2014年 / 第4期 物联网技术
可靠传输 Reliable Transmission
37
0 引 言
随着国内经济企稳回升、欧美市场复苏，以及上海国际
航运中心建设的加快，我国港口货运吞吐量增长显著，但是
国内绝大部分港口散货装卸仍采用人工操作的装卸设备，自动
化水平低。而且港口在业内被公认为拥有最复杂的环境 [1]（高
温、大风、暴雨、大雪等各种严峻考验），不适宜铺设有线网
络。因此将无线通信技术应用到码头作业中，对于提高码头作
业效率，促进港口智能化具有重要的意义。
目前国内外已经将物联网技术逐渐应用到港口运作管理
中。Schmidt Rene 综合运用 FM 广播技术、加速度计、IEEE
无线通信协议和 GPS 来监控集装箱运输的安全 [2]。
Laniel M 针对 RFID 技术在具有金属外壳包装的情况下集装
箱监控做了相关研究，实验得出天线位置放置侧面较好，而
且采用 433 MHz 进行通信效果最好 [3]。Rizzo Francesco 等将
RFID 技术应用到集装箱的安全管理中，给出了详细的技术路
线，并做了相关实验，得出该系统可靠 [4]。Choi Hyung Rim
将 RFID 技术运用到集卡道口中，实现了集装箱自动识别，提
高了工作效率 [5]。刘千波运用无线通信技术实现中控室与卸
船机无线通信，为该公司创造了很好的效益 [6]。林健伟运用
CDMA 技术将卸船机 PLC 与外部网络相连，完善了卸船机的
故障报警功能，并形成可视界面实现卸船机实时监测 [7]。
在路由算法方面，ZigBee 采用的路由算法主要有 3
种：Cluster-tree、AODVjr、Cluster-tree&AODVjr[8-10]， 其 中
Cluster-tree 和 AODVjr 算法各有优缺点，最后一种虽然结合
了以上两种路由的优点但是路由开销相对仍较大，许多学者
针对已有路由存在的问题，提出了一些改进算法。郭状辉提出
一种降低路由开销的 ZigBee 路由算法，根据目的节点和源节
点的深度进一步限制传输范围，同时根据树的结构来限制路
由的转发方向，从而降低路由开销 [11]。刘伟针对机场场面监
控，提出了利用地理位置信息的 ZigBee 的路由协议，在原有
AODVjr 算法基础上，采用路由期望域和寻找域的方法，使路
由具有较高的目的性和方向性，有效地降低了路由开销、减少
了时延 [12]。
本文利用 CC2530 芯片设计基于 ZigBee 技术的无线传感
器节点模块，借助 OPNET 软件对 ZigBee 网络进行仿真来找
到合适的网络拓扑结构；再次，使用设计好的 ZigBee 节点进
行实际组网测试，通过实验论证该方案在船舱边缘识别应用
中的可行性；最后结合本文应用背景，改进了 ZigBee 路由算
法并进行了仿真验证。
1 船舱识别的物联网系统设计
基于 OPNET 的 ZigBee 网络仿真
在进行实际组网之前，可以通过仿真软件模拟实际场景，
考察 ZigBee 网络各方面的性能，如数据收发延时，通信丢包
率等等。
图 1 所示为船舱识别模型，在船舱的四个角放置
GPS+ZigBee 模块，GPS 中的数据通过 RS232 通信协议与
ZigBee 模块通信，ZigBee 模块再将 GPS 发送过来的位置信
息无线发送给网关节点或中心节点，接收到所有 GPS 节点的
位置信息后，就可以初步得到船舱边缘的形状和船舱的位置，
在信息到达网关节点的途中，通过由 ZigBee 节点组成的无线
散货船舱识别的物联网设计与路由算法改进
周海鹏，蒋进军，添 玉
(上海海事大学，上海 201306)
摘 要：散货装船机的自动化水平对于港口作业效率具有重要影响，而船舱边缘识别是装船机自动作业的必要环节。文
中运用物联网ZigBee无线通信技术，结合OPNET仿真，应用于装船机自动化作业中的船舱边缘识别。并对现有路由算法在
该应用背景上进行了改进，根据节点间传输数据特性的不同选择不同的路由方法。实验结果表明，改进的算法在船舱边缘识
别应用中比现存算法在性能上具有明显的提高。
关键词：船舱边缘识别；物联网；ZigBee；OPNET；路由改进算法
中图分类号:TP393 文献标是识码:A 文章编号：2095-1302(2014)04-0037-04
————————————————
收稿日期：2014-01-24
基金项目：上海市教委重点学科项目（J50604）
物联网技术 2014年 / 第4期
可靠传输 Reliable Transmission
38
传感网络进行数据转发。
ᐞ࠶สㄉ *36 =LJ%HH
56���
*36 =LJ%HH
56���
*36
56���
*36
56���
㡩㡡
㖁ޣ㢲⛩ кսᵪ
ᰐ㓯Րᝏ
㖁㔌
=LJ%HH
=LJ%HH
图 1 船舱识别模型
网络拓扑结构
在建立网络拓扑之前，设置船舶为 9 万吨左右的散货船，
船长 150 m，船宽 12 m。仿真网络拓扑结构如图 2 所示。
������������������������������������������������������������
���
����
����
����
����
����
����
����
=LJ%HH
FRRSGLQDWRU
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
=LJ%HH
3RXWHUB�
图 2 网络拓扑结构图
设置及结果分析
通过配置业务和收集统计量，节点 router_5～ 8 将转发
数据到中心节点，其余节点（主要指路由节点）负责转发来自
节点 5～ 8 的数据包，设置仿真时间为 10 min。在实际网络
应用过程中，数据接收的可靠性及丢包率，数据延时是两个主
要考虑的指标。除此以外，当节点失效以及节点移动时，网络
工作是否可靠，数据是否还能正常传输，也是需要考虑的。
（1）理想情况下的节点数据收发
在图 3 所示的数据收发中，第一幅表示协调器应用层共
接收到的数据，接下来 4 幅图表示节点 5～ 8 应用层发送的
数据，从图 3 可以看出，发送的数据和接收的数据基本相等，
符合组网要求，即数据传输的稳定性有保障。
（2）节点数据收发延时
另外，网络延时也是需要考虑的，延时显示如图 4 所示。
纵坐标单位为秒，横坐标单位为分，从图 4 可以看出，
其平均延时为 s，除开始阶段延时较大外，后续延时呈
现出稳定状态。
（3）节点失效以及节点移动时数据收发
在实际应用的过程中，节点可能会失效，在这里进行网
络仿真，模拟其中一个节点失效。在该仿真中在第 5 分钟的时
候将节点 4 移出通信范围，相当于节点 4 失效。具体的仿真结
果如图 5 所示。
2EMHFW�FRRUGLQDWRU�RI�&DPSXV�1HWZRUN
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�5HFHLYHG˄SDFNHWV�VHF˅
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�6HQW˄SDFNHWV�VHF˅
2EMHFW�URXWHUB��RI�&DPSXV�1HWZRUN
˄'HVWLQDWLRQ�&DPSXV�1HWZRUN�FRRUGLQDWRU˅
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�6HQW˄SDFNHWV�VHF˅
2EMHFW�URXWHUB��RI�&DPSXV�1HWZRUN
˄'HVWLQDWLRQ�&DPSXV�1HWZRUN�FRRUGLQDWRU˅
2EMHFW�URXWHUB��RI�&DPSXV�1HWZRUN
=LJ%HH����B��B��0$&�'DWH�7UDIILF�6HQW˄ELWV�VHF˅
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�6HQW˄SDFNHWV�VHF˅
2EMHFW�URXWHUB��RI�&DPSXV�1HWZRUN
˄'HVWLQDWLRQ�&DPSXV�1HWZRUN�FRRUGLQDWRU˅
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
RQ
�����
�����
�
图 3 数据收发
$QQRWDWLRQ�3$1��
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�(1'�WR�HQG�'HOD\˄VHFRQGV˅
图 4 数据收发延迟
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�5HFHLYHG˄SDFNHWV�VHF˅
图 5 节点失效仿真结果
在数据进行传输的过程中，实际中船会发生摇晃等运动。
这里通过给节点设置运动轨迹来模拟实际中船的运动。设置
节点运动的范围为以节点为中心 2 m 范围内。仿真结果如图 6
2014年 / 第4期 物联网技术
可靠传输 Reliable Transmission
39
所示。从图 6 可以看出，节点 4～ 8 移动幅度不是很大的时候，
数据收发数量相等，即节点移动基本不影响数据的传输。可知，
采用 ZigBee 技术符合应用的要求。
=LJ%HH�$SSOLFDWLRQ�7UDIILF�5HFHLYHG˄SDFNHWV�VHF˅
图 6 节点移动仿真结果
软硬件设计和选择
硬件采用的是 C2530，它满足 标准和
ZigBee2007/PRO 技术标准，支持最新 TI 公司 ZigBee2007/
PRO 网络协议栈。GPS 模块选用新月 -HC12A。
软件编写的内容主要包括串口回调函数的编写和相关API
函数的调用。GPS 借助 ZigBee 节点将数据无线发送给中心节
点，路由节点收到数据后，如自己不是目的节点，转发该数据；
中心节点收到数据后，调用相应的任务事件处理函数对数据
进行处理，另外使用 ZigBee 协议栈所提供的函数实现数据发
送以及组网等功能。
组网及通信测试
本文应用背景中，主要运用多对一通信。将船舱简化为
一个矩形，在四个角各安置一个 GPS 模块，而每个模块的定
位信息最终需要发送给上位机以便收集和远程检测。终端发
送时间间隔可自由设定。此外，原理上多个无线通讯的终端节
点需同时向中心节点发送数据。这里所建立的拓扑结构如图 7
所示。
䟷䳶㢲⛩
䟷䳶㢲⛩
䟷䳶㢲⛩
䟷䳶㢲⛩
䐟⭡㢲⛩
ѝᗳ㢲⛩
��P
���P
��P
���P
图 7 ZigBee 拓扑图
网络形成后，4 个采集节点发送位置信息给中心节点，4
个采集节点发送的数据都为 1 501×86 B，4 个采集节点都为
静止，通过 8 串口调试助手可以看到中心节点收到的数据为
4×1 501×86 B。4 个采集节点需要实时将 GPS 中的位置信息
发送到收集节点，为更好地测试网络的性能，分别模拟节点移
动和节点失效来查看网络的丢包率。
ZigBee 网络在运行过程中，节点可能会因为电池没电或
其他因素导致节点失效，在这里主要考虑路由节点失效或某一
条路由失效对数据的传输的影响。具体的实验结果如表1所列。
表 1 丢包率列表
测试条件 发包数 收包数 丢包率发送间隔 测试环境 网络拓扑
200 ms理想情况 图7 6 0045 %
200 ms节点移动 图7 6 0045 %
200 ms节点失效 图7 6 0045 %
1 s 理想情况 图7 6 0046 %
1 s 节点移动 图7 6 0045 %
1 s 节点失效 图7 6 0045 %
通过实验数据可以看出，随着发送时间间隔越短，丢包
率越严重，在满足应用需求的前提下，适当增加发送时间间
隔可以有效的降低丢包率。当采集节点小范围移动时（以自己
为中心 2 m 范围内）丢包率并虽有增加，但不明显，不影响系
统的正常工作。当其中一个路由节点失效时，会增加丢包率。
另外，在图 7 中，如果其中一个路由节点失效，采集节点
会自动寻找替代路由，路由节点失效瞬时，汇聚节点将收不到
数据，大概 6 s 左右，采集节点寻找到新的路由，汇聚节点又
重新收到数据。
2 ZigBee 路由算法改进
ZigBee 网络应用在装船机作业中，不同时间传输的数据
类型不一样。这里对于突发类的数据，采用抑制路
由发现方式，采用改进的树路由，最大限度减少时间延迟。
对于批量传输的数据，采用强制路由发现过程，在路由发现
过程中，将位置信息和树结构考虑进去，限制 RREQ 转发范围，
降低时延。
针对 AODVjr 中空中数据包复杂，路由开销大，提出一
种改进算法，从两个方面限制路由请求包的转发方向，图 8 所
示是其改进 AODVjr 算法。该算法首先将每个节点位置信息考
虑进去，当源节点需要寻找到目的节点的路由时，会附带相应
位置信息，中间节点收到路由请求包后，判断自己是否在寻找
域中，如果在，则转发，如果不在，则放弃。其次，将网络
树结构考虑进去，节点收到路由请求包后，判断自己的后代节
点和父节点是否适合转发，并设置相应的标志位。
因为改进路由的主要目的是减少延迟，这里从两个方面
来降低延迟：第一，通过采用不同路由策略，来满足实际应用
需要；第二，从路由算法层面来进行改进，在树路由中增加
邻居表来减少延时，在网络路由中，综合考虑树的结构和地
理位置信息来减少路由发现的时间。路由仿真利用 Matlab 来
物联网技术 2014年 / 第4期
可靠传输 Reliable Transmission
40
进行，网络配置参数为 Cm=3，Lm=6。
᭦ࡠ55(4࠶㓴
ᱟᱟⴞⲴ㢲⛩ 䘄എ55(3
㢲⛩ᱟ൘ራฏѝ
ђᔳ55(4
䐣ᮠ
+RSV!�/P
)OJ �
%Ѫ$Ⲵ⡦㢲⛩
1
1
<
1
<
<
<
%Ѫ$Ⲵਾ㼄㢲⛩
<
1
<
ⴞⲴ㢲⛩Ѫ%
Ⲵਾ㼄㢲⛩
1
ᴤᯠIODJ �
䖜ਁ55(4
1
㢲⛩%䖜ਁ
55(4ᴤᯠ
< ⴞⲴ㢲⛩Ѫ%
Ⲵਾ㼄㢲⛩
1
ᴤᯠIODJ �
䖜ਁ55(4
<
1
图 8 改进AODVjr 算法
首先比较树路算法和改进树路由的平均跳数，跳数越短
代表延时越短。其次，比较 AODVjr 算法、加入地理位置信
息的路由算法和以及加入地理位置信息和树结构三者之间的
差别。主要比较三种参数分为：路由寻找时路由请求包的数量
被转发的次数，路由形成时产生的广播包。比较的结果如图 9
所示。
�� �� �� �� �� �� �� �� ���
�
�
�
�
�
�
�
ᒣ
൷
䐣
ᮠ
㢲⛩ᮠⴞ
图 9 平均每次路由跳数
在图 9 中，虚线表示改进前树状路由平均每次路由的平
均跳数，实线表示引入邻居表后的平均跳数，从图 9 中可知，
加入邻居表后，路由跳数平均减少 1次左右，可知在不过多的
增加计算量的同时，有效的将树路由平均跳数减少一跳。在
图 10、图 11 和图 12 中，实线表示 AODVjr 路由，虚线表示加
入位置信息的 AODVjr 改进路由，点划线表示加入树结构和
位置信息的路由，从这 3 副图可以看出，平均广播包、转发次
数、路由发现平均延时依次减少。未改进的算法在平均广播包、
路由包转发次数以及路由发现平均延时都最多，在路由中加入
地理位置信息后，3 项指标都大大优化，在此基础上继续加入
ZigBee 网络树结构，3 项指标得到进一步优化。在其中，加
入地理位置信息对路由算法的性能影响尤为明显。
�� �� �� �� �� �� ��
�
���
���
���
���
����
����
����
ᒣ
൷
ᒯ
व
ᮠ
ⴞ
㢲⛩ᮠⴞ
图 10 平均广播包数目
�� �� �� �� �� �� ��
�
��
��
��
��
��
��
��
��
䖜
ਁ
⅑
ᮠ
㢲⛩ᮠⴞ
图 11 平均每次路由转发次数
�� �� �� �� �� �� ��
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
䐟
⭡
ਁ
⧠
ᒣ
൷
ᔦ
ᰦ
㢲⛩ᮠⴞ
图 12 平均路由延时
3 结 语
本文将 ZigBee 技术应用到装船机自动作业中，结合 GPS
定位仪，采用 ZigBee 无线技术传输 GPS 中地理位置信息，来
进行船舱边缘初步识别，针对该应用背景，开发出一套船舱
边缘辅助识别系统，在理论创新方面，结合应用背景对现有
路由算法进行改进并仿真。针对现有 ZigBee 路由算法在船舱
边缘识别中的不足，结合实际应用背景的特点对其进行改进，
实验结果表明改进的算法在船舱边缘识别应用中比之前算法
在性能上有明显的提高。
参 考 文 献
[1] Sasn Kenji， Mizui Shiji， Nagai Toshihiko. Basic research on
operational troubles for ships and harbours due to abnormal water
levels[C]. Proceedings of the International Offshore and Polar
（下转第 43页）
2014年 / 第4期 物联网技术
可靠传输 Reliable Transmission
43
Research and application of vehicle anti-theft alarm system based on
RFID technology of IOT
ZHANG Jiang-zhou, ZHANG Yuan-yuan, WAN Hui-song, WEI Zhi-qiang
(Information Research Institute, Shandong Academy of Sciences, Jinan 250014, China)
Abstract: In order to solve the problem of vehicle loss, a vehicle anti-theft alarm platform was built based on RFID IOT technology.
The intelligent detection algorithm of the platform has some characteristics of high efficiency, high accuracy, low error rate and low
rejection rate. The platform can automatically identify illegal vehicles at long distance, make linkage alarm, and effectively safeguard the
people’s property.
Keywords: RFID; IOT; vehicle anti-theft; linkage alarm
（2）记录成功标识；
（3）进行下一次扫描，并判断是否有新扫描到的车卡；
（4）若无新车卡，则跳转到步骤 3；
（5）若有新车卡，则跳转到步骤 1；
（6）若扫描到老车卡，则跳转到步骤 3；
（7）若未扫描到老车卡，则删除未扫描到的老车卡，并跳
转到步骤 3。
4 结 语
目前，RFID 技术已应用在了多个行业和领域，并取得了
很好的成效。本系统通过对车辆防盗方面存在的问题和现状
进行分析，结合 RFID 物联网技术远程采集等优点，设计了车
辆智能检测防盗系统。为人们使用车辆安全出行提供了安全保
证，可有效地保护人民的财产免受损失。
参 考 文 献
[1] 高建良，贺建飚 . 物联网 RFID 原理与技术 [M]. 北京：电子工业
出版社，2013.
[2] 李新煜，曾春晖，蒲力萌 . 基于 RFID 的校园自动车管理系统 [J].
通信技术，2012（11)：85-88.
[3] 陈超，梁兴建，邱玲 . 基于 RFID 物联网的档案管理系统设计与实
现 [J]. 四川理工学院学报：自然科学版，2011（6）：57-59.
[4] 李云，谢刚，郑重，等 . 基于分组策略的 RFID 自适应防碰撞算法
的研究 [J]. 电视技术，2012，36(23)：144-147.
[5] 刘亚丽，胡圣波，鄢富玉 . 嵌入式 RFID 系统识别率关键因子的分
析 [J]. 工程设计学报，2012（6）：479-484.
[6] 龚世雄 . 浅析 RFID 技术及其应用 [J].中国科技信息，2013（3）：
58-59.
[7] 张继果，徐瑞，王德政 . 基于 RFID 技术的家校通无线考勤系统
研究 [J]. 物联网技术，2011，1(10)：38-40.
[8] 宁焕生 .RFID 重大工程与国家物联网 [M]. 北京：机械工业出版社，
2012.
[9] 周晔，余晓松 .RFID系统及其安全性问题研究 [J].电脑知识与技术，
2012(31)：82-85.
[10] 喻剑，杨卫 . 基于有源 RFID 的运动方向判断 [J]. 科学技术与工程，
2011(32)：185-189.
Engineering Conference， 2005： Paper， 2003
[2] Schmidt Rene. Combining FM broadcast， accelerometers， IEEE
wireless and GPS to secure maritime containers worldwide
[C]. International Carnahan Conference on Security Technology，
2010， 411-417.
[3] Laniel M. RFID behavior study in enclosed trailer/container
for real time temperature tracking [C]. American Society of
Agricultural and Biological Engineers-Food Processing Automation
， 37-48.
[4] Rizzo Francesco， Barboni Marcello， Fanggion lorenzo， Improved
security for commercial container transports using an innovative
active RFID system [J]. Journal of Network and Computer
， 34(3)：846-852.
[5] Choi Hyung Rim， Park Byung Joo， Yoo Dong Ho. Design of RFID
technology-based automated gate system in a container terminal [J].
WSEAS Transactions on Systems，2005 (9)：2155-2163.
[6] 刘千波 . 卸船机无线通讯改造 [J]. 港口装卸，2010(4)：32-33.
[7] 林健伟 . 珠海电厂卸船机远程实时监测系统的创建 [J]. 港口装卸，
2008(3)：36-37.
[8] Asano Y，Imai H，Toyoda M，et neighbor communities
inthe Web using an inter-site graph[J].IEICE Transactions on
Information and Systems，2004（9）：2163-2170.
[9] Flake G W，Lawrence S，Giles C L，et organization of the
web and identification of communities[J].IEEE Computer，2002，
35（3）：66-71.
[10] Ian ， Luke Klein- Berndt. AODVjr， AODV simplified.
Mobile Computing and Communications Review[J]， 2002， 6(3)：
100- 101.
[11] 郭壮辉，胡柯，汪镭 . 降低路由开销的 ZigBee 路由算法研究 [J].
电脑知识与技术，2008（6）：1043-1048.
[12] 刘伟，孙毅刚 . 基于ZigBee 的机场场面监控系统路由方法研究 [J].
中国民航大学学报，2008，28(1)：176-178.
作者简介： 周海鹏（1990—），男，江苏盐城人，硕士研究生。研究方向为机电系统控制技术；
蒋进军（1987—），男，湖北咸宁人，硕士研究生。研究方向为物联网技术与应用；
添 玉（1981—），男，安徽桐城人，讲师，博士。研究方向为物流信息化理论与应用。
（上接第 40页）
