一種基于LoRa的野生動物聲音監測系統研究

許曉東 姜愉 孫衛寧 陽建中 屈百達

摘? 要： 針對野生保護動物主要分布于無信號的山區深處而難于監測的情況，提出一種利用LoRa技術的野生動物聲音監測系統。文章以野生保護動物大壁虎為例，設計一種包含信息采集、LoRa網關及遠程信息接收模塊的聲音監測系統，并對大壁虎聲音進行實驗分析。研究結果表明，LoRa擴頻通信方式可實現在障礙物較多的山林環境下3 km范圍內自行組網并準確傳輸數據，結合大壁虎聲音特性，可準確監測其種群密度。此項研究對山區智慧農業、森林環境監測等領域具備較好參考價值。

關鍵詞： 野生動物; 聲音監測; 系統設計; LoRa; 遠程通信; 擴頻通信

中圖分類號： TN98?34; TP274+.2? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）18?0097?04

Abstract： In allusion to the situation that the protected wild animals are mainly distributed in the interior of mountains without signal， and are difficult to be monitored， a wild animal sound monitoring system based on LoRa technology is proposed. Taking the big gecko， a wild protected animal， as an example， a sound monitoring system including information collection， LoRa gateway and remote information receiving modules is designed， and an experimental analysis of the gecko′s sound is performed. The research results show that the LoRa spread spectrum communication mode can realize the self networking and accurately transfer data within the scope of 3 km in the mountain environment with more obstacles， and can accurately monitor the population density of the gecko in combination with its sound characteristics. This research has a certain reference value in the fields of intelligent agriculture in mountainous areas and forest environmental monitoring.

Keywords： wild animal; sound moniting; system design; LoRa; remote communication; spread spectrum communication

為了更好地保護野生動物，需要對其數量、種群密度及變化情況進行監測[1]。常用的監測工具包括無人機、紅外照相機等，受天氣因素、周圍環境、動物生活習性影響較大，往往難以準確地估算野生動物數量和種群密度。因此，需要根據具體情況選擇適當的監測手段。

對于棲息在山林深處的野生動物，無法進行有線傳輸，且周圍無基站，巖石、灌木等障礙物對信號傳輸影響較大。因此，需要選取一種能夠同時具備較強抗干擾能力和遠距離無線傳輸能力的通信方式。鳴叫是動物傳遞信息的重要手段，通過鳴音監測可分析動物分布情況。例如，野生保護動物大壁虎，廣泛分布于我國南部地區，因在繁殖季節發出獨特響亮的鳴叫而聞名[1]。大壁虎多分散棲息于巖石或樹木縫隙中，需多節點采集。因此，設計一種具備多節點、遠距離無線組網、低功耗、信號傳輸能力強等特點的無線監測系統對于山林地區野生保護動物種群密度監測具有重要意義。

針對上述情況，本文以大山林立、植被茂盛的廣西弄崗自然保護區的大壁虎為例，在分析各類無線通信技術差異的基礎上，設計了一種包含信息采集、LoRa網關、遠程終端的動物聲音監測系統。

1? 總體設計

1.1? 技術選取

野生動物活動區域周圍障礙物多，信息傳輸時需采用一種繞射能力強、適合遠距離傳輸、性價比高的無線傳輸技術。無線電波衰減公式為：

式中：[Lfs]表示自由空間損耗;[d]表示通信距離;[f]表示發射頻率[2]。由式（1）知，電磁波傳輸損耗與通信距離、發射頻率成正比，即同等傳輸距離下高頻信號傳輸損耗更大。

表1描述了幾種常用無線通信方式的基本性能，其中WiFi，Bluetooth，ZigBee等使用2.4 GHz高頻段，傳輸損耗大，不適合遠距離傳輸;NB?IoT使用頻段范圍較多，其中1 GHz以下頻段需授權、付費，穿越障礙物能力弱;LoRa技術成熟、協議簡單、1 GHz以下頻段無需授權，功耗極低，傳輸的核心是擴頻通信，根據香農信道容量公式：

式中：[C]是最大信息傳送速率;[W]是信道帶寬;[SN]是傳輸信噪比[3]。擴頻通信指在傳輸速率一定時，增大帶寬和降低信噪比等價。因此，可以通過增大傳輸帶寬來降低對信噪比的要求[4]。實驗結果表明，LoRa傳輸在信噪比低于20 dB情況下可實現全解調，適合在障礙物復雜的山林環境中使用[5]。

1.2? 系統設計

本設計主要由感知層、傳輸層、應用層3層結構構成[6]。感知層采集野生動物聲音，傳輸層傳輸聲音信息及命令，應用層通過實驗分析得出種群密度情況。根據設計要求，感知層需準確采集野生動物聲音信息，傳輸層需可靠、安全、快速傳輸數據，應用層需結合大壁虎生活習性相關數據進行分析，提取動物種群密度信息，進行可靠分析預測[7]。

多個聲音采集節點通過LoRa無線通信模塊將采集到的信息發送至LoRa網關，LoRa網關將數據解析后統一規范存儲，然后通過GPRS通信模塊傳送給遠程終端，再由遠程終端存儲處理數據信息及發送控制指令[8]。

2? 硬件設計

野生動物聲音采集系統主要由控制器、存儲器、聲音采集模塊、GPRS通信模塊、LoRa無線通信模塊和電源模塊組成。圖1為系統硬件架構。

主要模塊選取情況是：微控制器選取美國德州儀器的MSP430F5438低功耗單片機，LoRa通信模塊采用Semtech公司生產的ZM470SX?M_SX1278芯片，GPRS通信模塊采用中興公司的ME3000，錄音模塊采用廣州九芯公司的NR7100S芯片，電源采用鋰電池DC?DC降壓供電。

2.1? 微控制器模塊

根據野生動物聲音采集過程中MCU連接器件多、處理數據量較大、要求功耗低的特點，選用MSP430F5438單片機，其具有100個封裝管腳，4個SPI總線通用串行接口。電源電壓低至1.8 V，工作電流0.1～400 μA，低功耗下喚醒時間為6 μs。

2.2? LoRa通信模塊

為了滿足遠距離傳輸、低功耗、抗干擾能力強等要求，系統選取通信性能較強的ZM470SX?M_SX1278型通信模塊。圖2給出了SX1278與MCU之間的管腳連接關系。NSS用作SPI總線片選輸入;SCK為時鐘輸入;通過MISO和MOSI管腳與MCU傳輸數據;DIO0～DIO3管腳用作中斷輸出。MCU通過中斷方式從FIFO寄存器中存取數據。SX1278外圍配置收發電路及天線。

2.3? GPRS通信模塊

GPRS通信模塊負責將動物聲音信息傳輸至遠程終端及接收終端命令[9]。模塊選取信號較強的華為通信芯片ME3000，圖2給出了ME3000與MCU的管腳連接關系。UART_RXD和UART_TXD管腳與MCU進行收發數據，UART_/RTS和UART_/CTS管腳用作請求發送和清除發送數據指令。

2.4? 錄音模塊

錄音模塊用九芯公司的NR7100S芯片，NR7100S具備串口控制模式，采用外掛SPI總線存儲器，可大量存儲聲音數據，錄音時間長，符合野生動物聲音采集要求。

2.5? 電源模塊

微處理器、聲音采集模塊和LoRa無線通信模塊采用3.7 V鋰電池經LM1117?3.3降壓至3.3 V供電。GPRS通信模塊需要2 A以上的驅動電流，采用9 V鋰電池經LM2596芯片降壓提供。

3? 軟件設計

軟件設計部分主要包括節點、網關、遠程終端3部分，包含采集、傳輸、存儲等過程，軟件開發采用IAR Embedded Workbench開發工具。

聲音采集節點與LoRa網關組網接收命令并傳輸數據。LoRa網關對節點傳輸過來的數據進行解析存儲并通過GPRS模塊傳輸至遠程控制終端[8]。遠程控制終端將數據儲存在數據庫中供數據分析使用。

3.1? LoRa網關軟件設計

LoRa網關的主要功能是管理LoRa無線網絡、收集節點數據通過GPRS轉發至遠程服務器終端[8]。具體流程如圖3所示。

網關初始化后與遠程服務器通過TCP協議建立連接，連接中斷后自行重新連接;采用LoRa私有通信協議，網關與節點采用獨立激活入網方式組網，構成星型組網;轉發服務器命令至節點及檢測LoRa模塊數據情況，通過GPRS模塊發送至遠程服務器終端。系統收發數據采用中斷控制程序方式進行[9]。

3.2? 聲音采集節點軟件設計

聲音采集節點主要功能是采集野生動物聲音數據，加入LoRa網絡和通過LoRa通信模塊發送數據至網關。

野生動物聲音采集節點激活后首先初始化聲音采集芯片，發送加入網絡請求，收到LoRa網關的建立連接指令后與網關建立連接，采用LoRa無線傳輸模塊將野生動物聲音數據傳送至LoRa網關。傳輸結束后進入休眠，等待喚醒。

3.3? 遠程終端軟件設計

遠程控制終端在Internet連接成功后可通過GPRS無線通信協議發送聲音采集命令和停止命令，接收LoRa網關通過GPRS模塊發送的數據幀。對數據幀進行協議解析，提取有效數據并存放在數據庫中，供數據分析使用[10]。

4? 數據分析

遠程控制終端接收到GPRS模塊傳輸過來的大壁虎聲音數據。大壁虎完整的鳴叫分為A，B兩段。A段為6聲ga，ga的急促單音節，鳴聲較弱，150 m范圍內可聞;B段為aei，aei的雙音節，鳴叫節奏較慢，鳴聲較強，在300～400 m范圍內可聞[1]。

頻譜圖用于反映聲音的頻率特征，取大壁虎一次完整鳴叫過程進行頻譜分析，如圖4所示。

根據頻譜圖可以發現大壁虎一次完整的鳴叫過程中，鳴音頻率主要集中在低頻、2 700～3 800 Hz及5 500～7 000 Hz，其中低頻為工頻干擾，可以排除。為確定大壁虎鳴音A，B段的主要頻率范圍，考慮到B段聲音較強，能量較大，采用分頻率范圍能量分析的方式進行統計。

采集多次大壁虎聲音信息，從能量角度進行歸一化統計，如表2所示。從聲譜能量分布表可以看出大壁虎的聲音能量主要集中在低頻和4 000～8 000 Hz。考慮到大壁虎鳴音頻率特點，說明能量主要集中在高頻，由于B段聲音較強，能量較大，可確定B段主要頻率為5 500～7 000 Hz，A段主要頻率為2 700～3 800 Hz。

在廣西弄崗自然保護區中選取3個小山體，進行現場人工監測與遠程鳴音監測比較實驗。時間選取10：30—17：00，每達到一次完整的聲音頻譜為一次鳴叫。如表3所示，鳴音檢測鳴叫次數與現場監測次數相似度達到92.73%以上。結合鳴音采集時段平均鳴叫次數1.8次，估測大壁虎數量，相似度達到92.59%以上。種群密度監測以準確估測數量范圍為首要目標，因此完全符合種群密度監測要求。考慮誤差主要是由于節點間距離較遠，某些聲音較低的鳴音沒能完整采集。

5? 結? 語

野生保護動物種群密度是反映野生動物數量的重要指標。本文利用LoRa通信方式實現大壁虎聲音采集系統，實現在障礙物較多的山林環境下3 km范圍內自行組網及準確傳輸數據，同時根據大壁虎聲音特性分析大壁虎種群密度，效果良好。

LoRa擴頻通信技術適合在障礙物較多的山林地帶遠距離通信，在野生動物保護、森林環境監測、山區智慧農業等領域具備獨特的優勢和應用空間。

注：本文通信作者為姜愉。

參考文獻

[1] 肖慧，吳盡，趙敏蝶，等.RNA?seq技術在野生動物研究中的應用[J].野生動物學報，2018（2）：452?456.

[2] REDA Haftu Tasew， DAELY Philip Tobianto， KHAREL Jeevan， et al. On the application of IoT： meteorological information display system based on LoRa wireless communication [J]. ETE technical review， 2018， 35（3）： 256?265.

[3] 王鈞.基于LoRa的設施農業區自動氣象站監測系統設計[J].中國農機化學報，2018（5）：82?86.

[4] FELGUEIRAS M C， MACEDO J， FIDALGO A， et al. How to use remote labs for enhancing e?learning on PsoCs [J]. International journal of online engineering， 2016， 12（4）： 61?63.

[5] HE X M， DU P Y， YIN J W. Research on MIMO spread spectrum underwater acoustic communication based on r?combined mapping [J]. Journal of physics： conference series， 2019（3）： 78?89.

[6] 賀松杰.Lora在智慧農業傳輸層中的應用研究[D].鄭州：河南工業大學，2017.

[7] 紀圓.超短波電臺的編碼調制技術研究[D].西安：西安電子科技大學，2014.

[8] 張新.LoRa技術及其在煤礦中的應用分析[J].煤炭工程，2019（3）：79?82.

[9] 白成林，馬珺.基于物聯網技術的智能路燈監控系統[J].電子技術應用，2014（3）：82?85.

[10] SONG Y H， LIN J， TANG M， et al. An internet of energy things based on wireless LPWAN [J]. Engineering， 2017， 3（4）： 460?466.