基于WSN和GSM的智能灌溉控制系统设计与实现

针对干旱区滴灌系统中智能灌溉和远程自动化的需求,基于无线传感器网络(WSN)和全球移动通信系统(GSM),设计并研发了一套可自动控制现场设备的智能灌溉控制系统。系统中的WSN将低功耗的现场控制单元和数据采集单元与节能型路由协议结合,延长了WSN农田信息采集的生命周期;基于GSM中的SMS(Short Messaging Service)技术,将需求命令下发到上位机控制平台;系统通过处理灌溉区的相关环境数据并进行分析,进行一定的自学习及再学习,可实现对现场设备自动控制。在新疆喀什市麦盖提县规模化节水灌溉增效示范基地的应用试验结果表明:该系统能适应恶劣的自然环境,操作简易,具有较好的鲁棒性,可进行广泛的推广应用。     

基于无线传感网络湿度自适应的折射式喷灌喷头设计

为了降低风和蒸发因素对喷灌效果的影响,针对我国农业种植的分散和多样性特点,提出了一种适用于生态农业的节水喷灌喷头结构,并设计了具有无线传感网络湿度自适应感应能力的电控阀门,可以根据土壤的湿度情况自动实时灌溉作业,从而有效节约了水资源。本设计的节水喷灌喷头在结构上增加了反向补气嘴,使喷头可以完成直射、步进和反向旋转动作,灌溉系统使用短距离无线通信协议,构建了无线通信网络,使用MSP4 3 0和CC2 4 2 0为主要部件搭建了硬件平台。利用田间试验的方法对喷灌喷头的性能进行了测试,结果表明:传感器采集数据的误差均在精度允许的范围内,采集数据的可靠性较好,节水喷灌喷头可以有效的节约利用水,节水率较高,并且灌溉耗时短,提高了灌溉的质量和效率。     

基于无线传感器网络的水质监测系统研究

针对国内外水质环境研究中水质样品异地监测分析存在的巨大缺陷,研究了水质自动监测系统。文章介绍了基于无线通讯传感器网络的简易水质自动监测系统,实现水质数据自动采集和实时上传,可以实现对钱塘江源头水质（衢州水质）进行更好的监测及保护。     

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的滑窗技术不同,每次时间更新时并不修剪最旧的数据,而是旨在修剪最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。     

基于无线网络的拖拉机遥操作系统设计与试验

为降低驾驶员的劳动强度以及改善其工作条件,设计了一套基于无线网络的拖拉机遥操作系统。首先提出了拖拉机遥操作系统总体设计方案,然后针对茂源MY250型拖拉机进行了执行机构改造,包括离合、制动、转向、油门、熄火执行机构以及启动控制,并设计了遥操作控制系统,包括用户界面与车载控制系统。最后进行了通信性能测试、执行功能测试与驾驶试验。结果表明,遥操作系统平均指令通信时延为0.074 ms,视频时延最大不超过373 ms,拖拉机各执行机构控制误差最大不超过2.21%,行驶速度为2.08 km/h时,直线行驶最大误差绝对值不超过208.5 mm,RMS误差最大不超过85.5 mm。     

无线传输技术在农产品长势及质量监测中的应用

介绍了几种无线传输在农产品长势和质量检测中的应用,数字农业管理中引入无线传输技术后,可以对农牧业产品实时动态监控。首先,对几种传输技术进行简要概括。其次,重点介绍ZigBee技术在数字化果园中的研究,FRID技术在禽牧产品管理和可追溯性研究以及遥感技术在农作物长势监测研究。最后,对无线传输在农牧业数字化管理中的应用做出了总结及展望。     

饲喂机器人的研究与开发

精确饲喂的机器人主要由行走机构、料箱、分料螺旋和控制系统等部分组成,利用霍尔传感器和无线识别装置分别实现自身的精确定位以及奶牛的识别。机器人的控制器采用PIC16F877微处理器构成,主要完成机器人的运动控制以及与管理微机的数据交换。饲喂机器人效率高、成本低,定量饲喂有利于提高奶牛的产奶量,适合在奶牛场推广和应用。     

基于Arduino的智能送药小车

智能单片机小车由于其智能、方便、快捷,被广泛应用于各行业.本研究的智能送药小车包括了Ardunio mega2560单片机、OpenMv4智能识别装置、寻迹装置、L298N模块、433M无线模块等装置.研究结果表明:智能送药小车通过识别地面安置路线以及相应的病房号,可以自动躲避障碍,自动沿设定的路线行驶,既可以实现单车...     

面向多机器人的传统苹果园无线通信信号传播特性研究

为解决农业多机器人在传统苹果园行间协同作业时的通信节点最佳部署问题,研究了2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园（苹果成熟期）中的传播特性。将信号发射、接收节点分别距地面高度0.45、0.55、0.65、0.75m垂直部署,依据多机器人直线型、小间距V形、大间距V形、并排型等4种典型编队方式将节点水平部署,测量通信信号在不同高度条件以及上述4种编队方式下不同距离处的接收强度。研究结果表明,4种编队方式中,以直线型编队方式下的信号衰减最缓慢。因此,传统苹果园中多机器人最佳的编队方式为直线型,节点部署高度最好在果树第一侧枝向下0.2m左右处。对路径损耗数据进行回归分析,发现其在每个无线通信信号节点高度、每种多机器人典型编队方式下均符合对数路径损耗模型,模型的R2在0.860~0.989之间。同时,建立了用于预测2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园（苹果成熟期）中的路径损耗模型,并同期选择了其他苹果园验证了预测模型的准确性,R2在0.947~0.967之间,RMSE在1.489~2.432dBm之间。模型能较好地预测Wi-Fi信号在传统苹果园中的路径损耗情况,可为农业多机器人在传统苹果园中的通信节点部署提供参考。     

基于K-OPLS的无线传感网络室内定位跟踪算法

针对基于指纹的无线传感网络室内定位,提出了一种基于核隐变量正交投影(Kernel-based orthogonal projection to latent structures,K-OPLS)的定位算法。在O-PLS的模型框架下,K-OPLS算法应用核技巧将描述变量映射至高维特征空间,给出了描述变量和响应变量之间的非线性关系,以实现对模型的预测成分及与响应-正交成分的计算。K-OPLS算法集核偏最小二乘建模和正交信号校正预处理方法于一体,在一定程度上有效地改进了模型性能,增强了模型解释性。基于RSSI指纹信息,构建锚节点与处于参考位置的非锚节点之间的非线性映射关系,K-OPLS算法可以实现WSN的室内定位跟踪。将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与核岭回归(KRR)、核极限学习机(KELM)、核信噪比(KSNR)、核偏最小二乘(KPLS)、核自适应滤波等其他核学习算法进行比较。仿真实验中,基于小波核的WK-OPLS算法在无噪声和有噪声环境下的跟踪估计误差分别为0. 232 6、1. 320 5 m。物理实验中,基于小波核的该算法跟踪估计误差为0. 249 3 m。实验结果表明,所提算法有效提高了定位精度,而且具有一定的除噪能力。