目錄
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的常用通信方式 1
1.3 生態(tài)環(huán)境無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 2
1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量收集技術(shù) 3
第2章 生態(tài)物聯(lián)網(wǎng)理論基礎(chǔ) 5
2.1 傳感器的介電常數(shù)測定基礎(chǔ) 5
2.1.1 介電常數(shù)理論基礎(chǔ) 5
2.1.2 傳輸線矢量反射理論 7
2.1.3 終端開路傳輸線阻抗計(jì)算 10
2.1.4 觀測對(duì)象的反射系數(shù)測量 11
2.2 無線通信技術(shù) 12
2.2.1 概述 12
2.2.2 LoRa通信技術(shù) 13
2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議 15
2.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu) 15
2.3.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法 17
2.3.3 分簇路由協(xié)議 20
第3章 極端環(huán)境下土壤水分智能采集系統(tǒng)研發(fā) 24
3.1 矢量反射法測量凍土未凍水含量的理論分析 24
3.1.1 凍土未凍水含量與介電常數(shù)的關(guān)系 24
3.1.2 凍土未凍水含量反演 26
3.2 基于矢量反射原理的凍土未凍水含量傳感器設(shè)計(jì) 26
3.2.1 整體方案設(shè)計(jì) 26
3.2.2 傳感器信號(hào)源設(shè)計(jì) 27
3.2.3 傳感器探頭設(shè)計(jì) 29
3.2.4 凍土未凍水含量測量的相關(guān)信號(hào)采集與處理 34
3.2.5 凍土未凍水含量傳感器整體電路設(shè)計(jì) 42
3.2.6 傳感器封裝 44
3.2.7 傳感器可靠性驗(yàn)證 44
3.3 基于介電常數(shù)的凍土未凍水含量反演算法 53
3.3.1 凍土未凍水含量反演實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 53
3.3.2 凍土未凍水含量測定 54
3.3.3 基于研發(fā)傳感器的土壤凍融過程電壓信號(hào)實(shí)驗(yàn) 58
3.3.4 土壤凍融期介電常數(shù)與溫度、含水量的關(guān)系測量分析 63
3.3.5 基于介電特性的凍土未凍水含量反演 68
3.4 野外凍土未凍水含量在線監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā) 76
3.4.1 基于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測背景的在線監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 76
3.4.2 系統(tǒng)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)與搭建 78
3.4.3 凍土未凍水含量在線監(jiān)測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與開發(fā) 85
3.4.4 在線監(jiān)測系統(tǒng)測試 93
第4章 適用野外供能的太陽智能跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 98
4.1 太陽方位檢測與跟蹤的理論方法 98
4.1.1 太陽方位檢測方法 98
4.1.2 太陽方位跟蹤方法 101
4.1.3 孿生網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤的主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 104
4.2 基于圖像識(shí)別的太陽方位檢測算法 109
4.2.1 太陽跟蹤數(shù)據(jù)集構(gòu)建 109
4.2.2 太陽方位檢測模型構(gòu)建 113
4.2.3 太陽方位檢測網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) 122
4.3 太陽方位智能跟蹤系統(tǒng) 126
4.3.1 太陽方位跟蹤系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 126
4.3.2 太陽方位跟蹤系統(tǒng)硬件構(gòu)成 127
4.3.3 太陽方位跟蹤系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) 131
4.4 太陽智能跟蹤系統(tǒng)的集成與驗(yàn)證 140
4.4.1 太陽智能跟蹤系統(tǒng)集成 140
4.4.2 太陽智能跟蹤系統(tǒng)驗(yàn)證 142
第5章 面向平地生態(tài)監(jiān)測的無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議設(shè)計(jì) 147
5.1 無線傳感網(wǎng)與多路徑容錯(cuò)路由基礎(chǔ) 147
5.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑容錯(cuò)路由協(xié)議 147
5.1.2 無線通信技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)層AODV協(xié)議 151
5.1.3 NS2網(wǎng)絡(luò)模擬器 153
5.2 基于AODV的備份多路徑容錯(cuò)路由協(xié)議 156
5.2.1 基于ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的AODV協(xié)議測試 156
5.2.2 面向WSN故障場景的AODV容錯(cuò)能力分析 164
5.2.3 FTB-AODV協(xié)議優(yōu)化設(shè)計(jì)思路 167
5.2.4 FTB-AODV協(xié)議工作流程與具體實(shí)現(xiàn) 178
5.2.5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 184
5.3 基于FTB-AODV的自適應(yīng)路由協(xié)議改進(jìn) 193
5.3.1 FTB-AODV路由協(xié)議可靠度分析 193
5.3.2 基于自適應(yīng)機(jī)制和多路徑輪詢調(diào)度的優(yōu)化設(shè)計(jì) 194
5.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 199
第6章 面向山地生態(tài)監(jiān)測的無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議設(shè)計(jì) 206
6.1 LORAWAN多跳路由協(xié)議基礎(chǔ) 206
6.1.1 LoRa通信技術(shù) 206
6.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議 210
6.2 基于后向均衡的稀疏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)多跳路由算法 212
6.2.1 面向廣域山區(qū)生態(tài)監(jiān)測的路由需求分析 212
6.2.2 算法設(shè)計(jì) 214
6.2.3 算法仿真與實(shí)驗(yàn) 218
6.3 后向均衡多跳路由協(xié)議在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn) 222
6.3.1 生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用場景分析 222
6.3.2 系統(tǒng)硬件平臺(tái) 223
6.3.3 生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測節(jié)點(diǎn)MAC協(xié)議設(shè)計(jì) 226
6.3.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈路實(shí)現(xiàn) 233
6.3.5 生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)測試分析 242
第7章 生態(tài)無線傳感網(wǎng)的太陽能分配策略 246
7.1 太陽能收集無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 246
7.1.1 EH-WSN能量收集來源及結(jié)構(gòu) 246
7.1.2 太陽能功率預(yù)測算法 248
7.1.3 模型預(yù)測數(shù)據(jù) 250
7.1.4 模型精度評(píng)估方法 252
7.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的太陽能功率預(yù)測算法 253
7.2.1 經(jīng)典太陽能功率預(yù)測模型的問題分析 253
7.2.2 基于相似時(shí)記憶矩陣的動(dòng)態(tài)權(quán)重預(yù)測算法構(gòu)建 257
7.2.3 多配置文件-動(dòng)態(tài)權(quán)重太陽能功率預(yù)測算法精度分析 262
7.3 基于能量預(yù)測的EH-WSN能量分配策略 268
7.3.1 傳統(tǒng)分簇路由協(xié)議在EH-WSN中存在的問題分析 268
7.3.2 基于能量預(yù)測的分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì) 272
7.3.3 基于能量預(yù)測的分簇路由算法模擬與分析 276
第8章 生態(tài)物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)研發(fā) 286
8.1 系統(tǒng)研發(fā)概況 286
8.1.1 研發(fā)背景 286
8.1.2 運(yùn)行環(huán)境 286
8.1.3 開發(fā)語言 287
8.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 287
8.2.1 系統(tǒng)登錄 287
8.2.2 主界面功能 287
8.2.3 生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 288
8.2.4 監(jiān)測設(shè)備管理系統(tǒng) 289
8.2.5 系統(tǒng)管理 290
參考文獻(xiàn) 292