一種基于K連通的AMC無線監測系統

蘭少峰，陳雯柏，郝 翠，劉玉偉，李 衛

(1.北京信息科技大學 自動化學院， 北京 100101；2.世源科技工程有限公司， 北京 100142)

近年來，半導體裝備制程的不斷升級以及半導體顯示裝備技術的發展對潔凈空氣的質量要求越發嚴格[1-3]。懸浮分子級污染物(Airborne Molecular Contamination，AMC)包括空氣中的多種有害氣體和金屬離子，如：酸(Acid)、堿(Base)、可凝結物(Condensable)、摻雜物(Dopants)和其他(Etc)[1,3]，對半導體裝備制程的影響是十分明顯的，存在以下不良反應：腐蝕精密設備、影響儀器精度、對制程中的材料成分附著力產生直間或間接的影響、IC芯片內連線因腐蝕而報廢、污染還造成半導體元件性能偏差等，嚴重影響半導體產品的成品率，潔凈室空氣中的懸浮分子級污染物會對不同制程產生不良影響，甚至引發產品存在致命缺陷。半導體生產環境中，AMC如何科學、有效地監測和預警成為當前亟待解決的問題[1-3]。

目前，潔凈室的AMC信息監測和統計主要以人工巡檢為主[4]，該方式無法有效避免人為因素造成的測量誤差，而且人體在多個不同的點攜帶相同設備進行采樣監測容易造成交叉污染和誤判，人工巡檢采集的信息量有限且往往不能及時有效的保存和分類，難以建立長期的監測和分析預警體系[5-9]。傳統的多點在線式監測系統以有線式通信為主方，部署難度大、成本高。無線通信相對于有線通信而言，更易受到周圍環境影響，當前的無線傳感器網絡環境監測系統都過于強調網絡的功能性，假設網絡連接穩定，進行功能性設計，網絡抗毀性不足,網絡的連通性作為衡量網絡抗毀性的重要指標之一，主要受網絡路由算法的影響，因此，研究無線傳感器網絡的抗毀性[10-13]，設計抗毀性的無線路由算法[13]也同樣是保證AMC監測系統運行穩定的重要目的。

本文首先通過構建一拖多式的終端數據采集節點和鋰錳電池供電的低功耗路由節點來降低網絡部署成本，數據匯總平臺實現對采集數據的存儲、顯示及分析，其次，采用集中式控制的網絡應用層調度機制，便于整個系統的維護和升級，最后將K連通抗毀路由算法和ZigBee無線自組網相結合，同時對該算法進行了鏈路有效性優化，提高了網絡的抗毀性。

1 AMC監測系統方案設計

1.1 系統硬件結構

系統硬件結構如圖1所示，主要包括一拖多式的終端數據采集節點、鋰錳電池供電的低功耗路由節點、數據匯總平臺三部分。

1.1.1一拖多式終端數據采集節點

一拖多式終端數據采集節點，主要由復合氣體檢測傳感器、一拖多接口驅動系統、終端無線節點組成。復合氣體檢測傳感器用于檢測待測點AMC的濃度、溫濕度等信息，一拖多接口驅動負責選擇性的導通待測點的AMC監測通道，無線節點主要負責無線網絡通信、復合氣體檢測傳感器的數據交互、監測通道的導通與截止和節點狀態監測。由于AMC監測所需的復合氣體傳感器成本較高，且實際應用中對AMC數據并不要求較高實時響應，故本系統設計的一拖多式終端采集節點，利用單個傳感器輪詢式監測多個待測點，并將所有待測點的AMC信息依次傳遞到監測系統網絡中，最終由數據匯總平臺進行存儲和分析。

圖1 系統硬件結構框圖

1.1.2低功耗路由節點

低功耗路由節點，主要滿足當通信距離或節點部署受限時增加路由器節點來彌補網絡覆蓋范圍的需求，負責無線數據的轉發?？紤]到網絡部署環境的復雜性和路由節點的靈活性，本文對路由節點采用電池供電，以此來降低網絡部署難度和節點成本。由于鋰錳電池放電曲線平緩，利于電量監控，且不易對潔凈室環境造成二次污染，故本文選用鋰錳電池對路由節點供電，并對電池電量進行監控，電量監測命令由后臺管理系統下發，且下發周期由該路由器節點上行包數量決定，路由節點電量監測數據和終端采集節點的數據包一同發送給數據匯總端的協調器節點。

1.1.3數據匯總平臺

數據匯總平臺，主要包括用協調器無線節點、后臺操作系統和后臺數據庫。協調器節點主要進行無線通信，負責將終端節點和路由節點的數據進行匯總接收，并將數據傳輸給后端數據庫和操作系統。后端數操作系統主要負責對協調器節點傳遞的數據進處理、通過協調器節點下發控制指令、響應平臺GUI層的指令、顯示和分析數據。數據庫負責存儲前期和后期處理的各種數據及日志，建立完善的預警、分析和管理系統。其整體結構如圖2所示。

圖2 數據匯總平臺整體結構框圖

1.2 系統應用層調度機制

參考LoRaWAN、NB-IOT等廣域物聯網應用層典型調度機制，將數據匯總平臺類比成NB-IOT協議中的核心網或LoRaWAN協議中的NS服務器，并為其設計類似的網絡功能。終端數據采集節點及路由節點將所有監測信息上傳給數據匯總平臺，所有網絡資源及應用層權限都由數據匯總平臺進行管理及分配。這樣不僅減輕了網絡負擔、優化了監測流程、提高了監測效率和系統響應速率、也便于后期系統的優化升級，其業務流程如圖3所示。

圖3 應用層業務流程框圖

2 基于K連通的AMC監測網絡路由算法

2.1 典型K連通路由算法分析

典型K連通構建算法主要通過功率控制和節點移動來實現，算法的優化方向有：降低網絡能耗、延長網絡生命周期、減少節點移動距離和最小化通信半徑等方面[14]?；?-跳信息的K連通構建策略[13]在綜合前人基礎上新近提出的K連通構建算法，所用方法和思想具有一定的代表性，因此本文以該算法作為典型算法進行研究。

該算法針對復雜環境下WSNs拓撲結構易于斷裂的問題，以復雜網絡理論和圖論知識為理論基礎，并結合已有的研究內容，構建基于K連通的無線傳感器抗毀網絡。主要包括四個步驟：節點分簇、簇內割點檢測、簇內割點消除和簇間K連通構建，主要流程如圖4所示。

1) 節點分簇階段。假定節點之間無阻擋，首先采用隨機選取簇頭的方法將所有節點分若干個簇，然后設定節點通信半徑，依據該值和節點間距判斷兩個節點間是否連通構建網絡的連通圖，最后采用經典K-MEANS算法在每個簇內選取1個對象作聚類中心。

2) 簇內割點檢測。采用節點1-跳和2-跳信息相結合的方法，首先基于1-跳節點信息判斷節點是否為割點，若是割點，則繼續用2-跳信息判斷節點是否為割點。該方案相與基于全局信息的判斷策略相比，降低了算法復雜度；與只依靠1-跳節點的算法相比，提高了割點檢測準確率。

圖4 算法流程示意圖

3) 割點消除階段。依據檢測到的割點信息，首先判斷割點周邊節點信息，查找距離割點最近節點，最終通過增加節點發射功率(通信半徑)和節點移動相結合的方法達到消除割點的目的。

4) 簇間K連通構建階段?；谡毓濣c移動的復雜性，主要通過增加簇頭節點的發射功率來構成簇間節點的K連通。

該算法從實際應用角度來說存在兩個問題，首先是在構建網絡拓撲的時候主要依據節點間距來判斷節點間是否1-跳連通，在實際應用當中，會因為節點間信號傳播衰減造成判斷錯誤；其次是簇頭選取范圍是全部簇內節點，假如簇頭節點和鄰居簇頭節點不能1-跳通信時，簇頭節點數據需要簇內節點路由，從而造成簇內數據重發問題，影響網絡速率，增加網絡負擔。

在沒有障礙物的情況下，無線電波傳輸不受阻礙，也不會產生反射、折射、繞射、散射和吸收。但經過一段距離之后，能量會由于寬三而篩檢，其衰減模型[10]公式為：

(1)

式(1)中：Lloss為信號衰減的相對量(dB)；GM、GR分別為節點的發送和接受增益(沒有增益時，取1);d為節點之間的距離(km)；C為光速(m/s)；f為信號的頻率(MHz)。故ZigBee節點的丟包率會隨著通信距離的增加而變大，測試結果如表1所示。

表1 丟包率測試結果

當有障礙物的情況下，收發節點之間的通信通過潔凈室中各種建筑物和設備傳播會引起無線信號的發射、散射和吸收，導致接收端收到的射頻信號強度和鏈路質量有很大的衰減和差異性，會嚴重影響網絡的整體性能。有學者對于障礙物對無線傳感器網絡信道的影響進行研究表明，墻體對于無線信道的影響最為嚴重[11]，因此在潔凈室內部署無線傳感器網絡必須充分考慮障礙物對網絡健壯性和魯棒性的影響。

障礙物對ZigBee通信干擾實驗表明ZigBee網絡易受障礙物的干擾。ZigBee丟包率和通信距離實驗，表明節點間存在一個過渡區間，該區間節點間能夠通信但是丟包率較高，基于此在判斷節點之間是否連通，應該綜合考慮節點間丟包率和節點間鏈路質量的影響。

2.2 K連通路由算法優化

假如兩個節點間是1-跳連通，則節點間數據傳輸不需要經過路由轉發，因此可將節點間連通性的判斷歸結為數據包是否經過路由這個問題，為了實現這個問題，本文依托ZStack-2.3.5協議棧，結合ZigBee網絡特性和節點功能來查找解決方案。通過修改Zstack協議棧節點發送函數中用來確定節點發送數據的最大路由跳數的參數RADIUS_num值，可以查找出節點的1跳鄰居節點。

網絡組建好了之后，先有簇頭節點按照該方法進行一跳節點信息判斷，而后其余普通路由節點同時進行判斷，最終各個節點將判斷結果發送給協調器，協調器通過串口發送給電腦進行數據處理。基于該分析，依托Zstack協議棧，進行普通路由節點軟件程序設計，其中消息包類型有兩種：節點1-跳信息測試包(ASK_message)和節點1-跳信息測試回應包(ACK_message),程序流程如圖5所示。

圖5 程序流程框圖

節點主要負責兩個事件的處理：主動發起1-跳連通節點查找事件和1-跳連通性判斷事件。

1) 進行1-跳連通節點查找事件。在定時器到達計數時間以后，會觸發GENERICAPP_SEND_MSG_EVT事件，在該事件中首先調用GenericApp_SendThe_Message()函數發送連通度測試數據包。該數據包需要發送給節點周圍所有在通信半徑內的節點，因此需要采用廣播模式。同時為了實現只有一跳節點才能接收到數據，需要將AF_DataRequest的最后一個參數設置為1。

2) 1-跳連通性判斷事件。當節點接收到數據包時，會觸發AF_INCOMING_MSG_CMD事件，然后調用GenericApp_MessageMSGCB( MSGpkt )任務處理函數，其參數為數據包的指針。接收到的數據包，包括ASK_message和ACK_message兩種，當為ASK_message時表明接收的時是節點連通性測試反饋信息，此時要先判斷該測試信息是否是本節點所屬的，因為節點會接收到其他節點經過周圍環境反射等情況發射來的節點；確定是本節點的測試反饋數據包之后，需要調用DB_test_func()函數，丟包率測試，排除部分丟包率較高的節點。最后將結果發送給簇頭節點前，需要將發送函數的最后一個參數設置為25，才能將數據發送給簇頭節點。

3 測試與分析

在已經搭建好的軟硬件平臺上對系統的整體性能進行測試，實驗主要內容是系統實用性和網絡性能測試。

3.1 系統實用性測試與分析

對該系統中數據收發情況進行完整測試，歷史數據分析界面如圖6所示。

系統能夠正常顯示和存儲所監測的AMC參數及其相關信息，能夠將監測位置和監測信息自動對應，可以對歷史數據進行分類分析和對整個系統中設備狀態進行監控，符合AMC監測需求。由于檢測AMC的傳感器往往需要有≤0.01 PPM的檢測精度，故在AMC監測系統中，傳感器成本較高，本系統設計的一拖多式的終端采集節點，使用1個傳感器輪詢式檢測的方式，來完成原本需要N個傳感器檢測的N個待測點的AMC信息監測任務，節省了系統的傳感器成本；低功耗路由節點能夠降低節點功耗和網絡部署難度，使得整個系統更加靈活；系統的集中式控制機制，有助于網絡通信效率的提高，便于系統更新升級，間接降低了AMC監測系統的維護成本。

3.2 K連通算法可靠性測試與分析

為了驗證該方案的有效性，設置實驗進行測試。K連通抗毀策略首先將節點分為若干個簇，本實驗以其中一個簇為實驗對象。節點個數為10個，節點發射功率和接收增益等參數設置一致，節點有效通信半徑為50 m，無線連通的節點丟包率閾值為15%，實驗場地在一個40 m×50 m的潔凈室空間范圍內。其中一個節點燒寫Coordinator代碼，設置節點編號為1，用來代表初始簇頭節點，負責建網、組網和信息與PC的透傳。其余10個節點燒寫Router代碼，編號從2開始依次遞增，加入Corrdinator構建網絡，測試結果如圖7所示。

圖7 連通性測試結果

經典ZigBee算法構建的連通圖如圖7(a)所示。典型K連通算法構建的連通圖如圖7(b)所示，可以看到經典K連通網絡基本處于一種全連通狀態。圖7(c)反映的是基于改進算法構建的網絡拓撲圖，相對于圖7(b)來說節點間連通鏈路減少了很多,連通鏈路減少的主要原因為該測試空間為室內，墻體隔檔對ZigBee網絡的影響非常嚴重。其中4號和9號節點沒有連通是因為兩點之間的通信丟包率高達34.8%，超過設定閾值15%。

上述3種算法的平均連通度如表2所示。

表2 3種路由算法平均連通度

由表2可知，典型K連通算法和本系統設計的鏈路優化的K連通算法均對網絡的連通性有明顯的提高，但典型K連通算法的鏈路過度冗余，且未考慮無線信號傳輸中的衰減情況。下面對兩種K連通算法的丟包率和路由延遲進行對比分析。

Coordinator節點的丟包率統計如表3所示，2至10號節點每隔5s，依次發出20Byte的數據，每個節點發送100次數據。

表3 K連通算法丟包率

由表3可知，鏈路優化后的K連通算法降低了網絡的丟包率，網絡的可靠性將有所提高。

選取1-6、1-7、1-8、1-9、1-10共五組節點為實驗對象，其中5個普通節點每隔5 s，依次發出20Byte的數據，測試Router節點數據到達Coordinator節點的路由延遲，實驗結果如表4所示。

表4 K連通算法路由延遲結果 s

通過對比以上試驗結果，改進后的K連通算法在構建網絡拓撲圖方面具有明顯的優勢，實現了網絡多連通路由的同時，降低網絡丟包率和路由延遲，有助于改善AMC監測系統網絡的可靠性。也驗證了方案的可行性和有效性。

4 結論

1) 本文結合半導體裝備生產環境中AMC監測系統具體應用背景，主要從系統節點硬件結構設計和網絡路由層算法優化，兩個方面對AMC監測系統進行了設計改進；

2) 系統節點硬件結構設計和網絡應用層集中式調度機制，有助于降低系統部署成本和維護成本；

3) 改進的K連通算法，能夠對通信鏈路進行優化，提高網絡的可靠性，同時降低了網絡延遲。