郭聯金1，虞曉瓊1，王國勝2 ，林繼隆1

　　（1.東莞職業技術學院 機電工程系，廣東 東莞 523808；2.深圳信息職業技術學院 交通與環境學院，廣東 深圳 518172）

       摘要：采用無線傳感器網絡技術和基于ARM＋Linux的嵌入式系統架構，設計了一款室內空氣質量監測系統，能對甲醛、PM2.5等空氣品質因子進行現場數據采集，并通過二級數據融合評估和輸出室內空氣環境的質量等級。客戶端計算機與智能手機可借助于無線與有線網絡，對數據進行遠程訪問和實時監測，為實現物聯網應用中的環境監測提供了有效的解決方案。

　　關鍵詞：多傳感器；數據融合；室內環境；遠程監測

0引言

　　對室內空氣質量進行實時、長期的監測和控制對于保障大眾身體健康具有非常現實的意義。目前，采用嵌入式技術與無線傳感網絡對室內環境進行遠程監測與控制，并構建物聯網，已成為智能家居的發展趨勢和研究熱點［1 3］。溫濕度和有害氣體濃度是評判室內空氣品質不可或缺的參數。采用ZigBee無線傳感器網絡技術和基于ARM＋Linux的嵌入式系統架構設計了一款室內空氣質量監測系統。該系統可對甲醛、一氧化碳、TVOC（總揮發性有機化合物）、PM2.5的濃度及溫濕度進行數據采集，通過數據融合計算、評估和輸出室內空氣環境的質量等級。客戶端（計算機或智能手機）可通過互聯網和無線網絡對數據進行遠程訪問。

1系統網絡拓撲結構

　　ZibBee無線傳感器網絡分布在監測區域，由多個數據采集節點組成，采用無線并行通信方式，通過感知和采集溫度、濕度、氣體濃度等環境參數，形成一個相互協作的網絡［4］。因本系統通信距離短、數據采集節點少，協調器節點與各傳感節點采用星形網絡。協調器與各終端節點分別采用廣播、單播的數據傳送方式進行通信。可通過增加獨立的子節點，擴展網絡容量，增大網絡覆蓋區域。

如圖1所示，系統主要由數據采集節點、ZigBee無線傳輸模塊、主控制器與遠程監測終端組成。數據采集節點由各類傳感器采集環境信息，進行數據分析與處理并向ZigBee無線傳輸模塊發送信息。ZigBee無線傳輸模塊接收傳感節點數據，并傳送至主控制器。主控制器對ZigBee無線傳輸模塊發來的數據進行存儲、分析和計算，通過路由器和WiFi網絡將數據發送至智能手機、PC等用戶終端。主控制器處理各種軟件和協議，在網絡中相當于網關和連接多種異構網絡的橋梁。ZigBee協調器節點主要負責網絡的建立、組織和管理，與終端的數據采集子節點進行無線數據交換，同時與主控制器相互通信［5］。

2系統硬件設計

　　2.1環境數據采集終端節點設計

　　環境數據采集終端節點模塊由以射頻芯片CC2530為核心的ZigBee射頻通信模塊、各傳感器模塊、電源及LED指示電路等組成（如圖2所示），構成多個ZigBee傳感器節點。其中，射頻通信模塊由CC2530與PCB天線構成，用于接收主節點傳來的控制信號。CC2530芯片集成了RF收發器、增強型8051CPU、8 KB RAM，支持多組協議的USART和DMA功能，支持ZigBee 2007/Pro 協議棧，可運行在不同的模式下以適應超低功耗的要求。傳感器模塊由各類傳感器檢測電路組成，用于實時監測各項室內環境參數；8051CPU負責傳感器檢測數據的儲存、處理和控制模塊中其他電路。電源模塊用于外接電源供電與電池供電兩種供電方式的管理和切換，以保證系統正常、低功耗工作。LED指示電路對整個模塊的工作狀態進行指示。JTAG口為程序調試和燒寫所必需的接口。環境數據采集ZigBee終端將信號采集、數據處理與無線通信三種功能合為一體［6］，將傳感器采集的數據進行A/D轉換，再通過ZigBee無線網絡發送至協調器節點。

　　2.2環境檢測傳感器的選用

　　室內空氣品質的重要影響因素主要包括各種有害的污染氣體、粉塵以及影響人舒適感的溫濕度。因而，系統主要檢測的環境參數為溫濕度、甲醛、一氧化碳、TVOC、PM2.5。從性能指標、接口方式等方面選用傳感器：溫濕度傳感器選用SHT11，甲醛檢測電路模組選用DS HCHO數字輸出式傳感器，一氧化碳檢測電路模塊選用ZE07 CO型電化學一氧化碳模組，TVOC的檢測采用混合氣體傳感器MAQ400電路模塊，PM2.5檢測選用顆粒檢測模塊AS AQM101。

　　2.3控制器模塊設計

　　嵌入式平臺硬件的總體結構如圖3所示。主控制器模塊是整個系統的核心，主要負責數據的存儲、轉發、計算、分析和處理，協議的轉換和任務的調度，外圍設備的運行管理以及界面顯示等工作。采用ARM11內核、32位嵌入式RISC微處理器S3C6410作為核心，它支持Linux、Android等多種操作系統。主控制器模塊包含ZigBee無線網絡通信接口、2個UART接口、串口、JTAG口、GSM/GPRS接口、WiFi接口等［7］，能為通信服務提供優化的H/W性能，具有高性能、低功耗的顯著優勢，能很好滿足系統中無線通信的需求。

3系統軟件設計

　　采用嵌入式Linux操作系統作為開發平臺，將嵌入式Linux 操作系統移植到ARM芯片中，通過計算機和JTAG口完成UBoot、Linux內核、YAFFS2根文件及監測界面軟件等的編譯和燒寫［8］ 。室內空氣質量監測系統采用客戶機/服務器（C/S）體系結構［9］。系統軟件按照功能模塊進行設計，包括數據采集終端、監測客戶端、數據處理等部分。

       3.1數據采集終端程序設計

　　圖4所示為無線傳感器網絡中數據采集終端節點的程序流程。無線傳感器網絡啟動后，數據采集節點首先進行初始化設置（如COM口、通信波特率設置等），申請入網，成功后按照客戶端設置的方式工作。節點一直處于監聽狀態，收到采集信號命令時，喚醒節點，進行數據采集與處理并轉發至主協調器。監測軟件讀取協調器節點的數據，并通過槽函數的數據包頭及命令號定位數據來源于何節點。

　　3.2監測客戶端程序設計

　　客戶端主要實現用戶與系統的數據交互，通過監測界面監視環境狀況。客戶端程序設計如圖5所示。用戶登錄軟件，發布管理命令，軟件通過網絡將操作請求傳送到主控制器，通過網絡套接字返回數據。若結果正確，則處理下一個操作請求，否則，再次監聽網絡。監測界面應用Qt 開發，利用connect、bind、writedatagram

等主要的功能函數將Qt移植到ARM和遠程監控終端，實現ARM從協調器中讀取數據，顯示界面和將數據轉發到遠程監控終端［10］。

4室內空氣質量評價標準設計

　　根據室內空氣污染的危害程度，參照室內空氣質量標準（GB/T 18883-2002），本系統構建了表1所示的室內空氣質量評價指標體系。為使評定結果易于理解，本系統將室內空氣質量分為Ⅰ 、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ共5個等級，同時采用室內空氣質量綜合指數以量化評價結果［11］。室內某種環境質量因素的分指數定義為Ij=xjxmax，式中xj為測量值，xmax為最大允許值，j=1,2,3，…，n，則按照幾何平均法定義室內環境綜合指數為［12］：

5多傳感器數據融合設計

　　5.1數據融合模型

　　根據室內居室房間的一般布局情況，結合國家標準中測試點的布置要求［13］，在小于50 m2的3個房間各設置1個測試點，即室內空間中布置3個無線檢測終端節點。測試點高度設為1.5 m，并遠離房間外門、窗戶等通風口。由于來自無線傳感器網絡各個節點的傳感器測量數據具有不確定性、不一致性，而貝葉斯（Bayers）理論和模糊理論在不確定性預測中具有突出的優點，其理論研究與應用也較為成熟，為此，采用基于貝葉斯理論和模糊理論的二級數據融合算法對室內空氣質量進行評估和分級。如圖6所示，第一級數據融合采用貝葉斯理論對同類傳感器的檢測數據進行初步融合，產生一個后驗概率值，以獲得某一種被測參數（如甲醛濃度）的一致性值；第二級數據融合采用基于模糊理論的綜合指數法，計算各項環境要素的觀測值和綜合指數，得到室內空氣質量的評價等級。

　　5.2數據融合的實現過程

　　第一級數據融合以3個傳感器檢測各目標氣體H1、H2、H3、H4、H5，各傳感器的觀測值為E1、E2、E3。由專家系統或監測人員根據經驗獲得每個傳感器關于目標說明的先驗概率P(H|Ei)。根據貝葉斯理論公式：

　　計算目標氣體的融合概率，例如，設觀測值E1、E2、E3相互獨立，計算甲醛的后驗概率為：

　　式中：H1、H2、H3、H4、H5分別表示甲醛、一氧化碳、TVOC、PM2.5、溫度和濕度6種環境要素，每種環境要素使用同類傳感器進行檢測，其觀測數據為E1、E2、E3三組數據。其余目標氣體后驗概率的計算以此類推。

　　第二級數據融合以第一級數據融合得到的6種環境因素的后驗概率值E1、E2、E3、E4、E5、E6為初始值，采用模糊理論的數據融合方法。其實現過程為：首先對應6種傳感器建立室內環境因素集，即V=(v1,v2,v3,v4,v5,v6)=（甲醛濃度，一氧化碳濃度，TVOC濃度，PM2.5，溫度，濕度）。然后建立室內環境狀態集為U=(u1,u2,u3,u4,u5)=（優，良，中，差，很差）。對第i類傳感器Vi的決策結果歸一化后得到輸入向量ri=(vi1,vi2,vi3,vi4,vi5)，對于vi∈V，ri組成6×5的決策矩陣R。融合系統中每個傳感器的權重大小，構成V上的模糊子集，即模糊向量子集A=(μ1,μ2,μ3,μ4,μ5,μ6)，滿足∑6i=1ui=1,ui≥0。評語集上的模糊子集B由傳感器權重向量A與決策矩陣R合成，即B=AR=(b1,b2,b3,b4,b5,b6)，采用最大隸屬度法最終確定全局估計A［14］。

　　5.3數據融合結果

　　二級數據融合方法的處理結果如表2所示。對比來自各個節點單個傳感器的監測數據與二級數據融合后的監測結果，可知數據融合能有效地提高測量數據的精度，改善系統的容錯性、可靠性，并能夠對室內環境的全局狀況作出正確的評估。客戶端計算機與移動通信終端可通過無線網絡和互聯網，對數據進行遠程訪問。圖7所示為智能手機上顯示的室內空氣環境的監控界面。

6結論

　　無線傳感器網絡（WSN）與嵌入式技術是當前的研究熱點。基于ZigBee的無線傳感器網絡，采用ARM+Linux硬件結構組建室內空氣質量監測系統，運用貝葉斯的數據級融合結合模糊理論的決策級融合的方法提高系統測量精度并對環境作出可信的評價。系統成本和功耗低、組網靈活、抗干擾性強，適用于對室內空氣環境的長時間的數據采集。若將家居環境監測與家電控制組成智能家居網絡，可成為物聯網應用的有效解決方案。

　　參考文獻

　　［1］ 劉夢亭,趙麗紅. 基于ARM11S3C6410與GPRS的智能家居遠程控制系統［J］. 現代電子技術,2015,38（5）:27 30.

　　［2］ KIM C G， KIN K J. Implementation of a costeffective home lighting control system on embedded Linux with OpenWrt. Personal & Ubiquitous Computing，2014, 18（3）：535 542.

　　［3］ ZAC B. ZigBee mesh connects Internet of Things［J］. Canadian Electronics， 2015, 30（1）：12 13.

　　［4］ 左建,劉浩,呂明,等. 基于無線傳感器網絡的手持終端設計［J］. 工業控制計算機,2014,27（5）:29 30.

　　［5］ 余冰. 基于Zigbee技術的智家居監控系統［D］.南昌：南昌航空大學,2010.

　　［6］ 鄧中亮,張紅星,延明,等. 基于S3C6410和無線傳感器網絡的手持終端設計［J］. 電子設計工程,2011,19（2）:1 4.

　　［7］ 袁曉平,馬滿福. 基于ARM11的家電遠程控制系統［J］. 計算機應用與軟件,2013,30（10）:288 292.

　　［8］ 付勝,王宜祥. 基于ARM與ZigBee的礦用通風機監測系統設計［J］. 測控技術,2015,34（3）:51 54.

　　［9］ 楊晨. 基于ARM11和Linux的室內環境監測系統的設計與實現［D］.沈陽：沈陽工業大學,2013.

　　［10］ 鮑建,凌志浩,范自道. 異構網絡下空氣質量監測系統的設計與實現［J］. 自動化儀表,2014,35（7）:52 55.

　　［11］ 王明芳,譚駿珊,朱明娥. 貝葉斯理論在室內空氣質量等級識別中的應用［J］. 中國環境監測,2010,26（2）:63 67.

　　［12］ 李新,石建屏,魏錫文，等. 室內空氣質量指數評價模式的研究［J］. 環境保護科學,2007,33（6）:5 7，11.

　　［13］ GB 503252010，民用建筑工程室內環境污染控制規范(GB503252010)［S］.2010 08 18.

　　［14］ 張曉亮,羅文廣. 多傳感器數據融合技術在室內環境品質監控系統中的應用［J］. 儀表技術與傳感器,2012（2）:103 105.