當(dāng)今,我國農(nóng)業(yè)正由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向智慧農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型。要實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化、精準(zhǔn)化和科學(xué)化管理,就必須對各類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確和有效監(jiān)測,因此農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)具有重要研究和應(yīng)用價(jià)值。作為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的重要支撐技術(shù),無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)感知和傳輸?shù)年P(guān)鍵。但由于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息采集量大、數(shù)據(jù)傳輸路徑復(fù)雜且環(huán)境干擾信息多,而傳感器節(jié)點(diǎn)的能源和處理能力又十分有限,如何保障WSN的高效、穩(wěn)定和持久運(yùn)行成為一個(gè)重要問題。為此,本文采用了兩種融合算法（即基于LEACH的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合算法和基于卡爾曼濾波的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合算法）對WSN中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,其中,LEACH算法能降低網(wǎng)絡(luò)能耗,提高網(wǎng)絡(luò)生存周期;卡爾曼濾波算法能減少農(nóng)業(yè)環(huán)境噪聲對傳感器感知數(shù)據(jù)的干擾,提高數(shù)據(jù)的精確度。同時(shí),基于上述融合算法,完成了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì),并對數(shù)據(jù)融合算法的應(yīng)用效果進(jìn)行了仿真分析。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:（1）對國內(nèi)外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)研,對農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基本模型架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。（2）介紹了基于ZigBee的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)WSN,并對WSN中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合... 

【文章來源】：東華理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
    1.4 國內(nèi)外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀
        1.4.1 國外農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀
        1.4.2 國內(nèi)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀
第2章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)模型架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 物聯(lián)網(wǎng)模型架構(gòu)
    2.2 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)模型架構(gòu)
    2.3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)概述
        2.3.1 感知技術(shù)
        2.3.2 傳輸技術(shù)
        2.3.3 數(shù)據(jù)處理技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)WSN數(shù)據(jù)融合算法研究
    3.1 基于ZigBee的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)WSN
    3.2 WSN數(shù)據(jù)融合的意義
    3.3 WSN數(shù)據(jù)融合算法比較與選擇
    3.4 基于LEACH的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合算法研究
    3.5 基于卡爾曼濾波的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合算法研究
    3.6 本章小結(jié)
第4章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
    4.1 硬件總體設(shè)計(jì)方案
    4.2 主控電路設(shè)計(jì)
        4.2.1 STM32F103最小系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.2 RS232通信接口電路設(shè)計(jì)
    4.3 無線通信模塊電路設(shè)計(jì)
    4.4 外部傳感器電路設(shè)計(jì)
        4.4.1 溫濕度傳感器電路設(shè)計(jì)
        4.4.2 光照度傳感器電路設(shè)計(jì)
        4.4.3 二氧化碳傳感器電路設(shè)計(jì)
        4.4.4 土壤水分傳感器電路設(shè)計(jì)
    4.5 電源電路設(shè)計(jì)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
    5.1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境
        5.1.1 IAR Embedded Workbench
        5.1.2 Z-Stack
    5.2 ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        5.2.1 組網(wǎng)設(shè)計(jì)
        5.2.2 節(jié)點(diǎn)間的通信過程
        5.2.3 通信協(xié)議
    5.3 基于LEACH的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合算法設(shè)計(jì)
    5.4 節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)
        5.4.1 協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)
        5.4.2 終端節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)
        5.4.3 傳感器節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)
    5.5 基于卡爾曼濾波的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)
    5.6 本章小結(jié)
第6章 系統(tǒng)模擬仿真與結(jié)果分析
    6.1 基于LEACH的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合算法效果測試與分析
        6.1.1 仿真方案與參數(shù)設(shè)計(jì)
        6.1.2 簇頭數(shù)量不同時(shí)的WSN能耗模擬與分析
        6.1.3 網(wǎng)絡(luò)直徑與節(jié)點(diǎn)初始能量不同時(shí)的WSN能耗模擬與分析
        6.1.4 節(jié)點(diǎn)存活時(shí)長模擬與分析
    6.2 基于卡爾曼濾波的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合算法效果測試與分析
    6.3 本章總結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]基于STM32F103的無主機(jī)通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 繆竟鴻,王薇,武志剛,韓信.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(04)

博士論文
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碩士論文
[1]WSN中基于Mobile Agent的數(shù)據(jù)融合算法研究[D]. 屈應(yīng)照.蘭州交通大學(xué) 2017
[2]基于LEACH和HEED的WSN路由協(xié)議研究與改進(jìn)[D]. 王盼.北方民族大學(xué) 2017
[3]基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)感知數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究[D]. 唐滎.吉林大學(xué) 2016
[4]基于WSNs技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)及軟件遠(yuǎn)程升級技術(shù)研究[D]. 單小明.山東大學(xué) 2012
[5]物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的研究和實(shí)現(xiàn)方案[D]. 胡金輝.西安電子科技大學(xué) 2012
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本文編號：3337034