原创 【博客大赛】节点嵌入式系统的研发【2】

（2）传感数据采集与嵌入式存储

  通过多传感器扩展接口支持多种传感器，以及对传感器参数（如采集周期、运行参数等）的动态配置，自适应降低功率消耗。支持的传感器包括但不限于：水温传感器，PH值传感器，溶解氧传感器，盐度传感器，电导率传感器，浊度传感器，蓝绿藻传感器。通过统一数据解析中间件实现传感器采集数据统一的格式解析和转换。通过在终端上建立嵌入式数据库，支持传感数据的存储与本地查询。

（3）传感数据分析与预测

1）数据相关性分析

终端设备支持多种传感器，可以同时采集异质、多元的传感数据。进行异质、多元传感数据之间的相关性分析，一方面可以发现不同传感数据之间的关联，为上层数据挖掘、规律发现以及决策提供初步依据；另外一方面可以将强相关的多种数据进行融合，减少与数据中心数据传输量，降低通信开销，从而降低智能终端的功耗。

2）传感数据预测与预警

基于历史传感数据，通过建立预测模型，实现对未来时刻传感数据的预测，减少不必要的环境感知，降低功耗。当预测值为异常数据时，自主生成预警信息。

3）轻量级图像分析

  智能终端支持基于水面图像的蓝藻监测，通过计算复杂度低、资源需求少的算法实现蓝藻识别和蓝藻暴发强度估计。轻量级的图像分析显著降低了终端的功耗。

4）异常数据报警

自主判断监测到的传感数据是否发生异常情况，及时生成报警信息，通知数据中心。

（4）数据传输与控制

数据传输与控制解决网络传输中数据的可靠性和安全性问题，为终端设备远程数据和指令的传输提供安全、可靠的数据通道，保证数据传输过程中不丢包、不错包，减少功耗。

（5）终端设备远程控制

  支持对终端设备的远程控制，包括：1）远程开关控制；2）远程复位控制； 3）远程状态查询；4）远程参数配置；5）远程固件升级；6）远程传感器校准。

（6）终端设备可重塑

面向智慧环保的物联网智能终端须具备强通用性，能够适应各种环保物联网应用，从简单的温湿度信息采集，到复杂的智能处理算法，都应该不需要重新进行终端硬件设计。此外，智能终端需要具备强专业性，能定制适合应用需求指标的软硬件，以使得系统成本与应用规模相匹配。为了支持物联网应用的多样性，传统终端为保证其通用性而通常采用具有一定硬件性能冗余度的设计，使其存在高成本、高功耗缺点，导致传统终端无法以较高效能比支持大多数的物联网应用。如果优先保证物联网应用的领域专用性，需要针对不同的物联网应用单独设计专用终端，由于物联网应用的高度多样性和领域专用性，单独设计的终端硬软件资源无法得到有效复用，降低了终端物联网应用的开发速度，增加了系统的研发成本。本项目通过研发可重塑技术解决上述问题，有效降低终端系统的功耗，提高开发速度。

（7）设备容灾热备份

智慧环保业务依赖于智能感知终端的可靠运行，设计完备的容灾热备份机制对终端采集的环保监测数据进行备份保护，在各种灾难损害发生时，仍然能够最大限度地保障提供正常环保应用服务的监测数据，变得非常重要。本项目通过研发容灾热备份技术解决这一问题。

（8）异质终端自组织组网

由于客观物理环境和待感知对象的复杂性与动态性，环保应用系统需求的多样性，以及覆盖范围的不同要求，本项目中所涉及的智能终端通常由不同类型、不同性能的异质终端组成。如何部署这些异质终端来高效采集感知信息以降低功耗，以及如何控制这些异质终端在静态、局部动态和全局动态的条件下连接成一个高效的自组织通信网络，是本项目的核心关键技术。

（9）即加即用中间件

为了便于由多个智能终端组成的环保监测网络的动态扩展（如，动态加入新的终端（由于本项目的终端具有可重塑特性，新加入的终端可能与网络中的终端具有不同的操作系统、传感器、运算能力、网络通信接口）），本项目研发即加即用中间件，实现监测网络的动态扩展。

（10）多终端之间的协同感知与计算

单个终端的环境信息监测种类、精度和数据分析计算能力有限，通过多个智能终端之间的协同感知机制，融合多个终端之间的监测数据，提高监测精度，通过一定范围的空间尺度的数据采集可以降低感知的功耗。此外，通过多终端协同，可及时发现监测数据的异常情况，自主进行监测数据采样周期的自适应动态调整。将计算复杂度高、资源需求较大的计算任务进行分解，在多终端之间分布式协同计算。

（11）终端设备的代码更新

对于环保物联网应用，需要根据应用的多样性和动态性，及时更新智能终端的运行代码。由于传输更新代码不同于传输普通的传感数据，其具有高突发性和数据量庞大的特点。一般情况下，传输这些代码需要大量的能量开销。并且，当待更新终端收到更新代码后，需要在本地重组并保存这部分代码，这些操作也需要一定的能量开销。这两部分的能量开销统称为代码更新开销。当前的代码更新技术通常只关注传输代码引起的通信开销，而较少关注由于代码重组和存储引起的重组开销，往往造成由于终端的能量随着频繁的更新而迅速被耗尽，从而降低整个环境监测网络的生命周期。另外，一些终端设备采用的嵌入式芯片，由于电源电压的降低可能导致代码写入时会发生意想不到的错误，严重时会使终端上的程序崩溃。本项目通过研发代码更新机制解决上述问题。

（12）终端设备能量自供给

本项目的终端设备支持利用能量转换器件将从环境中收集的能量转换成电能以驱动终端设备，实现能量自供给。同时，在终端上集成充放电控制部件，动态调整能量存储与使用方式。

（13）多种通信传输方式支持

本项目的智能终端支持终端之间以及终端与数据中心之间的多种通信传输方式，如802.15.4，WIFI，3G等。

（14）高效数据接入中间件

目前阶段物联网应用中间件产品研发滞后于应用的发展，现有物联网应用中间件产品难以解决物联网大规模应用的问题。物联网应用中间件是业务应用程序和底层数据获取设备之间的桥梁和纽带，涉及海量、重要设备的身份标识，控制问题，是数据的核心通道，相关核心技术必须自主掌握。

在感知层中，以传感器网络为核心，大规模的感知应用面临着如何动态扩展网络、对感知层节点进行标识和定位、以及如何进行底层数据解析和格式统一等问题。针对上述问题，本项目面向不同节点的异构多元感知数据，开展广域网与感知层网络协议转换技术、统一信息模型的传感总线、节点全网地址标识以及节点定位技术与产品的研发，为物联网提供异构、多源的设备及数据接入能力的技术和产业化的软件产品。

在传感器网络中，节点使用自身的ID组网是常见的方式，这些ID可以是压缩的IPv4/IPv6地址也可以是其它标识符，因而专用网关首先需要包含一种地址翻译机制，自动实现传感器节点标识符到广域网中IPv4/IPv6地址的映射；此外，传感器网络的报文分组小而且多，如果对每一个的传感器网络报文都单独封装成为一个独立的互联网报文必将带来极大的资源浪费，因而专用网关上还需要设计一种报文分段和重组机制，能够根据报文类别及序列号等信息将多个传感器网络的小报文打包构成一个较大的互联网报文，在报文传送实时性的基础上有效节省网络资源。感知层网络包含各种各样的节点，其传输的数据包呈现异构多元特性，同时感知层有时需要进行局部的信息共享以提高效率，解决信息孤立及服务复用率低等问题，因此在专用网关中采用统一信息模型的传感总线对信息进行规范化处理，同时提供局部信息共享能力。节点定位是感知层资源的基本信息之一，本项目采用传感器网络的区域定位技术，获取节点的位置信息。

感知层解析功能通过专用网关完成，网关的逐层协议转换是其基本功能之一。需要解决以下关键技术：IPv4/IPv6广域网与传感器网络中数据包头部网络地址转换以及压缩机制，在不同网络中以及不同结构层次间的网络服务发现机制，传感器网络协议中不同功能节点与IPv4/IPv6网络无缝结合的通信机制，IPv6广域网中TCP/IP网络协议栈与传感器网络传输层间的互通机制。

 本项目的整体技术路线如下图所示：

（1） 应用需求分析

深入分析水域水体监测感知的需求，剖析典型成果的不足。针对现有应用的需求和传统系统研发情况，详细分析应用需求所涉及到的技术参数。

（2） 技术支撑条件调研

调研水域水体环保监测的技术支撑环境，如网络接入、水体监测难度、感知设备维护难度、电源供给方式、无线信号覆盖范围、移动网络覆盖情况等技术必要支撑条件，形成清晰的技术支撑环境表述。

（3） 应用系统方案设计及论证

根据应用需求和技术支撑条件调研结果，设计应用系统的详细设计方案，对方案的可行性、有效性和成本进行论证。

（4） 感知环境智慧环保应用系统的构建

基于物联网技术，整合智能终端、移动网络接入设备、互联网接入设备等硬件设备和信息处理产品，共同构建感知环境智能环保应用系统。

（5） 系统实际部署

与相关环保管理部门对接，根据管理和督导要求，在适当的地点进行低功耗智能终端（网络）的部署和智能环保数据中心（运行信息处理产品）的构建，对示范应用的实际结果进行总结，得出系统运行效果结论，为系统的大范围推广奠定基础。

低功耗智能终端具有如下图所示的技术特点：

传感数据采集与嵌入式存储

通过传感数据采集适配器，硬件上支持多种传感器的接入与扩展，软件上通过数据采集中间件实现传感器采集数据统一的格式解析和转换，以及对各种传感器参数（如采集周期、运行参数等）的动态配置。通过在终端上建立嵌入式数据库，支持传感数据的存储与本地查询。

传感数据分析与预测

1）数据相关性分析

拟基于如下指标在终端设备上对多种传感数据之间的相关新进行分析：相关系数、灰色关联度、基于模糊数学的相关性检验等。

2）传感数据预测与预警

通过一段时期的传感数据的积累，形成建立预测模型所需的数据集。基于历史数据集，建立传感数据预测模型，预测未来的传感数据数值，并与真实测量得到的传感数据数值进行比较，修正预测模型，提高预测准确度，最后输出传感数据预测结果，当预测值为异常数据时，自主生成预警信息。拟采用的预测模型包括：一阶自回归预测算法，一次移动平均预测算法，二次移动平均预测算法，趋势移动平均预测算法，水平趋势预测算法，线形趋势预测算法，二次曲线趋势预测算法。

多终端之间的协同感知与计算

在多个智能终端之间，通过协同感知机制，融合多个终端之间的监测数据，一方面去除错误数据，补齐缺失数据，获得完好性较高的环境数据，提高监测数据精度；另外一方面减少多个终端采集数据的冗余度，降低通信开销。此外，通过多终端协同，迅速发现监测数据的异常情况，配合数据中心对环境监测数据精度和连续性的要求，及时在局部范围内的多个终端间自主进行监测数据采样周期的自适应动态调整，唤醒休眠终端或缩短终端休眠时间以增加监测终端密度，保证获得更加准确和及时的感知数据。

对于计算复杂度高、资源需求较大的计算任务，终端自动将任务进行分解，通过多终端之间的协同计算，实现计算任务的分布式执行，一方面提高计算速度，另外一方面实现终端之间的负担均分。

终端设备的代码更新

本项目的智能终端设备采用一种高可靠性的、对资源和能耗要求较低的代码更新机制进行终端设备的软件代码升级。通过新旧代码的对比分析自动生成更新脚本，仅传输更新脚本以有效降低代码更新的传输开销，并通过差异代码函数有效降低重组开销。

终端设备能量自供给

目前常见的换能器件可以从以下几种外部环境中存在的能量中获得电能：风力、光照、压力、振动、温度和无线电波。以上几种能源的能量密度如下：在晴天环境下户外太阳光光照的能量密度约为15mW/cm2,频率为120 Hz 幅度为2.25m/s2的振动的能量密度为200μW/cm2,温差为10°C 的热能的密度为40μW/cm2。从以上给出的能量密度的参数不难算出，要保证终端设备进行正常的工作，需要一定面积的转能器件。考虑到终端的成本和体积的限制，本项目的终端设备采用能量密度的较高的太阳能作为终端获取电能的来源，并采用太阳能电池作为终端的电源。同时，在终端上集成充放电控制部件，动态调整能量存储与使用方式。

多种通信传输方式支持

本项目的智能终端在终端所组成的网络内部支持802.15.4，WIFI传输方式。智能终端与数据处理中心之间支持3G无线传输方式。

高效数据接入中间件

物联网专用网关负责无线传感器网络等感知层网络和广域网络的协议转换功能，基于中间件技术，研究方案和技术路线如下：

对于广域网与感知层网络协议转换技术，以传感器网络与IPv6/IPv4网络协议转换为例，拟采用以下方案：根据因特网工程任务组（IETF）的TCP/IP标准在网关中实现IPv6/ IPv4标准的网络协议栈，同时在网关中实现传感器网络传输协议栈。网关中在IPv6/ IPv4层实现广域网与传感器网络协议的转换，通过中间件实现数据包的拆分与重组，同时网关中间件实现网络拓扑控制、网络发现、网络资源获取等重要机制。网关中实现传感器网络与IPv6/ IPv4广域网络转换的结构图如下图所示。