1. Введение
При создании систем технического и экологического мониторинга [1] с применением сенсорных устройств обеспечивается постоянное слежение за состоянием объектов в зоне наблюдения. Цифровизация привела к тому, что современные управляющие системы и комплексы приобретают всё более высокий уровень интеграции. В работе [2] рассматривается с точки зрения практической задачи организации децентрализованной «облачной» информационной системы с использованием сенсоров как элементов интернета вещей (IoT).
К числу контролируемых параметров относятся, например, определение концентраций различных газов в воздухе, концентрация веществ на поверхности почвы и водных объектов, и другие показатели [2]. Сенсорные сети включают множество разнообразных типов датчиков: сейсмические, магнитные, тепловые, визуальные, инфракрасные, акустические и радиационные, что обеспечивает мониторинг широкого спектра экологических условий. В разработанном прототипе узлы сенсоров размещены и интегрированы с применением радиочастотных и оптических систем передачи. Связующие узлы между сенсорами обеспечивают взаимодействие для распределённой передачи данных, что позволяет обходить препятствия на пути сигнала, такие как деревья и камни, ограничивающие прямую видимость между беспроводными датчиками. В работе [3] при создании прикладного программного обеспечения для оценки объектов окружающей среды применяется подход, соединяющий данные во временном и пространственном измерениях.
В работе [4] описывается программная реализация, разработанная для автоматизированной системы управления экологической безопасностью, которая объединяет разнородную информацию об окружающей среде с различных датчиков, обеспечивая эффективный сбор, обработку и хранение экологических данных в облачной системе.
В работе [5] анализируется концепция сенсорных сетей, ставшая реализуемой благодаря сочетанию технологий микроэлектромеханических систем, беспроводной связи и цифровой электроники. Особое внимание уделено описанию архитектуры коммуникаций, а также алгоритмам и протоколам для таких сетей.
В работе [6] обсуждается текущее состояние технологий беспроводных датчиков и стандартов беспроводной связи. Эти технологии обладают высоким потенциалом применения в различных областях, таких как экологический мониторинг, точное земледелие и системы отслеживания.
На сегодняшний день существует широкий спектр технологий, обеспечивающих беспроводную передачу данных на значительные расстояния [7]. Несмотря на разнообразие таких технологий, при проектировании чаще всего учитывается работа сети устройств в условиях ограниченных ресурсов, включая отсутствие постоянного и стабильного электропитания, а также необходимость покрытия больших территорий.
Отдельно стоит отметить, что в работе [8] изучается интеграция множества датчиков в систему беспроводной передачи данных для умных контейнеров, а в [9] рассматривается технология модуляции маломощных сетей передачи данных с низкой скоростью и большой дальностью действия, основанная на многоуровневой протокольной структуре. Стоит выделить работу [10], в которой рассматривается разработка интеллектуальных программных инструментов для анализа и визуализации данных мониторинга окружающей среды, интеграции анализа больших данных и глубокого обучения для улучшения обработки данных, повышения точности и эффективности мониторинга и управления окружающей средой.
Задача настоящей работы заключается в разработке программного комплекса для системы сбора и обработки данных окружающей среды, обеспечивающего интеграцию и эффективное взаимодействие разнородных сенсорных узлов на базе беспроводных технологий. Необходимо создать архитектуру программного обеспечения, способного собирать, передавать, хранить и анализировать экологические данные в распределённой «облачной» системе с учётом ограниченных ресурсов и разнообразия типов датчиков. Итоговой целью является повышение точности и оперативности мониторинга экологического состояния и создание основы для автоматизированного управления и оценки объектов окружающей среды.
Система пространственного сбора данных (далее система) окружающей среды должна отвечать требованиям:
1) энергоэффективность — продолжительная работоспособность от ограниченного источника питания;
2) отказоустойчивость — устойчивость к внешним факторам (погодные условия);
3) дешевизна и взаимозаменяемость компонентов;
4) масштабируемость — эффективная работа на территориях любых размеров.
Программная часть системы — программное обеспечение, которое описывает функционал системы и предоставляет пользователю интерфейс для взаимодействия с системой.
Аппаратная часть — это сеть устройств, реализующая программную часть, которая служит для получения информации из окружающей среды: комплекс датчиков (КД) — устройство, выполняющее первичный сбор данных об окружающей среде, обладающее модулем связи и работающие на автономном питании.
2. Основные результаты
Для наглядного объяснения структуры сети было использовано представление через различные уровни абстракции (рисунок 1). Каждый из уровней анализируется независимо от расположенных ниже, что позволяет выделить особенности их функционирования. При этом архитектура взаимодействия элементов внутри каждого слоя сохраняет общий тип, однако состав компонентов отличается. Связь между уровнями осуществляется посредством специальных интерфейсов. Все элементы, расположенные выше так называемого «интерфейсного канала», а именно первичные датчики, в рамках данной работы не рассматриваются. Оборудование, используемое в рассматриваемой сети, обладает схожими характеристиками и строится из аналогичных частей, за единственным исключением — главный ретранслятор дополнительно оснащается модулем для подключения к внешней сети. Функциональные различия между устройствами обусловлены спецификой их конфигурации — например, коллектор представляет собой тот же КД, но с доступом к команде по приему данных с определённых узлов. В данном контексте коллектор выполняет функцию интерфейса, обеспечивающего взаимодействие с верхним уровнем.
Уровни иерархии системы
Прикладная программа сбора и обработки данных
Программное обеспечение прототипа реализует сбор данных и ее первичную обработку до вида структурированных данных, также передачу в облако либо запись данных на носитель информации. Автономность комплекса и энергоэфективность, помимо аппаратного обеспечения также определяется программным кодом (см. ниже). Для каждого типа устройства прописывается своим прикладное программное обеспечение: конфигурация подключенных датчиков; формирование опроса каждого датчика; расписание передачи данных; расписание суточной или календарной активности; параметры доступа к внешнему ресурсу; настройки связи; параметры электропитания; привязка к координатам GPS положения устройств в составе комплекса и локаций.
Отдельный фрагмент кода прикладного программного обеспечения микроконтроллера общего сбора данных представлен на листинге:
Моделированные значения согласуются с прототипом цифровой системы сбора и обработки данных с устройствами предупреждения безопасности и не имеет ложных положительных или ложных отрицательных результатов во время испытаний поведенческой модели программных модулей электромагнитного анализа первичной обработки данных на платформе [11].
3. Заключение
Наиболее рационально строить систему сбора и обработки данных об окружающей среде на базе гибкой иерархической структуры, которая позволяет назначать и модифицировать функции ретрансляционных (передача информации в пользовательскую ИС) и коллекторных (сбор и объединение данных) компонентов. Для этого следует внедрить ранее описанные уровни иерархии в системе. Такая конфигурация обеспечивает возможность адаптации системы к разным условиям эксплуатации как пользователем, так и автоматическими алгоритмами.
Cозданный программный комплекс цифровой системы сбора и анализа данных рассматривает процесс измерений как решение прикладной задачи в рамках децентрализованной «облачной» информационной платформы с использованием датчиков, функционирующих как IoT-компоненты. Человеко-машинный интерфейс данного комплекса обеспечивает возможность удалённого мониторинга контролируемого объекта.
Внедрение интеллектуальных алгоритмов для настройки датчиков под конкретные объекты мониторинга и для обработки получаемых данных расширяет сферу применения программно-аппаратного комплекса. Использование объектно-ориентированных технологий обеспечивает автоматическую адаптацию и оперативную настройку процессов измерений, сбора и анализа информации при минимальных инфраструктурных требованиях к объекту. Эта технология эффективно применяется для контроля электромагнитных полей на разнообразных объектах.