最佳安全通道作为ZigBee 网络通道。最后，协调器明确唯一的网络标识并实现ZigBee 网络复位。协调器承担网络运行期间的监控与维护工作，识别出服务器接收的数据信息后，对数据种类进行核对并把其分享至对应的连接点，同时把每个连接点上传的数据帧传输至IP 地址，然后发给监控系统的主机服务器。监控系统中心储存处理后，显示通过终端设备接收到的各种数据信息。

图9 网关节点工作流程

2.5.3 云端节点设计

云端连接点采用云平台设计方案，可实现数据储存、显示与报警功能，便于查看现阶段的信息数据及历史时间数据。警报推送功能设置在警报标识后，若数据信息超过规定阀值，就可利用电子邮件、短消息等形式推送报警信息。

2.5.4 监控中心组网设计

监控软件根据VC 编程实现，包含登陆界面、数据信息监控和数据储存。其能通过4G 通讯模块实现网络服务器和手机客户端的数据传输和资料显示，并把获得的数据储存在后台的Excel 表格中，这样可以方便员工对数据记录进行处理分析。监控APP 基于TCP协议搭建，在通信过程中，网络服务器必须指定IP 地址和服务器端口才可以与手机客户端建立通讯，手机客户端只需浏览访问互联网并获得云服务器IP 地址及其服务器端口参数，就可以实现相关系统的数据传输，监测中心通信流程见图10。

图10 监测中心通信流程

3 系统测试

3.1 组网测试

组网系统检测是测试系统各部件功能的实现状况。测试中，应用2 个传感器节点、2 个汇聚节点、1 个网关节点进行系统的功能测试。检测时间为2021 年5月7 日星期四00：00-24：00，天气为晴转阴。云端平台获得了2 个传感器器节点环境温度、环境湿度、光照强度、大气压强的相关测试数据。如图11 所示，2个连接点所测定的环境监控系统数据趋势相同，但是由于两连接点处于不同的检测部位，环境温度、相对湿度及阳光照度有微小差别。大气压强数据信息没有出现明显变化，且因为两连接点数据信息一致，图上仅展示出一条曲线图。

图11 常规传感器数据图

根据物联网云平台解决方案，可以通过智能移动设备、计算机系统开展实时动态查询，以Andorid 设备为例，用户可以通过APP 查询实时动态。由于检测系统在规划之前就已经充分考虑可扩展性，中后期可在系统软件中加入多个终端设备数据收集连接点。通过试验，可得到被测量点的PM2.5 浓度值、温度、环境湿度状况趋势图（周期时间为30 天），其数据测试见图12。

图12 污染物数据

3.2 通信距离测试

通信距离测试是检测连接点在复杂条件下的合理通信距离，该性能是评价整个系统信号覆盖能力的指标。检测地址设置在道路的辅路上，两边设置密集的绿植，从而模拟野外情况。检测传输速度为1 Kb/s，发送功能损耗为12 dBm，无线天线类型是2.4 GHz 无线天线。每一组数据检测3次，每一次推送100 个18B 数据包文件，网络丢包率取3 次均值进行测算，测试数据见表1。LoRa 连接点在1 Kb/s 传输速度下以低于3%的丢包率完成800 m 通讯距离的复杂自然环境通信测试。

表1 通信距离测试数据

3.3 功耗测试

根据LoRa MAC ClassC 协议设计系统协议，该协议中LoRa 控制模块在工作模式中未传输数据时均处在接收状态。实验操作中，应用3.3 V 电源供电，对各个模式中开关电源端电流量消耗模式进行测试。测出系统功耗在低功耗模式下，电流量耗费为0.842 mA，接收模式中电流量消耗为47.4 mA，推送模式中电流量耗费为47 mA。

4 结论

本研究应用LoRa 与NB-IoT 两种低功耗物联网通信技术设计了一套基于物联网的环保监测系统。该系统可以对检测区域环境监控信息进行数据采集，再依托LoRa 与NB-IoT 混和网络将数据发送到云端，并能对超出阀值的数据信息报警。为验证结果，对所测量点30 天内的PM2.5 浓度值、环境温度、环境湿度数据信息绘制曲线图，并与标准的PM2.5 细颗粒物浓度值、环境温度、环境湿度检测仪数据信息对比，结果显示，该系统与传统方案相比部署更方便，成本更低廉，采用无线通信方式监测范围更大，可视化界面更直观，因此值得推广与应用。