基于LoRa的低功耗水产养殖监测系统设计

陈丽 夏兴隆 卜树坡

摘要：水产养殖环境的实时监测，可以提升水产养殖效率、实现科学养殖。考虑到户外监测节点多、分布距离远、供电不方便等特点，从低功耗电路设计、低功耗器件选择、低功耗算法等方面进行优化设计，使整个系统在电池供电条件下，满足长时间户外使用需求。同时，对一种低功耗广域网（LoRa）无线通信距离进行优化设计，满足大面积养殖场地的应用需求。采用受限应用协议（CoAP）、轻量级的机器到机器（LWM2M）协议将信号上传至OneNET平台。经过测试，该系统休眠功耗为3 μA，工作时的平均功耗为22.68 μA，无线传输距离半径不低于364 m。

关键词：LoRa技术;低功耗;远距离无线通信;水产养殖;云平台;CoAP

我国水环境污染严重，渔业水域环境质量不容乐观，水产养殖环境直接影响水产养殖成效，实时监测水产养殖生态环境可为科学水产养殖提供依据。与传统人工采集相比，传感器网络的搭建对于推进水产养殖智能化、科学化起到了积极作用。目前，已有不少研究者针对各类水环境参数设计了监测系统。部分采用基于Modbus协议的485通信方式，这种模式采用有线通信的方式，更适合在实验室环境下对水质进行分析[1]。考虑到水产养殖场地在户外，存在范围广、不易布线、供电困难等特点，这种场景下更合适使用无线监测系统。姚达雯等采用紫蜂（ZigBee）技术与通用分组无线服务技术（GPRS）相结合的方式设计了适用于戶外的水质监测系统，使用ZigBee进行节点信息采集、汇总，在汇聚节点处采用GPRS将数据上传，实现了多点低功耗实时远程监控[2]。孙卓在这一方式的基础上，提出自适应高速数据采样与传输、网络拓扑优化的具体方法，提高了数据传输的速度[3]。这种模式虽然可以满足一定场景下水质参数的监测，但是GPRS存在模块启动电流大的问题，将直接影响整个系统的功耗，而资费问题也将影响这一系统的推广。随着通信技术的发展，窄带物联网（NB-IoT）技术不断成熟，资费、功耗等物联网应用最关注的问题也得到了改进。蔡向科等提出了一种基于 NB-IoT 和ZigBee的低功耗水产养殖水质监测系统，这一系统在功耗、节点生存周期等性能方面得到了显著的提升[4]。在该系统中，主要通过设计采集周期自适应调节算法和发射功率自适应调节算法来降低节点功耗，但是采用该方法会造成一定的丢包率。另外，ZigBee最常用的频段是2.4 GHz[5]，传输距离短，不带低噪声放大器（LNA）和功率放大器（PA）的ZigBee模块在室外开阔场地，传输距离小于110 m。增加LNA和PA，可以增加传输距离，但是会明显增加功耗。对于诸如苏州市阳澄湖这类大面积养殖场地，需要设置很多传感器节点进行自组网来解决这一问题，大大增加了成本，显然不能满足应用需求。因此，探索一种低功耗、远距离、高可靠的无线通信方式，对于提升水产养殖环境监测水平有着至关重要的作用。

与无线保真技术（WiFi）、ZigBee等基于 2.4 GHz 免执照频段的通信技术相比，基于频率较低的Sub-GHz（频率低于1 GHz）以下的频段开发组网技术，具有通信距离远，绕射能力强等特点，更适合大面积场景的信息传输。虽然这类技术频率低，存在传输速度慢的问题，但是在养殖环境监测过程中，传感器信息数据量较小，完全能满足该场景的应用需求。在众多基于Sub-GHz频段开发的通信技术中，长距离（LoRa）技术具有通信距离远、运行可靠、低功耗、低成本等特点，在郊区最大传输距离可达15 km，在小数据量传输的应用场景中具有明显的优势[6-8]。LoRa技术在LoRa联盟的大力推广下，已有通用的通信协议，逐渐成为物联网应用的重要支撑技术。与LoRa相比，NB-IoT也是最具潜力的无线通信技术，目前运营商们都在大力推广这一技术，由于NB-IoT技术基站数量多，且能直接将数据通过云平台中转，能很方便地实现远程监控，LoRa不具备这一优势[8]，但是采用这种技术，需要支付额外的费用，当节点数量较多时，成本较高。

结合LoRa和NB-IoT的优势，本研究设计出一种适用于大面积水产养殖的环境监测系统，并从低功耗器件选型、能量回收、优化通信方案3个角度对系统进行低功耗设计，满足户外场景的应用需求。

1 系统总体设计

本系统主要包括水环境信息监测节点、基站、云平台，整体架构如图1所示。其中，信息监测节点包括水环境信息采集、信息传输功能。考虑到LoRa技术通信距离及低功耗的需求，本研究主要采用星型网络架构，这种架构不需要复杂的路由协议，更利于实现低功耗。每个信息监测节点通过溶氧传感器、pH值传感器等采集养殖区域的水环境信息，通过LoRa模块将信息发送至基站。基站通过LoRa模块接收各节点发来的数据，基站搭载NB（窄带）模块，将收集的监测信息上传至云平台，使用者可以通过云平台进行远程实施监控。

2 低功耗节点硬件设计

信息监测节点可以实现信息采集、无线通信。系统由STM8型单片机、LoRa通信模块、传感器模块、电源模块等组成。其中，水质传感器又包括pH值传感器、溶氧传感器。其硬件系统结构如图2所示。

整个系统的核心器件为单片机，相比无线基站处理的大信息量数据，单个节点任务的处理难度较低、数据量较小，对单片机的要求并不高，因此选择了性价比高、稳定可靠的STM8系列单片机。单片机通过RS485串行接口与传感器模块进行通信，同时增加低功耗供电及数据模块，当休眠时，用于切断工作电源以降低功耗。通信模块与单片机连接，可进行双向通信。通信模块选择支持LoRa的SX1278模块，该模块可实现远距离无线通信，且抗干扰能力强，该模块通过串行外设接口（SPI）总线与单片机进行通信。整个节点系统中，不同模块的工作电压不同，大部分均在3.3 V下工作，各类水质传感器在12 V下工作，需要进行升压处理。

与基站相比，本研究的低功耗硬件系统节点的数量多，位置分散，且无法实现外部供电，对低功耗要求更高。本研究中，低功耗节点的硬件设计主要从以下几方面实现。

2.1 超低功耗电子器件应用

为了满足超低功耗的节点需求，对于节点中最核心的单片机模块、电源转换模块、无线通信模块均选取低功耗电子器件。

单片机模块选取意法半导体（ST）公司的STM8L052型超低功耗单片机，该单片机待机功耗小于0.8 μA，非常适合超低功耗的节点组网控制。

电源转换芯片采用超低功耗升压直流转换芯片SGM66099，该芯片能够把1.1～3.3 V的输入电压转换为3.3 V的恒定输出电压，并且工作功耗仅为0.6 μA，是一种超低功耗的升压电池管理芯片。

无线通信LoRa通信模块采用高度集成化封装芯片S78F，该芯片将Semtech公司的1 278芯片、匹配网络、LNA低噪放芯片、晶振集成在一块芯片内，与传统的无线模块搭配周边电路的模式相比，大大降低了LoRa模块的工作电流，提高了无线性能及无线采集节点的可靠性。

2.2 低功耗电路

低功耗电路包括电源开关电路、电源转换电路和数据采集电路3个部分。通过电源开关电路的通断控制后续电路供电，定时打开数据采集电路进行数据采集以实现低功耗。

2.2.1 电源开关电路 电源开关电路由3V电池供电，输出电压是由POWER-ON开关信号控制的3 V电压。通过图3的电源开关电路实现电池电能的输出。当开关信号为高电平时，N型金属氧化物半导体管（N-MOS）Q3打开，控制P型金属氧化物半导体管（P-MOS）Q2导通，输出3V电压;当开关信号为低电平时，2个MOS管均关闭，不消耗电池电量。

2.2.2 电源转换电路 整个硬件电路中，不同器件需要不同的工作电压。8路RS485芯片和光耦芯片的工作电压为5 V、传感器工作电压为12 V，其余芯片工作电压均为3 V。因此，需要设计电源转换电路，将电源开关电路的3 V输出分别升压至5 V和12 V。

图4给出电源转换电路，通过DC-DC变压器，将电源开关电路的输出电压升压至12 V。经过LDO芯片将12 V电压转至5 V电压进行输出。

2.2.3 数据采集电路 数据采集电路由485芯片、光隔离模块组成，如图5所示。J1接传感器，通过485芯片进行信号转换，经过光隔离模块送至单片机。当不需要采集时，单片机通过电源开关电路将电路关断，而控制信号RXD、TXD、DIR均输出高电平，使信号线没有漏电流存在，实现零功耗待机;当需要采集信号的时候，打开电源进行数据采集。

2.3 超低功耗的脉冲式采集方法

通过降低采集、通信时间的占比，实现低功耗工作及组网。

通过本研究策略，LoRa无线组网的电流小于 15 mA，时间小于40 ms，连接频率为10 min/次，平均电流可以通过公式（1）进行计算。

节点的待机总电流小于3 μA。通过计算，节点的平均电流为22.68 μA。1 μA年耗能为 8.76 mAh，因此理论计算得到该系统年功耗为19868 mAh。按照2 000 mAh的5号电池容量计算，理论上节点可以使用10年。考虑到电池本身的寿命，整个系统采用电池供电方案的使用寿命大于5年。

3 基站硬件设计

一般基站数量少，同时选择可以方便接入外部电源的位置进行安装。因此，即使基站工作电流较大，通常也不需要低功耗的特殊设计。如图所示，整个系统核心器件为单片机，考虑到网关需要处理来自各节点的信息， 处理难度大、 过程复杂、数据量大，因此選择搭载了ARM内核的STM32L微控制器，该系列产品处理能力较强、稳定可靠，适用于水产养殖环境监测系统。系统搭载与节点相同的LoRa模块，用于实现与节点间的通信，该模块与单片机间通过SPI总线进行通信。同时，系统搭载了移远的BC28 NB-IoT 模块，通过窄带蜂窝网络将采集到的数据上传至云平台。

4 系统软件设计

4.1 信息监测节点

节点负责采集信息并将采集到的信息汇总到网关。节点工作流程如图7所示。

节点大部分时间处于休眠状态，节点定时唤醒，单片机进入工作状态并读取传感器信号，判断是否有无线信号，如果有无线信号则将信息通过通信模块发送给无线基站。整个流程结束后，系统再次进入休眠状态。如果没有无线信号，直接进入休眠状态。

4.2 基站软件设计

基站负责收集节点的信息并将信息上传至云平台。基站工作流程如图8所示。

开始工作后，STM32微控制器判断从第1个节点开始，向节点发送数据采集指令;发送后，等待节点响应，并读取节点采集的信息，并将信号发送至云平台。

判断变量N是否小于节点数，当数量小于节点数则加1，继续轮询下一个节点采集到的信息;当N到达节点数后，将N重置1。

所有流程结束后，延时一定时间，重新开始轮询节点采集到的信息。

5 数据上传至云平台

本研究采用NB-IoT硬件模块，并通过该模块将信息上传至OneNET平台，数据上传采用CoAP+LWM2M协议。其中， CoAP作为传输层协议规定数据上传的报文格式。

整个报文包括版本号、报文类型、TKL标志符长度、响应码和报文编号。

CoAP协议定义了4种不同形式的报文：CON报文、NON报文、ACK报文和RST报文，不同形式的报文表示不同的服务质量。考虑到统一由网关进行数据上传，选择CON报文，通过重发的方式以降低丢包率。

这种协议可以采用Token动态鉴权信息进行鉴权。Token由version、res、et、method、sign这几个参数构成，分别表示版本号、访问资源、过期时间、签名方法、签名结果。计算后得到如下Token值：

该值为动态值，根据过期时间设置结果决定有效时长，以提高安全性能。

Option中给出报文选项，通过报文选项可设定CoAP主机、CoAP URI、CoAP请求参数和负载媒体类型。

6 性能测试与分析

本研究旨在设计低功耗的水产养殖监测系统，功耗测试是重要的评估指标之一。同时，考虑到远程监测的需求，无线通信距离直接影响节点、网关的铺设数量。因此，系统设计完成后，对以下指标进行测试。

6.1 功耗测试

功耗测试主要集中在2个功耗较大的器件：通信模块和水质传感器模块。

经过测试，给出无线通信时LoRa模块的工作电流脉冲如图9所示，将采样电阻（10 Ω）串联到LoRa模块的电源输入正极，采样电压、脉冲分别为40、150 mV，计算得到的电流脉冲分别为4、15 mA，时间分别为3、37 ms，脉冲周期为10 min，由式（3）计算得到平均电流约为0.95 μA，略小于理论计算值。

水质传感器电流采样电阻为0.2 Ω，采样脉冲电压为56 mV，计算得到的脉冲电流为280 mA。传感器工作时间小于 40 ms，功耗也略小于理论计算值。

6.2 无线传输距离

LoRa技术的开发最初主要定位于低传输信息量的应用场景，开发目标为一次发送信息量不超过几个字节[9]。该技术采用线性调频扩频技术[10]，既可保持像频移键控调制相同的低功耗特性，又明显增加了通信距离，提高了网络效率并消除了干扰。该技术的主要参数包括带宽、扩频因子和码率。这些指标直接影响通信效率，它们与比特率、信号在空气中的持续时间的关系可由式（4）、（5）表示[9]。

通常，可以通过设置扩频因子[11]，调节比特率和信号在空气中的持续时间。当扩频因子大于2时，扩频因子越大，比特率越小，传输速度越慢。信号在空气中持续的时间随着扩频因子的增加呈指数上升趋势。扩频因子越大，传输距离越远，理论传输距离可达到几十公里;在距离要求相对较低的情况下，也可以通过减小扩频因子，来提高信息传输速度。当BW=250 kHz、CR=4/5时，信号持续时间、波特率与扩频因子的关系如图11所示。

无线接收信号强度（RSSI）值、丢包率是通信性能的主要评价指标。本研究对这2项指标进行测试，同时考虑环境对测试结果的影响。根据上述分析，将LoRa的扩频因子定为8，信号发射功率设为LoRa SX1278芯片的最大发射功率20 dBm。在测试过程中，依次穿过楼宇、灌木丛等障碍物。

不同测试距离下的测试结果如图12所示，RSSI值与信号传输距离（d）的关系呈对数关系下降。具体关系如公式（6）所示，其中r2为0.969 2，拟合效果较好。

当距离小于等于364 m时，丢包率均为0。当距离超过382 m时，丢包率随着距离增加而增加，也就意味着距离对丢包率的影响明显增加。

7 结论

本研究基于LoRa通信技术，设计了应用于养殖环境场景的信息采集系统。在综合考虑功耗、通信距离等因素的情况下，对系统进行了低功耗优化设计。通过选择一系列低功耗器件、设计低功耗电路、优化通信过程等方式，实现低功耗及远距离信息采集。该系统休眠功耗为3 μA，工作时的平均功耗为22.68 μA，采用电池供电，可实现5年以上的续航工作。在扩频因子为8，信号发射功率为 20 dBm 的情况下，RSSI值随着通信距离增加，呈对数下降。通信距离不超过364 m时，通信效果较好，可推测对于通信范围可以覆盖半径364 m，占地面积为41.6万m2的养殖区，安装一个基站，就能满足大部分养殖场地的需求。

参考文献：

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[3]孫 卓. 基于WSN和ZigBee的水质监测系统设计[J]. 电子设计工程，2017，25（24）：96-100.

[4]蔡向科，高振斌，范书瑞. 一种低功耗水产养殖水质监测系统设计方法[J]. 渔业现代化，2018，45（4）：47-50.

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