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农业传感网络数据差错分析算法研究

机译:农业传感网络数据差错分析算法研究

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摘要

农业气象观测要素精度的高低对观测效果有着重要影响,尤其是在野外复杂的环境下,影响温度变化的要素尤其多。目前大量用于野外温度观测的设备多为节点分散的无线传感网络,所用传感器为成本低、精度差的工业传感器,一旦出错,难以排查,且对后续分析工作影响巨大。为了降低出错无线传感器的排查难度,及时锁定出错数据,从农业传感网络数据的角度入手,对其进行差错分析,从而对野外的无线传感网络进行出错排查。通过对自动站的标准数据进行充分提取分析,发现以一年为周期,同一天不同地区之间的最高温度差成近似正态分布,类比自动站所采集的温度数据特性,通过对工业传感器采集的数据进行提取、平滑等分析,发现了该性质也适用于工业传感器,由此设计了一种数据差错分析算法,应用于野外的工业传感器的检错,通过温度这一农业气象观测的关键要素之一进行验证,验证结果证明了该算法的有效性。该检错方法不直接对现有无线传感网络进行操作,而是对其进行数据无量纲化处理,再对其进行提取、平滑和对比等处理来检错,节省了传感器检错成本,节省人力物力。
机译:农业气象观测要素精度的高低对观测效果有着重要影响,尤其是在野外复杂的环境下,影响温度变化的要素尤其多。目前大量用于野外温度观测的设备多为节点分散的无线传感网络,所用传感器为成本低、精度差的工业传感器,一旦出错,难以排查,且对后续分析工作影响巨大。为了降低出错无线传感器的排查难度,及时锁定出错数据,从农业传感网络数据的角度入手,对其进行差错分析,从而对野外的无线传感网络进行出错排查。通过对自动站的标准数据进行充分提取分析,发现以一年为周期,同一天不同地区之间的最高温度差成近似正态分布,类比自动站所采集的温度数据特性,通过对工业传感器采集的数据进行提取、平滑等分析,发现了该性质也适用于工业传感器,由此设计了一种数据差错分析算法,应用于野外的工业传感器的检错,通过温度这一农业气象观测的关键要素之一进行验证,验证结果证明了该算法的有效性。该检错方法不直接对现有无线传感网络进行操作,而是对其进行数据无量纲化处理,再对其进行提取、平滑和对比等处理来检错,节省了传感器检错成本,节省人力物力。

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