面向生态环境监测的LoRa通信协议及节能技术研究
发布时间:2021-03-25 22:19
构建生态环境监测网络对改善和提高生态环境保护的管理效率至关重要。由于部分生态环境监测区域的地域复杂性、监测范围较大和远距离数据传输困难等因素影响,造成这些区域的生态环境监测网络建设难以推进,如何通过改进通信网络解决这一现状成为管理部门重点关注的问题。相比于WiFi、ZigBee、BlueTooth等近距离无线通信技术,LoRa技术具有远距离、低功耗、非授权频谱、大容量等特点,能够改善生态环境监测在网络化建设上的不足。本文结合生态环境监测的功能需求和LoRa通信技术的特点,利用LoRa技术搭建通信网络进行数据传输,并通过节能技术改善监测节点工作寿命受到能量供应限制的问题。有鉴于此,本文对面向生态环境监测的LoRa通信协议进行研究,并对网络的数据传输和数据融合等方面进行节能技术研究,具体的研究内容如下:(1)结合生态环境监测网络的特点,以及分析LoRa通信技术在监测网络系统中的应用,确定LoRa通信协议的拓扑结构,并对通信协议的物理层、MAC层、网络层、应用层分别进行改进设计。(2)通过分析分簇路由协议在无线传感器网络中的应用,提出一种基于动态分区的集中式分簇路由方法,并通过构建监测网络的...
【文章来源】:重庆邮电大学重庆市
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
监测节点的区域划分示意图
大学硕士学位论文 第 5 章 测试验实验设置的区域划分数量s 为 4,每次子区域位置旋转的角度 监测数据的周期时间T 为 60s,节点上传数据次数r达到 30 后对,并通过节点的电压值判断节点的剩余电量,从各个子区域中选点作为动态分区成簇的簇头节点,在 Sink 节点上实现动态分区后试结果如图 5.4 所示。
Sink 节点在区域中心,如图5.5 所示。设置区域划分数量 s 为 5,节点上传一次数据的周期时间T 为 60s,平均每个数据包的长度为 30 个字节,每次簇头节点上传数据次数r 为 30,而后重新进
【参考文献】:
期刊论文
[1]ECN、US-LTER和CNERN网络发展现状、比较与思考[J]. 崔洋,王鹏祥,常倬林,张冰. 干旱区资源与环境. 2019(02)
[2]基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合[J]. 胡向东,李秋实. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法[J]. 余修武,刘琴,李向阳,张可,肖人榕. 北京邮电大学学报. 2018(04)
[4]基于LoRa的农业大棚无线温湿度监测系统设计与实现[J]. 杨祯,李达,张丽,刘辉席,刘守印. 电子测量技术. 2018(11)
[5]分布式能量均衡的WSN动态数据转发策略[J]. 甄岩,李兴,杨静. 电子与信息学报. 2018(02)
[6]生态环境大数据发展现状与趋势[J]. 赵海凤,李仁强,赵芬,刘丽香,赵苗苗,徐明. 生态科学. 2018(01)
[7]针对PM2.5单时间序列数据的动态调整预测模型[J]. 张熙来,赵俭辉,蔡波. 自动化学报. 2018(10)
[8]基于能量均衡高效WSN的LEACH协议改进算法[J]. 黄利晓,王晖,袁利永,曾令国. 通信学报. 2017(S2)
[9]农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J]. 李道亮,杨昊. 农业机械学报. 2018(01)
[10]容忍多径效应的无线传感网络测距算法[J]. 徐琨,刘宏立,马子骥,詹杰. 仪器仪表学报. 2017(10)
博士论文
[1]精准农业传感器网络中的节能技术研究[D]. 张瑞瑞.中国农业大学 2015
[2]层次型无线传感器网络关键技术研究[D]. 赵小川.北京邮电大学 2013
硕士论文
[1]基于LoRa技术的低功耗无线抄表数据传输节点的设计与实现[D]. 张文伟.东南大学 2017
[2]基于LoRa的无线自组网MAC协议研究[D]. 柳永波.西安电子科技大学 2017
本文编号:3100428
【文章来源】:重庆邮电大学重庆市
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
监测节点的区域划分示意图
大学硕士学位论文 第 5 章 测试验实验设置的区域划分数量s 为 4,每次子区域位置旋转的角度 监测数据的周期时间T 为 60s,节点上传数据次数r达到 30 后对,并通过节点的电压值判断节点的剩余电量,从各个子区域中选点作为动态分区成簇的簇头节点,在 Sink 节点上实现动态分区后试结果如图 5.4 所示。
Sink 节点在区域中心,如图5.5 所示。设置区域划分数量 s 为 5,节点上传一次数据的周期时间T 为 60s,平均每个数据包的长度为 30 个字节,每次簇头节点上传数据次数r 为 30,而后重新进
【参考文献】:
期刊论文
[1]ECN、US-LTER和CNERN网络发展现状、比较与思考[J]. 崔洋,王鹏祥,常倬林,张冰. 干旱区资源与环境. 2019(02)
[2]基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合[J]. 胡向东,李秋实. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[3]基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法[J]. 余修武,刘琴,李向阳,张可,肖人榕. 北京邮电大学学报. 2018(04)
[4]基于LoRa的农业大棚无线温湿度监测系统设计与实现[J]. 杨祯,李达,张丽,刘辉席,刘守印. 电子测量技术. 2018(11)
[5]分布式能量均衡的WSN动态数据转发策略[J]. 甄岩,李兴,杨静. 电子与信息学报. 2018(02)
[6]生态环境大数据发展现状与趋势[J]. 赵海凤,李仁强,赵芬,刘丽香,赵苗苗,徐明. 生态科学. 2018(01)
[7]针对PM2.5单时间序列数据的动态调整预测模型[J]. 张熙来,赵俭辉,蔡波. 自动化学报. 2018(10)
[8]基于能量均衡高效WSN的LEACH协议改进算法[J]. 黄利晓,王晖,袁利永,曾令国. 通信学报. 2017(S2)
[9]农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J]. 李道亮,杨昊. 农业机械学报. 2018(01)
[10]容忍多径效应的无线传感网络测距算法[J]. 徐琨,刘宏立,马子骥,詹杰. 仪器仪表学报. 2017(10)
博士论文
[1]精准农业传感器网络中的节能技术研究[D]. 张瑞瑞.中国农业大学 2015
[2]层次型无线传感器网络关键技术研究[D]. 赵小川.北京邮电大学 2013
硕士论文
[1]基于LoRa技术的低功耗无线抄表数据传输节点的设计与实现[D]. 张文伟.东南大学 2017
[2]基于LoRa的无线自组网MAC协议研究[D]. 柳永波.西安电子科技大学 2017
本文编号:3100428
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