ZigBee在农业物联网中的认知频谱检测算法研究

发布时间：2017-04-19 08:46

  本文关键词：ZigBee在农业物联网中的认知频谱检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在农业物联网中,数据传输是一项关键的环节。在农业物联网的感知层中有着大量的传感器节点、高清摄像头以及各类感知终端。这些感知终端需要无线通信技术把采集的数据传送到数据中心,以便农业工作人员进行分析。在这一过程中由于频谱资源的匮乏,传统的无线通信技术已经无法保证海量数据传输的可靠性。需要一种新型的通信技术来保证农业物联网稳定的数据传输。因此,本文把已经相对成熟的认知无线电技术与农业物联网结合,为农业物联网提供稳健的短距离互联。本文首先对农业物联网中需要用到的各类频谱资源进行分析,找到认知无线电与农业物联网的结合点。在农业物联网进行数据传输的规范中,被学者们认同并大量应用的有:ZigBee、蓝牙、WiFi。其中ZigBee技术是经常用于短距离传输的通信方式,经常被用在农业物联网中的无线传感器网络中,来完成无线传感器网络节点之间传输数据。因此本文以ZigBee为例,建立了基于ZigBee的认知频谱检测模型,使得ZigBee用户可以选择空闲的频谱空穴作为传输信道。其次对认知频谱检测中的单认知用户频谱感知技术进行归纳分析。由于单用户频谱检测算法的性能会受到实际环境的影响,当认知用户所处的信道环境较差就会造成检测概率下降。所以在本文的第三章对多用户协作频谱检测进行了全方位研究。对“OR”、“AND”以及“K/N”准则从概念、算法模型以及算法仿真这三个方面进行分析。最后在第四、五章重点研究了两种改进型的协作频谱检测算法,一种是改进型的双门限协作频谱检测算法,另一种是基于信噪比加权的改进型算法。文章首先对传统的双门限以及信噪比加权算法进行研究,然后在传统型算法的基础上进行算法改进,并通过MATLAB软件对改进后的算法进行仿真实验,仿真结果表明改进后的检测算法的检测性能有显著的提高。
【关键词】：农业物联网 ZigBee 认知无线电 协作频谱检测 matlab仿真
【学位授予单位】：黑龙江八一农垦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN92;S126
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究的目的与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 农业物联网研究现状10-11
• 1.2.2 认知无线电频谱检测算法研究现状11-12
• 1.3 研究的主要内容12-13
• 第二章 农业物联网与认知无线电13-21
• 2.1 农业物联网13-15
• 2.1.1 农业物联网简介13-14
• 2.1.2 农业物联网中频谱资源分析14-15
• 2.2 认知无线电15-17
• 2.2.1 认知无线电技术概述15-16
• 2.2.2 认知无线电关键技术16-17
• 2.3 认知无线电在农业物联网中的应用17-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 认知无线电频谱检测算法研究21-33
• 3.1 单用户本地频谱检测技术21-26
• 3.1.1 能量检测法21-23
• 3.1.2 匹配滤波检测法23-25
• 3.1.3 循环平稳特征检测25-26
• 3.2 多用户协作频谱检测技术26-32
• 3.2.1 基于OR融合准则的协作感知27-28
• 3.2.2 基于AND融合准则的协作感知28-29
• 3.2.3 基于K/N融合准则的协作感知29-31
• 3.2.4 三种硬融合准则性能比较31-32
• 3.3 本章小结32-33
• 第四章 改进型的双门限频谱检测算法研究33-46
• 4.1 传统双门限协作频谱检测算法33-39
• 4.1.1 理论分析33-36
• 4.1.2 性能分析36-37
• 4.1.3 算法性能仿真37-39
• 4.2 一种改进型双门限协作频谱检测算法39-45
• 4.2.1 认知节点信噪比对协作检测的影响分析39-41
• 4.2.2 基于信噪比比较的改进型的双门限检测算法41-43
• 4.2.3 仿真结果分析43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第五章 加权型协作频谱检测算法46-58
• 5.1 基于信噪比加权的频谱检测算法46-50
• 5.1.1 基于信噪比加权检测算法分析47-49
• 5.1.2 基于信噪比加权检测算法仿真49-50
• 5.2 改进型信噪比加权的频谱检测算法50-55
• 5.2.1 改进型信噪比加权检测算法描述50-53
• 5.2.2 改进型信噪比加权检测算法仿真53-55
• 5.3 CR-ZigBee与传统ZigBee性能比较55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 结论58-59
• 6.1 结论58
• 6.2 创新点58
• 6.3 展望58-59
• 参考文献59-64
• 致谢64-65
• 个人简历65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 秦怀斌;李道亮;郭理;;农业物联网的发展及关键技术应用进展[J];农机化研究;2014年04期

2 刘鑫;仲伟志;井庆丰;孔繁锵;;多信道认知无线电协作检测与通信模型[J];四川大学学报(工程科学版);2014年02期

3 丁么明;夏洪星;;认知无线电在农业物联网中的应用[J];数学的实践与认识;2013年03期

4 张昊晔;包志华;张士兵;;基于循环谱能量的自适应频谱检测算法[J];通信学报;2011年11期

5 朱丽萍;张士兵;;一种新颖的多用户协作频谱检测算法[J];南通大学学报(自然科学版);2011年02期

6 张长利;沈维政;;物联网在农业中的应用[J];东北农业大学学报;2011年05期

7 肖林;刘凯;;认知无线电网络中的最佳可信度频谱检测算法[J];西安电子科技大学学报;2011年05期

8 赵思思;袁誉红;张洪顺;;物联网发展对频谱需求的分析与思考[J];物联网技术;2011年01期

9 岳文静;郑宝玉;孟庆民;崔景伍;解培中;;衰落信道下提高协作频谱感知能力的方法[J];中国科学:信息科学;2011年02期

10 井俊;徐友云;马文峰;;基于贝叶斯准则的硬判决融合协同频谱感知最优化[J];电路与系统学报;2011年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 杨爽;认知无线电协作频谱感知技术的分析与仿真[D];华中师范大学;2011年

2 李敬;基于CR融合中心的合作频谱感知算法研究[D];电子科技大学;2011年

3 江雪;认知网络中频谱感知技术研究[D];重庆大学;2010年

  本文关键词：ZigBee在农业物联网中的认知频谱检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：315838