一種提高基于WSN農業監測系統覆蓋率的方案

摘 要： 在基于無線傳感網絡（WSNs）農業監測系統中，傳感節點需周期收集環境數據，如溫度、濕度，并且以盡可能少的傳感節點實現對監測區域的隨時監測。為此，提出一種基于太陽能的調度節點移動的覆蓋率優化（SPMSC）方案。在SPMSC方案中，每個移動節點能夠利用太陽板獲取能量。通過預測太陽能的數量決定節點的移動方案，實現以最少節點和最小的能量消耗最大化覆蓋區域。仿真結果表明，與同類方案相比，提出SPMSC方案的節點數下降了4%，網絡壽命提高了10%。

關鍵詞： 無線傳感網； 農業監測； 太陽能； 覆蓋； 網絡壽命

中圖分類號： TN931+.3?34； TPT393 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）10?0129?06

A scheme to improve coverage rate of agriculture monitoring system based on WSN

LIU Qiang1， LI Guang 2， WANG Jun1

（1. College of Information Sciences and Technology， Gansu Agricultural University， Lanzhou 730070， China；

2. College of Forestry Science， Gansu Agricultural University， Lanzhou 730070， China）

Abstract： In agriculture monitoring system based on wireless sensor networks （WSNs）， the sensing nodes need periodically collect the environment information such as temperature and humidity， and the sensing nodes are used as little as possible to timely monitor the monitoring field. A scheme of solar power?moving schedule of mobile ?based optimal coverage （SPMSC） is proposed. In SPMSC scheme， each mobile node can acquire energy by means of solar panel. The node movement scheme is decided by means of the prediction of solar energy to realize the maximum coverage area with least nodes and minimum energy consumption. The simulation results show that， in comparison with similar schemes， the nodes is decreased by 4% and network lifetime is increased by 10% in SPMSC scheme.

Keywords： wireless sensor network； agriculture monitoring； solar power； coverage； network lifetime

0 引 言

無線傳感網絡（Wireless Sensor Networks，WSNs）應用于各行各業，如植物培植環境監測、衛生保健、目標跟蹤和軍事偵察[1?2]。在監測區域內，傳感節點周期地感測環境數據，并通過多跳通信方式傳輸至信宿。例如，在植物栽培基地，傳感節點感測環境信息，包括溫度、濕度。通過對感測數據的分析，監測環境是否有利于植物的生長[3?4]。這些WSNs應用要求監測區域能夠被傳感節點全面覆蓋，即整個監測區域在傳感節點的感測范圍內。為了最大化覆蓋監測區域，多數方案利用移動節點提高覆蓋率[5?6]。依據環境變化以及突發事件的發生等調度節點移動。然而，調度節點移動需要消耗不少的能量。因此，在滿足最大化覆蓋區域的前提下，應最小化節點的移動頻率以及移動距離，進而延展網絡壽命。

為了延展網絡壽命，部分文獻考慮了節點能量收集策略[7]。能量收集意味著節點從環境獲取能量，如太陽能、風能等。但是，這些從外界環境獲取的能量是難以控制的，受環境因素的影響大。例如，由太陽電池板產生能量取決于太陽輻射的強度。而太陽輻射的強度又受天氣、太陽運行軌跡以及障礙物的遮擋等因素影響，特別是，在植物栽培基地，植物易遮擋陽光。

為此，本文以面向植物栽培基地的無線傳感網為研究對象，節點周期地收集環境數據，并提出了SPMSC方案。SPMSC方案首先調度節點移動，提高區域覆蓋率，同時，采用太陽能供電機制獲取能量。提出的SPMSC方案的目的在于有效地監測農業基地的環境數據，并合理調度節點移動，使其獲取更多的太陽能，同時通過移動，提高監測區域的覆蓋率。SPMSC方案的目標就是以最小的移動節點數，獲取高的覆蓋率以及最大化的網絡壽命。

最后，通過預備實驗，建立仿真的初始參數，并進行計算機仿真，分析了SPMSC方案的性能。

1 系統模型以及問題描述

1.1 網絡模型

考慮以植物栽培為應用的無線傳感網絡為研究對象。傳感節點隨機分布于監測區域，并且在工作時期[T]內實時感測環境數據，并向信宿傳輸。本文研究的目的：希望在整個時期[T]，節點能實時監測區域環境。每個傳感節點覆蓋區域半徑為[rs]。每個節點能夠從太陽電板獲取能量，并且能夠移動以及收、發數據。

1.2 能量模型

每個傳感節點能夠利用太陽電池板獲取能量[Esolar]，其與太陽輻射強度相關，如式（1）所示。

圖3 網格

在確定未被覆蓋的網格后，區頭LN負責調度區內節點移動，進而保證這些未被覆蓋的網格在工作周期I內被覆蓋。首先區頭LN從beacon包中提前獲取區頭各節點的剩余能量信息，然后計算區內所有節點移動至每個未覆蓋的網格，所產生的能量變化，再針對每個未覆蓋的網格選擇最合適的移動節點。

以圖3為例，子區域A內共有9個網格，其中[g1，g3，g7，g9]未被覆蓋。作為區頭LN，節點[a]首先計算各節點移動至[g1]所產生的能量變化情況，如表1所示。表1列舉了各節點移動至[g1]的能量變化，例如，若節點[a]移動至[g1]需要消耗5%能量，節點b，c，f分別消耗了5%，15%，5%能量，而節點d若移動至[g1]，其能量反而增長。這主要是有由于其移動至[g1]過程中，獲取的太陽能大于其移動所消耗的能量，它的能量增長至5%。

通過這些數據，節點[a]就選擇節點d移動至[g1]，如圖4所示。然后用類似的方法，分別為[g3，g7，g9]選擇合適的移動節點。節點移動之后，把在新位置感測的數據發送至信宿。

4 結 語

本文針對面向農業區域的節點覆蓋問題，提出了SPMSC方案。利用調度節點移動，增加覆蓋率并最大程度地獲取太陽能。

SPMSC方案，通過預測節點因移動所消耗的能量以及獲取的太陽能，選擇最合適的節點移動。仿真數據表明，與SS方案相比，SPMSC方案的在維持同一覆蓋率的情況下所需的節點數下降了4%、網絡壽命提高了10%。

參考文獻

[1] MANCUSO M， BUSTAFFA F. A Wireless sensors network for monitoring environmental variables in a tomato green house [C]// Proceedings of 2010 IEEE International Workshop on factory communication systems. Torino： IEEE， 2010： 107?120.

[2] LANGENDOEN K， BAGGIO A， VISSER O. Murphy loves potatoes experiences from a pilot sensor network deployment in precision agriculture [C]// Proceedings of the 20th International Conference on Parallel and Distributed Processing. [S.l.]： IEEE， 2012： 174.

[3] HWANG J， SHIN C. YOE H. A wireless sensor network?based ubiquitous paprika growth management system [J]. Sensors， 2010， 10（12）： 566?589.

[4] BURRELL J， BROOKE T， BECKWITH R. Vineyard computing： sensor networks in agricultural production [J]. IEEE Pervasive computing， 2014， 3（1）： 38?45.

[5] WANG W， SRINIVASAN V， CHUA K C. Trade?offs between mobility and density for coverage in wireless sensor networks [C]// Proceedings of the 13th Annual ACM International Conference on Mobile Computing and Networking. New York： ACM， 2007： 39?50.

[6] YOON S， SOYSAL O， DEMIRBAS， et al. Coordinated locomotion of mobile sensor networks [C]// Proceedings of 2008 5th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor， Mesh and Ad Hoc Communications and networks. San Francisco： IEEE， 2008： 126?134.

[7] CHALASANI S， CONRAD J M. A Survey of energy harvesting sources for embedded systems [C]// Proceedings of IEEE Southeast Conference. Huntsville： IEEE， 2008： 442?447.

[8] HEINZELMAN W R， CHANDRAKASAN A， BALAKRISHNAN H. Energy?efficient communication protocol for wireless microsensor networks [C]// Proceedings of 2000 IEEE Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii： IEEE， 2000： 170?179.

[9] KIM J， LEE J H. VitAMin： a virtual backbone tree algorithm for minimal energy consumption in wireless sensor network routing [C]// Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Information Networking. Bali： IEEE， 2012： 144?149.

[10] 沈艷霞，薛小松.無線傳感網絡移動信標節點路徑優化策略[J].傳感器與微系統，2012，31（12）：42?44.

[11] 歸奕紅.無線傳感器網絡HEDSA數據聚合研究[J].計算機工程，2011，37（7）：160?162.

[12] 劉毅力，焦尚彬.基于CC2530無線傳感網絡系統的設計[J].現代電子技術，2013，36（3）：43?46.

[13] 李同鋒，杜秀娟，牛昆.基于分層的層內無線傳感網絡數據融合[J].現代電子技術，2014，37（20）：11?13.