農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究
《農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究》是農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)理論方面的著作,主要包括作者近十年來(lái)針對(duì)農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)理論及其技術(shù)方法的論文、研究報(bào)告等。
《農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究》作者通過(guò)理論研究、仿真模擬、計(jì)算分析及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等手段,針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究。
《農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究》適合農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器領(lǐng)域的研究者及工程技術(shù)人員和高校學(xué)生閱讀,也可供從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究的讀者參考。
微電子技術(shù)、計(jì)算技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)和低功耗嵌入式技術(shù)的發(fā)展,孕育出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network,WSN)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是21世紀(jì)最重要的技術(shù)之一,它將會(huì)對(duì)人類未來(lái)的生活方式產(chǎn)生巨大影響。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)被美國(guó)《商業(yè)周刊》和MIT技術(shù)評(píng)論列為21世紀(jì)最有影響的21項(xiàng)技術(shù)和改變世界的10大技術(shù)之一。
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種由大量低復(fù)雜度的傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)自組織方式形成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由傳感模塊、處理模塊、通信模塊和電源模塊組成,完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)收發(fā)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)三項(xiàng)基本功能。它是因特網(wǎng)從虛擬世界到物理世界的延伸。因特網(wǎng)的普及改變了人與人之間交流、溝通的方式,而無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)將邏輯上的信息世界與真實(shí)物理世界融合在一起,將改變?nèi)伺c自然交互的方式。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)不需要任何固定網(wǎng)絡(luò)支持、能夠快速展開、抗毀性強(qiáng)、能夠長(zhǎng)時(shí)間執(zhí)行監(jiān)測(cè)任務(wù)等特點(diǎn),使其在農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
本書從農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)控制決策、節(jié)點(diǎn)定位、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、故障診斷、抗毀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、興趣消息更新等方面,對(duì)農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)的研究和探討。本書在闡述前人的理論和方法方面不求多、不求全,而力求內(nèi)容能夠新穎和切合實(shí)用。本書的內(nèi)容多為作者近年來(lái)發(fā)表的一些論文及研究心得以及指導(dǎo)研究生的成果,并吸收了國(guó)內(nèi)外同行的研究成果。在本書的研究和形成過(guò)程中,特別感謝河南科技大學(xué)賀智濤博士、高頌博士、黨玉功博士給予的無(wú)私幫助。特別致謝我的研究生張海洋、譚驥、杜壯壯等為本書付出的辛勤勞動(dòng)。
編著一本關(guān)于農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容新穎并具有理論意義和工程前景的專著,是作者多年的夢(mèng)想,但因水平及能力所限,疏漏之處在所難免,殷切希望廣大讀者批評(píng)指正。
前言
第1章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
1.2 應(yīng)用背景
1.3 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
1.4 傳感器網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章 基于粒子群優(yōu)化聚類的溫室WSN節(jié)能方法
2.1 引言
2.2 相關(guān)工作
2.3 預(yù)備知識(shí)
2.4 基于粒子群優(yōu)化聚類的溫室WSN節(jié)能方法
2.5 試驗(yàn)與分析
2.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 融合粗糙集和證據(jù)理論的溫室WSN環(huán)境控制決策
3.1 引言
3.2 相關(guān)工作
3.3 預(yù)備知識(shí)
3.4 融合粗糙集和證據(jù)理論的溫室WSN環(huán)境控制決策
3.5 實(shí)證與分析
3.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于遺傳BP算法的溫室WSN定位方法
4.1 引言
4.2 相關(guān)工作
4.3 預(yù)備知識(shí)
4.4 基于遺傳BP算法的溫室WSN定位方法
4.5 試驗(yàn)與分析
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于交叉粒子群的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位算法
5.1 引言
5.2 相關(guān)工作
5.3 預(yù)備知識(shí)
5.4 交叉粒子群定位算法
5.5 仿真與試驗(yàn)
5.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于相似度的溫室無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
6.1 引言
6.2 相關(guān)工作
6.3 預(yù)備知識(shí)
6.4 定位算法
6.5 仿真與分析
6.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 融合粗糙集和人工魚群算法的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法
7.1 引言
7.2 相關(guān)工作
7.3 預(yù)備知識(shí)
7.4 定位方法
7.5 仿真與試驗(yàn)
7.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 基于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)漂移檢測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位方法
8.1 引言
8.2 相關(guān)工作
8.3 預(yù)備知識(shí)
8.4 未知節(jié)點(diǎn)定位方法
8.5 實(shí)驗(yàn)與仿真
8.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 基于WSN的溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及故障診斷研究
9.1 引言
9.2 相關(guān)知識(shí)
9.3 基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的溫室環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
9.4 基于時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室傳感器節(jié)點(diǎn)故障診斷
9.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)