基于相似度的温室无线传感器网络定位算法

针对温室移动节点定位简单、易实现要求,提出了一种基于相似度的温室无线传感器网络定位方法。该方法主要包括虚拟网格划分、测量距离修正、节点定位3个阶段。首先,汇聚节点根据信标节点的分布信息,将温室区域等分划分虚拟网格,并返回除区域边界外的网格顶点的坐标;然后,汇聚节点通过比较信标节点间测量距离与真实距离的偏差,获得各信标节点的误差系数,用以修正传感器节点与各信标节点间的测量距离,并按序组成距离向量;最后,量化该距离向量与所有除区域边界外的网格顶点到各信标节点的距离向量之间的相似程度,选取相似度最高的网格顶点的质心为传感器节点的估计位置。仿真试验表明,该方法充分考虑测距误差、虚拟网格、信标节点数量对定位误差的影响,具有较高的稳定性和定位精度,能够满足网络定位成本受限的温室定位需求;将该方法与支持向量机定位算法进行比较,2种算法的定位误差均值分别为2.5407、2.9195 m,定位算法平均运行时间分别为0.2326、2.3719 s,表明该方法具有更低定位误差和计算复杂度。     

温室动态星型无线传感器网络通信方法研究

针对温室测控系统信息传输技术存在的一些问题,根据温室结构特征提出一种动态星型无线传感器网络的框架,从低成本低功耗角度出发,移动的汇聚节点采用定时跳频方法与子节点形成子网,以尽量缩短点对点之间的通信距离。利用帧扩展的方法实现了以低功耗芯片nRF2401A构成复杂的通信网络,并给出了传感器节点、控制节点和汇聚节点的通信算法。在汇聚节点不同的工作状态下,对网络子节点进行能耗分析,结果表明,动态星型无线传感器网络的通信方法具有很好的节能效果,对温室中数据的传输是有效的。     

温室无线传感器网络节点发射功率自适应控制算法

为了提高无线数据传输的可靠性,基于无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的温室环境数据采集系统,采用试验的方法研究温室中不同环境下WSN节点之间通信的可靠性。在通信距离为5~40 m,存在作物、温室设施等遮挡影响,相对湿度为35%~80%的情况下,对丢包率和接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的关系进行研究,通过RSSI对节点间通信可靠性进行评价。在此基础上,提出WSN节点发射功率自适应控制算法。该算法以RSSI作为通信质量的评价因子,通过增大节点的发射功率来提高通信可靠性。测试结果表明,该算法能够根据当前通信状况,自适应地设置节点的发射功率,以尽可能小的发射功率将丢包率维持在1%左右。该算法对WSN在温室中的应用具有实用价值。     

基于粒子群优化聚类的温室无线传感器网络节能方法

温室传感器网络中,不同区域节点间高相似度数据的传输会浪费通信带宽和增加能量消耗,因此研究相应的节点数据压缩方法对减少数据冗余和提高节点续航能力具有重要意义。该文针对温室无线传感器网络中节点感知数据的特点,同时考虑节点续航能力有限的因素,提出一种温室无线传感器网络方案,系统按轮运行,每轮中利用粒子群(Particle Swarm Optimization)的K-均值聚类算法将节点按监测数据相似性划分到相同的区域,每个数据相同区只允许聚类有效性指标值最高的节点向汇聚节点传输数据,其余节点暂时休眠。试验结果表明,16个节点在10轮试验中归入休眠集合的总次数达到131次,DCAPI平均值为0.1814,每轮降低能耗72.93%以上,该系统能够极大地减少每轮中的工作节点,压缩发送的数据量,降低能耗。     

基于无线传感器网络的温室栽培营养液电导率监测系统

温室营养液无土栽培,具有节约种植成本、生产效率高等优点.监测营养液的电导率、pH值等特性参数,是实现营养液无土栽培信息化与自动化的基础.为了实现温室无土栽培营养液的实时监测,开发了基于无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的营养液电导率实时监测系统.系统以JN5139为中央控制器同时控制营养液电导率信息采集单元和无线通讯单元,实现了营养液电导率信息的实时采集与处理、LCD显示和键盘输入等人机交互操作以及基于WSN的营养液电导率实时测量自组织网络,同时系统集成了GPRS模块,实现了营养液电导率与温度信息的远程传输与监控等功能.系统采用星型网络拓扑结构,并进行定时休眠、传感器掉电控制来节省能源消耗.针对系统的实用性和可靠性进行了系统标定、温度补偿以及温室试验,分析比较了电导率测量线性与非线性模型.试验结果表明分段线性模型建模效果较好,分段拟合R2均在0.97以上.系统的测量范围为0.5~2.9 mS/cm,测量结果能够精确到0.01 mS/cm,总体测量相对误差为2.10%,较好地满足了温室营养液电导率实时监测的要求,为无土栽培的科学管理提供技术手段.     

基于遗传BP算法的温室无线传感器网络定位方法

针对温室移动节点定位的需求,提出了一种基于遗传BP算法的温室无线传感器网络定位方法。该方法主要包括路径损耗指数确定、定位模型训练、未知节点定位3个阶段。首先,锚节点间相互通信,通过高斯校正模型增强定位信息的准确性后,利用最小均方误差估计法确定路径损耗参数;然后,应用遗传BP算法建立未知节点坐标和未知节点至锚节点的距离向量之间的映射关系模型;最后将未知节点接收各锚节点的RSSI值转换为距离向量,输入定位模型中,估算未知节点的位置。试验表明,该方法充分考虑环境对信号传输模型的影响,定位误差≤2m的比例达24%,定位误差≤3.5m的比例达86%,相对定位误差低于4.8%,具有较高的稳定性和定位精度,能够满足实际温室环境的定位需求。     

温室环境控制无线传感器网络的服务质量管理

针对基于无线传感器网络构建的温室环境控制系统,为了减少无线网络固有的时变传输延时、丢包、网络拥塞等现象对控制性能的影响,该文从提高网络服务质量（quality of service,QoS）的角度出发,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊控制器的QoS管理策略。该QoS管理策略以截止期错失率作为QoS性能评价指标,针对传感器节点和执行器节点之间的数据传输,通过动态调整传感器节点的采样周期,使截止期错失率维持在设定水平,从而提高网络QoS。初步试验表明了该QoS管理策略的合理性、有效性和实用性。该QoS管理策略可以广泛应用于温室、农田、苗圃等区域。该研究为提高无线传感器网络在设施农业中的应用水平做出了有益探索。     

改进型支持度函数的WSN水质监测数据融合方法

无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法。首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离（Improved Dynamic Time Warping Distance, IDTW）对支持度函数（Support Function, SF）进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据。该算法在水质监测平台中进行了试验,结果表明,IDTW-SF融合算法的平均绝对误差值为0.279 2%,融合精度较其他对比算法更高,且运行速度较快。IDTW-SF支持度融合算法能够有效弥补现有水质监测系统数据采集准确率低、效率低等缺陷,基于此方法的水质监测系统提高了溶解氧数据准确率,在降低水产养殖风险,提高养殖效率等方面发挥重要作用。     

农田无线传感器网络移动终端数据收集方案

农田无线传感器网络部具有署面积大、汇聚节点位置不固定的特点,为了解决移动汇聚节点高效、低能耗地收集网络数据的问题,提出了一种基于层次型拓扑结构的移动终端数据收集方案—DCSMT_H。方案综合考虑节点位置及当前剩余能量选举簇头并形成层次型拓扑结构,根据移动终端当前位置灵活构建簇间数据汇聚路由。仿真实验结果表明,DCSMT_H方案的网络能耗低,该方案与LEACH相比能有效延长网络生存期约15%,能够较高效地应用于移动终端收集大规模农田生产信息。该研究为提高无线传感器网络在精准农业中的应用水平做出了有益探索。     

基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法

物联网技术已广泛应用在畜禽养殖中,针对畜禽养殖物联网中数据异常实时检测以及多源感知数据融合的需求,该文提出了一种畜禽养殖物联网数据融合模型。首先对传感器采集到的原始数据进行一致性检测,确保数据准确性;其次针对来自同类型传感器的多源同构数据,采用基于改进型支持度函数的加权算法进行数据融合处理,提高融合数据准确度;最后根据畜禽养殖物联网编码规则和数据组织格式,对畜禽养殖过程中的异构感知数据进行统一描述并转换为标准数据格式,为数据分析和应用提供数据基础。该文采用实际生产中的生猪养殖物联网数据进行试验,结果表明:在数据一致性检测阶段,异常数据检测率为96.67%,保证了数据质量;在多源同构数据融合计算中,该文提出的改进型支持度函数与高斯型、新型2种支持度函数相比融合方差最小,为0.192 5,能够有效提高数据融合准确度,满足畜禽养殖物联网数据分析要求。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。     

温室环境参数无线传感器网络监测系统构建与CC2530传输特性分析

针对传统温室环境监测系统布线繁杂、成本较高、监测灵活性差及以往无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）能耗较高等问题,设计了一种基于WSN的温室环境参数监测系统。利用CC2530无线传感网络芯片和外围接口搭建了系统硬件,使用Z-Stack协议栈编制了系统底层软件,基于VB软件平台开发了的温室环境监测系统上位机软件,并验证分析了CC2530芯片的传输特性。结果表明,节点在距地表1.5 m时的有效传输距离为60 m,单个节点使用2节5号电池能够持续进行温室环境参数数据采集工作45 d,能较为准确的对温室环境温湿度及作物土壤体积含水率进行监测,系统具有较高的实用性与可靠性。     

基于低功耗传输方法的设施花卉环境监测系统

为了降低现有设施环境监测系统中传感节点的能耗,延长无线传感网络的生存周期,该文提出了节点动态组包主动传输和多种环境变量加权控制传输2种低功耗机制,减少了大量重复冗余数据的传输,并实现了基于Zigbee的设施花卉环境监测及其低功耗传输系统。节点以CC2430芯片为核心,并根据影响花卉生长的环境参数,同时装载SHT10温湿度传感器、BH1750FVI光照传感器以及COZIR二氧化碳传感器,因此节点可同时采集传输多种环境参数,降低了硬件成本。在南农大园艺试验基地进行组网测试,试验结果表明,系统比传统周期传输节点(周期1min)的能耗减少85.97%,测量精度在98.5%以上,网络平均丢包率为0.84%,满足了对设施花卉环境的有效监测及低功耗传输的要求。     

基于发射功率自适应的稻田无线传感器网络节点设计

针对水稻生长过程环境因素变化较大以及传感器节点的能量大部分被无线射频阶段所消耗,设计了发射功率自适应的无线传感器节点,建立了长时间、稳定、高可靠性的稻田无线传感器网络。试验测试了水稻的株高、叶面积与生长天数的关系以及对无线信道的影响,结果表明水稻株高和叶面积的增加会降低无线信号强度和通信成功率;通过增大发射功率可以提高通信质量克服由于水稻生长因数对无线信道的影响。在软件设计方面,传感器节点采用睡眠、苏醒工作机制来降低功耗。同时为了延长工作时间、提高通信质量,提出了根据水稻生长周期、通信距离、接收信号强度、平均丢包率等因素自动调整节点发射功率的能量自适应功耗调整机制。田间试验结果表明,水稻田节点发射功率越大,有效通信距离越远,且水稻的密度和高度等对通信有重要的影响;节点发射功率在5 dBm以下时,发射功率的改变对节点工作电流影响较小,节点工作电流均小于40 mA;采用该机制对发射功率进行调整,增大节点发射功率可使通信成功率有大幅的提升;降低节点发射功率仍然保持良好的通信效果。水稻分蘖和抽穗2个生长时期的田间试验结果表明,采用发射功率自适应策略,提高了通信质量,平均丢包率在5%以下,通信成功率大于97%,达到了预期设计目的。     

作物精量灌溉系统的无线传感网络应用开发

为准确提供作物水分亏缺程度并为精量灌溉提供科学依据,基于作物水分胁迫声发射原理,研究无线传感器网络技术在精量灌溉系统中的应用。采用自适应加权数据融合算法来提高声发射信号精度,提出基于簇的多跳路由算法以减少结点数据传输能耗,利用NB100网关实现无线网和有线网之间的桥接。系统分布式运行,具有鲁棒性强、易于扩充和伸缩性良好等优点。仿真试验表明该系统组网正确、无线传输能耗占总能耗的60%以上,可以使人们远程、精确获取作物需水信息,并实施精量灌溉,能够应用到农田、苗圃、温室等节水农业领域中。