【摘要】：農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合所催生的智慧農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展對實(shí)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展目標(biāo)具有重大意義。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network;WSN)是獲取田間信息的主要實(shí)現(xiàn)方式,同時也是智慧農(nóng)業(yè)實(shí)施的基礎(chǔ)性環(huán)節(jié),其關(guān)鍵技術(shù)的研究和解決對于智慧農(nóng)業(yè)的推廣研究具有十分重要的意義。目前,國際上公認(rèn)的WSN發(fā)展的瓶頸在于:網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用過于碎片化,不同的領(lǐng)域采用不同的通信技術(shù),因此很難形成規(guī)�；a(chǎn)業(yè);其次,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗的過高,一直是制約智慧農(nóng)業(yè)高速發(fā)展的重要因素。本文以陜西乾縣和貴州桐梓兩地智慧農(nóng)業(yè)園區(qū)為依托,從系統(tǒng)架構(gòu)模型、網(wǎng)絡(luò)通信路由協(xié)議、網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合三個方面的內(nèi)容對智慧農(nóng)業(yè)中WSN節(jié)點(diǎn)的長期生存性進(jìn)行了研究。論文的主要研究內(nèi)容包括:(1)首先分析了國內(nèi)外WSN節(jié)能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際需求對WSN系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究;(2)從WSN工作的自然環(huán)境、地貌地形、數(shù)據(jù)需求、網(wǎng)絡(luò)容錯性、檢測方式、實(shí)時性需求等多方面綜合考慮,確定了智慧農(nóng)業(yè)中WSN的應(yīng)用架構(gòu)和應(yīng)用需求,定義相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型。同時以陜西乾縣平原地形為具體的應(yīng)用場景,從系統(tǒng)的服務(wù)架構(gòu)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等角度具體闡述了智慧農(nóng)業(yè)WSN架構(gòu)的節(jié)能型設(shè)計(jì),重點(diǎn)講述了在智慧果園這種典型的應(yīng)用場景中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分層、異構(gòu)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)形式;(3)針對WSN網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的特殊性,并結(jié)合不同的應(yīng)用場景,對低能耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行研究。重點(diǎn)對MAC層能源消耗來源進(jìn)行了分析,同時對灰狼算法(Grey Wolf Optimization;GWO)和LEACH算法兩種算法進(jìn)行了深入分析研究,針對WSN節(jié)點(diǎn)分布范圍較大難于實(shí)現(xiàn)傳感節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的直接通信、網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)造成的節(jié)點(diǎn)剩余能量差異較大等問題,結(jié)合灰狼算法對經(jīng)典LEACH算法進(jìn)行改進(jìn),研究設(shè)計(jì)了一種在選擇候選簇頭時,能夠綜合考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、節(jié)點(diǎn)相對中心度、節(jié)點(diǎn)相對密度和節(jié)點(diǎn)與基站(BS)之間的距離,使簇頭分布更加均勻,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載更加均衡,具有節(jié)點(diǎn)剩余能量意識的HCWG算法,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新算法在節(jié)能方面的有效性;(4)針對傳感器節(jié)點(diǎn)大量分布,監(jiān)測數(shù)據(jù)冗余度比較高的現(xiàn)狀,從傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合的角度分析了網(wǎng)絡(luò)能耗降低的整體實(shí)現(xiàn)方法,針對監(jiān)測數(shù)據(jù)的時空相關(guān)性和周期性,結(jié)合HCWG算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出一種一元線性回歸數(shù)據(jù)壓縮算法(TDCA),通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,TDCA算法可以有效減少冗余數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù)的傳輸,從而可以降低無線通信的能耗;(5)給出一種適用于農(nóng)業(yè)果園的典型傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成、傳感器節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)以及節(jié)點(diǎn)校準(zhǔn)方法,同時還有路由節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)方法和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包格式。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5;TP212.9;S126
【圖文】：

MA時間分配結(jié)果采集數(shù)據(jù)后發(fā)送到簇頭輪遞增1是否圖 3.2 LEACH 協(xié)議流程圖3.3 LEACH 協(xié)議改進(jìn)算法雖然 LEACH 協(xié)議在長期監(jiān)聽方面有非常好的表現(xiàn)，但是也存在一些不足之處，主要包括以下幾方面：1.每一輪簇的建立，所有節(jié)點(diǎn)都要參與，計(jì)算量非常大，對資源是一種極大的浪費(fèi)；2.簇首的選擇選擇是隨機(jī)的，沒有考慮剩余能量、節(jié)點(diǎn)周圍的密度信息，某一節(jié)點(diǎn)容易被多次選為簇首，容易加速死亡，網(wǎng)絡(luò)容易陷入癱瘓；3.所有簇首都是直接和 Sink 節(jié)點(diǎn)通信，沒有考慮遠(yuǎn)離 Sink 節(jié)點(diǎn)的簇首遠(yuǎn)距離通信時造成的資源損耗。

如圖 3.3 所示。圖 3.3 灰狼種群等級示意圖會地位從上而下可以分為 4 層，分別是 狼，決定睡覺、狩獵的時間地點(diǎn)以及戰(zhàn)術(shù)；灰狼階，主要負(fù)責(zé)協(xié)助頭狼管理狼群，當(dāng)狼群缺失 時 狼， 狼聽從 狼和 β 狼的指揮，但是它責(zé)平衡種群內(nèi)部關(guān)系�；依巧鐣顒拥闹匾M成部分，Muro 等學(xué)者 3.4 所示[30]：

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2721933