基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法
【专利摘要】基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，涉及物联网。首先，确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点；根据监测的因子及关键点建立最优化数学监控模型；然后，对数学模型求解，找出属性最多的关键点作为预选择点。若预选择点数量大于1，调用属性优化方法来选择所有属性都靠近属性均值的关键点作为监测点。通过上述处理后，若还存在两个以上的预选择点，则调用作物生长因子加权法来确定监测点。如此处理后，若仍然存在两个以上的预选择点，则采用随机算法，随机确定经过作物生长因子加权法处理后的预选择点为监测点。最后，采用关键点与属性的矩阵优化方法对关键点与属性的矩阵T进行处理，得到最终的监测节点数量及分布位置。
【专利说明】基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及物联网，尤其是设及基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署 方法。
【背景技术】
[0002] 农作物生长的±地是不可增长的自然资源，如何在有限的资源基础上，借助先进 的科技手段提高生产效率、经济效益与环境效益已经成为亟待解决的重大问题。目前，W信 息技术与农业技术融合为特点的"农业信息化"成为解决W上问题的关键支撑技术之一，其 核屯、是利用信息技术精确、及时地获取地块中±壤、环境作物的信息，诊断作物的长势和产 量在空间上差异的原因，并对每个小区做出决策，准确地在每个小区上进行灌概、施肥、喷 药等，使得传统农业精细化生产，W达到最大限度地提高水、肥和杀虫剂的利用效率，增加 产量，减少环境污染，促进±地集约利用的目的。精细农业其主要生产过程是获取作物生长 的环境因素，并改变对农业不利的因素。该些因素在很大程度上决定作物的产量和质量，通 常包括；作物生长环境（如空气中的温湿度、光照、风速等）和±壤环境（如酸碱性、含水 量、金属离子含量）。而该些信息常具有空间和时间差异性的特点，如何连续监测该些信息 成为研究重点。对农作物生长发育过程及产地综合环境信息的采集和实时监控，是实现智 能化精准管理作业的基础，是农业物联网技术感知层研究的关键和核屯、【技术领域】。
[0003] 对作物的连续监测的前提条件是对监测的传感器节点进行部署。而传感器节点常 用的部署方法可W归纳为3类；随机部署；在应用区域内W人工、机械、空投等随机方式部 署传感器节点，适用于特殊地形、灾害发生区域等复杂而无法接近的不确定应用环境。规 则部署：在应用区域内按照规则几何拓扑结构放置传感器节点，适用于±壤、空气、植物等 环境监测应用。计划部署；在应用区域内按照预先计划放置传感器节点，如目标跟踪应用 中，在监测量频繁发生区域放置较高密度的传感器节点，W达到更好的监测效果。在环境 监测应用可划分为两类，即异常事件监测和常态连续采样监测。异常事件监测：如地震预 警、森林防火，传感器网络的监测目的是探测到特殊事件发生的具体时间和地点。常态连 续采样监测；如水质监测、生态监测，本发明所探讨的生态环境监测也属于该一类，传感器 网络的监测目的是连续采样节点处的环境参数数据，通过统计学插值方法估计非节点位 置处的数据，从而分析监测量在空间和时间上的连续变化。目前很多学者提出从连通和 覆盖两个方面考虑节点部署问题。连通是指保证节点采集的信息准确地传递给基站，通 常基于节点通信范围；覆盖是指保证节点覆盖整个工作区域并完整准确采集目标信息，通 常基于节点传感范围，通过研究节点通信范围和传感范围之间的关系，给出满足最佳连通 覆盖要求的节点部署优化理论。而该主要适用于研究异常事件监测或目标跟踪。对于生 态环境监测该类常态连续采样应用，异常事件监测中一些节点部署理论不完全适用，如节 点传感范围、节点布置的数量，特别是节点布置的位置等方面。目前，仅有少量农田环境 监测及其他常态连续采样监测的文献中提及节点放置问题，如A化erto CamillUA化erto Camilli, Carlos Eduardo Cugnasca, Antonio M Saraiva,et al. From wirless sensors to field mapping:Anatomy of an application for precision agriculture. Computers and Electronics in Agricuhure. 2007, 58(1):25 -36)在基于传感器网络的农田信息建 模仿真试验研究中采用规则栅格放置节点，在每级灌概管理分区中放置一个监测节点，若 大面积监控中，特别是地形复杂的环境中（如丘陵地形），采用该种方法将需大量的传感器 节点，从而导致监控成本大增，监控成本与所获得的收益不成正比。对于常态连续采样应用 大规模种植领域的传感器网络节点部署方法，还缺乏较为系统研究。在该类应用中监测面 积大、作物生长周期长、需要监测的属性多（±壤属性、环境属性、作物生长信息等），同时 监测时地势多样、天气状况复杂等情况都增加了监测节点部署的难度。为提高农作物的产 量，减少病虫害，更加合理的施肥，监测节点的部署方法在农作物生态环境监测中具有重要 的意义。
[0004] 在传统的生态环境监测方法中，监控节点选择具有很大的主观性、随意性，缺少相 关的定量数学模型，从而在实际工作中很难在保证监测效果的同时节约建设成本。生态环 境监控中所花费成本主要来源于监测设备成本、在保证监控性能的前提下，用减少监控节 点数量方法是减少成本的最好方法，该不仅减少了设备成本，而且还在W后的使用中降低 了能源消耗。因此寻找一种节能环保的低能耗智能监测节点部署方法显得非常重要。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于解决对环境监测的布点问题，提供能够达到A化erto Camill 所提规则栅格放置节点的监测效果，其所用的监测节点的数量远远少于规则栅格放置的节 点，特别是在丘陵地带效果更加突出的一种基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部 署方法。
[0006] 本发明包括W下步骤
[0007] 1)确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点，具体方法如下；
[000引①、确定考核因素catego巧考核因素是指对监测农作物生长需要考虑的方面， 主要指监测农作物生长具有影响的因素，包括±壤因素、环境因素、作物生长信息因素等； 记作化tegcxry,= {category G 1，2, 3, . . . }，其中化tegcxry,表示所有影响监测农作物 生长因素的集合，category;表示具体的一个因素，i为自然数集合；
[0009] ②、确定具体的考核属性feature^;考核属性为各考核因素具体集的性质， 如±壤因素的酸、碱性，±质因素的水田、旱地、山地等；记作categoryi= {fea化re i/ i G 1，2, 3, . . .，}，feature;表示具体的一个属性；
[0010] ⑨、为方便在同一类考核因素categcxTy;对不同的考核属性feature i进行 监控对比，确定相对考核属性與"f"巧^巧。' >知化化,，若featureiG categoiT k， featurejE category k，feature； n feature j=目，feature ；与 feature j互为才目对考核属 性，记作/e口化巧 < …巧"。'~、fea化rej .，
[0011] 如农作物生长的±质因素中的水田、旱地、山地互为相对考核属性，使用相对考核 属性主要是为对比不同属性点所采集的数据；
[0012] ④、在步骤②的基础上查找具有考核属性feature;的地方，确定关键点 pointi，关键点是指在整个监测区域内具有考核属性的具体位置，记作PT,= {point i/ i G 1，2, 3, ...}，其中PL表示所有关键区域的集合，point i表示具体的一个关键区域；
[0013] ⑥、确定每个属性的关键点，属性关键点是指具有某一个考核属性的所有关键点， 记作 feature(i) = {po inti，j/j G 1, 2, 3,. . . }，其中 feature(i)表示具有考核因子 i 的 所有关键点的集合，points表示具有考核因子i的具体的一个关键点；
[0014] ⑧、确定每个关键点的属性，关键点属性是指某关键点具有的所有考核因子的集 合，记作9〇1111:(;〇 = {'631:脚61，/_]'￡1，2,3，...}，其中9〇;[]11:(;〇表示某关键点具有的所 有考核因子的集合，feature^表示某关键点i的一个具体的考核因子；
[0015] ⑦、根据步骤⑥、⑧，确定关键点与属性的矩阵T，关键点与属性的矩阵是指各关键 点与各属性及各属性与各关键点的一张对应的二维表，纵列表示属性的值，横列表示关键 点的值；
[0016] 2)建立布点监控模型，具体方法如下；
[0017] 由于对农作物监测为常态连续采样，在属性相同的情况下，采样所得到的环境参 数及结果几乎一致，监测结果的差异性主要由属性不一样的关键区域所决定，如山的阴阳 面、海拔的高低、肥料的多少、±壤的质量等各方面的情况，为提高农作物的产量，减少病虫 害，更加合理的施肥，对属性不一样的关键区域进行布点具有重大意义，为在降低监控成本 的同时实施对所有考核属性有效监控，建立如式（1)所示的最优化布点监控模型，寻找最 少数量的监控节点。
[001 引
【权利要求】
1. 基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，其特征在于包括以下步骤： 1) 确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点； 2) 建立布点监控模型； 3) 根据监控模型，按照监控节点的最佳监控位置进行部署。
2. 如权利要求1所述基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，其特征在 于在步骤1)中，所述确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点，具体方法如下； ① 、确定考核因素category^考核因素是指对监测农作物生长需要考虑的方面，主要 指监测农作物生长具有影响的因素，包括土壤因素、环境因素、作物生长信息因素等；记作 Categorys={categoryi/iG1，2,3，...}，其中示所有影响监测农作物生长 因素的集合，示具体的一个因素，i为自然数集合； ② 、确定具体的考核属性feature^考核属性为各考核因素具体集的性质，如 土壤因素的酸、碱性，土质因素的水田、旱地、山地等；记作categoryi= {feature夕 iG1，2, 3, ? ? ?，}，示具体的一个属性；
如农作物生长的土质因素中的水田、旱地、山地互为相对考核属性，使用相对考核属性 主要是为对比不同属性点所采集的数据； ④ 、在步骤②的基础上查找具有考核属性feature的地方，确定关键点pointi，关键点 是指在整个监测区域内具有考核属性的具体位置，记作PTS={pointi/ie1，2, 3，...}，其 中PTS表示所有关键区域的集合，point,表示具体的一个关键区域； ⑤ 、确定每个属性的关键点，属性关键点是指具有某一个考核属性的所有关键点，记作 feature(i) ={pointi，j/jG1，2, 3, ? ? ? }，其中feature(i)表示具有考核因子i的所有 关键点的集合，pointy表示具有考核因子i的具体的一个关键点； ⑥ 、确定每个关键点的属性，关键点属性是指某关键点具有的所有考核因子的集合，记 作口〇;[1^(;〇 = {€631：11^1，/_]_￡1，2,3，...}，其中口〇;[1^(;〇表示某关键点具有的所有考核 因子的集合，featurei;j表示某关键点i的一个具体的考核因子； ⑦ 、根据步骤⑤、⑥，确定关键点与属性的矩阵T，关键点与属性的矩阵是指各关键点与 各属性及各属性与各关键点的一张对应的二维表，纵列表示属性的值，横列表示关键点的 值。
3. 如权利要求1所述基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，其特征在 于在步骤2)中，所述建立布点监控模型的具体方法如下： 建立如式（1)所示的最优化布点监控模型，寻找最少数量的监控节点；
Opt.表示目标优化，s.t.表示约束集合，f(x)是实值函数或向量函数，称之为目标函 数，表示监控节点的数量；Xi为关键节点point,的数学表达形式，如式（2)所示，它的取值 为两种情况，当关键节点被选择为监控节点时，其值为1，没有被选择时，取值为〇 ;
其中i为位置编号，即ID号，pot(x，ydg具体的位置，（x，y)为经、炜度； 属性关键点及关键点属性之间的关系用矩阵T表示，如式（3)所示；当某关键点Point」 存在某属性feature^t，矩阵T中相应的值用"1"表示，若不存在，其值用"0"表示；
由于每一个属性都需要监测，则有式（1)中（c)所示的关系； 根据六西格码标准可知，选择某属性关键点时希望选取的点在此属性的均值的一
关键点属性值是指某关键点具体的某一属性的值，记作pointyfeature』,value，表示 为第i个关键点第j个属性的值； 为提高监控质量，希望每个监测点的属性值都在各属性值的1个西格码（Sigma)范围 内，设定判定函数如式（1)中的式（d)所示，若不在1个西格码（Sigma)范围内，把式（3) 中的相关的pointyfeature』值设为"0" ； 由于天气原因，作物生长因子在不同的季节所受影响不同，定义各关键点属性的加权 因子矩阵WeightFactor，其中示属性i的权值，且权值符合归一法，即权值相 加为"1"，如式（1)中的式（e)、（f)所示。
4.如权利要求1所述基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，其特征在 于在步骤3)中，所述根据监控模型，按照监控节点的最佳监控位置进行部署的具体方法如 下： 通过对式（1)求解确定最少的监测节点数；并且在监测节点数量一定的情况下，希望 监测节点都布置在每个属性均值的一个西格码范围内，从而使得监测所得的结果具有普遍 性及代表性；整个算法采用预选制，先找出属性最多的关键点作为预选择点，若预选择点数 大于1个时，调用属性优化方法选择所有属性值都靠近属性均值的关键点作为监测点；若 经过这样处理后，还存在两个以上的预选择点，则调用作物生长因子加权法确定监测点；其 后，若还存在两个以上的预选择点，则采用随机算法，随机确定经过作物生长因子加权法处 理后的预选择点为监测点；最后采用关键点与属性的矩阵优化方法来对关键点与属性的矩 阵T进行处理，直到矩阵T内的所有数据为"0"为止（"0"矩阵），得出所有监控节点的位 置，并按此位置部署传感器监控节点。
【文档编号】H04W84/18GK104486435SQ201410808066
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月22日 优先权日:2014年12月22日
【发明者】邹赛, 唐余亮, 庄卫华, 黄联芬, 高志斌, 赵毅峰, 杨帆 申请人:厦门大学