本文選題：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng) + 格拉布斯準(zhǔn)則��； 參考：《江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)》2017年21期

【摘要】：針對(duì)農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合精度低、傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限的問題,結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)的特點(diǎn),提出了一種適用于農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)和算法。將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分成多個(gè)固定層級(jí),減少數(shù)據(jù)傳輸量并逐層降低誤差。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法融合結(jié)果比算術(shù)平均法和單一自適應(yīng)加權(quán)算法更接近真實(shí)值。該算法能夠減少數(shù)據(jù)傳輸量,且具有很好的可拓展性。
[Abstract]:Aiming at the problems of low precision of data fusion and limited energy of sensor nodes in agricultural wireless sensor networks, a new framework and algorithm for data fusion of crop growth monitoring is proposed, which combines the characteristics of crop growth environment monitoring. Wireless sensor networks are divided into several fixed levels to reduce the amount of data transmission and reduce the error layer by layer. Simulation results show that the fusion result of the algorithm is closer to the real value than the arithmetic average method and the single adaptive weighted algorithm. This algorithm can reduce the amount of data transmission, and has a good scalability.
【作者單位】： 貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：貴州省自然科學(xué)基金(編號(hào):黔科合J字[2015]2043號(hào)) 貴州省重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(編號(hào):黔科合JZ字[2014]2001)
【分類號(hào)】：S126;TN929.5;TP391.44

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本文編號(hào)：1884983