喻紀文+賈露+李青+朱曉輝

摘 要：為對水環(huán)境進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)水體污染事件， 全面掌握監(jiān)測區(qū)域水質(zhì)動態(tài)變化情況，基于4G網(wǎng)絡(luò)設(shè)計并實現(xiàn)了分布式水環(huán)境實時監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用分布式數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)，解決了集中式模型單點損壞影響其它監(jiān)測點數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜秉c。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)具有很好的穩(wěn)定性和較高的數(shù)據(jù)傳輸并發(fā)性。

關(guān)鍵詞：4G網(wǎng)絡(luò)；水質(zhì)監(jiān)測；分布式數(shù)據(jù)傳輸

DOIDOI：10.11907/rjdk.172311

中圖分類號：TP391

文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）002-0168-04

0 引言

當(dāng)前水體污染情況相當(dāng)嚴峻，受污染的水源若直接飲用或處理措施不當(dāng)，可能對人體產(chǎn)生不可挽回的損害[1]。為有效開展水資源保護與治理水污染，我國實施了建國以來投資最大的水專項計劃。在2006-2020年期間計劃投資300多億，實現(xiàn)“控源減排”、“減負修復(fù)”和“綜合調(diào)控”三大階段性目標(biāo)[2，3]，其中水環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)研究是水專項的一個重要內(nèi)容。

早期采取人工采樣、實驗室分析方式，僅限于對河流、湖泊的幾個斷面采樣，采樣頻率從每月數(shù)次到每日數(shù)次。人工方式存在效率低、缺失時效性、耗時耗力且不能夠大規(guī)模測量等缺點，不能很好地反映水環(huán)境的連續(xù)動態(tài)變化，也不易及早發(fā)現(xiàn)污染源并預(yù)警[4-6]。

隨著無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，ZigBee技術(shù)得到了大規(guī)模應(yīng)用。夏伯鍇等[7]指出，ZigBee技術(shù)是一種距離短、復(fù)雜度低、低功耗、低速率的雙向無線通訊技術(shù)，主要用于距離短、功耗低且傳輸速率不高的各種電子設(shè)備之間進行數(shù)據(jù)傳輸。而大區(qū)域范圍內(nèi)水質(zhì)監(jiān)測，要求通信技術(shù)具備傳輸距離遠、速度快，ZigBee技術(shù)難于滿足需要。4G網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸速度可以達到10Mbps～20Mbps，甚至達到100Mbps，具有通信靈活、智能性強、通信速度快、增值服務(wù)優(yōu)等特點[8]，適用于大區(qū)域范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信。因此，本系統(tǒng)采用4G網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳輸。

分布式系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性[9]。分布式數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)支持動態(tài)增減規(guī)模，用戶根據(jù)需要可動態(tài)增加數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點的個數(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸能力的動態(tài)擴展[10-11]。位于分布式傳輸架構(gòu)的各個節(jié)點直接與云計算數(shù)據(jù)中心通信，其中任意節(jié)點損壞，都不會影響其它節(jié)點的傳輸，提升了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴Ｒ虼?，本系統(tǒng)使用分布式傳輸架構(gòu)，以提升整個架構(gòu)的穩(wěn)定性和可擴充性。

分布式計算是虛擬化技術(shù)之外的又一個云計算[12]關(guān)鍵技術(shù)，為不同地理上分布的計算資源的有效利用提供了技術(shù)支持，同時也為復(fù)雜的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了簡單可行的計算方式。本文基于4G網(wǎng)絡(luò)采用分布式傳輸架構(gòu)，實時采集處理各監(jiān)測點水質(zhì)數(shù)據(jù)，并將其存儲于云計算數(shù)據(jù)中心，解決了單個服務(wù)器的不足，具有成本低、利于擴展且易于維護等優(yōu)點，為后續(xù)水質(zhì)監(jiān)測管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

1 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)設(shè)計

基于4G傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計并實現(xiàn)分布式水環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，主要由基于無線傳感的水質(zhì)數(shù)據(jù)采集模塊（物理層）、4G數(shù)據(jù)傳輸模塊（數(shù)據(jù)層）和后端通信與數(shù)據(jù)分析軟件（應(yīng)用層）組成。在進行數(shù)據(jù)通信時，每個數(shù)據(jù)采集模塊通過4G網(wǎng)絡(luò)連接到云計算數(shù)據(jù)中心，通過協(xié)調(diào)工作完成對較大區(qū)域的多種信息采集[13]，形成完整的分布式系統(tǒng)架構(gòu)。

分布式系統(tǒng)架構(gòu)的水質(zhì)數(shù)據(jù)采集、傳輸以及存儲流程如圖1所示。首先，云計算數(shù)據(jù)中心定時發(fā)出水質(zhì)參數(shù)信息采集指令，通過無線網(wǎng)絡(luò)連接4G基站，將指令發(fā)送至遠程DTU（Data Transfer unit）；然后，DTU將接收的IP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為串口數(shù)據(jù)并解析出采集指令，通過RS485接口向傳感器發(fā)出指令。傳感器進行數(shù)據(jù)采集并將采集結(jié)果傳遞給DTU，DTU通過4G網(wǎng)絡(luò)向云計算數(shù)據(jù)中心返回水質(zhì)數(shù)據(jù)；最后，云計算中心將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫并顯示于可視化界面。

1.1 相關(guān)硬件介紹

通過對水質(zhì)監(jiān)測傳感器、4G通信模塊、獨立供電模塊和傳輸終端等進行軟硬件集成，開發(fā)出4G傳感水環(huán)境監(jiān)測原型系統(tǒng)，硬件設(shè)備如圖2所示。

（1）獨立供電模塊：主要包括太陽能板、充電鋁電池及控制器。太陽能板為蓄電池供電，使其通過穩(wěn)壓控制器為儀器提供穩(wěn)定的12V電壓。經(jīng)過測量，蓄電池在充滿狀態(tài)下可持續(xù)供電一周。在天氣晴朗的情況下，太陽能板可在一天內(nèi)將蓄電池充滿，可有效應(yīng)對連續(xù)陰雨天氣。

（2）4G通信模塊：DTU能完成串口數(shù)據(jù)與IP數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換，通過無線通信網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳送，實現(xiàn)云計算中心和傳感器數(shù)據(jù)源間的雙向數(shù)據(jù)傳輸。

（3）水質(zhì)監(jiān)測傳感器：主要包括溫度、pH、溶解氧、藍綠藻、葉綠素、氨氮、濁度等水質(zhì)參數(shù)傳感器。各傳感器均有特定的數(shù)據(jù)讀取指令及數(shù)據(jù)返回指令，發(fā)送指令主要包括：地址、功能碼、起始地址高位、起始地址低位、數(shù)據(jù)高位、數(shù)據(jù)低位、CRC高位、CRC低位。返回指令包括地址、功能碼、字節(jié)數(shù)、數(shù)據(jù)高位、數(shù)據(jù)低位、CRC高位、CRC低位。例如，云計算數(shù)據(jù)中心通過網(wǎng)絡(luò)向水質(zhì)傳感器發(fā)送pH讀取指令：01 04 00 01 00 01 60 0A，接收的返回指令為01 04 02 02 FB F9 D3，對返回指令進行解析可獲得監(jiān)測點水質(zhì)pH值。

1.2 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)實現(xiàn)

圖3是服務(wù)端程序數(shù)據(jù)采集流程。

啟動服務(wù)端程序后，程序底層使用TCP/IP協(xié)議通過無線網(wǎng)絡(luò)與裝載4G移動卡的遠程DTU建立TCP連接。云計算數(shù)據(jù)中心能在較短時間內(nèi)與DTU建立連接，并獲得DTU詳細信息，包括DTU設(shè)備的用戶ID、DTU中4G通信卡手機號碼、動態(tài)IP地址、連接成功時間以及最近一次收到數(shù)據(jù)的時間，如圖4所示。

云計算數(shù)據(jù)中心采取多線程機制遠程監(jiān)控，管理各監(jiān)測點DTU設(shè)備，同時向各監(jiān)測點發(fā)送采集指令并接收、分析與存儲DTU返回指令。通過向指定DTU發(fā)送數(shù)據(jù)讀取指令，可獲得實時水質(zhì)參數(shù)返回數(shù)據(jù)包，取出其中返回的數(shù)據(jù)指令，根據(jù)指令前幾位字節(jié)區(qū)分不同水質(zhì)參數(shù)，取出相應(yīng)水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)位字節(jié)，通過函數(shù)對其解析，得到實際水質(zhì)參數(shù)值。endprint

2 性能測試

為測試單臺服務(wù)器并發(fā)性能，在改變云計算數(shù)據(jù)中心接收頻率和接收數(shù)據(jù)模式的情況下，分別研究服務(wù)器丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率的變化情況。

2.1 服務(wù)器配置

測試服務(wù)器配置：①Windows Server 2012 R2 Standard操作系統(tǒng)；②Intel（R） Xeon（R） CPU E5-26500@2.00GHz（2處理器）；③內(nèi)存（RAM）：32.0GB。

2.2 測試過程

通過控制變量法采集不同情況下的丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率數(shù)據(jù)，接收端接收頻率設(shè)置為200ms/次或100ms/次，接收數(shù)據(jù)模式設(shè)置為數(shù)據(jù)庫模式、文本模式或控制臺輸出模式。

（1）設(shè)置服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為100ms/次，將采集數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況如圖5所示。

（2）設(shè)置服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為200ms/次，將采集數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況如圖6所示。

以上兩種測試方式的接收數(shù)據(jù)模式均為數(shù)據(jù)庫，發(fā)送數(shù)據(jù)頻率相同，在僅改變接收頻率的情況下，二者CPU占有率和內(nèi)存使用率未出現(xiàn)明顯差距。但對于丟包率，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率設(shè)置為100ms/次時，在并發(fā)數(shù)3 500左右出現(xiàn)丟包；服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率設(shè)置為200ms/次時，在并發(fā)數(shù)3 000左右出現(xiàn)丟包。

（3）設(shè)定服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為100ms/次，將采集的數(shù)據(jù)保存至文本，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況如圖7所示。

（4）設(shè)定服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為200ms/次，將采集的數(shù)據(jù)保存至文本，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況如圖8所示。

在接收頻率相同時，將接收數(shù)據(jù)保存至文本與保存至數(shù)據(jù)庫相比，二者并發(fā)數(shù)目相差不大；在并發(fā)數(shù)相同時，內(nèi)存和CPU占有率未有明顯變化。

（5）設(shè)定服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為100ms/次，將采集的數(shù)據(jù)顯示于控制臺，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況，如圖9所示。

（6）設(shè)定服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為200ms/次，將采集的數(shù)據(jù)顯示于控制臺，此時丟包率、CPU占有率以及內(nèi)存使用率情況如圖10所示。

比較測試5和測試6結(jié)果發(fā)現(xiàn)，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率是100ms/次，在控制臺輸出模式中，并發(fā)數(shù)為4 000時沒有出現(xiàn)丟包，而服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率是200ms/次，在并發(fā)數(shù)為4 000時，丟包率也僅為0.33%。

經(jīng)過以上多組實驗并對比測試結(jié)果，可得出結(jié)論：服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為100ms/次的并發(fā)數(shù)目，比服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為200ms/次的并發(fā)數(shù)目多；在直接輸出至控制臺情況下，無需進行打開和關(guān)閉數(shù)據(jù)庫或文本操作，因此并發(fā)數(shù)目相對另兩種模式要高；在并發(fā)數(shù)相同時，CPU與內(nèi)存未有明顯變化；從整體上看，CPU占有率變化從9%到30%左右，內(nèi)存變化約為1G大小。

綜合以上實驗結(jié)論，為達到較好服務(wù)性能，本文選擇服務(wù)器數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送頻率為200ms/次，服務(wù)器對數(shù)據(jù)接收指令處理頻率為100ms/次，并將接收數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫的模式，此時3 000左右的并發(fā)數(shù)可以滿足開發(fā)需要。1min可以發(fā)送1*60*1 000/200=300（次），每個節(jié)點連接10個傳感器，即300/10*3 000=90 000，此模式1min可連接90 000個節(jié)點進行采集信息。

2.3 實驗總結(jié)

本系統(tǒng)可高效準(zhǔn)確地采集水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，并將其存儲至云計算數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫，以便于其它應(yīng)用調(diào)用?？稍赪indows form程序界面顯示水質(zhì)信息，默認情況下按照固定時間間隔依次顯示水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)。通過對水體實時監(jiān)測，可獲得大范圍區(qū)域內(nèi)水質(zhì)信息，將采集到的某處監(jiān)測點水質(zhì)數(shù)據(jù)與正常水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，得出此監(jiān)測點水質(zhì)情況。若出現(xiàn)污染現(xiàn)象，可通過進一步對比分析得到污染等級等詳細信息，為后續(xù)制定水環(huán)境管理決策提供數(shù)據(jù)保障。

3 結(jié)語

本文基于4G網(wǎng)絡(luò)設(shè)計實現(xiàn)了水質(zhì)監(jiān)測分布式數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)，系統(tǒng)具有良好的擴展性、較強的抗干擾能力，避免了ZigBee速率低、距離短等不足。使用分布式傳輸架構(gòu)，解決了集中式模型單點損壞影響傳輸?shù)娜秉c，實現(xiàn)各傳輸節(jié)點間互不影響，加強了系統(tǒng)在傳輸過程中的安全性和可靠性。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)具有較強的分布式數(shù)據(jù)傳輸性能，能滿足并發(fā)性數(shù)據(jù)的傳輸需求。

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