本发明公开了一种水质安全监测系统，该系统包括：传感监测装置、后台服务器和水质监测中心；所述传感监测装置，用于采集水质参数，并将其采集到的水质参数发送至所述后台服务器；所述后台服务器，用于接收和存储所述水质参数；所述水质监测中心与所述后台服务器连接，用于对所述水质参数进行分析处理，并在水质异常时向用户终端发送报警信号。本发明基于无线传感器网络技术，实现了对监测水域的水质的实时监测和预警，节省了人力物力。
1.一种水质安全监测系统，其特征是，包括：传感监测装置、后台服务器和水质监测中心；
所述传感监测装置，用于采集水质参数，并将其采集到的水质参数发送至所述后台服务器；
所述水质监测中心与所述后台服务器连接，用于对所述水质参数进行分析处理，并在水质异常时向用户终端发送报警信号；
其中，所述传感监测装置包括由Sink节点和多个传感器节点构成的无线传感器网络，传感器节点主要用于采集所监测位置的水质参数，Sink节点主要用于汇聚各传感器节点采集的水质参数，并将汇聚的水质参数传输至所述后台服务器；
所述Sink节点设于监测水域的水面中心，多个传感器随机部署在监测水域后，多个传感器节点按照预设的成簇规则构建无线传感器网络，所述的预设的成簇规则具体包括：(1)各传感器节点部署完成后，所述Sink节点向监测水域内各传感器节点发送分簇指令；
(2)各传感器节点接收到分簇指令后，按照下列公式计算自身的竞争值以及自身能够当选为簇首的竞争阈值，若传感器节点的竞争值大于自身能够当选为簇首的竞争阈值，则该传感器节点成为候选簇首；
传感器节点自身能够当选为簇首的竞争阈值的计算公式为：
上述式子中，φ(i)为传感器节点i的竞争值，Eref(i)为传感器节点i的剩余能量值，E1为：假设传感器节点i担任簇首时，其在单位时间内用于接收数据、发送数据以及进行数据融合时所消耗的能量值，E0(i)为传感器节点i的初始能量值，d(i，Sink)为传感器节点i与所述Sink节点的空间距离，M为所述传感器节点i的邻居节点的个数，d(i，m)为所述传感器节点i与其邻居节点m的空间距离，φth(i)为传感器节点i能够当选为簇首的竞争阈值，Emin为预设的能够担任簇首的最低能量值，A为监测水域的面积，Ri为传感器节点i的通信距离，α为设定的在水中传输数据时的能量衰减系数，p为预设的权重系数；
(3)未成为候选簇首的传感器节点判断各候选簇首的可信度，若其可信度高于预设的可信度阈值，则将该候选簇首加入到可信簇首集，反之，则将该簇首恢复为普通传感器节点；
(4)未加入到可信簇首集的普通传感器节点作为簇成员节点，并加入到与其距离最近的簇首，进而完成分簇；
式中，Relr为候选簇首r的可信度值，K为位于候选簇首r的通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的数量，传感器节点k为候选簇首r的通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点，d(r，k)为候选簇首r与其传感器节点k的空间距离，dmin、dmax分别为候选簇首r与其通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的最小空间距离和最大空间距离，D(r，Sink)为候选簇首r与所述Sink节点之间的空间距离，Dmin、Dmax分别为候选簇首集中的候选簇首距离所述Sink节点的最小空间距离和最大空间距离，E(k)为传感器节点k的剩余能量值，E(r)为候选簇首r的剩余能量值，λ1、λ2、λ3为预设的权重因子。
2.根据权利要求1所述的水质安全监测系统，其特征是，所述水质监测中心在水质参数超出设定的安全阈值时判定水质为异常。
3.根据权利要求1所述的水质安全监测系统，其特征是，所述传感器节点包括：化学需氧量传感器、余氯传感器、酸碱度传感器、溶解氧传感器、电导率传感器、浊度传感器、温度传感器、盐度传感器、氨氮传感器中的一种或者多种。
4.根据权利要求1所述的水质安全监测系统，其特征是，所述Sink节点设于监测水域的水面中心，多个传感器随机部署在监测水域后，多个传感器节点通过自组织方式构成一个用于感知和采集水质参数的无线传感器网络。
5.根据权利要求1所述的水质安全监测系统，其特征是，所述用户终端包括：手机、平板电脑和笔记本中的一种或者多种。
一种水质安全监测系统
技术领域
[0001] 本发明涉及水质监测领域，具体涉及一种水质安全监测系统。
背景技术
[0002] 水域环境监测是环境保护的基础，其目的是为环境保护提供科学决策的依据。当河流、湖泊等突发水环境污染事故时，现有常规手段无法实现迅速、准确、动态地监测与预报，以致难以快速、恰当地做出决策。
发明内容
[0003] 针对上述问题，本发明提供一种水质安全监测系统。
[0004] 本发明的目的采用以下技术方案来实现：
[0005] 一种水质安全监测系统，该水质安全监测系统包括：传感监测装置、后台服务器和水质监测中心；
[0006] 所述传感监测装置，用于采集水质参数，并将其采集到的水质参数发送至所述后台服务器；
[0007] 所述后台服务器，用于接收和存储所述水质参数；
[0008] 所述水质监测中心与所述后台服务器连接，用于对所述水质参数进行分析处理，并在水质异常时向用户终端发送报警信号；
[0009] 其中，所述传感监测装置包括由Sink节点和多个传感器节点构成的无线传感器网络，传感器节点主要用于采集所监测位置的水质参数，Sink节点主要用于汇聚各传感器节点采集的水质参数，并将汇聚的水质参数传输至所述后台服务器。
[0010] 本发明的有益效果为：本发明基于无线传感器网络技术，实现了对监测水域的水质的实时监测和预警，节省了人力物力。
附图说明
[0011] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0012] 图1是本发明一个示例性实施例的水质安全监测系统的结构示意图。
[0013] 附图标记：传感监测装置1、后台服务器2、水质监测中心3、用户终端4。
具体实施方式
[0014] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0015] 参见图1，本发明实施例提供了一种水质安全监测系统，该水质安全监测系统包括：传感监测装置1、后台服务器2和水质监测中心3；
[0016] 所述传感监测装置1，用于采集水质参数，并将其采集到的水质参数发送至所述后台服务器2；
[0017] 所述后台服务器2，用于接收和存储所述水质参数；
[0018] 所述水质监测中心3与所述后台服务器2连接，用于对所述水质参数进行分析处理，并在水质异常时向用户终端4发送报警信号；
[0019] 其中，所述传感监测装置1包括由Sink节点和多个传感器节点构成的无线传感器网络，传感器节点主要用于采集所监测位置的水质参数，Sink节点主要用于汇聚各传感器节点采集的水质参数，并将汇聚的水质参数传输至所述后台服务器。
[0020] 在一个实施例中，所述水质监测中心在水质参数超出设定的安全阈值时判定水质为异常。
[0021] 在一个实施例中，所述传感器节点包括：化学需氧量传感器、余氯传感器、酸碱度传感器、溶解氧传感器、电导率传感器、浊度传感器、温度传感器、盐度传感器、氨氮传感器中的一种或者多种。
[0022] 在一个实施例中，所述Sink节点设于监测水域的水面中心，多个传感器随机部署在监测水域后，多个传感器节点通过自组织方式构成一个用于感知和采集水质参数的无线传感器网络。
[0023] 在一个实施例中，所述Sink节点设于监测水域的水面中心，多个传感器随机部署在监测水域后，多个传感器节点按照预设的成簇规则构建无线传感器网络，所述的预设的成簇规则具体包括：
[0024] (1)各传感器节点部署完成后，所述Sink节点向监测水域内各传感器节点发送分簇指令；
[0025] (2)各传感器节点接收到分簇指令后，按照下列公式计算自身的竞争值以及自身能够当选为簇首的竞争阈值，若传感器节点的竞争值大于自身能够当选为簇首的竞争阈值，则该传感器节点成为候选簇首；
[0026] 其中，传感器节点的竞争值的计算公式为：
[0027]
[0028] 传感器节点自身能够当选为簇首的竞争阈值的计算公式为：
[0029]
[0030] 上述式子中，φ(i)为传感器节点i的竞争值，Eref(i)为传感器节点i的剩余能量值，E1为：假设传感器节点i担任簇首时，其在单位时间内用于接收数据、发送数据以及进行数据融合时所消耗的能量值，E0(i)为传感器节点i的初始能量值，d(i,Sink)为传感器节点i与所述Sink节点的空间距离，M为所述传感器节点i的邻居节点的个数，d(i,m)为所述传感器节点i与其邻居节点m的空间距离，φth(i)为传感器节点i能够当选为簇首的竞争阈值， Emin为预设的能够担任簇首的最低能量值，A为监测水域的面积，Ri为传感器节点i的通信距离，α为设定的在水中传输数据时的能量衰减系数，p为预设的权重系数；
[0031] (3)未成为候选簇首的传感器节点判断各候选簇首的可信度，若其可信度高于预设的可信度阈值，则将该候选簇首加入到可信簇首集，反之，则将该簇首恢复为普通传感器节点；
[0032] (4)未加入到可信簇首集的普通传感器节点作为簇成员节点，并加入到与其距离最近的簇首，进而完成分簇。
[0033] 有益效果：本实施例提供了一种新的分簇算法，该算法基于各传感器节点的竞争值以及其自身能够担任簇首的竞争阈值的比较结果来确认候选簇首。由本实施例的计算公式可知，在计算传感器节点的竞争值时，若传感器节点当前剩余能量越大、 比值越大、比值越大，代表传感器节点的竞争值越大，从而拥有更大的几率成为候选簇首。在计算传感的竞争阈值时，不经考虑传感器节点与汇聚节点空间距离的影响，也考虑了在水中进行传输时水环境对传感器节点的影响，这使得在确认候选簇首时更接近与实际情况，保障了分簇的稳定性，从而能够选择出来更有资格担任簇首的传感器节点。
[0034] 在一个实施例中，所述候选簇首的可信度可由下列公式确定：
[0035]
[0036] 式中，Relr为候选簇首r的可信度值，K为位于候选簇首r的通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的数量，传感器节点k为候选簇首r的通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点，d(r,k)为候选簇首r与其传感器节点k的空间距离，dmin、dmax分别为候选簇首 r与其通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的最小空间距离和最大空间距离，D(r,Sink)为候选簇首r与所述Sink节点之间的空间距离，Dmin、Dmax分别为候选簇首集中的候选簇首距离所述Sink节点的最小空间距离和最大空间距离，E(k)为传感器节点k的剩余能量值，E(r)为候选簇首r的剩余能量值，λ1、λ2、λ3为预设的权重因子。
[0037] 有益效果：本实施例提供了计算各候选簇首的可信度值，其中，由候选簇首r的可信度值的计算公式可知，该算法不仅考虑了候选簇首与其通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的空间距离的影响、也考虑了候选簇首与Sink节点空间距离的影响，以及候选簇首的剩余能量值与其其通信距离内的未成为候选簇首的传感器节点的剩余能量值的影响，该算法能够选出更有能力担当簇首的传感器节点作为最终簇首节点，从而均衡了整个无线传感器网络的能耗，延长了该网络的运行寿命。
[0038] 在一个实施例中，网络运行一个时间段后，各簇首每隔一段时间计算其簇内簇成员节点的信任值，若其信任值小于设定的信任值阈值，该簇首判定该簇成员节点为恶意节点，并将该簇成员节点从其簇内删除，其中，簇成员节点的信任值的计算式子为：
[0039]
[0040] 式中，GDf,head为簇首head对其簇成员节点f的信任值，δ为预设的常数因子，其用以调节GDf,head(s)的下降速率，Erate(s)为簇成员节点f在第s轮运行周期内其能量损耗速率，为前(s-1)轮簇成员节点f的能量损耗平均速率。
[0041] 有益效果：上述实施例中，通过计算当前轮次簇成员节点的能量损耗速率与前几轮簇成员节点的能量损耗速率的绝对差值，并进一步确认簇成员节点的信任值，并将求得的信任值与设定的信任阈值比较，当大于设定的信任阈值时，簇成员节点能够准确的发送数据，反之，该簇成员节点为恶意节点，该簇首在进行数据传输时直接剔除该簇成员节点采集的数据，不进行转发。从而实现高准确度地对水质进行监测，提高该监测系统的准确性。
[0042] 在一个实施例中，所述用户终端包括：手机、平板电脑和笔记本中的一种或者多种。
[0043] 本发明的有益效果为：本发明基于无线传感器网络技术，实现了对监测水域的水质的实时监测和预警，节省了人力物力。
[0044] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
