1、物联网技术 2023年/第10期 全面感知 Comprehensive Perception120 引 言水利设施和水电工程等人类活动对河流中的鱼类生存繁衍产生了巨大的影响,为了有效地保护野生鱼类资源,以及开展相关研究,需要对野外的鱼类活动进行监测和追踪,掌握其活动轨迹,从而有针对性地开展研究和保护工作。鱼类标识和追踪技术经历了传统的鱼鳍夹片、冷冻贴标、编码金属标、喷涂标记等方式,发展到现代无线电标签、声学标签、射频标签等信息技术手段。目前信息化监测手段虽然在监测方式上实现了非接触的自动获取,但由于监测点分散,仍然采用设备获取数据本地化保存,人工读取数据再分析的工作模式。这种模式下,科研人员工
2、作强度大、系统实时性差、效率低下,难以满足科研工作的需要,不利于对鱼类研究和保护工作的深入开展。造成这一问题的主要原因在于,野外鱼类监测的通信条件和供能条件都难以保证数据交换需要,信息处理的方式还没有从单机模式转变到联网运行的模式上来。本文以物联网技术为依托,重点解决野外环境下 RFID 鱼类监测设备适应性和灵活性问题,研制具有更好满足野外复杂条件下部署的RFID 监测设备,采用 LPWAN(低功耗广域网)技术,设计满足野外大范围数据传输要求的转发策略,实现监测数据实时上报到互联网上的物联网平台,打通鱼类监测点与科研人员之间的数据传输通道,构建完整的物联网应用系统,有效地满足了野外鱼类监测研究
3、和保护数据的多监测点、大数据量、位置相关、时间相关、实时性等需求,为鱼类监测与保护等研究提供了有效的技术手段,也为物联网在野外条件的监测应用提供了典型案例。1 系统结构及关键问题1.1 系统总体结构系统总体结构按照物联网体系结构的感知层、网络层和应用层的架构进行规划。(1)感知层,主要是采用 RFID 技术,将微型 RFID 标签通过注射方式注入到待监测的鱼体内,登记相关信息后,将鱼放回待监测水域,然后在不同监测点部署标签监测读取设备。通过监测设备的地理位置、时间以及监测到的标签信息等作为鱼类活动的感知数据。(2)网络层,主要负责完成感知数据实时转发,由于在野外缺乏必要的基础设施作为支撑,从感
4、知层接入互联网的通信过程需要由感知设备通过一定的转发方案发送到互联网网关接入点,从而完成感知层与应用层之间的数据连接。(3)应用层,主要对野外相关水域各监测点上传的鱼类监测数据进行汇总和存储,并根据监测点相关参数对数据进行分类和整理,从而形成待监测流域或区间的鱼类活动数据集,为进一步开展行为分析和应用研究提供支持。系统总体架构如图 1 所示。图 1 系统总体架构图基于物联网的野外鱼类监测系统研究丁晓波,吴 凡,龚国强(三峡大学 计算机与信息学院,湖北 宜昌 443002)摘 要:针对现有野外环境下鱼类活动监测存在的不足,研究开发一套基于物联网的野外鱼类监测应用系统,通过 RFID 技术对鱼类进
5、行标识和活动监测。研发了专用的 RFID 监测装置,能够适应野外的复杂部署环境,获取被标志鱼类在监测点活动时的 RFID 标签数据;并设计了低功耗广域网的转发策略,实现野外远距离的数据传输,完成物联网平台的数据收集,在物联网平台可以通过后续应用开发开展数据分析等研究工作。最终实现河流、鱼道等不同场景下的全流域、大范围鱼类监测数据采集、数据传输、数据存储、数据分析等过程的高效自动处理。关键词:鱼类监测;物联网;RFID;低功耗广域网;数据传输;数据交换中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2023)10-0012-04DOI:10.16667/j.issn.209
6、5-1302.2023.10.003收稿日期:2022-11-11 修回日期:2022-12-27基金项目:宜昌市科技计划项目(A21-3-014)2023年/第10期 物联网技术全面感知 Comprehensive Perception131.2 需要解决的关键问题由于野外环境下不同水体的监测条件区别很大,不同环境下部署天线的截面积、引线长度、周围环境的干扰、水体的流动、鱼类的聚集和游速等,都会对 RFID 设备工作产生较大的影响。目前能够采购到的相关 RFID 设备在大尺寸天线支持、调谐便捷性等方面很难满足要求,因此对于感知层设备,需要针对野外的监测环境,研发专用的鱼类监测装备。系统网络层
7、主要完成数据传输功能,由于对鱼类进行监测的地点是在野外,最具有可用性的就是移动通信网络,但移动通信网络能够覆盖的范围往往只能在近郊区域或水坝附近区域,难以满足更广阔区域的通信需要。因此,还要解决野外环境下数据的传输问题,以便能够将监测设备的数据及时可靠地接入互联网,进而传送给应用层平台。系统应用层功能主要包括两方面:一是完成数据的收集和存储;二是对数据进行科学地分析。从而形成对鱼类行为的描述和特征表达,为科学研究和鱼类保护提供依据。但由于监测点较多、通信路径复杂、野外条件下的设备工作稳定性难以保证等因素,使得获取的数据存在一些质量问题,如噪声、数据缺失、数据错误、数据重复、数据不完整等,需要根
8、据地点、时间、重复性等多方面手段进行数据清洗和整理,从而为更高效数据分析提供有价值的数据支持。2 系统设计与实现2.1 鱼类专用 RFID 监测设备研发RFID 监测设备包括鱼身体里注射的标签、监测点的阅读器、相应的电源模块三部分。其中标签通过与天线的电感耦合完成与阅读器的能量和数据交互,通过标签的 ID号来标识被注射该标签的鱼,并结合环境参数、地理位置参数等生成相应活动记录数据。监测设备总体结构如图 2 所示。图 2 监测设备结构图阅读器是监测设备的核心。当鱼类进入天线的电感耦合范围后,鱼类身体中注入的标签通过射频载波获取能量,并通过这些能量与阅读器进行交互,将其自身标签编号发送给阅读器,阅
9、读器收到数据后结合其地理位置、时间、气温、水温以及工作状态参数等形成一次完整的数据采集。阅读器主要包括以下部件:射频前端、天线及谐振器、控制器,环境传感器、通信模块、串行通信、电源部件。射频前端是射频信号产生并进行射频信号交换的重要部件,采用了 TI 公司的 RI-RFM-007B 射频模块,该模块可通过控制接口进行操作和数据交换,并提供了谐振状态的检测接口。天线是阅读器与标签交换能量和信息的通道,由于野外河道或鱼道的尺寸千差万别,因此要根据监测点的实际情况来绕制天线,同时还得满足射频系统的谐振参数要求,需要根据天线电感量的不同串联相应的谐振电容。为了保证天线谐振电路的灵活性,系统采用多谐振电
10、容串、并联方式组成调谐部件,该部件的电容参数可通过跳线的方法进行调整,并在电路中设置可微调的电感,从而在满足监测点天线尺寸要求的同时,保证了与系统的谐振频率匹配。控制器是阅读器管理和交换数据的关键,本文采用STM32F103 微处理器作为控制器核心部件,控制器包含了环境检测、电源检测、地理位置检测、数据交换接口等部件,主要完成对相关环境数据、地理位置信息的收集,以及控制射频前端完成对鱼类射频标签监测数据的获取。电源部件为阅读器提供所需的工作电压支持,同时也对电源进行监测和参数获取,主要完成电源模块从 12 V 电压到控制器部分 5 V、3.3 V 的电压转换。外部的电源模块为监测设备提供电力支
11、持,主要包括三个部分:蓄电池、充放电控制器和太阳能充电板。为保证系统供电的统一性,电源模块采用 12 V 锂电池作为系统的供电核心,通过充放电控制器提供给阅读器使用。由于监测设备需要实现 24 小时不间断工作,为了保护其工作的连续性,在电源模块中通过 50 W 光伏发电板来进行电能补充,白天光伏板为监测设备供能的同时,还能够为锂电池进行充电,夜间则完全由锂电池为设备提供电能。2.2 通信手段及策略监测设备获取的数据需要通过一定的通信手段传送到数据处理平台。该数据传送过程中首先需解决监测设备如何将数据上传至互联网的问题。在野外最便捷连接互联网的方式是利用移动基站提供的 3G 信号等移动广域网信号
12、接入,但当设备处于基站信号无法覆盖的区域时,则需要采取更加灵活的接入方式。本文利用基于扩频通信的 LPWAN 技术 LoRa 通信模块物联网技术 2023年/第10期 全面感知 Comprehensive Perception14作为非基站信号条件下的数据交换通道,当监测设备无法连接到基站信号时,通过点对点的通信方式与其邻近的监测设备进行通信,再由邻近设备转发给下一台设备。通过多跳转发最终将数据送到移动信号可覆盖的监测点,完成数据接入互联网的功能。由于鱼类监测设备沿河道或鱼道进行部署,数据传输过程已具有一定的顺序性,采用多跳结构符合实际应用场景和数据传输的特点,能够满足实际应用的需要。其通信方
13、式如图 3 所示。图 3 数据传输通信策略示意图图中监测设备编号为 1 5,其中 1 3 号设备可以直接通过基站接入互联网,而设备 4、5 则因距离太远,无法连接通信基站,只能通过邻近的 3 号监测设备进行转发,完成与互联网的数据交换。2.3 物联网平台接入物联网平台主要用于接收感知层获取的数据,并进行存储和管理,然后为应用程序提供数据支持。目前可以采用服务器自建平台方式或采用公共物联网平台进行定制的方式来完成相关环境的建设。本项目以 ONENET 公共物联网平台为基础,进行设备接入和数据接收存储管理,然后通过该平台的应用开发接口实现相关应用程序的接入和数据处理。在 ONENET 平台上,可以
14、使用 MQTT 协议进行数据交换和接入,数据包根据上报数据串中的坐标点和编号为依据进行分类存储,以保证无论数据是直接通过 NB-IoT 方式上传到平台,还是通过多跳转发的方式上传到平台,都能够正确地识别和管理。3 系统测试与评价3.1 测试环境搭建为了便于进行相关功能和数据测试,在模拟的人工鱼道环境进行了测试工作,人工鱼道内宽 60 cm,水深 30 cm。测试对象为人工养殖 15 20 cm 的小草鱼活体,采用注射方式分别在鱼体内注入了不同编号的标签,用手持阅读器读取鱼体内标签,记录标签编码和对应鱼的特征后将鱼苗投入人工鱼道。监测设备的天线在鱼道中以垂直水面方式部署,天线采用 1.5 mm2
15、的多股绝缘线按 60 cm30 cm 的尺寸绕制 3 圈,电感量约 23 H,通过调整与天线串联的调谐模块,使得天线达到谐振工作点。利用锂电池给监测设备提供电源支持,并通过光伏充电板作为辅助为电池提供充电和工作,在监测设备的监测串口接入计算机,观察监测数据的获取和传输等相关情况。3.2 相关测试情况保持外部环境的平稳,调整鱼道中水流速度为 1 m/s,使鱼在鱼道中自由活动状态较平稳。启动监测设备,并通过计算机串口观察固定在鱼道中的 RFID 天线数据读取和物联网平台的数据接收情况,通过 NB-IoT 方式将设备直接接入ONENET平台,经过48小时测试,记录试验情况,见表1所列。表 1 监测数
16、据读取情况监测时长/h本地记录数平台记录数数据丢失率/%164623.1341291253.1082762634.71123623493.59245925733.21481 0791 0463.063.3 数据转发及设备连续工作测试取掉监测设备通信模块上的 NB-IoT 模块的 SIM 卡,模拟 NB-IoT 掉线状态下的数据通信,利用 LoRa 接收模块的点对点通信,并记录获取的数据情况,同样进行 48 小时测试,记录试验情况,见表 2 所列。表 2 监测数据及转发情况时长/h本地获取记录平台接收记录数据丢失率/%173712.7441311263.8282692593.7212357345
17、3.36245865673.24481 0461 0133.153.4 测试结果分析由表 1 和表 2 的测试结果可以看到,监测设备能够完成连续的鱼类监测和数据发送任务,并在平台上能够正确获取数据,证明系统具备连续工作的能力和可用性。虽然监测数据经无线传输后会存在一定的数据损失,但均小于数据总量的 5%,而且丢失数据多为连续读取时的数据,并未对数据分析产生明显影响。从两表的数据丢失率看,数据直接由NB-IoT 传送到平台或者通过转发方式传输至平台,数据丢失率基本相同,因此通过转发方式进行数据上报具有较好可用性。综上证明了系统能够满足对野外鱼类监测的数据采集、传输和应用需要。2023年/第10期
18、 物联网技术全面感知 Comprehensive Perception154 结 语本文以物联网技术在野外环境下的鱼类监测应用为目标,分析讨论了现有分散式数据采集方式存在的主要问题,以及通过物联网技术进行相关数据采用和应用分析的优势。本文从物联网系统的感知、传输、应用等三个层面分析了针对鱼类监测应用中需要解决的关键技术问题,提出了相应的解决方案。通过设备开发、转发策略设计与系统搭建,实现了完整的数据采集、传输和存储的数据采集系统。经模拟环境测试,系统能够较稳定地获取监测点的各类环境参数和鱼体中的 RFID 标签数据,并通过 NB-IoT 通信方式或转发方式将数据上传至 ONENET 物联网平台
19、,解决了野外环境下鱼类监测和数据接入物联网平台的问题。未来还需要在数据的本地化存储、异步数据交换、多监测天线支持、远程触发和多设备协同监测等方面开展深入研究工作,以解决多跳转发过程的数据冲突和溢出丢失等问题,包括采用高效的重传机制和存储转发策略,更好地保障野外条件下监测数据的有效传输,减少数据丢失,确保系统的可用性。注:本文通讯作者为吴凡。参考文献1 施昕昕,顾宇扬.基于 MQTT 协议的工业物联网数据采集和控制系统 J.南京工程学院学报(自然科学版),2022,20(2):31-37.2 王文昭.基于物联网的土壤环境感知 D.天津:天津师范大学,2022.3 刘颖.基于物联网技术的水质网格化
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22、波,男,江苏人,副教授,主要研究方向为嵌入式系统及物联网应用技术。吴 凡,男,湖北人,硕士,主要研究方向为工业物联网技术。龚国强,男,湖北人,副教授,主要研究方向为嵌入式系统应用技术。机端可以实时获得测量数据及识别结果,有利于推动物联网的建设。系统具有良好的人机交互功能,可以灵活切换系统模式,操作简单。通过实物制作,成功实现了系统的远程监测功能、快速识别功能以及学习功能。实验结果表明,本系统可以较好地识别出用电器的类别,并且稳定性良好。参考文献1 何勇,王晓丽,肖海飞,等.基于物联网的非侵入式用电器在线监测系统设计与实现 J.智能计算机与应用,2021,37(12):158-164.2 付英侃
23、.基于 DSP 的负载电参量远程监测系统研制 D.西安:西安电子科技大学,2019.3 王飞.基于深度神经网络的非侵入式负荷辨识算法研究 D.大庆:东北石油大学,2020.4 Cirrus Logic 半导体公司.CS5463 芯片数据手册 EB/OL.2022-11-12.https:/ ST 半导体公司.STM32F103ZET6 数据手册 EB/OL.2022-11-12.https:/ 李瀚荪.电路分析基础 M.北京:高等教育出版社,2017.7 高西全,丁玉美.数字信号处理 M.西安:西安电子科技大学出版社,2016.8 乐鑫科技公司.ESP32 数据手册 EB/OL.2022-11-18.https:/ 杨元清.基于静电传感器的绳状流在线识别与定位 D.北京:华北电力大学(北京),2022.10 卢金涛.基于工况在线识别的插电式混合动力汽车的能量管理策略研究 D.重庆:重庆理工大学,2022.作者简介:杨玉涛(1999),男,本科,研究方向为电子信息。李春树(1974),男,教授,研究方向为通信与信息系统。(上接第11页)