無線傳感器網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)信息監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與數(shù)據(jù)融合研究.pdf

1、隨著傳感器技術(shù)、集成電路及其設(shè)計技術(shù)、信號檢測與處理技術(shù)以及計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和多傳感器數(shù)據(jù)融合己經(jīng)成為嶄新的學(xué)科方向和當(dāng)前的研究熱點,并在軍事和民用領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　 對農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測進(jìn)行了需求分析,并以此提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測系統(tǒng)的模型,搭建了系統(tǒng)的整體架構(gòu)。完成了無線監(jiān)測系統(tǒng)中節(jié)點的數(shù)據(jù)采集、收集、存儲、分析和統(tǒng)計功能,實現(xiàn)了系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測。從節(jié)點的功能需求出

2、發(fā),分別基于MSP430F149和LPC2214設(shè)計了傳感節(jié)點和匯聚節(jié)點,并設(shè)計了一套適用于農(nóng)田信息監(jiān)測的無線通信路由協(xié)議,對通信過程涉及的數(shù)據(jù)包傳輸類型和格式做出相關(guān)規(guī)定。在該網(wǎng)絡(luò)成功搭建后,又在匯聚節(jié)點上對以太網(wǎng)通信協(xié)議進(jìn)行了技術(shù)平移,實現(xiàn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與以太網(wǎng)的連接,且便于對系統(tǒng)中節(jié)點的集中管理。
　　 在此基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理和意義進(jìn)行分析研究,并對現(xiàn)有典型的數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行了分析研究。在此基礎(chǔ)上,完成了0.1

3、模式下的故障節(jié)點的診斷、參與工作節(jié)點的選擇、節(jié)點參數(shù)設(shè)置對事件發(fā)現(xiàn)區(qū)域的影響分析,并在此基礎(chǔ)上,對擇優(yōu)選取的傳感器節(jié)點實現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合。其主要創(chuàng)新點如下:
　　 ●提出一種基于貝葉斯決策理論的多傳感器故障解決方法。利用貝葉斯條件概率公式進(jìn)行兩級數(shù)據(jù)融合,使故障判定的準(zhǔn)確率得以提高。
　　 ●結(jié)合具有全局優(yōu)化特性的動態(tài)權(quán)重微粒群算法,提出了一種新型的多傳感器目標(biāo)分配算法模型。仿真數(shù)據(jù)說明了新算法的可行性與有效性,當(dāng)規(guī)模較大時

4、,算法顯示出收斂速度快和精度高的特點。
　　 ●實現(xiàn)了利用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決基于樹層次結(jié)構(gòu)的分簇網(wǎng)絡(luò)融合問題,所給出的基于分簇路由協(xié)議的數(shù)據(jù)融合算法可以描述如下:首先,將每個簇表征成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)模型為三層結(jié)構(gòu);接著把簇頭節(jié)點和該簇傳感器收集到的信息進(jìn)行融合,該功能是在神經(jīng)元處理函數(shù)中完成;最后由匯聚節(jié)點負(fù)責(zé)接收結(jié)果,此時結(jié)果為融合后的數(shù)據(jù)。
　　 ●將改進(jìn)的QDPSO算法應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練過程,避免了梯度下