农业传感器网络节点长期生存性研究

发布时间：2020-06-20 05:16

【摘要】：农业是国民经济的基础,传统农业与物联网技术相结合所催生的智慧农业是现代农业发展的必然趋势。智慧农业的发展对实现我国农业现代化发展目标具有重大意义。目前无线传感器网络(Wireless Sensor Network;WSN)是获取田间信息的主要实现方式,同时也是智慧农业实施的基础性环节,其关键技术的研究和解决对于智慧农业的推广研究具有十分重要的意义。目前,国际上公认的WSN发展的瓶颈在于:网络应用过于碎片化,不同的领域采用不同的通信技术,因此很难形成规模化产业;其次,网络节点能耗的过高,一直是制约智慧农业高速发展的重要因素。本文以陕西乾县和贵州桐梓两地智慧农业园区为依托,从系统架构模型、网络通信路由协议、网内数据融合三个方面的内容对智慧农业中WSN节点的长期生存性进行了研究。论文的主要研究内容包括:(1)首先分析了国内外WSN节能技术的发展现状,结合项目实际需求对WSN系统的整体结构进行了研究;(2)从WSN工作的自然环境、地貌地形、数据需求、网络容错性、检测方式、实时性需求等多方面综合考虑,确定了智慧农业中WSN的应用架构和应用需求,定义相应的网络模型。同时以陕西乾县平原地形为具体的应用场景,从系统的服务架构、系统实现架构、网络拓扑结构等角度具体阐述了智慧农业WSN架构的节能型设计,重点讲述了在智慧果园这种典型的应用场景中无线传感器网络的分层、异构架构的实现形式;(3)针对WSN网络通信协议的特殊性,并结合不同的应用场景,对低能耗无线传感器网络协议进行研究。重点对MAC层能源消耗来源进行了分析,同时对灰狼算法(Grey Wolf Optimization;GWO)和LEACH算法两种算法进行了深入分析研究,针对WSN节点分布范围较大难于实现传感节点到汇聚节点的直接通信、网络异构造成的节点剩余能量差异较大等问题,结合灰狼算法对经典LEACH算法进行改进,研究设计了一种在选择候选簇头时,能够综合考虑节点剩余能量、节点相对中心度、节点相对密度和节点与基站(BS)之间的距离,使簇头分布更加均匀,网络负载更加均衡,具有节点剩余能量意识的HCWG算法,通过仿真实验验证了新算法在节能方面的有效性;(4)针对传感器节点大量分布,监测数据冗余度比较高的现状,从传感器网络网内数据融合的角度分析了网络能耗降低的整体实现方法,针对监测数据的时空相关性和周期性,结合HCWG算法网络结构,提出一种一元线性回归数据压缩算法(TDCA),通过仿真实验验证,TDCA算法可以有效减少冗余数据和错误数据的传输,从而可以降低无线通信的能耗;(5)给出一种适用于农业果园的典型传感器网络系统结构组成、传感器节点硬件设计以及节点校准方法,同时还有路由节点设计方法和传输的数据包格式。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5;TP212.9;S126
【图文】：

示意图,种群,等级,示意图

MA时间分配结果采集数据后发送到簇头轮递增1是否图 3.2 LEACH 协议流程图3.3 LEACH 协议改进算法虽然 LEACH 协议在长期监听方面有非常好的表现，但是也存在一些不足之处，主要包括以下几方面：1.每一轮簇的建立，所有节点都要参与，计算量非常大，对资源是一种极大的浪费；2.簇首的选择选择是随机的，没有考虑剩余能量、节点周围的密度信息，某一节点容易被多次选为簇首，容易加速死亡，网络容易陷入瘫痪；3.所有簇首都是直接和 Sink 节点通信，没有考虑远离 Sink 节点的簇首远距离通信时造成的资源损耗。

示意图,猎物,静止状态,行为

如图 3.3 所示。图 3.3 灰狼种群等级示意图会地位从上而下可以分为 4 层，分别是狼，决定睡觉、狩猎的时间地点以及战术；灰狼阶，主要负责协助头狼管理狼群，当狼群缺失时狼，狼听从狼和 β 狼的指挥，但是它责平衡种群内部关系。灰狼社会活动的重要组成部分，Muro 等学者 3.4 所示[30]：

【参考文献】