基于 Wi-Fi 的无线环境噪声监测网络设计

一、引言

根据《2024 年中国环境噪声污染防治报告》，我国重点城市区域环境噪声平均等效声级为 54.6dB ，其中交通干线两侧、商业集中区噪声超标率分别达 28.3% 和 19.7% 。长期暴露于噪声环境中，易引发听力损伤、心血管疾病及心理焦虑等问题。因此，构建实时、高效的噪声监测体系对污染溯源、治理决策具有重要意义。传统噪声监测主要依赖固定式监测站与便携式监测设备。固定式监测站虽精度较高，但建设成本高昂（单站造价约 10-20 万元），且受限于电力与网络布线，难以实现高密度布点；便携式设备需人工操作，仅适用于短期抽样监测，无法满足24 小时连续监测需求。无线传感器网络（WSN）技术的发展为解决上述问题提供了新思路，而 Wi-Fi 作为成熟的短距离无线通信技术，具有传输速率高、覆盖范围广、兼容性强及无需额外通信费用等优势，已广泛应用于物联网数据传输场景，为构建低成本、易部署的噪声监测网络奠定了基础。

二、系统总体设计

基于 Wi-Fi 的无线环境噪声监测网络采用 “监测节点 —Wi-Fi 网关 — 云平台” 三级架构，如图 1 所示。监测节点负责噪声信号采集、预处理与模数转换；Wi-Fi 网关实现多节点数据汇聚、协议转换，并通过 Wi-Fi 路由器接入互联网；云平台完成数据存储、分析、预警及可视化展示，用户可通过 Web 或移动端访问监测数据。系统设计需满足以下技术指标：（1）噪声监测范围 30-130dB，精度 ±1dB ；（2）数据传输速率 ⩾ 1Mbps；（3）节点续航时间 ⩾6 个月（电池供电）；（4）网络支持最大节点数 ⩾100 个；（5）数据传输延迟 ⩽1s

三、硬件系统设计

3.1 监测节点硬件设计

监测节点由麦克风模块、信号调理电路、微控制器（MCU）、Wi-Fi 模块、电源模块及存储模块组成，硬件框图如图 2 所示。麦克风模块选用 Knowles 公司的 SPH0641LM4H-B 数字 MEMS 麦克风，灵敏度为 - 26dBFS，频响范围 20Hz-20kHz ，支持 I²S 数字输出，可直接与MCU 通信，避免模拟信号传输过程中的干扰。信号调理电路采用 TI 公司的 OPA340 运算放大器，设计增益可调电路，针对不同噪声强度动态调整信号放大倍数，确保输入 MCU 的信号处于最佳量程。电源模块采用两节 18650 锂电池（总容量 7.4V/4400mAh）供电，搭配 TI 公司的TPS63070 降压转换器，输出 3.3V 稳定电压给各模块供电。

3.2 Wi-Fi 网关硬件设计

Wi-Fi 网关作为网络中间层，需实现多节点数据汇聚与互联网接入。硬件选用树莓派 4B 作为核心控制器，其搭载四核 Cortex-A72 处理器（主频 1.5GHz），配备 2GB 内存及千兆以太网接口，可同时接入多个 Wi-Fi 节点。网关通过内置的 Wi-Fi 模块建立无线局域网（WLAN），监测节点通过该局域网接入网关，网关再通过以太网或 4G 模块连接互联网，实现与云平台的通信。此外，网关配备 16GB microSD 卡，用于临时存储汇聚数据，提高系统可靠性。

四、软件系统设计

4.1 监测节点软件设计

数据采集任务：MCU 通过 I²S 接口读取 MEMS 麦克风的数字信号，采样率设置为 44.1kHz ，采样精度 16 位，每 100ms 采集一次数据，计算等效连续 A 声级（LAeq）。数据预处理任务对采集到的噪声数据进行滤波处理，去除环境电磁干扰导致的异常值，采用滑动平均算法优化数据稳定性。Wi-Fi 通信任务实现节点与网关的连接与数据传输，采用 TCP/IP 协议确保数据传输可靠性。节点启动后自动扫描网关建立的WLAN，输入预设的 SSID 与密码完成连接，连接成功后按 “节点 ID+ 采集时间 + 噪声值 + 电池电压” 的格式封装数据，每 5 秒向网关发送一次数据；若连接中断，节点将数据暂存至 Flash，待重新连接后补发数据。

4.2 网关软件设计

网关软件基于 Linux 操作系统开发，采用 Python 语言编写，主要包括节点管理、数据汇聚、协议转换及云平台通信功能。节点管理模块维护已接入网关的节点列表，记录节点 ID、IP 地址及在线状态，定期向节点发送心跳包，若连续 3 次未收到回复，则标记节点离线，并在云平台更新节点状态。数据汇聚模块采用多线程技术，同时接收多个节点发送的 TCP 数据，解析数据格式后提取有效信息，存储至本地 SD卡。协议转换模块将节点传输的私有协议数据转换为 MQTT 协议格式，MQTT 作为轻量级物联网通信协议，具有开销小、实时性强的特点，适合低带宽场景下的数据传输。云平台通信模块通过 Wi-Fi 或 4G 网络连接云平台的 MQTT broker，按预设主题发布数据，并接收云平台下发的控制指令（如调整采样频率、校准麦克风等），再转发至对应的监测节点。

五、结论

本文设计的基于 Wi-Fi 的无线环境噪声监测网络，通过分布式节点实现噪声数据的实时采集，依托 Wi-Fi 通信与云平台技术，构建了 “采集 - 传输 - 分析 - 展示” 一体化监测体系。测试结果表明，该系统具有监测精度高、传输稳定、部署灵活及成本低等优势，可有效弥补传统监测方式的不足。未来研究方向可从三方面展开：一是引入 Wi-Fi 6 技术，提升网络传输速率与节点接入容量，适应大规模组网需求；二是优化节点麦克风校准算法，结合人工智能技术实现噪声源识别（如交通噪声、工业噪声、生活噪声）；三是融合其他环境参数（如温度、湿度、PM2.5）监测模块，构建多参数一体化环境监测网络，为综合环境治理提供更全面的数据支持。

参考文献；

[1] 赵凯，孙丽君，刘刚。基于 Wi-Fi 与物联网的智能环境监测系统设计 [J]. 电子设计工程，2023, 31 (12): 105-109.

[2] Liu X, Li Y, Zhang H, et al. Design of a Low-Power AirQuality Monitoring Node Based on ESP32-C3 [C]

[3] 王强，陈辉。基于改进小波阈值算法的环境噪声信号去噪研究 [J]. 噪声与振动控制，2022, 42 (3): 75-79.