王續(xù)澎， 郭忠文， 劉穎健， 劉石勇， 王 璽

(中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100)

在工業(yè)制造、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療護(hù)理、海洋探測等領(lǐng)域，傳感器網(wǎng)絡(luò)得到廣泛應(yīng)用[1]。傳感器網(wǎng)絡(luò)作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的一個重要產(chǎn)物，已經(jīng)得到專家、學(xué)者的廣泛認(rèn)可，數(shù)據(jù)采集技術(shù)作為傳感器網(wǎng)絡(luò)一個重要環(huán)節(jié)，也在不斷向前發(fā)展。目前傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集正朝著高精度、高速度的方向發(fā)展[2]。

現(xiàn)階段傳感器網(wǎng)絡(luò)研究集中于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，有關(guān)傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究重點是降低傳感器能耗，延長生存周期[3-4]，對有關(guān)于數(shù)據(jù)采集效率等的研究沒有足夠重視，而在一些環(huán)境下，對于數(shù)據(jù)的實時性要求較高[5-6]，尤其是對于環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，需要迅速響應(yīng)、獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行應(yīng)急措施，來預(yù)防災(zāi)害的發(fā)生，因此需要更加高效的采集算法來處理當(dāng)前所面對的困境。并且前端傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)響應(yīng)周期很短，數(shù)據(jù)采集大多數(shù)時間耗費在線路傳輸延遲之上[7]，如果數(shù)據(jù)采集周期長、效率低，會造成大量的數(shù)據(jù)及時間浪費。目前數(shù)據(jù)采集接口廣泛采用串行口，傳感器網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模式大多采用串行處理[8]，從一個設(shè)備采集完數(shù)據(jù)后在繼續(xù)從另一個設(shè)備采集數(shù)據(jù)，不同設(shè)備的響應(yīng)時間長短不同，整個采集周期是所有設(shè)備響應(yīng)時間的累計總和，一旦設(shè)備數(shù)量比較多，會使整個數(shù)據(jù)采集周期嚴(yán)重加長，可能會達(dá)到幾秒，甚至十幾秒，并且如果有設(shè)備發(fā)生故障，無法正常通訊，更加延長了采集周期。由于采集時間大多數(shù)耗費在傳輸延遲之上，如何通過改進(jìn)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集算法，減小傳輸延遲的影響，縮短數(shù)據(jù)采集的時間，是一個急需解決的問題?；谏鲜鰡栴}，結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集算法與并行技術(shù)，本文建立了一種高頻數(shù)據(jù)采集處理模型，提出了高頻數(shù)據(jù)采集處理算法，該算法不再依次對每個設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，而是批量進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，根據(jù)接口的數(shù)量，依次發(fā)送所有設(shè)備的數(shù)據(jù)采集命令，待所有數(shù)據(jù)獲取之后統(tǒng)一進(jìn)行處理，并記錄每個設(shè)備的采集周期，如此，采集時間只與采集周期最長的設(shè)備相關(guān)，整個采集時間縮短很多，解決了當(dāng)前數(shù)據(jù)采集速率較低的問題。

根據(jù)實際實驗室環(huán)境使用PC和智能儀表進(jìn)行了大量的模擬實驗，獲得了大量有關(guān)數(shù)據(jù)采集周期的數(shù)據(jù)，經(jīng)過理論及可視化圖表分析，以及各種設(shè)備數(shù)據(jù)橫向和縱向比較，詳細(xì)驗證了高頻數(shù)據(jù)采集處理算法采集速率的高效性。

1 數(shù)據(jù)采集

1.1 物理結(jié)構(gòu)

傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集物理結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括3個部分：傳感設(shè)備、智能轉(zhuǎn)換模塊以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。傳感器是指數(shù)據(jù)采集的對象，位于傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最底層，其功能為“感知”，即獲取設(shè)備運行信息。傳感設(shè)備是傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心，是信息獲取的關(guān)鍵部分，主要任務(wù)為通過傳感器探測外界的聲音、溫度和壓力等物理量，并向外輸出。智能轉(zhuǎn)換模塊是將傳感設(shè)備輸出的物理量按照一定的規(guī)則變換成可以被計算機識別的電信號信息輸出，以及將計算機的電信號轉(zhuǎn)換為傳感器能識別的物理量信號。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以對外發(fā)送數(shù)據(jù)采集命令，并可以將智能轉(zhuǎn)換模塊輸出的電信號處理為具有實際意義的數(shù)值信息。

圖1 傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集物理結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Physical structure of data acquisition in sensor network

1.2 邏輯流程

傳感器網(wǎng)絡(luò)單節(jié)點數(shù)據(jù)采集邏輯流程如下，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)送命令后，經(jīng)過智能轉(zhuǎn)換模塊處理，傳感設(shè)備接收命令后進(jìn)行響應(yīng)，再經(jīng)過轉(zhuǎn)換后，發(fā)送給前端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)判斷數(shù)據(jù)的完整性之后，進(jìn)行接收處理分析，然后將數(shù)據(jù)返回給前臺顯示或者在服務(wù)器中存儲。如果采集到的數(shù)據(jù)不完整或者沒有采集到數(shù)據(jù)，則重新發(fā)送數(shù)據(jù)采集命令，在設(shè)定的時間或者重復(fù)采集次數(shù)上限內(nèi)，重復(fù)執(zhí)行以上操作。具體算法見算法1。

算法1

單節(jié)點數(shù)據(jù)采集算法INPUT: Instrument, Comport // Instrument:采集設(shè)備序列;Comport:智能轉(zhuǎn)換接口序列OUTPUT: CollectCycle, Data //CollectCycle:每個設(shè)備數(shù)據(jù)采集周期序列;Data:采集到的數(shù)據(jù)1:Initialize(Instrument, Comport) //初始化設(shè)備以及智能轉(zhuǎn)換接口2: send(command) //發(fā)送預(yù)先設(shè)定好的數(shù)據(jù)采集命令3: if(receive data)4: record(CollectCycle, Data) //如果獲取到數(shù)據(jù),記錄采集周期及采集到的數(shù)據(jù)5: else6: return(cannot receive data) //如果獲取不到數(shù)據(jù),返回提示信息

2 高頻數(shù)據(jù)采集算法

2.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集算法

傳感器網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模式大多采用串行處理，具體處理算法見算法2，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在發(fā)送采集命令，該命令通常是由設(shè)備生產(chǎn)廠家在說明文件中規(guī)定的，傳感器設(shè)備接收命令并進(jìn)行響應(yīng)，此時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)判斷傳感器設(shè)備返回的字節(jié)長度是否正確、完整，如果是則進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取操作，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，記錄采集周期，否則進(jìn)入循環(huán)等待，直到返回數(shù)據(jù)被完整讀取，但循環(huán)等待需要有一個時間域，時間域是在前期經(jīng)過多次測試后人為設(shè)置的大小，通常是依據(jù)參與人的經(jīng)驗確定的，具有很大的不確定性。整個串行數(shù)據(jù)采集算法依據(jù)設(shè)備個數(shù)重復(fù)執(zhí)行以上過程，直到所有傳感設(shè)備循環(huán)執(zhí)行一遍。從以上描述可以看出，假設(shè)設(shè)備總數(shù)為L，每個設(shè)備的采集周期為ti(i=1,2……L)，則傳統(tǒng)串行數(shù)據(jù)采集算法的采集時間為

T0=∑Lti。

(1)

算法2

串行數(shù)據(jù)采集算法INPUT: Instrument, Comport // Instrument:采集設(shè)備序列;Comport:智能轉(zhuǎn)換接口序列OUTPUT:CollectTime, CollectCycle, Data //CollectTime:數(shù)據(jù)采集時間;CollectCycle:每個設(shè)備數(shù)據(jù)采集周期序列;Data:采集到的數(shù)據(jù)序列1:Initialize(Instrument, Comport) //初始化設(shè)備以及智能轉(zhuǎn)換接口序列,并獲取到設(shè)備總數(shù)L2:for i=1to L//對所有設(shè)備進(jìn)行采集3: send(command) //發(fā)送預(yù)先設(shè)定好的數(shù)據(jù)采集命令4: if(receive data)5: record(CollectCycle, Data) //如果獲取到數(shù)據(jù),記錄采集周期及采集到的數(shù)據(jù)序列6: else7: return(cannot receive data) //如果獲取不到數(shù)據(jù),返回提示信息8:end for9: record(CollectTime) //記錄整個采集時間

從上述描述中我們可以發(fā)現(xiàn)，串行數(shù)據(jù)采集算法是等待一個傳感設(shè)備數(shù)據(jù)采集結(jié)束之后開始執(zhí)行另一個設(shè)備的采集，采集時間是所有傳感設(shè)備采集時間的累計總和，數(shù)據(jù)采集時間主要耗費在等待每個傳感設(shè)備響應(yīng)，并且如果傳感設(shè)備的數(shù)量較多，很容易造成數(shù)據(jù)采集周期較長的問題，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)采集的效率。表1是對同種類型設(shè)備個數(shù)不斷增加數(shù)據(jù)采集周期的變化，并且每個接口直接有一個傳感設(shè)備，可以發(fā)現(xiàn)隨著設(shè)備個數(shù)增加，采集周期基本上呈線性增長。

表1 串行數(shù)據(jù)采集周期

2.2 高頻數(shù)據(jù)采集模型

并行計算是相對于串行計算來說的，它是一種一次可執(zhí)行多個指令的算法，目的是提高計算速度，及通過擴大問題求解規(guī)模，解決大型而復(fù)雜的計算問題。從上述描述我們可以知道并行算法是同時對多條指令進(jìn)行處理，基于這種思想，提出了高頻數(shù)據(jù)采集算法，即同時對多個傳感設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。根據(jù)此思想建立了高頻數(shù)據(jù)采集模型，如圖2所示，該模型主要包含配置模塊、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、智能轉(zhuǎn)換模塊以及傳感設(shè)備，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)調(diào)用配置模塊預(yù)先配置好的信息，通過智能轉(zhuǎn)換模塊發(fā)送數(shù)據(jù)采集命令給傳感設(shè)備，傳感設(shè)備進(jìn)行響應(yīng)，并通過智能轉(zhuǎn)換模塊對影響數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換之后，將數(shù)據(jù)返回給數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行處理分析。以下針對每個模塊進(jìn)行簡要的介紹：配置模塊是整個模型的基礎(chǔ)，可以通過該模塊配置需要進(jìn)行采集的接口、接口對應(yīng)的傳感設(shè)備以及傳感設(shè)備上的傳感器。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是整個模型的核心部分，包括主控模塊和采集模塊兩部分，主控模塊主要是獲取配置模塊配置好的信息，調(diào)用相應(yīng)的采集模塊，以及接收采集模塊返回的數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析處理；采集模塊發(fā)送數(shù)據(jù)采集命令并接收響應(yīng)的數(shù)據(jù)幀。智能轉(zhuǎn)換模塊是整個模型的連接部分，對發(fā)送的數(shù)據(jù)采集命令進(jìn)行轉(zhuǎn)換通過對應(yīng)的接口發(fā)送給傳感設(shè)備，以及對傳感設(shè)備響應(yīng)的數(shù)據(jù)命令進(jìn)行轉(zhuǎn)換。傳感設(shè)備是整個模型的前端部分，接收數(shù)據(jù)采集的命令并響應(yīng)返回數(shù)據(jù)命令。

圖2 傳感器網(wǎng)絡(luò)高頻數(shù)據(jù)采集模型Fig.2 High fvequcncy data acquisition model sensor network

2.3 高頻數(shù)據(jù)采集算法

高頻數(shù)據(jù)采集算法核心思想是統(tǒng)一發(fā)送所有設(shè)備的命令，等待所有數(shù)據(jù)返回完畢后進(jìn)行分析，記錄采集周期。具體算法介紹見算法3。

算法3

高頻數(shù)據(jù)采集算法INPUT: Instrument,Comport // Instrument:采集設(shè)備序列;Comport:智能轉(zhuǎn)換接口序列OUTPUT:CollectTime, CollectCycle, Data //CollectTime:數(shù)據(jù)采集時間;CollectCycle:每個設(shè)備數(shù)據(jù)采集周期序列;Data:采集到的數(shù)據(jù)序列1:Initialize(Instrument,Comport) //初始化設(shè)備以及智能轉(zhuǎn)換接口序列,并獲取到智能轉(zhuǎn)換模塊接口數(shù)N,單個接口最多連接設(shè)備個數(shù)M2:for i=1to M//對所有設(shè)備進(jìn)行M輪采集3:for j=1to N //對所有接口上的設(shè)備按照輪次進(jìn)行采集4: send(command) //發(fā)送預(yù)先設(shè)定好的數(shù)據(jù)采集命令5: if(receive data)6: record(CollectCycle, Data) //如果獲取到數(shù)據(jù),記錄采集周期及采集到的數(shù)據(jù)序列7: else8: return(cannot receive data) //如果獲取不到數(shù)據(jù),返回提示信息9: end for10: end for11: record(CollectTime) //記錄整個采集時間

(2)

如表2所示，每個接口只接有一個傳感設(shè)備，在一定的設(shè)備數(shù)量范圍中，采集周期隨著傳感設(shè)備數(shù)量的增加，基本上保持不變；當(dāng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到70時，采集周期突然變長，并且設(shè)備數(shù)據(jù)持續(xù)增加，采集周期更加變長。

表2 高頻數(shù)據(jù)采集周期Table 2 High frequency data acquisition cycle

3 實驗和分析

3.1 理論分析

從高頻數(shù)據(jù)采集算法的介紹我們可以知道，如果以每一次發(fā)送命令、數(shù)據(jù)響應(yīng)作為一輪采集的話，則每一輪采集的時間等于響應(yīng)時間最長的傳感設(shè)備的響應(yīng)時間，另外由于大多數(shù)系統(tǒng)傳感設(shè)備基本上是均勻分布在多個硬件接口上，所以整個數(shù)據(jù)采集周期就是多輪采集時間的總和T1，而傳統(tǒng)的串行數(shù)據(jù)采集是所有設(shè)備響應(yīng)時間的總和T0，在通常情況下T1?T0，因此大大縮短了數(shù)據(jù)采集的周期，提高了數(shù)據(jù)采集的效率。然而在設(shè)備數(shù)量達(dá)到一定程度后，超出了算法所能承受的范圍，高頻數(shù)據(jù)采集周期T1將會迅速變長，但在實際情況下，一套數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并不會接有大量的傳感設(shè)備，該算法仍然具有實際意義。

3.2 實驗驗證

為了更好地驗證該算法的高效性，在相同的實驗環(huán)境下利用兩種不同的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，記錄數(shù)據(jù)采集周期，并且采用不同數(shù)量、種類的傳感設(shè)備進(jìn)行橫向與縱向驗證，從多個角度進(jìn)行全方位分析。

3.2.1 同一種設(shè)備數(shù)量不斷增加 如圖3所示，同種設(shè)備采集周期基本呈現(xiàn)以下趨勢：串行數(shù)據(jù)采集算法采集周期與設(shè)備數(shù)量成正比，而高頻數(shù)據(jù)采集算法采集周期在傳感設(shè)備數(shù)量上限內(nèi)與采集輪數(shù)基本成正比，并且當(dāng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到70時，高頻數(shù)據(jù)采集周期上升的十分明顯。

圖3 同種設(shè)備采集周期圖

3.2.2 多種設(shè)備數(shù)量不斷增加 選取五種設(shè)備，并且每一個接口只連接有一個設(shè)備，每種設(shè)備在高頻數(shù)據(jù)采集算法中的采集周期如表3所示，每種設(shè)備選取1～20個，從圖4可以看出，串行數(shù)據(jù)采集周期仍然呈線性增長，而高頻數(shù)據(jù)采集周期在一定設(shè)備數(shù)量內(nèi)基本上保持不變，與設(shè)備一的采集周期基本一致，并且周期隨著輪數(shù)的增加呈現(xiàn)出倍數(shù)增加，但超過了數(shù)量上限會迅速增長。

表3 每種設(shè)備高頻數(shù)據(jù)采集周期Talbe 3 High frequency data acquisition cycle for euch Instrument

圖4 多種設(shè)備采集周期圖

從以上情況我們可以看出，在一定的傳感設(shè)備數(shù)量范圍內(nèi)，高頻數(shù)據(jù)采集算法采集周期隨著設(shè)備數(shù)量的增加并沒有發(fā)生顯著的變化，采集周期與每一輪采集響應(yīng)時間最長的傳感設(shè)備關(guān)系最大，整個數(shù)采集效率提高很多，并且在實際情況下，每一個硬件接口上不會連接太多的設(shè)備，采集的設(shè)備總量也不會十分巨大，因而具有廣泛的使用性。另外，針對高頻數(shù)據(jù)采集周期變長進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到一定的上限之后，由于設(shè)備之間命令響應(yīng)存在一定的沖突，導(dǎo)致響應(yīng)數(shù)據(jù)不能正常接收，采集周期也隨之變長，并且，設(shè)備數(shù)據(jù)越多，響應(yīng)命令沖突越劇烈，采集周期變長的越明顯，很可能導(dǎo)致無法接收到相應(yīng)數(shù)據(jù)，采集周期達(dá)到無限長。

4 結(jié)語

通過對傳感器網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集算法采集周期較長的原因分析，結(jié)合并行計算的原理，建立了一種高頻數(shù)據(jù)采集模型，提出了一種高頻數(shù)據(jù)采集算法，提高了數(shù)據(jù)采集效率，并通過模擬實驗，驗證了該算法的可行性。

在未來的研究計劃中，我們將進(jìn)一步研究影響傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集效率的關(guān)鍵問題，進(jìn)一步優(yōu)化高頻數(shù)據(jù)采集算法，提高傳感設(shè)備采集的數(shù)量上限，并在此算法的基礎(chǔ)上，優(yōu)化設(shè)備通訊流程，減少響應(yīng)等待時間，進(jìn)一步提高傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集效率。