0 引言

近年来，具备自动抄表功能的水表系统逐步成为水资源计量采集的主流解决方案^[1]。无线抄表方式因自动化程度好、覆盖范围广、采集效率高、系统部署维护成本低等优点^[2]，成为自动抄表领域的研发热点，其中基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术的无线智能水表抄表系统(Smart Wireless Water Meter Reading System,SWWMRS)是当前重要发展方向^[3]，近年来吸引了较多的国内外研究机构和企业参与到该项技术的研究和应用中^[4-6]。该类系统的水表节点通常具备无线通信能力，节点间通过短距离、低功耗无线通信技术自组织形成一种在一定时间内具有特定拓扑结构的无线网络。系统根据网络的规模和实际应用需求，在选定的地理位置部署数据集中设备，通过静态或动态的路由的方式将各个节点采集到的数据进行汇总并提交到上一级网络，从而实现对计量数据的自动抄收^[7-10]。因此无线智能水表抄表系统一般可分解成5部分要素和2层业务。5部分要素分别为无线水表节点(Wireless Meter Node，WMN)、网络拓展节点(Extend Node，EN)、集中器(Concentrator，CON)、抄表网关(Meter Gateway，MG)、水资源管理服务器(Water Resource Management Server，WRMS)。2层应用分别为抄表实施层(Implement Layer，IL)和抄表应用层(Application Layer，AL)，系统基本的组织结构如图 1所示。

网络拓展节点EN只转发信号，来拓展网络覆盖范围，集中器CON是数据流汇聚点，用来发起网络行为和收集网络内节点数据，两者和无线水表节点WMN自组织形成无线抄表网络(Wireless Meter Reading Network，WMRN)，同一WMRN内，节点(包含WMN和EN)采用多跳(Multi-hop)的方式将采集到的数据汇总到CON，再向上通过MG提交给AL。

目前已有的该类抄表系统解决方案大都致力于建立通用的抄表系统平台，或者是基于现成传感器网络平台来实现某一应用^[11-12]，而缺乏对系统需求和特征的综合考虑，特别在功耗、成本、通信可靠性和多种建筑结构适应性等方面的优化存在不足。为此，许多优化方法被提出，文献^[13]提出了一种微功率无线自动抄表系统设计新方法，比较全面地对系统各层进行了优化设计，但作者的着眼点仍然是设计普适性的系统，文献提出的“网络层的多层分簇路由方法”基于节点随机分布方式，在首轮各层簇头选择中仍需要预先输入网络的部署参数，增加了系统初始化难度，且簇头和路由选择会增大节点计算量及功耗，固定分簇的结构也增加了后期系统更新维护难度；在组网和路由维护中大量采用广播方式会加大局部密集部署的节点产生信号碰撞的概率；另外，该文献在能耗模型计算中，只关注距离因素，并没有考虑最常见的由于墙体、楼层等遮挡引起的损耗，因此实用性有待商榷。

无线智能水表抄表系统设计的核心问题是如何保障系统长时间高效、有序、稳定、安全地运行^[14]，因此，本文从上述关键问题出发，以具有广泛应用需求的小区居民楼、宿舍楼等单体多层住宅楼内多用户多计量表的抄表业务模型为例，设计了一种低功耗、轻量级的水表无线智能抄表系统，并对通信协议中路由管理、媒体访问控制(Media Access Control,MAC)层防碰撞机制和低功耗方案进行了优化。

1 系统特点及拓扑选型 1.1 系统特点

多层住宅楼内抄表系统除了要实现计量数据采集、抄表网络自组织等基本功能之外还具有若干个性化的需求和特征：1) 系统必须适应多种楼层建筑结构；2) 对成本敏感；3) 严格的功耗控制需求；4) 数据与支付挂钩，对错误及丢失的可容忍率低^[15]，且节点间的数据无空间相关性，无法通过邻居节点数据来估计和还原节点数据，因此可靠性要求高；5) 抄表是一个周期性的集体行为，即，在抄表时间段内所有节点的数据采集和传输行为集中进行，而其他时间段则应处于空闲状态；6) 网络中数据流向性一致，均从节点开始到集中器结束；7) 水表安装位置固定，因此系统一旦部署完成，后期拓扑结构稳定。

1.2 拓扑结构

本文采用节点间无层次差异，对部署环境的建筑结构敏感度低且易于扩展的网状(Mesh)拓扑结构^[16]，如图 2所示。

每一户安装的WMN_ulr(u、l、r分别为楼道、楼层和房间的索引，u、l、r∈1,2,…)、用于信号中继的EN_i(i∈1,2,…)和集中器CON自组织形成覆盖整体建筑的抄表网络，网络内的节点通过一跳或多条的链路，将采集到的数据汇总到CON中。其次，对于特定的多层住宅楼，其楼内的层间结构相对一致，每层水表部署位置较为规则，同一楼道层间节点通信范围较为稳定，层内非视距范围通信信号衰减较快^[17]，因此节点通信链路具有较强的纵向稳定性，即同一楼道内的节点较易逐层或隔层形成自底向上的通信链路。

2 方案设计 2.1 网络建模

由于表节点的成本和能量受限，不适合存储和实时维护复杂的网络信息，另外分布式的路由存储方式也不适合抄表应用中集中式的网络管理模式，因此对于常规单体建筑内(节点数小于等于200) 抄表应用，本文采用集中式的路由管理方式，即资源丰富的集中器统一存储和维护网络信息。网状的抄表网络可以建模成一个无向图G(N,P)^[18]，其中N是表节点集合，P是表节点间单跳通信链路集合。根据无向图特性，通过一个邻接矩阵M便可对其进行表示，因此，系统的组网过程(路由发现过程)便是在集中器中建立M的过程。

2.2 组网和抄表路由

按需路由(Ad Hoc On-demand Distance Vector,AODV)^[19]协议和DSR(Dynamic Source Routing)协议通过向邻节点广播路由请求消息(Route REQuest，RREQ)和比对节点ID的方式来实现路由发现的过程。虽然处理方式简单，对表节点要求低且无需路由维护工作，但是广播式的转发策略容易造成网络拥塞，转发行为无法及时收敛，另外，广播转发行为往往导致数据冲突，特别是在靠近CON和关键节点周围，由于链路带宽变小，冲突概率快速升高，容易造成包含路由信息的返回数据帧丢失，这样系统可靠性大大降低。鉴于这种情况，本文提出了一种改进的全网络节点邻接链路发现算法，来实现M建立过程。

设在某一WMRN中存在若干WMN_ulr，算法目的是从CON出发建立包含所有WMN_ulr的邻接矩阵M(不考虑链接权重，邻接矩阵中元素1代表链路存在，0代表链路不存在)。如图 3所示，以包含4个WMN的WMRN为例来描述组网过程：

步骤1 CON建立一个集合S_F包含当前已发现的节点，初始S_F为空；

步骤2 CON广播RREQ，邻接节点1，2收到RREQ后，进行回复，从而完成一个发现过程，CON将新发现的节点添加到S_F中，并更新M；

步骤3 CON通过最新的M为S_F中新增的节点1，2逐一进行它们的邻接表节点搜索过程，先后发现节点3，并再次更新S_F和M；

步骤4 接下去的步骤类似步骤3，CON不断为新发现的节点查找邻接节点，并更新S_F和M，直至没有新的节点被发现。

上述组网过程是一个系统自发过程，无需人员干预，且无需预先输入部署参数。建成M后，特定节点的访问路径即抄表路由可以通过反向遍历搜索的方法获得。

由于采用多路径或重传等数据信息冗余的方法对提高部署在不确定的环境中的WMRN的传输可靠性有较大帮助^[19]，因此，本文通过上述M建立对某一节点的多条访问路径，抄表时，系统选择一条合适的路径来进行数据采集。然而，WMRN存在单向数据流特性和关键节点问题，长时间采用单一的路径进行抄表，容易造成能量空洞(Energy hole)现象和能耗不均衡现象^[20]，使得网络提前失效。为解决这类问题很多文献提出了能量均衡解决方案^[21-22]，其主要的做法是在减小节点间剩余能量差距和选取最小能耗路径或最短路径访问路由之间寻求一种平衡方案，以期获得最长的系统生命周期，但这些方案大多集中于对链路中间节点转发策略的评估和选择，而未考虑特定应用中系统本身业务特性。由于无线抄表系统的主体应用是在集中时间内对全部节点的抄表访问，因此本文根据1.2节所述的多层住宅楼同一楼道内节点通信链路特性，在抄表路径选择时，采用最小化全局转发次数的策略结合最小剩余能量节点避免策略来延长系统生命周期，具体做法如下。

设M计算所得的所有路径集合为L，l_k为其中的某一条路径，E(l_k)_min为l_k上剩余能量最少的节点的能量值。

第1步 在抄表的初始阶段，集中器对L进行排序，选择包含节点最多的路径进行遍历抄表，(即抄表数据帧在经历路径中每一个节点时将该节点上的抄表数据和剩余能量数据插入帧内，当集中器获取该抄表数据帧时便获得了路径上全部节点的抄表数据和剩余能量数据)。

第2步 再次对剩余路径进行排序，选择未抄节点数最多的路径进行抄表。如果所有的剩余路径中，未抄节点数均一致，则选择E(l_k)_min最大的路径进行抄表。

第3步 重复第2步，直至获取所有WMN的抄表数据。

这种策略既降低了节点转发次数，而且尽量避免了能量少的节点参与通信，均衡了节点能量。为保障系统可靠性，当出现某一路径失效时，则采用具有相同终端节点的备用路径进行重抄，如仍然失败，则重新组网。

2.3 MAC层防碰撞和低功耗优化策略

为降低节点通信碰撞，保障相邻节点通信链路对称，本文在MAC层引入载波监听多路访问(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)技术，然而CSMA方法并不能非常好地解决隐藏终端的问题^[23]。在实际的无线抄表系统中，为减少系统成本，除必需的计量用WMN，在保证网络覆盖的前提下，需要尽可能地减少用于信号中继的EN或者额外的WMN，因此两跳邻接节点之间很少存在通信范围交叉的情况，这使得隐藏终端现象较为突出，为此，本文采用改进的主动退避式CSMA防碰撞方法，具体流程如图 4所示。

即，信号发送节点若侦听到信道空闲，也不立即发送数据，仍然随机延迟一个时间槽(一个时间槽时长是一个数据帧收发的时间的倍数)再进行数据传输。

有研究表明空闲侦听消耗的能量占用于接收所消耗能量的50%~100%^[19]，这种情况下，必须加入睡眠机制^[24]。抄表业务具有较强的规律性和确定性，抄表过程在某个时间段内集中进行，完成后，在下一个抄表周期到来前，系统一直处于空闲状态。根据这一特点，本文将节点的低功耗状态分为3级：1) 休眠状态(Sleeping)；2) 准备状态(Standby)；3) 工作状态(Working)。平时节点处于休眠状态，关闭一切外设，同时微控制单元(MicroController Unit,MCU)也处于最低功耗状态，只有低速晶振维持睡眠定时器工作，此时电流控制在μA级别；当接近抄表时间时(这个时间点在系统初始化时进行配置)，节点进入准备状态，此时节点启动周期性侦听和睡眠(切换周期为4 s内侦听5 ms剩余时间休眠)，当节点侦听到激发命令后便立刻转换到工作状态，此时节点时刻处于侦听状态，以保证稳定的数据传输，当整体抄表结束，节点重新进入休眠状态，状态切换周期如图 5所示。

3 系统测试

测试环节，本文设计并实现了一种低功耗的无线水表节点，选用了常用的光电只读式水表(CJ-188) 作为计量表计，选择了性能较强且具备多种低功耗模式和较低休眠功耗的MCU(STM8L152C6) 作为微控制器模块^[25]，选择了470 M低功耗射频模块CC1100E作为无线通信模块。另外本文选取了一栋常规结构24层居民楼内作为测试环境。

3.1 点对点通信距离测试

水平距离测试时，节点放置在同一楼层的不同房间内。垂直距离测试时，节点放置在不同楼层的呈垂直方向的同一位置，节点距离地面1 m。测试时，源节点发送测试数据包，目标节点收到后立即返回应答包，源节点接收到应答包后表示一次通信成功，测试结果如表 1所示。

水平方向上，可稳定通信距离在10 m以内(间隔2堵墙，即跨越2个房间)；在垂直方向上，可稳定通信的距离为＜8 m(2层楼间隔)，能满足1.2节提出的系统拓扑选型。

3.2 功耗测算

本文分别对节点的休眠电流、发射电流、接收电流和单次收发平均时长进行了测试，测试结果如表 2所示。

以30层居民楼为例，设节点数为200，抄表周期为1周抄一次。根据系统结构特点，由于转发最频繁，最接近CON的节点一次抄表能量损失最大，因此，本文对该节点(WMN_Head)在经历一次抄表周期后的总体功耗P_Total进行计算，设单次收发时长为T_Single(T_Single=0.175 s)，为保证通信成功率，单次点对点通信重复收发次数N_Repeat为10次。

由于居民楼结构的通信路径以垂直结构为主，每个楼道形成一条垂直路径，节点跨层通信，所以，30层楼最长节点路径包含15个节点，WMN_Head通过2次转发便可完成该路径上所有节点数据的采集，要完成200个节点抄表，则WMN_Head工作状态时通信总次数为N_Com=(200/15) ×2=28，完成15个节点路径时长为N_Path15=T_Single×N_Repeat×15×2=52.5 s，所以系统抄表时长为T_Working=T_Path15×28=1470 s，为启动一条路径上的节点的抄表工作，WMN_Head需要对该路径上的头节点进行一次激发，使其从准备状态进入到工作状态，要完成整体200个节点抄表，WMN_Head的激发总次数为14。根据侦听周期设定，WMN_Head发送激发命令的时长至少为4 s，由此激发功耗为：

${{P}_{Waking}}={4S}/{3600}\;\times 33mA\times 14=0.51mAH$

而在整个抄表过程中接收功耗和发射功耗分别为：

$\begin{align} & {{P}_{Listening}}={{{T}_{Working}}}/{3600}\;\times 18.89mA=7.71mAH \\ & {{P}_{Sending}}={{N}_{\operatorname{Re}peat}}\times {{N}_{Com}}\times {{{T}_{Single}}}/{3600}\;\times 33mA=0.45mAH \\ \end{align}$

一周内剩余时间的休眠功耗为：

${{P}_{Sleeping}}=2\times {{10}^{-3}}mA\times (24\times 7-{{{T}_{Working}}}/{3600}\;)=0.34mAH$

可以计算出一周P_Total为：

${{P}_{Total}}=\sum{({{P}_{Waking}},}{{P}_{Listening}},{{P}_{Sending}},{{P}_{Sleeping}})=9.01mAH$

对于配置一节常规的容量为3500 mAH的工业锂电池的节点，以一周为一个抄表周期，由200个节点组成的抄表系统能维持388.46周即7.4年，满足国家规定标准《CJ/T188—2004户用计量仪表数据传输技术条件》。

3.3 可靠性测试

本文从组网成功率S_N、抄表抄见率S_R、抄表读数正确率S_D三个指标来对系统可靠性进行评估，计算方法分别为：

$\begin{align} & {{S}_{N}}={{{C}_{n}}}/{{{N}_{n}}}\;\times 100% \\ & {{S}_{R}}={{{C}_{r}}}/{WM{{N}_{Count}}}\;\times 100% \\ & {{S}_{D}}={{{C}_{d}}}/{{{C}_{r}}}\;\times 100% \\ \end{align}$

其中：N_n是组网实验的次数，C_n是一次组网后所有的节点全部都入网的次数；C_r是统一抄表进后成功返回数据的表计数量；C_d表示所有返回的数据中正确的数量(抄表实验是在组网成功的基础上进行的)。本文在同一楼道内，分别对4种不同节点规模的系统(WMN_Count=10，20，50，100) 均进行了200次组网测试和抄表测试，求得的各指标平均值如图 6所示。其中节点数为100时，完成一次全抄平均耗时22 min。

当网络规模小于50个节点时，组网成功率、抄见率、抄读的准确率较高；上升到100个节点规模时，抄见率、抄读的准确率仍能保持较高的水平，但受激发成功率、数据冲突等因素影响组网成功率有所下降。另外，跳数的增加虽然扩大了通信距离，但也带来了通信的稳定性降低。

3.4 性能比较

在同样的测试环境下，本文对常用的ZigBee平台CC2530挂接水表进行测试，测试规模为100个节点。对比结果如表 3所示，节点仅能在一层楼间隔内通信，在每层均部署节点的情况下，组网成功率大于98%，但以广播方式进行全抄，平均每次成功返回抄表信息的节点数量占节点总数73%，无法一次广播抄回所有节点信息。采用逐个单抄的方式(同样N_Repeat=10) 成功率大于97%，但100个节点耗时近30 min，大于本文方案。另外CC2530接收和发射功耗均大于本方案，且只在MAC层只采用了超帧机制，未对抄表空闲时段做功耗优化，平均功耗显然大于本方案。相比文献提出的抄表方案，本方案组网过程无需预先输入部署参数，大大降低了部署难度；针对于多层住宅楼结构集中抄表的组网和路由的优化方法，减少了广播数据丢失的风险，提高了抄表速率。

4 结语

在设计无线智能水表抄表系统时，除了要充分考虑成本、稳定性、功耗、效率、等问题外还要兼顾部署环境和系统本身的特性，本文研究并设计了一种适用于多层住宅楼结构的水表无线智能抄表系统，采用网状拓扑结构并基于水表抄表业务特征，提出了组网、路由和降低MAC层信号碰撞概率及提升低功耗性能的优化方案，测试结果良好。然而，随着网络规模的扩大，系统在稳定性和可靠性方面仍然存在一定的局限性。另外本文提出的防碰撞优化算法，在高密度网络中也由于退避的高发性，使得效率降低，超时引起的失败现象也逐渐增加，因此可靠的MAC层通信机制仍然需要后续重点研究。