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相似文献
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1.
为解决温室高湿环境下无线传感器网络的规划和部署问题,探究了高湿环境、通讯距离、天线高度对无线信号传播特性的影响,以433MHz为载波频率,研究无线信号在不同湿度及不同高度下的传播特性,通过两组试验测取了接收信号强度及丢包率,并通过MatLab对试验数据进行回归分析。结果表明:在不同湿度和高度下,433 MHz无线信道传播特性符合路径损耗模型,拟合决定系数在0. 892 0~0. 965 8之间;湿度对无线信号具有一定影响,尤其是湿度在80%以上时,对在冠层中传播的无线信号具有较大影响。同时,建立了路径损耗指数n与湿度之间的二次多项式关系模型,并根据此模型对路径损耗模型进行修正,建立了湿度系数修正模型。经验证,该模型均可有效地预测3种高度水平下的接收信号强度。  相似文献   

2.
温室青椒中2.4 GHz无线电波传播特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决温室中无线传感器网络的规划和部署问题,探讨作物对无线电波传播特性的影响,研究了种植青椒的温室中2.4 GHz无线信号在不同方向和高度下的传播特性。通过试验实地测量了3个方向和2个高度下接收信号强度和丢包个数,并通过Matlab对试验数据进行回归分析。结果表明:不同方向和高度下,青椒中无线信道传播特性符合对数路径衰减模型,拟合相关系数在0.900 7和0.947 3之间;传感器节点在青椒中的不同高度决定着青椒中2.4 GHz无线电波的传播特性,对无线信道传播特性的影响较为显著,而传播方向对青椒中无线信号的影响较弱。同时得到了青椒中传感器节点最宜部署在青椒冠层及以上位置,为无线传感器网络在种植青椒的温室中的节点部署提供了技术支持。  相似文献   

3.
为了揭示电磁波在土壤中传输的一般特性,部署无线地下传感器网络节点,设计了土壤信息采集传感器节点的透地通信试验.试验利用433 MHz载波频率无线地下传感器网络节点,通过小麦大田试验和计算机模拟,对不同的接收节点高度、发射节点和接收节点间水平距离等条件下传感器节点电磁波的传输特性进行了研究,建立了接收信号强度和丢包率的关系模型,提出了小麦4个生育期农田土壤信息采集传感器节点在土壤中的传输特性.试验结果表明,接收节点高度变化时,接收节点高度和节点间水平距离对接收信号强度影响的8种模型拟合优度,R2最大为0.998,R2最小为0.837;对丢包率影响的8种模型拟合优度,R2最大为0.998,R2最小为0.900.节点间水平距离变化时,接收节点高度和节点间水平距离对接收信号强度影响的8种模型拟合优度,R2最大为0.958,R2最小为0.847;对丢包率影响的8种模型拟合优度,R2最大为0.997,R2最小为0.941.  相似文献   

4.
土壤不同频率无线地下传感器网络信号传播特性试验   总被引:2,自引:0,他引:2  
为探究土壤环境中无线地下传感器网络节点部署要求、信号传输及其应用环境的特性,分别以240、433和868 MHz为载波频率,研究了无线信道下地上至地下、地下至地上和地下至地下3种通信方式中无线射频信号的传播特性和节点埋藏深度、水平节点间距离以及土壤含水率等影响因素之间的关系,获得了接收信号强度、误码率等数据,并进行了统计分析。试验结果表明,节点埋藏深度和土壤含水率对AG-UG和UG-AG通信中RSSI和BER影响的24种模型拟合优度,R2最大为0.997,最小为0.910。水平节点间距离和土壤含水率对UG-UG通信中RSSI和BER影响的12种模型拟合优度,R2最大为0.971,最小为0.866。此外,建立了433 MHz频率下RSSI变化的三维曲面,可直观反映土壤环境下无线信号的传播特性,并采用SPSS软件对模型进行了验证。AG-UG和UG-AG通信中,拟合优度R2最小为0.954,最大为0.998,均方根误差RMSE在0.729~3.198 d Bm之间。UG-UG通信中,拟合优度R2最小为0.854,最大为0.960。均方根误差RMSE在3.238~6.553 d Bm之间。验证试验结果表明,该模型可以较好地预测不同条件通信中的接收信号强度,为土壤环境中无线地下传感器网络的部署和系统的建立提供了技术支持。  相似文献   

5.
为了揭示电磁波信号在农田土壤中的传输特性、科学部署传感器节点,以关中地区农田土壤为研究对象,采用模块化设计思想,将传感器、无线数传、处理器和能量供应等模块集于一体,设计了无线地下传感器网络(Wireless underground sensor networks,WUSN)节点和汇聚节点。采用单因素试验方法,分析了土壤含水率、WUSN节点埋深、节点间水平距离对WUSN节点信号传输的影响,建立了接收信号强度和误码率预测模型。结果表明,当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低4~6dBm,通信误码率增加3~5个百分点;WUSN节点埋深增加5cm,接收信号强度降低3~5dBm,通信误码率增加3~4.5个百分点。当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低5~7dBm,通信误码率增加4~5个百分点;节点间水平距离在10~90cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低6~8dBm,通信误码率增加6.5~8个百分点;节点间水平距离在90~190cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低约1dBm,通信误码率增加1~1.5个百分点WUSN节点信号在垂直、水平两种传输方向上误码率和接收信号强度预测模型拟合优度R2最高为0.982,均方根误差RMSE为1.7%,拟合优度R2最低为0.942,均方根误差RMSE为5.136dBm。WUSN节点信号在土壤中传输受到土壤含水率、WUSN节点埋深和节点间水平距离的严重影响。  相似文献   

6.
基于信道测试的橘园WSN网络部署试验   总被引:4,自引:0,他引:4  
为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验.选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957031与0.971218,0.9546与0.9863.通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110.针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84%.  相似文献   

7.
近年来,无线传感器网络逐渐被应用在温室控制系统中。现有的温室中传感器节点位置的确定大都是实施人工对节点进行定位,既浪费时间又浪费人力。为了改善这种情况,着重讨论了温室中传感器节点布置后进行自动定位的方法,应用了基于接收信号强度差的定位方法。这种测距的定位方法精度较高,且成本较低,适合应用于温室控制中。  相似文献   

8.
介绍了一种结合嵌入式技术和无线传感器网络技术的温室现场环境信息无线采集系统的设计方案.系统主要由嵌入式控制终端和无线传感器网络节点组成.控制终端基于ARM9处理器和嵌入式Linux操作系统设计,用于温室环境数据的接收、远程发送,实时显示和存储.控制终端向远程服务器发送数据,并接收命令,两者之间的通信使用GPRS方式.无线传感器网络采集温室环境数据,并发送给控制终端.整个温室现场监测系统避免了传统温室使用有线方式布线的繁琐.  相似文献   

9.
精确定位是实现智能旋耕机自主作业的关键技术。为此,利用无线传感器网络设计了智能旋耕机的定位系统,主要由部署在旋耕机上的移动定位节点、上位机和Zig Bee无线传感器网络组成。无线网络主要由坐标位置已知的锚节点和移动的定位节点组成。移动的定位节点以低功耗芯片LPC2148作为控制核心,通过接收信号强度指示RSSI原理进行测距,利用3个CC2530模块分别采用三边测量法确定3个未知节点的位置,最后采用三点求质心法进一步提高了定位的精度;同时,借助无线传感器网络实现了与上位机的实时通信。测试结果表明:设计的智能旋耕机定位系统能够实现精确定位,且工作稳定可靠,对农田内8个随机位置坐标上的测量平均误差仅为0.242m,能够为智能旋耕机自主导航作业提供技术保障。  相似文献   

10.
为了在玉米大田中合理布置无线传感器网络节点,研究了2.4GHz无线传感器射频信号在大喇叭口期玉米田地的信号衰减情况,以3个水平种植密度在田间进行随机试验,选取传输距离和天线高度作为影响因素,利用Matlab进行曲线拟合与分析.研究表明,种植密度对信号衰减程度有一定影响,种植密度越大,植株越密集,植株的散射、反射、漫射更严重,导致信号衰减的斜率增加;根据射频信号传播模型中的环境影响因子n与天线高度h的线性关系,依据Matlab建立了数学模型,数学模型的理论值与实际测量值之间的相关度在0.9370与0.9888之间,说明数学模型具有较高的实用价值.  相似文献   

11.
为解决农业多机器人在传统苹果园行间协同作业时的通信节点最佳部署问题,研究了2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园(苹果成熟期)中的传播特性。将信号发射、接收节点分别距地面高度0.45、0.55、0.65、0.75m垂直部署,依据多机器人直线型、小间距V形、大间距V形、并排型等4种典型编队方式将节点水平部署,测量通信信号在不同高度条件以及上述4种编队方式下不同距离处的接收强度。研究结果表明,4种编队方式中,以直线型编队方式下的信号衰减最缓慢。因此,传统苹果园中多机器人最佳的编队方式为直线型,节点部署高度最好在果树第一侧枝向下0.2m左右处。对路径损耗数据进行回归分析,发现其在每个无线通信信号节点高度、每种多机器人典型编队方式下均符合对数路径损耗模型,模型的R2在0.860~0.989之间。同时,建立了用于预测2.4GHz Wi-Fi信号在传统苹果园(苹果成熟期)中的路径损耗模型,并同期选择了其他苹果园验证了预测模型的准确性,R2在0.947~0.967之间,RMSE在1.489~2.432dBm之间。模型能较好地预测Wi-Fi信号在传统苹果园中的路径损耗情况,可为农业多机器人在传统苹果园中的通信节点部署提供参考。  相似文献   

12.
麦田环境2.4GHz无线信道路径损耗建模方法分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对麦田环境无线传感器网络(WSN)应用需求,开展了4种无线信道路径损耗建模方法研究及适用性分析。首先利用WSN节点进行2.4 GHz无线信号的麦田实地测试,得到不同传播距离上的路径损耗变化趋势;然后分析了自由空间模型、双射线模型理论计算路径损耗与实测路径损耗差异,同时提出改进的双折线对数距离模型,并采用单折线和改进后的双折线对数距离模型对实测路径损耗运用最小二乘法进行回归分析建模。结果表明:自由空间模型和双射线模型所计算路径损耗与实测路径损耗存在较大差异,无法直接用于麦田环境路径损耗建模;单折线和改进后的双折线对数距离模型的回归分析拟合度分别为0.879和0.943,回归剩余标准差分别为3.242和2.229,均适用于麦田无线信道路径损耗建模,且改进后的双折线对数距离模型较单折线对数距离模型建模精度更高。  相似文献   

13.
为研究番茄温室风口开关时间,进一步实现温室智能控制,以人工控制为对照结合番茄不同生长时期,利用多元回归方法对温室风口打开/关闭时的基础温度与室内外温度、昼夜温差进行分析,得到不同时期下温室风口打开/关闭的回归模型。研究结果表明:多元回归模型预测效果较为理想,番茄开花坐果期风口打开/关闭时间预测模型的R2分别为0836 6和0.981 4,结果期风口打开/关闭时间预测模型的R2分别为0.911 3和0.951 3,各RMSE值均小于0.95。番茄开花坐果期,与人工控制相对比模型控制下室内温度优化42.86%,同时保证了昼夜温差更加符合番茄根茎叶中相关物质的积累要求。番茄结果期,与人工控制相对比模型控制有效调整了室内温度变化范围、提升昼夜温差的合理性,为番茄果实中营养物质的积累提供条件。综上所述,番茄不同生长时期下回归模型能较好地解决温室风口开关时间的控制问题,解放劳动生产力,提升番茄经济效益,也为番茄温室的综合调控分析提供研究思路。  相似文献   

14.
针对多机器人在果园中作业时的通信需求,本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型,提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV-SP).对AODV-SP报文进行设计,并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV)和AODV-SP在发起频率、路...  相似文献   

15.
针对温室植物分区种植、多时段和定量滴灌管理的问题,设计了一种温室分区多时段定量灌溉控制系统,参数设置界面、中心处理单元和各末端控制单元组成。其中,参数设置界面设置各分区总流量和各时段信息,与中心处理单元经串口进行交互;中心处理单元解析各数据,通过电台无线数传模块搭建无线局域网络;各末端控制单元接收指令,实现温室各分区定时、定量滴灌的目的。温室试验结果表明:该系统有效的通讯范围为2 5 m,温室滴灌量控制准确率为9 2%,能够达到温室分区灌溉的要求。  相似文献   

16.
基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决当前温室监测系统存在的布线复杂、节点功耗大、部署不灵活、管理不便等问题,设计了一种基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统。以CC2430为核心开发无线传感器节点,完成温室环境因子实时监测;采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和监测数据自动汇聚;基于ARM9微处理器S3C2410A和WinCE5.0构建网关节点,采用嵌入式数据库管理模式实现了传感器节点管理、环境数据管理和预警等功能。初步试验表明系统具有功耗低、组网灵活、可扩展性强、人机界面友好等优点,能较好地满足温室环境监测的应用需求。  相似文献   

17.
以温室大棚监控系统为研究对象,利用无线传感网络技术、LoRa通信技术及GPRS通信技术构建出一种温室大棚环境参数监控系统,并进行系统的硬件及软件设计.试验验证表明:系统可有效的进行数据通信,监控过程具有较高的可靠性.  相似文献   

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