无线传感器网络技术在养殖业污染监测上的应用

综述了国际上无线传感器网络技术发展的特点和趋势,提出无线传感器网络技术在畜禽和水产养殖业污染监测上应用需要解决的2个技术问题:一是选择合理的IP无线传输方式;二是选择合理的系统结构,达到较高的性价比。设计出适合不同地域、不同生态环境的无线传感器网络的拓扑结构,实现在户外或野外环境下对畜禽和水产养殖业污染的监测。     

基于时空双序列分析的温室WSN故障诊

根据温室无线传感器网络（WSN）所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性,从温室无线传感器网络基本结构出发,在分析WSN原始数据的基础上,通过对时空序列样本信息的预处理,分别建立了时间和空间故障诊断数学模型,据此分析传感节点的工作状态,给出了温室WSN故障诊断的综合算法。研究结果表明,该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点,提高了WSN工作的可靠性。     

基于无线传感器网络的温室环境监测系

简述了一种结合嵌入式技术、无线传感器网络技术的温室环境信息采集与监测系统设计方案。系统控制终端基于ARM9和嵌入式Linux操作系统进行设计,用于温室环境数据的接收、实时显示和存储,通过GPRS方式实现与远程管理中心的通信。温室环境数据的采集利用无线传感器网络完成,可采集温室温度、湿度、CO2含量、光照强度,基质温度和湿度等6通道参数信息。无线传感器网络的成功应用解决了传统温室使用有线方式布线繁琐的问题。     

基于ARM的土壤含水率无线传输系统设

介绍一种基于ARM处理器的土壤含水率无线传输系统。在对系统功能要求进行说明的基础上,设计了基于嵌入式系统的土壤含水率无线传输终端,包括土壤含水率采集系统和嵌入式系统软件。针对土壤含水率无线传输系统功能及特征,阐述了系统应用的性能特点和重要意义。     

温室环境无线监测系统设计

介绍了一种结合嵌入式技术和无线传感器网络技术的温室现场环境信息无线采集系统的设计方案.系统主要由嵌入式控制终端和无线传感器网络节点组成.控制终端基于ARM9处理器和嵌入式Linux操作系统设计,用于温室环境数据的接收、远程发送,实时显示和存储.控制终端向远程服务器发送数据,并接收命令,两者之间的通信使用GPRS方式.无线传感器网络采集温室环境数据,并发送给控制终端.整个温室现场监测系统避免了传统温室使用有线方式布线的繁琐.     

基于无线传感器网络的环境温度湿度监测系统

针对目前所使用的有线环境监测系统的缺点,提出了一套基于ZigBee无线传感器网络的监测系统的设计方案.根据温度湿度监测系统的技术要求,设计了系统结构和硬件电路,并给出了软件流程.该系统采用无线数据传输实现通信,具有方便和安全的特点,解决了有线通信方式所存在的难以扩展、难以升级等问题,将有非常广阔的应用推广前景.     

一种基于无线传感网络的温室Web监控系统

无线传感网络以自组织、部署方便的优点使其在温室自动监控领域具有广阔的应用前景.为此,提出了一种基于MOTE-KIT2400的温室Web监控系统,开发了网关接口程序,给出了数据解析算法,实现了传感数据的获取;同时,利用ASP.NET 2.0技术开发了Web应用程序,实现了对温室环境的远程监控.     

农田土壤无线地下传感器网络节点设计与通信试验

为了揭示电磁波信号在农田土壤中的传输特性、科学部署传感器节点,以关中地区农田土壤为研究对象,采用模块化设计思想,将传感器、无线数传、处理器和能量供应等模块集于一体,设计了无线地下传感器网络（Wireless underground sensor networks,WUSN）节点和汇聚节点。采用单因素试验方法,分析了土壤含水率、WUSN节点埋深、节点间水平距离对WUSN节点信号传输的影响,建立了接收信号强度和误码率预测模型。结果表明,当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低4~6dBm,通信误码率增加3~5个百分点;WUSN节点埋深增加5cm,接收信号强度降低3~5dBm,通信误码率增加3~4.5个百分点。当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低5~7dBm,通信误码率增加4~5个百分点;节点间水平距离在10~90cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低6~8dBm,通信误码率增加6.5~8个百分点;节点间水平距离在90~190cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低约1dBm,通信误码率增加1~1.5个百分点WUSN节点信号在垂直、水平两种传输方向上误码率和接收信号强度预测模型拟合优度R2最高为0.982,均方根误差RMSE为1.7%,拟合优度R2最低为0.942,均方根误差RMSE为5.136dBm。WUSN节点信号在土壤中传输受到土壤含水率、WUSN节点埋深和节点间水平距离的严重影响。     

仿蛛网农田无线传感器网络抗毁性量化指标体系构建

为解决传统抗毁性量化指标无法准确描述网络组件失效的耦合关系和全局作用,难以有效归纳、继承蛛网抗毁性机制与规律的问题,该文提出了一套基于节点平均路径数和节点、链路平均使用次数的人工蛛网模型抗毁性量化指标体系,评测失效网络组件的全网影响度和权重等指标。仿真试验表明该指标体系可有效量化评价不同规模的人工蛛网模型的抗毁性,测评各网络组件的抗毁性权重占比,其中,节点、弦链、辐链分别占50%、39.44%、10.56%,同时与传统抗毁性量化指标相比,该文提出的指标具有独特的优势。田间试验结果表明节点遭受不同程度损坏时,仿蛛网部署仍可通过备用链路进行数据传输,相较非交叠分簇部署、栅格部署具有更优的抗毁性。人工蛛网模型抗毁性量化分析可为优化农田无线传感器网络部署,实现规模化可靠应用提供参考。     

基于T-S模糊模型的TDR土壤水分传感器标定方法研究

利用TDR土壤水分传感器实现土壤水分数值的精确采集具有现实意义[1-3]。为了获得TDR土壤水分传感器水分含量测量所对应输出电压与实际土壤含水量的良好对应关系,在采用取土实验测量法获得实际水分含量数值与对应输出电压数值的基础上,利用Takagi-Sugeno模型逼进精度高、后件参数线性化等优点[2,4]对TDR土壤水分传感器