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1、基于WSN的高速列车运营周边山体滑坡监测方案设计目 录一、前言1二、整体方案设计2三、监测系统的构成31）传感器42）节点的安装部署53）无线组网64）数据传输8四、投资预算9基于WSN的高速列车运营周边山体滑坡监测及预警方案设计一、 前言1、铁路滑坡研究背景及意义滑坡在地质学中被定义为仅次于地震的第二大地质灾害。山体滑坡是我国山区地带最常见、最易发的地质灾害，能在短时间内迅速掩埋或摧毁铁路涵洞、轨道路基和桥梁场站等铁路基础设施，严重影响铁路运输安全。中国的铁路，除东部平原、浅丘地区外，大部分铁路依山傍水，均受到滑坡的严重威胁。据不完全统计，中国铁路沿线共有大中型滑坡一千余处，且分布具有不均匀
2、性。滑坡危害严重的主要有宝成、成昆、宝天、太焦、鹰夏、川黔等干线和福建省潭龙、外福、陕西省梅七等支线，平均分布密度一般在每百公里10处左右，个别可达20处甚至更多。滑坡危害较重的有贵昆、湘黔、黔桂、湘渝等干线和云南省昆河等支线，平均分布密度为每百公里5-10处。从全国范围看，绝大多数的滑坡分布于中国的南方和西北地区，约占全国铁路滑坡总数的五分之四。在国内，从1949年以来，先后发生中断铁路运行的滑坡、泥石流灾害300多起，有33座车站被毓埋。成昆铁路铁西车站内1980年7月3日15时30分发生的滑坡，可以说是迄今为止发生在我国铁路史上最严重的滑坡灾害，被称为“铁西滑坡”。该滑坡体从长120米，
3、高4050米的采石场边坡下部剪切滑出。剪出口高出采石场坪台和铁路路基面10米。滑坡体填满采石场后，继续向前运动，掩埋铁路涵洞、路基，堵塞铁西隧道双线进洞口，堆积在路基上的滑坡体厚达14米，体积为220万立方米。越过铁路达2530米，掩埋铁路长160米，中断行车40天，造成的经济损失仅工程治理费就达2300万元。2010年5月23日，沪昆铁路山体滑坡造成客车脱线事故，机车及机后第1至9位车辆脱线，中断行车18天。2013年8月2日，内昆铁路滑坡。滑坡致使西南大动脉内昆铁路约1000米被冲毁，中断行车17天。2013年8月18日，受台风“尤特”带来的暴雨影响，京广线多处路段遭遇滑坡、泥石流等地质灾
4、害，致广州站所有列车停运。滑坡的存在要求采用一种成本低、易于推广、有效地监测手段对于这些潜在或是正在滑动的滑坡体进行监测，以便及时采取安全预防措施，避免当大面积滑坡产生时造成难以预料的损失。高速列车运营周边山体滑坡监测及预警的研究，对于火车的安全运营、人民的生命财产安全有着十分重要的意义，可产生明显的社会效益和经济效益。对滑坡灾害的监测预报不仅是必需的，而且是可能的。我国在滑坡灾害预测预报方面已取得了显著的成绩。例如1995年1月27日下午，铁道部科学研究院西北分院黄茨滑坡监测组依据半年来获得的大量调查、监测资料，通过数次分析计算，对该滑坡发生的时间作出了成功的预报，避免了滑坡和公路间60余户
5、居民的人员伤亡。2、铁路滑坡研究现状人类与滑坡灾害的斗争有着很悠久的历史，但是，专门的、系统的研究是从20世纪第二次世界大战以后才开始的。2.1国内铁路滑坡研究的现状我国对滑坡灾害的工程实践与科学研究，最早始于50年代初期，早在1956年，铁道部门就成立了专门的滑坡研究机构。五六十年代主要集中在个别大型滑坡工点的研究和实践，研究滑坡的地质条件，作用因素，诱发因素，发生机理，破坏模式，运动规律和有效的防治工程措施。到70年代，在大量工程实践的基础上，对滑坡灾害由被动治理转入主动预测预报，开始滑坡灾害区域规律的研究。进入八十年代，随着社会主义经济建设的高速发展，建设规模不断扩大，及山区大量开发利用
6、，滑坡灾害对人类生存环境的危害和威胁愈来愈大，因而滑坡灾害研究空前活跃。我国铁道部门进行了滑坡调查勘探方法，综合监测预报技术和新型抗滑工程措施等多项系统的综合性研究。2.2基于无线传感器网络（WSN）的山体滑坡监测技术研究现状目前滑坡监测预警系统的监测数据主要采用有线方式传输。但是山区地理条件复杂、线路架设困难，以及供电难以保证，使基于有线技术构建的系统部署困难；并且系统内部的节点往往采用简单串联的线状部署方式，容易由节点故障引发区域失效，使整个系统的有效性、可靠性受到影响。而现有无线手段如GPS、合成孔径雷达干涉测量，需要卫星等外部设备支持，成本高、消耗大，不适合大范围推广和使用。无线传感器
7、网络起源于美国，可追溯到1978年由国防部高级研究计划署（DARPA）在卡内基-梅隆大学发起的分布式传感器研讨会。美国商业周刊和MIT技术评论在预警未来发展的报告中，分别将无线传感器网络列为21世纪最有影响力技术和改变世界10大技术之一。作为一种由多个节点组成的面向任务的无线自组织网络，它综合了传感器技术，嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，通过各类微型传感器对目标信息进行实时监测，由嵌入式模块对信息进行处理，并通过无线通信网络或其他形式的传输网络将信息传送至远端监控中心。近几年来，随着无线传感器网络技术的不断发展，基于WSN的灾害监测系统的应用越来越广泛。无线传感器
8、网络是一种全新的网络化信息采集、传输和处理技术，由于其具有低功耗、网络自组织、无需布线和抗毁性强等特性，特别适用于工业级的数据监测应用。同时，传感器节点成本低廉，可以实现对铁路沿线关键区域的大范围部署，保证数据采集的广度和精度，能够为山体滑坡状态监测和提前告警提供海量数据基础。无线传感器网络可以通过在检测坡体上布置大量的压力、位移、湿度等传感器节点，对区域进行实时监测，并且将传感器获得的数据进行打包，然后通过节点上的网络传输模块利用Internet、GPRS网络传输到终端，利用终端数据处理软件对传感器监测到的数据进行分析利用，可以对我们所关心各项数据进行实时动态监测，还可以通过软件编程实现预警
9、功能。减少了大量的人力工作，使得监测预警更加全面、准确、及时。将WSN应用于山体滑坡监测已成为各国研究开发的重点，一些研究所和公司在这方面进行了大量的工作，做出了丰硕的成果和产品。印度理工学院设计的应用于山体滑坡的无线传感器分布式监测系统，该系统设计主要包括两部分：1)系统的容错能力、能量的利用效率和路由协议；2)发生山体滑坡时的分布式决策方法。为了测试系统的监测效果，设计人员模拟岩石样本的压力变化，对其进行监测，从而验证系统的监测能力，并得出系统的能量消耗、路由效率、以及决策效果。但该系统采集的监测信息少，并且没有在实际中进行验证，其在恶劣环境下可靠性有待进一步校验，系统对山体滑坡监测预报的
10、准确度还有待证明。日本立命馆大学开发出一种自组网和自愈合的无线传感器网络网络滑坡监测系统，该系统对节点的工作模式进行以下分类：初始化模式、测量模式和紧急模式。节点根据具体的环境监测信息，自动选择工作模式，实现数据的及时可靠传输，并最终实现山体滑坡的预警预报。该系统采用加速度传感器和土壤湿度传感器监测山体信息，并对加速度积分得到速度，再次积分得到位移，由于加速度处理过程中，误差较大，不能满足山体滑坡监测中对位移的监测精度，影响系统的监测效果。美国约翰霍普金斯大学提出一种基于无线传感器网络的山体滑坡监测三步预报算法：1)传感器节点监测山体区域表面位移，从而区别滑动区域和静止区域；2)滑动区域的传感
11、器节点通过三边测量机制进行节点定位并计算节点位移；3)根据节点位移的方向和位置计算滑动面的位置，结合土壤信息，采用有限元模型预测山体是否滑坡以及滑坡的时间。虽然仿真实验表明该算法十分有效，且达到厘米级精度，但在实际的滑坡监测环境中，外界干扰较大，定位精度很难得到保证，所以该算法很难准确得到滑坡位移，其可靠性以及系统的稳定性有待进一步证明。2009年，香港科技大学几名学生共同研发出一套无线传感器网络滑坡预警系统。Sangeeth Kumar和Maneesha Vinodini Ramesh 2人研究了一种体系结构，这种结构可以通过布设在危险区域（潜在滑坡）的传感器节点进行实时监测，并能通过GPR
12、S、Internet等网络，将数据及时传送到数据处理中心，通过滑坡模拟软件来进行危险预警。2008年2月，该系统布设在印度西南部喀拉拉邦(Western Ghats of Kerala，India)，2009年7月雨季即成功预测了滑坡灾害。在国内，只有西安交通大学计算机学院的王延颖和杨斌开发了基于WSN的山体滑坡实时监测系统。该系统专注于uC/OS-II操作系统的移植和传感器网络拓扑结构两部分，其中，拓扑结构控制的路由算法对路由选择的控制力较弱，不能精确进行路由选择，容易造成节点数据包的无效发送，浪费节点能量，路由选择是没有考虑节点的剩余能量，容易造成节点的提前死亡，影响网路的生命周期；数据的
13、远程传输采用GSM短信方式而没有采用GPRS数据传输方式，造成数据传输延迟大、费用高、实时性差，不满足成本低、高实时性的要求，严重影响了系统的整体性能。二、 整体方案设计 （1）系统整体方案设计 1、方案一中国的铁路，除东部平原、浅丘地区外，大部分铁路依山傍水，均受到滑坡的严重威胁。从全国范围看，绝大多数的滑坡分布于中国的南方和西北地区，约占全国铁路滑坡总数的五分之四。滑坡是指场地由于地层结构、河流冲刷、地下水活动、人工切坡及各种震动等因素的影响，致使部分或全部土体(或岩体)在重力作用下，沿着地层软弱面(或软弱带)整体向下滑动的不良地质现象。滑坡稳定性的监测涉及到一系列特定的参数及其随时间的变
14、化量，如降雨量、土壤温湿度、地下水位及移动特征，其中最重要的两个参数是移动特征和地下水位。滑坡的移动特征则由滑动面的深度、方向、移动量和移动速度来表征。通过监测这些参数中的一项或多项就能达到监测滑坡的目的。基于这些参数，我们设计了基于ZigBee技术的山体滑坡监测系统。本系统在山体的多个采样点安置温湿度、位移、倾角、液位等传感器，分别测出五者的变化量。同时将数据传递给基于核心芯片CC2530的ZigBee模块。经过ZigBee无线网络传递给轨边机房管理平台，进行数据分析，发出预警信号。该监控系统分成三部分无线传感器监控单元、传输网络和轨边机房管理平台。 图1 系统总体构成（按自己的意思来改上图
15、）部署实现无线传感器监控单元无线传感器控制单元是为了得到监测区域的实时有效信息。如果有关于滑坡体长期位移观测数据资料，在大滑动之前，无论是水平位移量或垂直位移量，均会呈现加速变化的趋势。所以我们在监测区域安放大量的传感器节点测量山体位移值和加速度值。在山体容易发生危险的区域，沿着山势走向竖直设置多个孔洞每个孔洞都会在最下端部署一个液位传感器，在不同深度部署数个倾角传感器。由部署在孔洞最下端的液位深度传感器采集液位值，由部署在不同深度的倾角传感器采集倾角数据值。位移传感器采用FTW-50激光传感器，将位移变化转换成电阻值的变化，其测量量程最大可到200m，精度高防水防尘，适合在野外恶劣环境应用。
16、其有RS232、485、422三种输出方式。我们采用RS232方式，连接到CC2530的I2C串行输入输出口。温湿度传感器采用Crossbow公司的es1101传感器套件，(类似于上面，写相关特性)它们埋在滑坡内，以观测降雨期间土壤温湿度，分别将土壤温度、湿度转换为与之对应的电阻值。 角度位移传感器的型号是 将位移变化转换成电阻值的变化 (类似于上面，写相关特性) 地下水位测控传感器用的是 (类似于上面，写相关特性)倾角传感器用的是型号为SCA1000T的微电子机械型传感器，它将倾斜度转换为串行数字量。 ( 类似于上面，写相关特性) 图2 系统硬件结构（按自己的意思来改上图）其中，信号调理电路
17、将反映温度，湿度，位移以及水位的电阻值转换成电压值并传送到CC2530内部的14位ADC输入端口。 电源电路由自己设计的太阳能薄膜+锂电池组+DC-DC降压稳压电路。该电源电路模块可为CC2530芯片和传感器电路供电。基站 （考虑到传感器较多，采集的数据较多，要不要加基站呢？）传输网络传输网络由ZigBee网络和GPRS网络组成。ZigBee网络将无线传感器采集的信号传输给GPRS模块，然后GPRS模块将数据传输给轨边机房管理平台。这里的ZigBee模块选用CC2530模块。其核心芯片结合Chipcon公司全球先进的ZigBee协议栈工具包和参考设计该芯片具有如下特点：高性能，低功耗；集成标准
18、无线电收发机；抗干扰性强，灵敏度高；外部的中断；具有电池监测和温度感测功能；集成了14位模数转换的ADC；集成AES安全协同处理器。GPRS通信网有覆盖范围广，性能完善，数据纠错能力强，数据传输率高等优点。所以本系统采用它来连接ZigBee网络与轨边机房管理平台。本系统采用性价比高的SIM300模块。SIM300具有增强型ATAttention命令集，技术指标适合用于开发基于GPRS的无线产品，为用户提供了功能完备的系统接口。信息传输过程如下：传感器采集数据。CC2530模块对数据打包处理，发送到路由器。路由器对收到的信息去冗余处理并查询路由表，建立数据包，数据包中包括协调器的地址，下一目的节
19、点的地址，为了避免可能发生的错误路由，设置数据生命周期时间，当生命周期时间为O时放弃发送数据包到达协调器则数据传输完成。数据传输过程如图3所示。通过在山体的不同位置放置相应的传感器，利用ZigBee无线传输技术，将采集到的多点数据同时发送给接收端然后进行数据处理，得出结论，完成山体滑坡监测预警的任务。 图3 ZigBee网络中数据传输过程 轨边机房管理平台此部分涉及到软件编写和上位机编写的内容（我不擅长写这部分！） 这一部分建议考虑加低功耗模式，引入间歇式工作模式 2、方案二随着计算机技术、无线技术、网络宽带技术的飞速发展,数字网络视频实时监控技术可应用于铁路滑坡灾害监测。视频监测是近期发展的
20、一种滑坡监测技术，它可以通过定点照相或录像，监测滑坡的整体或局部变化情况，其原理是通过数字图像处理方法识别标志点，从而实现视频数据中灾害体的自动识别，并判断规模大小。考虑到目前滑坡视频监控的手段主要是采用GPS或全站仪，但这种手段都是一种单点式监测（只对滑坡上重要部位建立的观测墩进行监测），这种方法是通过测量少量特征点来进行的，缺乏整体变形资料。但滑坡变形体的诸多细节变化对正确的变形分析有着重要的作用，地面三维激光扫描技术（其对应的仪器：三维激光扫描仪）可以高精度、高密度、高速度地测量物体表面三维空间坐标，它充分利用滑坡体上的大量点自然地物作为监测点，来完整监测和分析其变形。将该技术与GPS、
21、全站仪等数据相结合，能达到很好的精度。（特别是在滑坡急剧变形阶段，过大的变形会破坏各种监控设施，在这种情况下采用三维激光扫描测量来快速建立滑坡监测系统，可以满足临滑预报要求）该滑坡监控系统，数据采集仪器采用奥地利iegl 公司生产的VZ400 系列( 配置数码相机Nikon D700)，该三维激光扫描仪可进行水平360，垂直100的快速扫描( 300000 点/s) ，分辨率可达mm 级。系统能够在几分钟内获取三维点云及影像数据。 部署实现具体部署实现分为（一）数据采集过程（二）数据处理方法数据采集过程利用地面型三维激光扫描仪对地形数据进行采集时，数据采集流程如下:（1）准备工作。包括扫描站点
22、选择，三角支架支放，扫描仪安置，数码相机、电源、笔记本电脑、数据线等的连接。扫描站点的选择原则有两个: 第一，要保证从选取的扫描点能获得完整的数据；第二，尽量用比较少的扫描点获取数据，以减少配准的工作量。（2）放置反射体。在扫描仪20m 左右的范围内置放10cm 直径的反射体，反射体由高级反光材料制成。反射体置放时，尽量沿四周分布，高低错置，正对扫描方向，避免扫描方向与反射片正面方向间夹角过大。 （3）粗扫描。通常扫描前会进行一次360的粗扫描，设置扫描参数，保证有反射体可见的精度。 （4）对重点目标的精细扫描。精细扫描的目的是为了获取目标更为精确的几何坐标，扫描精度根据需要和距离而定。 （5
23、）找出反射体的位置反射体的坐标信息是关键，应计算其精确的三维坐标。下图所示了数据采集的流程: 图2 数据采集的流程数据处理方法现场采集获得的点云数据经过初处理，包括点云坐标配准、点云的裁剪拼接、滤波和点云赋色等，使之成为有组织的点云数据，去除或降低了噪点、孤点、异常点和降低植被对地形测量的影响。由于滑坡范围大，点云数据海量，在数据处理过程中我们将滑坡二区分为14 个子区进行处理，以解决数据量过大不能计算的问题。点云滤波是数据初处理中的重要部分，对监测结果有直接的影响，研究在三维点云滤波中采用了2. 5D 滤波方法: 用规则排列的网格( XY 平面内) 划分某范围内的三维点云，每一个网格单元内拥
24、有若干三维点，用网格中Z 坐标值最低的一个点代表这一网格中的所有点。我们这里采用的滤波网格大小为0. 4m 0. 4m。经过初处理的点云数据，在GIS 平台进行进一步的后处理。利用GIS 平台的空间分析与数据管理优势，点云数据可得到更丰富的分析，监测结果可更直观、明了的体现出来。数据后处理的内容包括:ASCII 数据矢量化、插值生成DEM、DEM 比较法、变形趋势分析、土方差量分析、断面分析等( 图3)。 图3 GIS平台数据后处理流程在GIS平台上，点云数据矢量化后以Polypoint Shapefile 的格式参与GIS 平台上进行的计算分析。矢量化后的海量数据点，除了包含三维坐标X、Y、
25、Z 之外，还可能含有反射强度信息、激光束振幅信息等，视后期数据分析需要而进行选择。通常，可以通过多种方法对点云数据进行滑坡变形分析，如数字高程模型的比较，固定点的比较和断面比较。滑坡位移的量化与滑坡引起的体积量的改变，可通过DEM 的比较实现。对于大型山体滑坡，我们采用了以1m 作为栅格大小的生成每期地形的DEM。由于遮挡，DEM 的不能直接比较，被遮挡的区域不参加计算。 3、方案三 针对现有山体滑坡监测技术自动化程度低、系统成本高、实施难度大等问题，本方案将RSSI定位技术用于山体滑坡监测，提供无需任何一次检测仪表的山体滑坡监测新方法。基于WSN的山体滑坡监测系统架构，如图1所示。图中，WS
26、N网络节点分为锚节点和定位节点种。定位节点内部运行定位算法用于获取滑坡体位置信息，锚节点主要起到辅助定位功能; 各个定位节点将获取到位置信息经由WSN传输至RTU设备，而后RTU再通过远程无线通信网络把上述数据远传至监控中心; 监控中心通过对比分析定位节点坐标值的变化来确定滑坡是否发生，由此发出地表位移发生时间和位移量等预警信息，从而最终实现滑坡远程监测功能。图基于的山体滑坡监测系统架构部署实现系统硬件部分系统硬件部分主要由ZigBee通信模块和数据远传装置RTU组成。ZigBee通信模块负责现场ZigBee网络的组建，通信以及定位信息的计算和传输; RTU则主要负责ZigBee网络和远程无线
27、通信网络之间的相互通信，起到网关的作用。 ZigBee通信模块 RTU 模块系统软件部分定位改进算法的设计RSSI定位改进算法引入加权调整因子，通过动态获取路径损耗模型参数和实时计算WSN节点间通信距离，降低外部环境变化对定位精度的影响，从而提高山体滑坡定位精度 这一部分建议采用RSSI定位改进算法降低外部环境变化对定位精度的影响近年，信息技术正加速向智能化方向发展，以物联网、云计算等为代表的新一代信息技术正广泛渗透到经济、社会、环境等各个领域。因此，在滑坡灾害形成机理、预警判据研究的基础上可以充分利用新一代信息技术在数据快速采集、传输上的优势，构建滑坡灾害实时预警系统，提升主动应对灾害的能力。 鉴于此，本方案利用物联网技术、新一代移动通信技术等优势，建立了基于北斗定位与无线传感器网络的滑坡灾害监测系统。 四、投资预算 1、硬件投资2、软件投资
