基于无人机的无线传感器网络数据采集研究

关键词：无人机；无线传感器网络；数据采集；优化需求

中图法分类号：TP212 文献标识码：A

无人机在无线传感器网络数据采集中的应用越来越普遍，如基于无人机的通信中继、航拍、表演等。在部分特殊条件下，地面无线传感器网络无法实现有效的数据传输时，便需要采用无人机作为收集段的搭载平台对无线传感器网络数据进行采集。在采集过程中数据采集的完整性、采集效率取决于无人机飞行轨迹的优化，本文以此为重点对其优化方式进行系统探讨。

1无人机无线传输网络数据采集现状及面临的挑战

当前，针对无人机集体通信网络的建立以及数据采集体系并不是一个全新的命题，在实践中往往通过专用接收带宽予以解决。其主要应用现状以及面临的客观挑战主要如下。

1.1基于通信资源管理的采集体系建设现状

在无人机的运行中，会有专门的接收带宽与具体的接收单元相对应。在实际操作中，对感应器进行的数据收集有一个具体的时限，所以它的带宽和空间的资源有限，而它的存储能力也有一个标准的标称能力，这就为统筹规划专用带宽提供了可能。由于网络空间的巨大拓展性，以及无人机在执行无线传感器网络数据采集中所要面对的至少数千个不同的传感器规模，在网络数据收集过程中存在大量的信息资源，进而要求无人机的通信模块与通信效能得到进一步的提升。因此，必须进一步完善传感器网络与无人机所搭载的接收装置之间的网络资源，使其能够在有效的时间内（无人机过顶时间）完成相关作业。当前的解决方案是采用一种高效的媒介存取控制机制，可以有效地对网络中的各种资源进行管理与压缩，在源头上降低不同传感器之间的通信需求，并解决不同传感器的传输矛盾，达到节约能源、增加使用寿命、扩大应用领域的根本目的。根据无人机无线传感网络的特点，不同的信号强度对不同类型的感应器存在敏感的相关性，进而可以以此作为分类依据，在对其进行不同分类的基础上，构建一整套有效的分类算法，使得具有较高优先权的传感器信息能够被更好的采集，这既能降低和避免信息资源的损失，又能降低和避免在通信线路上发生的信息包损失。这一思路是当前解决无人机无线传感器网络数据采集的核心，也是本文后续优化的重要基础。

1.2无人机在无线传感器网络数据采集中面临的挑战

利用无人机对无线传感器网络数据进行采集的本质是利用无人机作为接收源的搭载平台，在高空过顶飞行的过程中建立与传感器网络之间的通信连接，并通过信息存储或实时回传等方式实现对数据的采集。从上述过程来看，其面临的挑战主要有如下2个方面。

（1）可行性问题。即无人机过顶时间有限，且面对的传感器网络中的数据传输要求较高，如何在有限的时间内完成对无线传感器信息的收集，并避免遗漏与信息传输冲突。由于采用了基于循环系统的优先权来进行传感序列的调度，而没有按照各传感器的通道和数据的数量来进行分布，因此无法确保其传送的完整性。在收集任务时，它会在一定距离内执行任务，会无视传感器的信息传递，也会切断和接收设备之间的联系，这种方式无法保证在一定距离内进行信息传输。所以，在无人机的无线传感系统中，还必须设计一个更为严谨、有效的通信信号来源的控制策略，从而建立起一座由无人机和感测器组成的信息传递的桥梁。

（2）效能问题。在进行单一的资源调度时，均匀地运行会导致资源的消耗。现有的联合调度系统和无人机的移动方式可以达到节约能源的目的，但由于当前的解决方案存在着传感器数目和数据传送的局限性，而且在传感器数目和空间密度大的条件下，其数据的获取并不令人满意。结合具体的应用场合，可以通过无人机获得其历史资料的方式在一定程度上进行解决，并通过对所收集到的传感器采用数量预报的方式进行提前的路径规划。但是，此方式仅能够解决固定传感器网络数据的采集问题，对于突发事件（如传感器网络的意外掉网）缺少有效的解决手段。

2无人机无线传感器网络数据采集中的优化需求结合当前技术的应用现状以及在无人机参与无线传输传感器网络数据采集中可能面对的挑战，在实际的路径优化上需要解决如下几方面问题，也是无人机通信规划中优化的基本原则与方向。

2.1能耗平衡问题

由于无线传感网络本身能量消耗在整个系统中的占比相对较高，虽然主管部门加大了对网络的管理力度，但若网络能量消耗存在不平衡的情况，依然会导致信号传输频率不稳定。尤其是在一个分布的集群中，由于簇头需要更多的能源，因此传感器网络自身必须兼顾负荷平衡。只有当其实现了负载平衡，无人机的通信节点与距离才能够被控制在一个稳定的区间，并基于有效的距离覆盖对其路径与覆盖方式、传输方式进行研判和优化。

2.2能耗节约问题

能耗的高低决定了无人机的空置时间，也决定了无人机在单次飞行过程中能够覆盖的收集面积。因此，在保障数据采集功能实现的基础上，需要尽可能地对能耗进行有效的管控，进而达到节约能源的目的。节省能量在无线传感器网络的資料收集方面具有积极意义。虽然lC与微型计算机技术的发展在降低能量损耗方面具有一定的突破，但是其内部网络中的存储容量总是有限制的，进而在进行内部网络资料的处理与传送时，会造成能量损耗，这一过程无法得到有效避免。由于网络中的能源并不是可回收的能源，也并非需要无人机的参与，在每个节点以及节点之间的总能源消耗都会对整个无线传感器网络数据的活跃生命周期产生很大影响。因此，可以考虑将节点之间的传输在传感器设计过程中进行规划，以达到消减无人机能耗的根本目的。

2.3交互数据收集问题

无人机无线传感器矩阵之间的信息交互可以简单看作是“三射三反”的过程。首先，无人机的接受平台会进入通信范围内向传感器网络提请连接申请，传感器网络响应申请后会建立二者之间的联系通路。通路建设完毕后，传感器网络会在检测传输路径稳定性的基础上，进行数据的传输，无人机的采集设备同时做好数据的存储。当传输完毕后，无人机返回接收指令并对数据包的完整性进行认证，认证后对传输路径实现断开操作。在某些情况下，仅限于某个地区某个固定的传感器收集到的数据，并非集中在各个节点上。因此，数据接收端不需要在同一时间启动各个传感器的节点，从而进入一种有效的睡眠模式，节省接收平台的能量消耗。通常这种睡眠机理的设计控制有路径控制和网络控制2个层次，其中路径控制仅作用于接收端，而网络控制则需要与传感器网络的信息传输节点发生二次的数据交互。

3能耗与传输速率下无人机无线传感器数据采集策略优化

从上文不难发现，无人机无线传感器数据采集在路径规划以及传感器自身的节点传输模式下可以实现能耗与传输速率2个维度上的有效优化。具体包括对传输节点以及对无人机运行轨迹优化2个方面。

3.1对传输节点的优化

传输节点优化的核心目的是通过在无线传感器网络中构建节点与节点之间的通信，进而在一定范围内通过地面的固定传输将不同节点之间的传感器数据进行有效汇总，再通过固定节点与无人机上的数据采集端建立通信网络，以达到降低无人机负载与能耗的目的（图1）。

3.2对无人机轨迹的优化

无人机轨迹包括能耗参数与速度参数2种，二者共同决定了无人机数据采集端的覆盖面积与通信时长。因此，在具体的优化过程中也需要通过上述2个过程来予以实现。

在轨迹方面，根据对图1中无人机和无线传感网络的分析可以看出，该系统是一种能够在运动时，在一定的轨迹上，对传感器的数据进行记录和收集的有效链接方式。为了更好地收集和储存数据，在进行数据收集时，无人驾驶的飞行器配备了足够的电力和储存能力。对其路径模型进行简化，可以认为在通道的两边有N个均匀的传感器（这一过程由传输节点优化完成），这些传感器大部分都处于睡眠中，以减少能量消耗。在无人机的航行中，通常会受到道路、地形等影响，需要通过随时调整飞行高度和速度来实现有效的网络建立。对L线路两边的传感器进行数据收集，并对该飞行器的飞行轨迹进行假定验证，其中验证的理论总行程设置为L。另外，H表示为防止发生冲突而设置的最小的飞机高度参数。二者之间符合的模型公式的相关关系为：

当无人机在空中运行时，它的最优网络数据收集时间是M。通过对传感器的数据进行分析，可以大幅提高采集的效率和精度，节省大量的能耗和时间，为整个该系统的总体能耗降低带来巨大贡献。基于此，无人机的3D轨道则是在不受城市建筑干扰的情况下，根据自身的变化，实现对建筑的自适应，达到减少通信链路重连次数，以及减少能源消耗的根本目的。除此之外，无人机还能通过对错综复杂的线路进行解析，并依据传感器的定位，做出科学、合理的轨道计划。在式（1）模型下，将无人机通过单位节点时隙的变量t以及传感器到无人机之间的信号损耗自由度n之间的变量关系可以描述为式2。对式2的最小值进行求解可以实现在固定飞行最低高度情况下的无人机路径的最优解。

在速度方面，无人机的飞行速度决定了数据采集端与传输节点之间建立网络的最长时间，因此在固定的路径需要对无人机飞行数据进行优化。优化的思路遵循2个原则，其一，在建立通信网络后以数据传输完整性作为时间的控制要素；其二，在未建立数据连接时，则以无人机的最小能耗作为飞行数据的依据。以单传感器为例，当无人机处于数据传输间隔且间隔固定，速度与能耗模型可以整合为：

对式（3）进行求解后，可以分别得出dn与tm之间的相关关系，将其拟合为无人机飞行过程中的x与y轴坐标，考虑传感器之间的数据传输效能，无人机在建立数据收集网络后的速度为：

其中，V表示网络建立内的最优速度，x表示数据传输所需要的最大距离空间，R代表数据接收装置的网络连接有效半径。在实践中，根据不同设备参数将相关数值带人其中便可以实现对最优速度的求解，与式3中确定的模型相结合可以求解无人机在数据收集全过程中不同节点的最优速度，以10%进行速度降低可以保障数据传输具有一定的冗余，并在路径与速度规划上实现有效的自动化控制。

4结束语

本文首先分析了利用无人机进行无线传感器网络数据采集技术应用的现状，并找到其中的难点与可能面对的挑战；其次，从采集效率的角度分析，针对无人机的优化需要将能耗降到最低，进而保障其置空时间，以及保障其传输效率最高进而实现传输的稳定性；最后，分别从无线传感器网络节点优化、无人机轨迹及速度优化3个方面给出了優化模型。在后续的应用中带入相关设备参数便可以对无人机的具体飞行路径进行求解，实现提升数据采集效能的目的。

作者简介：

孔强（1974—），大专，助理工程师，研究方向：电子信息工程。