用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。     

黄土高原丘陵区枣和酸枣叶脉序特征分析

为了研究枣(Ziziphus jujuba Mill.)和酸枣(Z.jujuba var.spinosa)叶脉序的关系,选用黄土高原丘陵枣区的枣(55个)、酸枣(28个)和过渡型(7个)共计90个样品,利用LEAF GUI叶脉序分析技术,测定了叶脉密度(VLA)、叶脉间距离(IVD)和节点数(Nodes)等14个指标,主成分分析选出8个枣叶脉序特征指标,研究了枣和酸枣叶脉序指标特点及特征。结果表明,在干旱、贫瘠生境中生长的酸枣,其叶脉间距离(0.094 mm)、网眼面积(2.84×10~(-4)mm~2)和节点数(17 823个)都显著低于黄土高原丘陵区枣园栽培条件下的枣(p0.05),而酸枣的叶脉密度(7.14 mm·mm~(-2))显著高于栽培条件下的枣,表现出很高的生态适应性。并且,枣叶脉序特征指标的变异系数范围(15.24%～74.69%)大于酸枣(20.37%～52.84%)。因此,枣和酸枣可以通过权衡叶脉序指标之间的关系,采取不同的适应策略。酸枣相比枣,更倾向于选择高叶脉密度、低网眼面积、低节点数的适应策略。对陕北样品聚类分析,在相似系数为1.8时,分为I、II两大类群;对黄土高原丘陵区的样品聚类分析,在1.69时,分为I、II两大类群,分别为酸枣和枣,过渡型在两个类群中都有。说明酸枣经过渡型向枣的演化,也说明叶脉序可以区分枣和酸枣。而栽培枣被分为4个类群,相似系数为1.29,种间结构较为复杂,是由长期的人工选择和营养繁殖模式所决定。     

吉林省品种杨品种(系)抗虫性评价研究

对参试的品种杨88个品种(系)苗期和幼龄期的抗虫性进行测定,结果表明:抗白杨透翅蛾的品种(系)为白城5号杨、白林3号杨、白林2号杨,是品种杨杂交育种较理想的抗白杨透翅蛾亲本;抗青杨天牛的品种(系)为白林2号杨、白城41号杨、迎春5号杨、格尔里杨、107号杨、中黑防2号杨、88-04杨、吉林加拿大杨、白城1号杨、晚花杨、加雌杨、健杨、白城2号杨、88-13杨、摩里柏林杨、81-10杨、白林3号杨、5号杨、小×钻杨,是品种杨杂交育种较理想的抗青杨天牛亲本。