[发明专利]无线传感器网络农田污染区域跟踪系统及其方法有效
申请号: | 200910039499.6 | 申请日: | 2009-05-15 |
公开(公告)号: | CN101557647A | 公开(公告)日: | 2009-10-14 |
发明(设计)人: | 程良伦;黎大鹏;衷柳生 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | H04W84/18 | 分类号: | H04W84/18;G08C17/02;H04L29/08 |
代理公司: | 广州粤高专利代理有限公司 | 代理人: | 林丽明 |
地址: | 510006广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无线 传感器 网络 农田 污染 区域 跟踪 系统 及其 方法 | ||
技术领域
本发明属于无线传感器网络,尤其涉及一种无线传感器网络农田污染区域跟踪系统及其方法。
背景技术
无线传感器网络是由大量的集成有传感器、数据处理单元和无线通信模块的微小节点通过自组织(Ad hoc)的方式构成的网络。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络与无线通信技术、分布式信息处理技术,具有十分广阔的应用前景。同时它在军事国防、工农业、城市管理、生物医学、环境监测、抢险救灾、反恐、危险区域远程控制等许多重要领域都有潜在的实用价值。
在农业方面,农业是国民经济的基础,农业的可持续发展将直接影响我国整个社会经济的发展。目前,我国农产品与农田环境的安全形势正日趋严峻。随着工业化、现代化和社会经济的快速发展,人口的急剧增长,以及人类对资源不合理利用,工业“三废”及生活废弃物的排放引发的环境污染,化肥、农药、生长激素、农用塑料薄膜等化学物质的大量使用,规模化养殖业的发展带来的禽畜废弃物增加,工业废弃污染物的农业利用及农田废弃物不合理处置等,已造成了农业系统中水体-土壤-生物-大气的直接、复合、交叉与循环污染(即有关专家提出的“农业立体污染”),极大地影响了农业生态系统的稳定及其功能的发挥,从而严重威胁我国农产品的安全生产。所以根据无线传感器网络在农业上广阔的应用前景,建立基于无线传感器网络的农田污染监控技术,构建农田系统立体污染防治信息技术发展体系,提高对农田系统立体污染灾情的监测与预报能力,非常必要。
然而在构建于无线传感器网络的农田污染监控系统的同时,采集农业系统立体污染的基础数据信息必须结合其在测量坐标系内的位置信息,否则无法确定污染源的发生的区域,影响系统的分析和决策。所以建立无线传感器网络农田污染区域跟踪系统,确定和追踪污染区域的位置,是进一步对农田系统污染监控和预测的前提。无线传感器网络农田污染区域跟踪系统属于室外无线传感网络定位系统,目前室外无线传感器网络定位技术仍然存在着缺乏更加有效精确的测距方法,来精确确定无线传感器网络定位。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供一种能有效提高定位精度的无线传感器网络农田污染区域跟踪系统及其方法。
为实现上述目的,本发明的技术方案为:一种无线传感器网络农田污染区域跟踪系统,其包括对农田参数指标进行采集的智能传感器节点,接收采集到的农田参数指标数据以及智能传感器节点ID号的网关节点以及接收并处理采集到的农田参数指标数据、智能传感器节点ID号与网关节点IP地址的远程数据中心,远程数据中心通过用户界面将智能传感器节点的信息进行时空分析并显示出来。
该智能传感节点主要由单片机、无线射频模块、传感器探测单元以及供电单元部分组成,传感器探测单元采集农田参数指标的各个模拟信号,并把模拟信号转化成数字信号,通过单片机处理后,通过无线射频模块把数据传送到网关节点。
该网关节点包括微处理器、无线射频模块、嵌入式数据库及GPRS无线通信模块,该网关节点接收附近所有智能传感器节点发送过来的数据,并且通过GPRS无线通信模块上传到远程数据中心。
一种无线传感器网络农田污染区域跟踪方法,其包括以下步骤:
(1)智能传感节点对农田参数指标进行采集;
(2)智能传感器节点将采集到的数据以及其ID号发送到附近的网关节点;
(3)网关节点利用GPRS无线通信模块把采集到的农田参数指标数据、智能传感器节点ID号以及网关节点的IP地址发送到远程数据中心;
(4)远程数据中心把网关节点的发送过来的数据存储到数据库,并且对数据进行处理;
(5)判读采集到的农田参数指标是否大于农田系统的安全指标;如果小于农田系统的安全指标,重复步骤(1);
(6)如果大于农田系统的安全指标,利用基于锚节点动态调整的无线传感器网络节点定位算法确定智能传感节点的位置;
(7)系统利用用户界面把智能传感节点的区域位置和污染指标参数显示出来。
基于锚节点动态调整的无线传感器网络节点定位算法的流程包括以下几个步骤:
(1)采用基于信号强度的距离相关的方法,通过节点发射功率的控制,动态选择智能传感节点附近信号强度最强的3个锚节点;
(2)根据数据信号衰减模型,把得到的3个锚节点的信号强度转化为测量距离;
(3)通过动态锚节点选择,确定两个锚节点到未知智能传感节点距离最小的锚节点位置以及两个锚节点到智能传感节点的距离;
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