秦钰林 周若麟 张珂欣 范训礼 冯瑞航

摘 要：森林火灾是一种我国常见的自然灾害，具有突发、破坏大、处置难的特征，对森林的生态环境和人类的社会生态带来难以弥补的危害。一般的林业火灾监测预防设备存在工作效率低、时间效度性差、无法远程预警等问题。文中设计了一种基于NB-IoT窄带通信技术、无线传感网技术的林业火灾监测预警系统。该系统通过构建“正六边形”传感器监测网格，将STM32微控制器、烟雾传感器、火焰传感器、NB-IoT通信模块等设备搭载在监测格节点上，传感器测量环境数据并传入微控制器进行处理，若数据超过设定阈值，微控制器驱动NB-IoT通信模块，将数据和初步预警信息上传至阿里云服务器，PC端从服务器获取初步预警数据并报警，同时转发数据至手机APP，及时报警。该系统具有工作效率高、时间效度好、多平台预警等特点。测试结果显示，系统的稳定性高，在林业信息化领域的应用前景广阔。

关键词：林火监测;STM32;多传感器组网;NB-IoT窄带通信;服务器;微控制器

中图分类号：TP277.1文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）06-00-03

0 引 言

我国是林业资源充足的大国，同时也是林火灾害发生较为严重的国家。林业火灾不仅威胁人民生命财产安全、破坏生态环境，还造成巨大的经济损失[1]。因此，森林火灾的监测传输、预防预警、处置反应极为重要，现有传统方法在实际工作环境中表现出费时费力、效率低下等缺点，且只对环境信息中的一种物化信息进行监测，易出现误报、漏报等问题[2]。将NB-IoT窄带通信技术和多种传感器组网技术应用到森林火灾监测中可解决以上难题，减少人员伤亡、财产损失。因此开发可长期布置、反应及时、远程监控的森林火灾监测预警系统具有一定的社会意义[3]。

针对火灾监测技术的要求以及传统火灾监测技术的不足，本文通过构建“正六边形”传感器监测网格，将STM32微控制器、烟雾传感器、火焰传感器、NB-IoT通信模块等设备搭载在监测格节点上，传感器测量环境数据并传入微控制器处理。如果数据超过设定阈值，微控制器驱动NB-IoT通信模块，将数据和初步预警信息上传至云服务器，PC端从服务器获取初步预警数据并报警，同时转发数据到手机APP。文中提出的基于NB-IoT窄带通信技術、无线传感网技术的林业火灾监测预警系统经实验测试，可以满足一定范围内的林业火灾监测。

1 系统总体设计

本系统总体设计结构如图1所示。系统由PC客户端、手机APP客户端、阿里云服务器和正六边形监测网格的节点（STM32微控制器、可充电电池、太阳能光电效应板、烟雾传感器、火焰传感器、NB-IoT通信模块）等组成。节点采用STM32微控制器作为下位机，用于采集烟雾浓度、温度等数据，在STM32微控制器进行运算并发送储存至阿里云服务器;PC客户端、手机APP客户端通过向服务器定期请求数据，实现实时监测环境数据并进行预警、报警。传感器组网实时测量森林的环境信息，并送入微控制器进行数据处理、分析，若采集的信息超出阈值，微控制器驱动NB-IoT通信模块，上传数据及预警、报警信息至服务器，PC客户端、APP客户端从服务器获取数据，向企事业单位用户、个人用户分别预警、报警，并不同程度地显示数据。

2 系统硬件设计

2.1 STM32 处理器

正六边形监测网格的节点下位机采用Cortex-M4内核的STM32F429微控制器，该微控制器的最高主频为168 MHz，拥有2 MB FLASH，192 KB SRAM，DMA通道，12位模数转换器，具有更强的处理能力、更快的接口通信速率、更高的采样率，因此在运算能力、传输能力等方面具有更好的性能。

2.2 传感器模块

2.2.1 烟雾传感器

正六边形监测网格的节点下位机采用汇诚科技公司国产化的LM393，ZYMQ-2型烟雾传感器。该传感器的监测浓度范围为300～10 000 ppm，工作电压为5 V，工作电流为150 mA。该传感器共有4个接口，电源VCC，地线GND，TTL电平信号输出DO，模拟信号输出AO。具有模拟量输出以及TTL电平输出的双路信号输出功能，可调节电位器、传感器灵敏度，防止误报。MQ-2型烟雾传感器原理如图2所示。

2.2.2 火焰传感器

火灾发生时，环境参数会发生剧烈的变化，其中一个显著变化就是以火源为中心向外界发射一定波长的光线。因此，本文采用火焰传感器进行监测。该传感器由LM393、火焰检测探头组成，对火焰光波长极为敏感，能检测760～

1 100 nm波长的光。工作电压为3.3～12 V，工作电流小于1.6 mA，其接口有电源VCC，接地GND，TTL开关信号输出DO，模拟信号输出AO。其探测角度约为60°，为全方位监测火源，系统将6个火焰传感器捆绑集成为一组，分别监测60°的扇面区域。火焰传感器原理如图3所示。

2.3 NB-IoT窄带通信模块

正六边形监测网格节点的烟雾传感器、火焰传感器组将烟雾浓度、火焰光线等环境数据采集后传送到STM32微控制器，通过MQ-2型烟雾传感器窄带传输模块实时上传至阿里云服务器，但要求通信模块具有速度高、时延小等特点。

本系统采用STM32主控芯片和NB-IoT通信芯片，使用窄带物联网（NB-IoT）通信。NB-IoT主要用于构建蜂窝网络，需消耗约180 kHz带宽，支持低功耗监测节点在广域网的蜂窝数据连接，待机时间长[4]。

与处理器通信方面，NB-IoT窄带通信芯片和STM32微控制器之间通过串口相连，支持标准AT指令集和扩展AT指令集。本系统采用AT命令进行控制。

3 系统软件设计

3.1 节点软件设计

该森林火灾监测预警系统节点上电复位后，首先进行系统初始化，然后通过与附近的NB-IoT基站进行身份校验以加入窄带通信网络。当加入网络后，节点进入周期性循环工作流程，定时定期对传感器采集的环境信息进行分析处理;将采集的数据打包，写入发送缓存区，定时对采集数据进行更新，并通过基站发送数据至阿里云服务器。为保证节点正常工作，工作循环设置判断语句，询问电量是否充足，当电量不足时，进行关机保护，防止数据丢失。节点控制流程如图4所示。

3.2 客户端软件设计

本文所述的森林火灾监测预警系统中，微控制器与云端服务器的通信基于套接字Socket协议，同时使用UDP协议。微控制器中的客户端程序首先调用AT指令，命令NB-IoT通信模块通过字节流将约定的注册包发送至云平台，云平台确认注册包后，与节点建立UDP连接，并发送环境信息到云平台。之后，云平台再通过使用python编写的基于TCP的服务器客户端程序将数据发至云端服务器。

APP和PC客户端采用基于HTTP的协议，通过云端服务器的公网域名访问云端服务器中提前生成的Json文件，并获取储存在文件中的环境数据及预警信息，之后通过用户界面呈现。

3.3 服务器端软件设计

该森林火灾监测预警系统服务器端软件使用电信物联网云平台的专用客户端程序get_data.py，此程序可用于接收节点发送的数据，并对数据进行储存和进一步分析处理。首先，客户端打开Socket套接字，用云平台的IP地址、端口号与云平台建立TCP连接，然后调用recv函数接收云平台发送的字节流信息，并进行字节流到字符串的格式转换，以“*”为标志，用split函数对各数据类别进行辨认、标识，储存在data目录的节点历史数据文件中，最后生成Json文件。

APP服务器端程序采用Servlet。通过Servlet实现的接口允许APP基于HTTP协议通过公网域名访问云服务器中的Json文件并获取其中的数据。

4 系统测试结果

系统测试选择一片小树林作为模拟实际森林环境的地点。选用一台配置有虚拟串口和上位机软件的笔记本电脑，以及安装有APP的手机在实验室内模拟实际客户。

通过使用打火机点燃纸张等方法模拟火灾场景，并进行火灾监测预警。系统测试开始前，先调试下位机、服务器、客户端、上位机，保证它们正常运行，且保持良好通信状态。传感器将测量的环境数据送入微控制器进行处理，若超过设定的阈值则判断为有火灾发生，并通过NB-IoT通信模块发送至云端服务器，客户端从服务器获取数据后进行火灾预警和火场环境数据显示。当模拟实验点火后，客户端显示预警提示、各测量值已超过阈值提示，以及火灾现场的环境信息等。APP客户端显示界面如图5所示。

多次测试结果证明，该系统稳定、可靠性较高。多个传感器测量到的数据准确度高，系统对森林火灾发生的判断准确可靠。因此该系统在可靠程度、稳定程度、准确程度等方面均可满足设计要求。

5 结 语

本文设计了一款基于NB-IoT窄带通信和多传感器组网技术的森林火灾监测预警系统，其上位机由PC客户端、APP客户端组成，下位机由STM32微控制器、火焰传感器、烟雾传感器、NB-IoT窄带通信模块等组成。通过多种传感器测量森林环境信息，之后将其送入微控制器进行分析处理，判断火灾发生的可能性，若判定为发生火灾，则通过NB-IoT窄带通信网络将数据上传至阿里云服务器，PC客户端、APP客户端从服务器获取数据后，显示数据并进行火灾报警，实现森林火灾的实时监测。测试结果表明，相比于传统的森林火灾监测系统，该系统能够实时、准确、高效、广域地进行火灾监测预警，具有运行效率高、监测时效性强、通信稳定性高、节点耗能低等特点，在农业信息化领域具有广阔的应用前景。

参考文献

[1]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2019.

[2]李斐.山西省森林火災现状分析及预防对策研究[D].晋中：山西农业大学，2017.

[3]杨磊，熊卫华，姜明.基于NB-IoT技术的家庭水质检测系统[J].计算机系统应用，2019，28（12）：129-133.

[4]张正祥，周海滨，周正超，等.基于物联网的大型变压器运输监测终端的设计及应用[J].电工技术，2019（8）：31-33.

[5]朱春萍.无线火灾预警监测系统的构建[J].职业，2012（11）：139.

[6]郝树宏.火灾预警监控系统分析与设计[D].北京：北京邮电大学，2014.

[7]杨乐乐，党国刚，蔡萧，等.基于无线传感器网络的林火监测预警系统[J].福建电脑，2014（10）：26-27.

[8]张兢，路彦和，雷刚.基于多传感器数据融合的智能火灾预警系统[J].计算机工程与应用，2006（6）：206-208.

[9]赵英，陈淑娟.基于多传感器数据融合的火灾预警系统[J].现代电子技术，2010（24）：173-175.

[10]李光辉，赵军，王智.基于无线传感器网络的森林火灾监测预警系统[J].传感技术学报，2006（6）：2760-2764.