基于压缩传感的仓储害虫声信号无线采集系统设计

基于压缩传感的仓储害虫声信号无线采集系统设计原文来源：ADesignofAcousticSignalWirelessAcquisitionSystemforStoredGrainPestsBasedonCompressedSensing.东华大学学报(英文版),2012,29(1):89-93摘要为了实现仓储害虫的声信号采集，我们提出了一种基于无线传感器网络的新型声学信号采集系统，并且详细介绍了系统构架，硬件组态和软件。考虑到无线传感器的带宽会受到限制，于是我们在压缩理论的基础上提出了一种新的随机采样算法。我们所开发的这套系统用于采集仓库中TriboliumcastaneumHerbst（赤拟谷盗）成虫爬行和进食的声音信号。初步实验显示我们的系统和算法是具有合理性和实用性的，它可以在远程实时，可靠的无线传输多个位置采集到的仓储害虫声信号数据。关键词：无线传感器网络;压缩传感;随机抽样;仓储粮食害虫;声信号CLC号码:TP301;TN919;文档代码:72文章ID:1672-5220(2012)01-0089-05简介众所周知,仓储害虫会对作物生长和农产品存储造成巨大的损失，严重影响农产品的质量。害虫声信号采集是通过捕捉和分析害虫活动声音，来获得仓储害虫的信息，例如害虫的种类、害虫密度分布、害虫发展状况等[1]。显然，这些信息为害虫的控制提供了科学基础。随着谷仓规模的扩大，仓储管理要求渐渐增加，现有的仓储害虫声信号采集系统已经无法满足实际应用的需要，譬如:（1）大多数系统使用有线网络连接监视点,随着监视点的数量增加布线、安装、维护和电源供给会变得难以实现（2）大多数系统只能使用少量简单的声信号特征参数,无法完全反映害虫的生长状况,并不能用于进一步分析。为了提高现有的声信号采集系统的性能,研究者们提出了使用无线传感器网络来传输声音信号的想法[2-4]。然而,由于声波信号的频谱较宽,香农采样将产生更多的抽样数据,现有的无线传感器网络有限的带宽和存储容量无法实现较长时间的高速采信号采集,也很难实现可靠的实时数据传输。针对以上问题，我们设计了一种基于无线传感网络的仓储害虫声信号采集系统，该系统可以实现远程离散的信号采集。另外提出一种基于压缩传感理论的新型信号采集算法[5,6],它可以构建一个可靠的无线网络来实时传输宽频谱声信号。1仓储害虫声信号采集系统的设计1.1系统结构充分考虑了粮仓结构、害虫种类、环境干扰、网络带宽、制作成本、供电能力和其他种种因素后,我们设计一个基于无线传感器网络的声学信号采集系统[7],如图1所示：图1基于无线传感器网络的仓储害虫声信号采集系统结构考虑到害虫的检测需求、谷物堆的体积、粮堆数、传感器节点数、网络能力和一些其他因素，我们将整个网络划分成为若干个子网群,每个群里包含一个总节点和若干个传感器节点。显然,总节点与传感器节点，汇点与总节点分别构成了各自的星形拓扑网络。从图1可见，传感器节点,总节点和汇点之间利用Zigbee无线网络互连,而串行电缆网络则是用来实现汇点和远程计算机之间的互联。1.2各组成部分功能仓储害虫只能产生微弱的声音,所以声音传感器探针应该尽可能埋在粮食堆和害虫的活动区域，减少声波信号通过电缆时的衰减，声音传感器探针应与谷物堆外的传感器节点通过同轴电缆连接来降低噪音。传感器节点取得采样结果并根据需求进行处理之后将结果数据发送给总节点。总节点是每个子网的上层，不仅可以监控传感器节点的运行状况，而且可以接受和存储由传感器节点发送的采样数据，然后将这些数据包传输到汇点。更重要的是，头结点可以接收到来自汇点的指令数据，并且按照指令来调整操作子网的运行状况。汇点的功能与头结点相似。它负责管理和头结点之间的通讯并且监控头结点的运行状况。此外，它可以接受和存储来自头结点的采样数据或是来自远程电脑的控制命令。通过解析用户的控制指令，汇点可以上传采样数据到远程计算机和调节子网的工作参数。远程电脑是声信号采集系统的控制中心，它与汇点通过串行电缆相连。电脑分析处理来自汇点的数据，除此之外它可以执行来自用户的控制指令，例如网络检测、拓扑查询、操作参数调整、故障诊断报警等。1.3硬件设计图一所示系统由数个传感器节点，一些总节点和一个汇点组成。头结点和汇点没有信号采集功能，只能视作传感器的节点。基于模块化设计的思想，传感器节点的配置如图2所示：图2配置传感器节点板模块是传感器节点硬件的核心。为了提高硬件性能和降低系统功耗，主板设计采用单片机PIC24FJ-128G210，该单片机运行速度是64MHz，有128kb的闪存，和98kb的静态存储器（SRAM）。除此之外，我们扩展了串行外围接口（SPI），模数转换器（ADC），RS232和其他的接口电路。无线通信模块在传感器节点、总节点和汇点之间建立了无线连接。我们选择MRF24J40MA作为无线通信模块，该模块支持IEEE802.15.4和ZigBee协议。这个模块包含很多参数，其中包括最大传输速度（250kb/s），工作频段（2.4GHz）,最大射频输入功率（-200mW），典型输出功率(1mW)，输出功率范围(36dB),周传输距离(400m),电源(2.4-3.3V)等。此处无线通信模块与主板模块是通过模块接口相连的。传感器模块主要是由电源转换电路、低通滤波器、前置放大器和信号调节电路组成，其中电源转换器，低通滤波器和前置放大器被集成在传感器插入谷堆的探头部分。传感器探头的频率响应范围是10Hz-40Hz,灵敏度是12.5mV/Pa。除此之外,动态范围是15-162dB,电压增益是60-100dB，电源是9-45V。每个传感器模块可以通过低噪同轴电缆连接到8个声学传感器探针,并且传感器模块可以通过模块接口连接到主板模块。电源管理模块为传感器节点提供了不同档位的供能,并为传感器节点提供参数来完成电池充电、电池保护、功率调节和其他功能。电源管理模块主要由12V锂电池,电压转换芯片TPS65010，参数监控芯片BQ2052，电池保护芯片BQ29440,以及其他相应的外围电路组成。1.4节点软件设计虽然功能的传感器节点,总节点,和汇点不同,但是基本软件运行的硬件环境是相似的。节点处理软件设计应充分考虑软件开发的困难,资源效率,和程序修改的困难,因此提出了一种网络节点的软件结构,如图3所示：图.3网络节点的软件结构节点软件是由一个核心程序和应用程序组成。核心程序是为所有节点设计的公共程序,包括节点硬件模块驱动程序，嵌入式实时操作系统uC/OS-II2.86,和能满足IEEE802.15.4标准的网络协议栈ZigBee20062.5，根据多任务操作系统，应用程序与节点函数密切相关，并且可以被视为具有不同优先级的工作函数。在节点在运行过程中,如果出现某种触发条件(如硬件中断或系统状态的变化,等等),核心程序将调用相应的函数来完成特定的任务,如信号采样、数据处理和无线通信。2声信号采集方法为了使用图1所示的系统,我们需要解决以下两个问题[8]：(1)如何实现低功耗采集广谱声信号,即如何减少传感器节点的能量消耗；(2)如何实现在有限带宽下大量采样数据的实时传输。要解决这些问题,我们基于压缩传感理论提出一个新颖的声信号采集算法。考虑有限长的一维离散时间信号x，我们可以在一组标准正交基上ψ扩展如下:x是一个有限的一维离散时间信号，x∈Rn×1；ψ是一组标准正交基，ψ∈Rn×n；z是x在标准正交基ψ上的系数向量，z∈Rn×1;n是信号长度。‖z‖0是z的10-范数。当z中只有几个项为零时称其为稀疏向量。如果z中只有K个非零项,则信号x可以称为基于ψ的k-稀疏向量[9]。在此基础上,如果我们能够构建一个测量矩阵φ，φ∈Rm×n,它可以得到方程(2)，y∈Rm×1。如果我们希望得到x的一个近似值,它需要解决11-范数的最优化问题(3)，即凸优化问题,可以很容易的简化为线性规划问题[10]，然后我们再使用内点法，梯度投影法，匹配追踪法来解决它[11]。假设是优化问题的解决方案，然后我们可以得到方程(4)，再通过方程(5)计算出重构误差由压缩感传感理论可知,当x是抽样数据时，方程(2)可以被视作采样数据的压缩,当x是音频信号时，方程(2)可以看作是随机采样的声信号。随机采样过程[12]可以被看作是信号采样和数据压缩的结合。随机采样的关键是如何找到合理的随机采样时间序列，我们提出以下改进的随机抽样方法：首先,根据信号特点、存储容量、重建错误和其他因素来确定适当的采样时窗Tsw的长度,我们可以通过为每个采样窗口定义α采样时间ti来引用下列附加采样过程。其中ti为第i个样本的时刻，τi是采样间隔。其中TSW是取样时间窗口;α是采样频率;μ是收敛因子;s是采样时间变化的因素。fss是香农采样的频率,frs是随机抽样的频率N（a，b）是高斯随机变量，a是的平均值，b是方差[13]。根据稀疏矩阵维度，所述测量矩阵维度和信号重构精度，对TSW，α的值可以通过计算式（8）获得，相应的平均采样周期可以由公式（9）确定。传感器节点首先设置随机数发生器，随机数种子，采样时间窗，采样频率等参数，然后使用方程（7），通过计算随机数和公式（6）来得到该随机抽样时间，这将用于设置并启动定时器中断；当定时器中断到达时，所述信号采样组件将开始进行声信号采样，之后重复上述信号采集的步骤；最后采样数据被打包并且发送到远程计算机。当远程计算机接收到的采样数据分组时，它将调用预存的随机数发生器，随机数种子，采样时间窗，采样频率，和其他参数来构造合适的测量矩阵[14，15]，读取相应数量的随机抽样数据,然后使用方程式(3)和(4)重建声音信号，最后，分析和处理重建的声音信号。3实验3.1实验装置我们选择在杭州的一个粮食仓库进行模拟实验。我们将上文提到的算法用于这个声音信号采集系统中对TriboliumcastaneumHerbst（赤拟谷盗）成虫爬行的声音进行采集。传感器节点，汇点，和声音传感器探针分布如图4所示，每个传感器节点连接6个声音传感器探针，然后每个谷堆附近设置3个传感器节点。还有一个额外的传感器节点安装在粮食堆4（称为测试传感器节点），和节点以声音传感器探头的方式相连。每个传感器节点的地址被认为是随机数种子，它将完成抽样数据发送给远程计算机。ψ是傅里叶变换矩阵,φ是高斯随机矩阵,我们使用内点方法来求解方程(3)。在方程(7)和(8)中，μ=0.25,s=2ms，fss=8kHz。参数包含N,M,Frs,tsw,其中α是由实验确定的。图4模拟试验系统3.2实验结果主要研究结果显示在图5-7。图5表明，当e是常数时，n值越大，m值越小。考虑到资源的消耗，我们设定e=0.5％，n=1024，m=75，TSW=图6（a）显示出声音信号的一个区段，并且该段信号是被压缩的，并通过所述无线网络发送到远程计算机。图6（b）示出它是由远程计算机重建的恢复数据。在两个画面显示这两个信号都没有显著差异。图5声信号尺寸和测量值尺寸的关系图7表明，当系统处于正常操作状态时所有传感器节点的丢包率每24小时不超过10％。图6和7示出的是：因为传感器节点具有较高的计算能力，大量的储存空间，并借助高效率的数据压缩算法，我们可以将大量数据交给远程计算机进行事实处理。4结论在结合无线传感器网络和压缩传感技术的基础上成功构建了一种新的仓储害虫声信号采集系统。前文实验结果表明，所设计的系统可以有效地解决大量数据数据传输和有限的网络资源之间的矛盾,并能实现分散、无线、密集、和实时的可靠传输声信号功能。参考文献［1］ShumanD，WeaverDK，MankinRW．QuantifyingLarvalInfestationwithanAcousticalSensorArrayandClusterAnalysisofCross-CorrelationOutputs［J］．AppliedAcoustics，1997，50(4):279-296．［2］CullarD，EstrinD，SrivastavaM．OverviewofSensorNetworks［J］．C