面向精确灌溉的WSN数据传输关键技术研究

摘要

精准控制灌溉技术是精确农业的一个重要组成部分。目前，精确农业实施的最大障碍，仍然是在农田信息高密度、高速度、高准确度、低成本获取技术的研究上。随着无线传感器网络(WSN)在众多场合的成功应用，国外已经将WSN技术应用于大范围农田灌溉控制系统中，但我国这方面的研究还处于起步阶段。在运用WSN实现农田信息获取过程中，必须结合具体应用特点解决数据传输的关键问题，针对农田灌溉控制系统的特定场合，研究WSN数据传输的关键技术，对建立精确农业中WSN理论体系及促进我国精确灌溉技术的推广具有重要意义。 从精确灌溉实施的需求出发，结合WSN的特点，以管道式喷灌系统为例，研究面向精确灌溉控制系统的WSN数据传输系统，针对数据传输过程中的关键问题进行深入研究，主要研究内容和创新点有： 1．创建一种WSN灌区墒情采集的数据传输方法，为实现精确农业信息获取“高密度、高速度、高准确度、低成本”的目标取得了新的进展。 通过分析精确灌溉实施需求和WSN的特点，从管道式喷灌系统的布置方式出发，结合考虑喷头喷洒域，研究灌区的划分方法，设计一个分层结构的WSN，以灌溉小区为灌溉实施单位，以相邻灌溉小区组成的数据收集区为数据收集的基本组织，从总体上对WSN数据传输系统的构建方法进行研究。 2．建立传感器节点和汇聚节点优化部署模型，实现低成本节点部署。 为满足精确灌溉对农田信息全面获取的需要，对相关覆盖理论进行研究，提出在灌溉小区实行正三角形网格覆盖的部署方法，通过分析喷头射程和传感器节点传感半径之间的关系，建立灌溉小区传感器节点优化覆盖部署模型；通过分析正三角形网格覆盖存在的不足，提出适当的部署修正方法，并用正方形网格覆盖部署进行对比研究。为满足对传感器节点的全连通覆盖，应用正三角形网格覆盖部署方法，建立汇聚节点优化部署模型。 3．创建一种节点动态功率管理方法，实现低功耗数据传输。 为减少节点通信能耗，延长网络使用寿命，依据土壤墒情的时间变化特点，提出一个基于数据流灰预测的动态功率管理方法，利用数据收集区的汇聚节点对接收的数据流进行预测，并应用灰色理论建立预测模型，实现在WSN节点资源很有限情况下的工作模式动态切换，以减少WSN节点间的通信能耗；研究节点的工作状态，定义两种节点工作模式。仿真结果表明，应用该动态功率管理方法可节约通信能耗63.63％以上。 4．建立节点故障诊断模型，实现可靠数据传输。 依据局部区域土壤墒情空间差异在时间上的稳定性，建立一个基于时空相关性的故障诊断模型，应用方差理论进行第一阶段判断，判断出部分正常节点，再依据数据变化值的偏离度实现对其它节点的第二阶段故障诊断。实验验证了该故障诊断方法的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.1.1课题来源

1.1.2研究问题的提出

1.1.3研究目的和意义

1.2相关研究领域及其发展现状

1.2.1农田信息传输现状

1.2.2WSN及其研究现状

1.3研究的主要内容

1.4本章小结

第2章面向精确灌溉的WSN数据传输系统

2.1引言

2.2喷灌技术概述

2.2.1固定管道式喷灌系统

2.2.2喷头

2.2.3方形喷洒域

2.2.4田间管道系统的布置

2.3 WSN结构与通信协议标准

2.3.1 WSN结构

2.3.2通信协议标准

2.4精确灌溉系统基本结构

2.5精确灌溉WSN系统结构设计

2.5.1灌区的划分

2.5.2网络拓扑结构的建立

2.6土壤墒情传输方法

2.6.1底层网络数据传输方法

2.6.2上层网络数据传输方法

2.7.1节点能量供应问题

2.7.2节点部署方法

2.7.3低功耗数据传输技术

2.7.4数据可靠传输技术

2.8本章小结

第3章基于网格理论的节点部署方法

3.1引言

3.2节点部署与覆盖基础

3.2.1传感半径、通信半径与喷头射程

3.2.2节点部署

3.2.3覆盖

3.3灌溉小区全覆盖方法研究

3.3.1灌溉小区覆盖问题描述

3.3.2相关理论

3.3.3正三角形网格的划分

3.3.4最少节点数的确定

3.4传感器节点部署方法

3.4.1正三角形网格部署的调整

3.4.2正方形网格部署

3.5汇聚节点的部署

3.6本章小结

第4章数据传输动态功率管理研究

4.1引言

4.2相关工作

4.3动态功率管理原理

4.4数据流灰预测算法

4.4.1灰预测基础

4.4.2数据流预测算法

4.5动态功率管理方法

4.5.1建立节点工作模式

4.5.2节点工作模式转换

4.6基于DPM的数据传输过程

4.7实验与结果分析

4.7.1仿真参数

4.7.2 DPM仿真与结果分析

4.8本章小结

第5章基于时空相关性的传感器节点故障诊断

5.1引言

5.2相关工作

5.3时空相关性和故障模犁

5.3.1时空相关性

5.3.2故障模型

5.4基于时空相关性的故障诊断方法

5.4.1故障诊断模型

5.4.2故障诊断算法

5.4.3模拟实验与结果分析

5.5本章小结

第6章总结与展望

6.1全文总结

6.2研究展望

致 谢

参考文献

读博期间参加科研项目及科研成果