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基于WSN数据融合的农业物联网监测系统研究与应用

发布时间:2021-08-11 22:42
  当今,我国农业正由传统农业向智慧农业转型。要实现农业生产的智能化、精准化和科学化管理,就必须对各类农业生产要素进行实时、准确和有效监测,因此农业物联网监测系统具有重要研究和应用价值。作为农业物联网的重要支撑技术,无线传感器网络(WSN)是实现农业数据感知和传输的关键。但由于农业物联网信息采集量大、数据传输路径复杂且环境干扰信息多,而传感器节点的能源和处理能力又十分有限,如何保障WSN的高效、稳定和持久运行成为一个重要问题。为此,本文采用了两种融合算法(即基于LEACH的网络数据聚合算法和基于卡尔曼滤波的节点数据融合算法)对WSN中的数据进行融合,其中,LEACH算法能降低网络能耗,提高网络生存周期;卡尔曼滤波算法能减少农业环境噪声对传感器感知数据的干扰,提高数据的精确度。同时,基于上述融合算法,完成了农业物联网监测系统的硬件和软件设计,并对数据融合算法的应用效果进行了仿真分析。本文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)对国内外农业物联网的研究和应用现状进行了调研,对农业物联网的基本模型架构和关键技术进行了系统梳理。(2)介绍了基于ZigBee的农业物联网WSN,并对WSN中进行数据融合... 

【文章来源】:东华理工大学江西省

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 主要研究内容与结构安排
    1.4 国内外农业物联网研究现状
        1.4.1 国外农业物联网研究现状
        1.4.2 国内农业物联网研究现状
第2章 农业物联网模型架构与关键技术
    2.1 物联网模型架构
    2.2 农业物联网模型架构
    2.3 农业物联网关键技术概述
        2.3.1 感知技术
        2.3.2 传输技术
        2.3.3 数据处理技术
    2.4 本章小结
第3章 农业物联网WSN数据融合算法研究
    3.1 基于ZigBee的农业物联网WSN
    3.2 WSN数据融合的意义
    3.3 WSN数据融合算法比较与选择
    3.4 基于LEACH的网络数据聚合算法研究
    3.5 基于卡尔曼滤波的节点数据融合算法研究
    3.6 本章小结
第4章 农业物联网监测系统硬件设计
    4.1 硬件总体设计方案
    4.2 主控电路设计
        4.2.1 STM32F103最小系统设计
        4.2.2 RS232通信接口电路设计
    4.3 无线通信模块电路设计
    4.4 外部传感器电路设计
        4.4.1 温湿度传感器电路设计
        4.4.2 光照度传感器电路设计
        4.4.3 二氧化碳传感器电路设计
        4.4.4 土壤水分传感器电路设计
    4.5 电源电路设计
    4.6 本章小结
第5章 农业物联网监测系统软件设计
    5.1 农业物联网监测系统的开发环境
        5.1.1 IAR Embedded Workbench
        5.1.2 Z-Stack
    5.2 ZigBee无线网络设计
        5.2.1 组网设计
        5.2.2 节点间的通信过程
        5.2.3 通信协议
    5.3 基于LEACH的网络数据聚合算法设计
    5.4 节点软件设计
        5.4.1 协调器节点软件设计
        5.4.2 终端节点软件设计
        5.4.3 传感器节点软件设计
    5.5 基于卡尔曼滤波的节点数据融合算法设计
    5.6 本章小结
第6章 系统模拟仿真与结果分析
    6.1 基于LEACH的网络数据聚合算法效果测试与分析
        6.1.1 仿真方案与参数设计
        6.1.2 簇头数量不同时的WSN能耗模拟与分析
        6.1.3 网络直径与节点初始能量不同时的WSN能耗模拟与分析
        6.1.4 节点存活时长模拟与分析
    6.2 基于卡尔曼滤波的节点数据融合算法效果测试与分析
    6.3 本章总结
第7章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于LEACH协议与蚁群算法的无线传感器网络路由协议[J]. 朱佳煦.  软件导刊. 2017(11)
[2]基于Z-Stack的ZigBee协议的实现[J]. 殷松瑜.  物联网技术. 2017(10)
[3]基于能量异构的WSN分布式路由算法[J]. 李东林,韦素媛.  微电子学与计算机. 2017(10)
[4]基于WSN的机棚温湿度精确监测系统设计[J]. 彭海军,杨建新,钱玉莹.  电子测量技术. 2017(09)
[5]基于CC2530芯片的ZIGBEE无线数据传输模块设计[J]. 汪振中.  中国设备工程. 2017(14)
[6]基于四元数和Kalman滤波器的多传感器数据融合算法[J]. 姜晓旭,冯彩群.  计量技术. 2017(05)
[7]一种高速大电流开关驱动器的设计与实现[J]. 孙毛毛,甘明富.  半导体技术. 2017(04)
[8]“四化”同步发展背景下农村电子商务发展模式[J]. 段禄峰,唐文文.  江苏农业科学. 2017(04)
[9]通信数据传输过程中信号衰减的成因及处理措施[J]. 刘慧.  中国新通信. 2017(04)
[10]基于STM32F103的无主机通信系统的设计[J]. 缪竟鸿,王薇,武志刚,韩信.  科学技术与工程. 2017(04)

博士论文
[1]基于分簇结构的无线传感器网络节能路由协议研究[D]. 杨柳.重庆大学 2016

硕士论文
[1]WSN中基于Mobile Agent的数据融合算法研究[D]. 屈应照.兰州交通大学 2017
[2]基于LEACH和HEED的WSN路由协议研究与改进[D]. 王盼.北方民族大学 2017
[3]基于物联网的农业感知数据融合应用研究[D]. 唐荥.吉林大学 2016
[4]基于WSNs技术的农业物联网平台建设及软件远程升级技术研究[D]. 单小明.山东大学 2012
[5]物联网网关关键技术的研究和实现方案[D]. 胡金辉.西安电子科技大学 2012
[6]基于射频技术的奶牛身份识别系统[D]. 耿丽微.河北农业大学 2009



本文编号:3337034

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