本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

隨著計算機、電子通訊、控制、信息等技術(shù)的發(fā)展，運用計算機物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可為生態(tài)農(nóng)、牧業(yè)建設(shè)和科學管理提供全方位、完善的監(jiān)測技術(shù)手段。建立生態(tài)物聯(lián)網(wǎng)可對農(nóng)業(yè)、草原牧區(qū)土壤和氣象環(huán)境參數(shù)進行實時、高效、快速的檢測，對生態(tài)產(chǎn)量和質(zhì)量進行預報，以及對重大農(nóng)、牧業(yè)生態(tài)環(huán)境污染事故做出預警，是有效扭轉(zhuǎn)我國目前生態(tài)農(nóng)牧發(fā)展現(xiàn)狀的技術(shù)方法之一，這將產(chǎn)生良好的社會和經(jīng)濟效益，推動社會發(fā)展。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品備受消費者青睞，然而由于采集數(shù)據(jù)較多，用戶實時性要求較高，PC機笨重不便攜的缺點日益凸顯。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)及方法，旨在解決現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采用PC機，笨重便于攜帶和操作的問題。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)，所述基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)包括Android模塊、Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊、后臺系統(tǒng)、服務(wù)器；

所述服務(wù)器與所述后臺系統(tǒng)通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述后臺系統(tǒng)與所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述Android模塊與所述服務(wù)器通過無線網(wǎng)絡(luò)連接；

所述Android模塊由底層到頂層分別為Linux內(nèi)核層、系統(tǒng)運行層、應(yīng)用框架層和應(yīng)用層；

所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊包括傳感器、數(shù)據(jù)采集器、路由器、協(xié)調(diào)器、Zigbee傳感器終端；

所述傳感器與所述數(shù)據(jù)采集器電性連接，所述數(shù)據(jù)采集器與所述路由器通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述路由器與所述協(xié)調(diào)器通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述Zigbee傳感器終端與所述協(xié)調(diào)器通過無線網(wǎng)絡(luò)連接；

所述傳感器包括TI CC2530芯片及與該TI CC2530芯片連接的傳感器接口、電源接口、天線接口；

在Linux內(nèi)核層中設(shè)置有相機驅(qū)動模塊、USB驅(qū)動模塊，在Linux內(nèi)核層的上一層是系統(tǒng)運行層，該系統(tǒng)運行層由內(nèi)庫層和安卓運行時模塊組成；

所述內(nèi)庫層包括2D圖庫引擎模塊、3D圖庫引擎模塊、SQLite模塊，C語言核心庫模塊；

所述安卓運行時模塊包括DVM模塊和Java語言核心庫模塊；

所述應(yīng)用框架層，包括視圖系統(tǒng)、通知管理器；

應(yīng)用層，包括桌面應(yīng)用模塊、手機聯(lián)系人應(yīng)用模塊、電話應(yīng)用模塊；

后臺系統(tǒng)的信息處理方法包括：

消息機制，對于Android中聯(lián)網(wǎng)請求異步消息，分為三步：主線程顯示提示視圖；分線程進行聯(lián)網(wǎng)請求，并得到響應(yīng)數(shù)據(jù)；在主線程中顯示數(shù)據(jù)。在Android開發(fā)過程中與消息處理相關(guān)的API主要有Message和Handler；

當分線程聯(lián)網(wǎng)獲得了服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)，需在主線程里執(zhí)行，分線程發(fā)一個消息給主線程，然后在主線程中進行界面更新相關(guān)操作，Handler的作用定義為在線程間分發(fā)消息，Handler是Message的處理器，處理消息的發(fā)送和移除工作。Message通過其自己的靜態(tài)方法Message.obtain()創(chuàng)建一個對象，然后由obj或者argl對象對不同類型的消息進行封裝，最后由what對象對消息標識，Handler通過Handler.sendMessage或Handler.sendMessage發(fā)送消息，在主線程中，通過調(diào)用handleMessage來處理消息；

Json數(shù)據(jù)，Json分為兩種格式Json數(shù)組和Json對象。Json數(shù)組的結(jié)構(gòu)為[value1，value2，value3……]，而Json對象的結(jié)構(gòu)為[keyl：value1，key2：value2，key3：value3……]；其中key的值是字符串，而value的數(shù)據(jù)類型數(shù)值或字符串、null、Json對象或Json數(shù)組。在服務(wù)器，將Java對象轉(zhuǎn)換為Json格式的字符串來返回給客戶端；在客戶端，通常反之進行操作；使用Gson框架。在導入Gson架包之后，然后創(chuàng)建Gson對象后通過調(diào)用String toJson方法將傳入的對象轉(zhuǎn)換為對應(yīng)格式的Json字符串；同樣在服務(wù)器，通過調(diào)用T fromJson解析Json字符串，得到對象；

服務(wù)器的信息處理方法包括：

(1)從數(shù)據(jù)源獲取最新的環(huán)境參數(shù)

當服務(wù)器獲得了客戶端發(fā)送的最新查詢請求后，需返回給客戶端該傳感器最新存儲到數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，首先通過select語句獲得該節(jié)點的最新查詢時間。進而通過該最新查詢時間鎖定該查詢時間中獲取的環(huán)境參數(shù)；

(2)DAO層

DAO層是新建一個訪問數(shù)據(jù)的類，包含了對數(shù)據(jù)庫的CRUD操作，把底層的數(shù)據(jù)訪問邏輯和上層的邏輯剝離開，使得DAO層實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問部分的功能；

所述基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方法包括：

Android模塊發(fā)出采集數(shù)據(jù)的命令，然后將命令由協(xié)調(diào)器節(jié)點通過無線網(wǎng)絡(luò)傳達給傳感器節(jié)點，在傳感器接收到采集命令后，遵照采集頻率進行數(shù)據(jù)的采集工作，采集到參數(shù)后，終端節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)連同參數(shù)獲取時間、區(qū)標識、節(jié)點標識參數(shù)值一同傳輸?shù)胶笈_系統(tǒng)并發(fā)送給服務(wù)器，服務(wù)器將收集到的數(shù)據(jù)處理并存儲，Android模塊發(fā)出讀取數(shù)據(jù)的命令給服務(wù)器，服務(wù)器將存儲的數(shù)據(jù)發(fā)送給Android模塊。

進一步，所述服務(wù)器設(shè)置有接收信號模塊，所述接收信號模塊的接收信號s(t)廣義二階循環(huán)累積量按如下公式進行：

${\mathrm{GC}}_{s,20}^{\mathrm{\β}}={\mathrm{GM}}_{s,20}^{\mathrm{\β}};$

接收信號s(t)的特征參數(shù)M²的理論值具體計算公式為：

${\mathrm{GC}}_{s,20}^{\mathrm{\β}}=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}a\left(k\right)a\left(k\right)\left|\ln \right|a\left(k\right)|{|}^2;$

經(jīng)過計算可知，BPSK信號和MSK信號的均為1，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信號的均為0，由此可以用最小均方誤差分類器將BPSK、MSK信號與QPSK、8PSK、16QAM、64QAM信號分開；對于BPSK信號而言，在廣義循環(huán)累積量幅度譜上僅在載頻位置存在一個明顯譜峰，而MSK信號在兩個頻率處各有一個明顯譜峰，由此可通過特征參數(shù)M²和檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)將BPSK信號與MSK信號識別出來；

檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)的具體方法如下：

首先搜索廣義循環(huán)累積量幅度譜的最大值Max及其位置對應(yīng)的循環(huán)頻率α₀，將其小鄰域[α₀-δ₀，α₀+δ₀]內(nèi)置零，其中δ₀為一個正數(shù)，若|α₀-f_c|/f_c＜σ₀，其中δ₀為一個接近0的正數(shù)，f_c為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為BPSK信號，否則繼續(xù)搜索次大值Max1及其位置對應(yīng)的循環(huán)頻率α₁；若|Max-Max1|/Max＜σ₀，并且|(α₀+α₁)/2-f_c|/f_c＜σ₀，則判斷此信號類型為MSK信號。

進一步，所述路由器設(shè)置有接收準則模塊，所述接收準則模塊的信號處理方法包括：獲取x₁和x₂的接收干信比，即干擾信號與期望信號的功率比k_i(i＝1，2)，信噪比以及干擾與期望信號的空間相關(guān)度cos²θ，并計算x_i的接收準則

$k_{div}^i=\frac{1}{\frac{P_{Ti}}{{\mathrm{\σ}}_n^2}\left|\right|E_i|{|}^2(1-{\cos }^2\mathrm{\θ})};$

其中，i＝1，2，為信噪比，對于i＝1，對于i＝2，f₂＝H₂P₂，

進一步，所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)置有定位節(jié)點坐標計算模塊，所述定位節(jié)點坐標接收模塊的計算方法包括：

第一步，選定差分修正點，確定定位交點坐標和復數(shù)定位交點，計算定位交點間距離；

從中選擇距離值最小的錨節(jié)點A₀為差分修正點，再從剩余的距離值中取出3個最小的距離值，這3個為距離值分別和對應(yīng)的錨節(jié)點坐標分別為A₁(x₁，y₁)、A₂(x₂，y₂)和A₃(x₃，y₃)，分別以錨節(jié)點A_i(x_i，y_i)為圓心，為半徑作三個定位圓i，其中i＝1，2，3，三個定位圓的相交情況共有6種，兩個圓之間存在兩個交點，這兩個交點為兩個相等的實數(shù)交點，或兩個不相等的實數(shù)交點，或兩個復數(shù)交點；兩個定位圓的兩個交點中，選擇與第三定位圓圓心坐標的距離較小的那個交點作為定位交點，以參與待定位節(jié)點的定位；由3個定位圓確定三個定位交點及復數(shù)定位交點的個數(shù)m，由定位圓2和定位圓3確定的定位交點坐標為由定位圓1和定位圓3確定的定位交點的坐標為由定位圓1和定位圓2確定的定位交點的坐標為定位交點與與與的距離分別為d₁₂、d₂₃、d₁₃：

第二步，設(shè)置閾值T，個體差異系數(shù)修正系數(shù)w，參數(shù)l(l＞0)，設(shè)置T＝0.5、w＝1500以及l(fā)＝0.001，三個定位交點之間的距離d₁₂＜T、d₂₃＜T、d₁₃＜T時，執(zhí)行第四步；

第三步，根據(jù)如下自適應(yīng)距離修正公式修正得到修正距離為d₁、d₂、d₃：

其中，d_i表示待定位節(jié)點與錨節(jié)點A_i之間的修正距離，d_0i表示差分修正點A₀與錨節(jié)點A_i之間的實際距離，表示差分修正點A₀與錨節(jié)點A_i之間的測量距離，w表示個體差異系數(shù)修正系數(shù)，l_i表示方向修正因子，exp(×)表示指數(shù)函數(shù)；

根據(jù)修正后的距離d₁、d₂、d₃，重新求解修正后的三個定位交點間的距離d₁₂、d₂₃、d₁₃，返回第二步；

第四步，根據(jù)如下公式，計算出待定位節(jié)點的定位坐標O(x₀，y₀)：

其中，a₁、a₂、a₃分別表示的權(quán)重，b₁、b₂、b₃分別表示的權(quán)重，

本發(fā)明利用Android開發(fā)技術(shù)，將無線傳感器網(wǎng)路系統(tǒng)中獲取的環(huán)境參數(shù)信息，實時的顯示到用戶移動設(shè)備上，該應(yīng)用將會推動無線傳感器對農(nóng)作物生長環(huán)境進行技術(shù)檢測的發(fā)展，使用者可以在移動的情況下隨時隨地獲取遠距離參數(shù)。進而根據(jù)參數(shù)，實時的調(diào)整種田和維護的策略，提高糧食產(chǎn)量，還可以應(yīng)用到草原牧區(qū)和林田等環(huán)境條件下，APP人機交互性良好，在準確率和時延性方面均能夠滿足客戶的需求。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)及方法的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖中：1、Android模塊；2、Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊；2-1、傳感器；2-2、數(shù)據(jù)采集器；2-3、路由器；2-4、協(xié)調(diào)器；2-5、Zigbee傳感器終端；3、后臺系統(tǒng)；4、服務(wù)器。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細的描述。

請參閱圖1-圖2，本發(fā)明實施例的基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)包括Android模塊1、Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊2、后臺系統(tǒng)3、服務(wù)器4。

所述服務(wù)器4與所述后臺系統(tǒng)3通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述后臺系統(tǒng)3與所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊2通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述Android模塊1與所述服務(wù)器4通過無線網(wǎng)絡(luò)連接。

所述Android模塊1由底層到頂層分別為Linux內(nèi)核層、系統(tǒng)運行層、應(yīng)用框架層和應(yīng)用層。

進一步，所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊2包括傳感器2-1、數(shù)據(jù)采集器2-2、路由器2-3、協(xié)調(diào)器2-4、Zigbee傳感器終端2-5。

所述傳感器2-1與所述數(shù)據(jù)采集器2-2電性連接，所述數(shù)據(jù)采集器2-2與所述路由器2-3通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述路由器2-3與所述協(xié)調(diào)器2-4通過無線網(wǎng)絡(luò)連接，所述Zigbee傳感器終端2-5與所述協(xié)調(diào)器2-4通過無線網(wǎng)絡(luò)連接。

進一步，在Linux內(nèi)核層中設(shè)置有相機驅(qū)動模塊、USB驅(qū)動模塊，在Linux內(nèi)核層的上一層是系統(tǒng)運行層，該系統(tǒng)運行層由內(nèi)庫層和安卓運行時模塊組成；

所述內(nèi)庫層包括2D圖庫引擎模塊、3D圖庫引擎模塊、SQLite模塊，C語言核心庫模塊。

所述安卓運行時模塊包括DVM模塊和Java語言核心庫模塊。

所述應(yīng)用框架層，包括視圖系統(tǒng)、通知管理器。

應(yīng)用層，包括桌面應(yīng)用模塊、手機聯(lián)系人應(yīng)用模塊、電話應(yīng)用模塊。

進一步，基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示方法包括：

Android模塊發(fā)出采集數(shù)據(jù)的命令，然后將命令由協(xié)調(diào)器節(jié)點通過無線網(wǎng)絡(luò)傳達給傳感器節(jié)點，在傳感器接收到采集命令后，遵照采集頻率進行數(shù)據(jù)的采集工作，采集到參數(shù)后，終端節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)連同參數(shù)獲取時間、區(qū)標識、節(jié)點標識參數(shù)值一同傳輸?shù)胶笈_系統(tǒng)并發(fā)送給服務(wù)器，服務(wù)器將收集到的數(shù)據(jù)處理并存儲，Android模塊發(fā)出讀取數(shù)據(jù)的命令給服務(wù)器，服務(wù)器將存儲的數(shù)據(jù)發(fā)送給Android模塊。

在本實施例的APP開發(fā)中，使用Gson來解析Json數(shù)據(jù)，Gson是Google公司提供的一個用來在Java對象和Json數(shù)據(jù)之間進行映射的Java類庫。使用Gson，可以十分簡潔的將一串Json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個Java對象，或?qū)⒁粋€Java對象轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的Json數(shù)據(jù)，這相比Android原生API大大提高了效率。

采集內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市五家堯村試驗田的草莓生長參數(shù)信息包括：二氧化碳含量、空氣溫度、土壤濕度、土壤溫度、光照強度、空氣濕度；

其中區(qū)編號一般表示農(nóng)田中的哪塊區(qū)域，終端節(jié)點編號則表示該區(qū)域哪個傳感器采集到的數(shù)據(jù)。

后臺結(jié)構(gòu)設(shè)計：

(1)消息機制

對于Android中聯(lián)網(wǎng)請求異步消息，大概可以分為三步：1、主線程顯示提示視圖；2、分線程進行聯(lián)網(wǎng)請求，并得到響應(yīng)數(shù)據(jù)；3、在主線程中顯示數(shù)據(jù)。在Android開發(fā)過程中與消息處理相關(guān)的API主要有Message和Handler。

當分線程聯(lián)網(wǎng)獲得了服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)，需在主線程里執(zhí)行。分線程發(fā)一個消息給主線程，這個消息攜帶數(shù)據(jù)，然后在主線程中進行界面更新等相關(guān)操作。Handler的作用定義為在線程間分發(fā)消息。也就是說Handler是Message的處理器，處理消息的發(fā)送和移除工作。Message通過其自己的靜態(tài)方法Message.obtain()創(chuàng)建一個對象。然后由obj或者argl對象對不同類型的消息進行封裝。最后由what對象對消息標識。Handler通過Handler.sendMessage(Message msg)或Handler.sendMessage(Message msg，Lang time)來發(fā)送消息，這兩種方法所不同的是發(fā)送的消息是否需要延時。在主線程中，通過調(diào)用handleMessage(Message msg)來處理消息。

(2)Json數(shù)據(jù)

Json分為兩種格式Json數(shù)組和Json對象。Json數(shù)組的結(jié)構(gòu)為[value1，value2，value3……]，而Json對象的結(jié)構(gòu)為[key1：value1，key2：value2，key3：value3……]。

其中key的值必須是字符串，而value的數(shù)據(jù)類型可以是數(shù)值、字符串、null甚至還可以是Json對象或Json數(shù)組。在服務(wù)器，需要將Java對象轉(zhuǎn)換為Json格式的字符串來返回給客戶端；在客戶端，通常反之進行操作。

對于Json數(shù)據(jù)的解析可以用Android原生的API但相對來說比較繁瑣。而使用Gson框架就會使項目比較簡潔，在本次開發(fā)中使用的是Gson框架。在導入Gson架包之后，然后創(chuàng)建Gson對象后通過調(diào)用String toJson(Object src)方法就可以將傳入的對象轉(zhuǎn)換為對應(yīng)格式的Json字符串；同樣在服務(wù)器，通過調(diào)用T fromJson(String Json，Type typeofT)也可以解析Json字符串，得到對象。

服務(wù)器結(jié)構(gòu)設(shè)計：

(1)從數(shù)據(jù)源獲取最新的環(huán)境參數(shù)

當服務(wù)器獲得了客戶端發(fā)送的最新查詢請求(包括區(qū)編號以及節(jié)點編號)后，需返回給客戶端該傳感器最新存儲到數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。首先通過select語句獲得該節(jié)點的最新查詢時間。進而通過該最新查詢時間鎖定該查詢時間中獲取的環(huán)境參數(shù)。

(2)DAO層

DAO(Data Access Object)層是新建一個訪問數(shù)據(jù)的類，包含了對數(shù)據(jù)庫的CRUD(Creat，Read，Update，Delete)操作，而不包括任何業(yè)務(wù)相關(guān)的信息。這樣就能把底層的數(shù)據(jù)訪問邏輯和上層的邏輯剝離開。使得DAO層能夠更加專注于實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問部分的功能。這樣做的優(yōu)勢就是實現(xiàn)了功能的模塊化，更有利于代碼的維護的和升級。

進一步，所述服務(wù)器設(shè)置有接收信號模塊，所述接收信號模塊的接收信號s(t)廣義二階循環(huán)累積量按如下公式進行：

${\mathrm{GC}}_{s,20}^{\mathrm{\β}}={\mathrm{GM}}_{s,20}^{\mathrm{\β}};$

接收信號s(t)的特征參數(shù)M²的理論值具體計算公式為：

${\mathrm{GC}}_{s,20}^{\mathrm{\β}}\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}a\left(k\right)a\left(k\right)\left|\ln \right|a\left(k\right)|{|}^2;$

經(jīng)過計算可知，BPSK信號和MSK信號的均為1，QPSK、8PSK、16QAM和64QAM信號的均為0，由此可以用最小均方誤差分類器將BPSK、MSK信號與QPSK、8PSK、16QAM、64QAM信號分開；對于BPSK信號而言，在廣義循環(huán)累積量幅度譜上僅在載頻位置存在一個明顯譜峰，而MSK信號在兩個頻率處各有一個明顯譜峰，由此可通過特征參數(shù)M²和檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)將BPSK信號與MSK信號識別出來；

檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)的具體方法如下：

首先搜索廣義循環(huán)累積量幅度譜的最大值Max及其位置對應(yīng)的循環(huán)頻率α₀，將其小鄰域[α₀-δ₀，α₀+δ₀]內(nèi)置零，其中δ₀為一個正數(shù)，若|α₀-f_c|/f_c＜σ₀，其中δ₀為一個接近0的正數(shù)，f_c為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為BPSK信號，否則繼續(xù)搜索次大值Max1及其位置對應(yīng)的循環(huán)頻率α₁；若|Max-Max1|/Max＜σ₀，并且|(α₀+α₁)/2-f_c|/f_c＜σ₀，則判斷此信號類型為MSK信號。

進一步，所述路由器設(shè)置有接收準則模塊，所述接收準則模塊的信號處理方法包括：獲取x₁和x₂的接收干信比，即干擾信號與期望信號的功率比k_i(i＝1，2)，信噪比以及干擾與期望信號的空間相關(guān)度cos²θ，并計算x_i的接收準則

$k_{div}^i=\frac{1}{\frac{P_{Ti}}{{\mathrm{\σ}}_n^2}\left|\right|E_i|{|}^2(1-{\cos }^2\mathrm{\θ})};$

其中，i＝1，2，為信噪比，對于i＝1，E₁＝H₁p₁，對于i＝2，f₂＝H₂P₂，

進一步，所述Zigbee傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)置有定位節(jié)點坐標計算模塊，所述定位節(jié)點坐標接收模塊的計算方法包括：

第一步，選定差分修正點，確定定位交點坐標和復數(shù)定位交點，計算定位交點間距離；

從中選擇距離值最小的錨節(jié)點A₀為差分修正點，再從剩余的距離值中取出3個最小的距離值，這3個為距離值分別和對應(yīng)的錨節(jié)點坐標分別為A₁(x₁，y₁)、A₂(x₂，y₂)和A₃(x₃，y₃)，分別以錨節(jié)點A_i(x_i，y_i)為圓心，為半徑作三個定位圓i，其中i＝1，2，3，三個定位圓的相交情況共有6種，兩個圓之間存在兩個交點，這兩個交點為兩個相等的實數(shù)交點，或兩個不相等的實數(shù)交點，或兩個復數(shù)交點；兩個定位圓的兩個交點中，選擇與第三定位圓圓心坐標的距離較小的那個交點作為定位交點，以參與待定位節(jié)點的定位；由3個定位圓確定三個定位交點及復數(shù)定位交點的個數(shù)m，由定位圓2和定位圓3確定的定位交點坐標為由定位圓1和定位圓3確定的定位交點的坐標為由定位圓1和定位圓2確定的定位交點的坐標為定位交點與與與的距離分別為d₁₂、d₂₃、d₁₃：

第二步，設(shè)置閾值T，個體差異系數(shù)修正系數(shù)w，參數(shù)l(l＞0)，設(shè)置T＝0.5、w＝1500以及l(fā)＝0.001，三個定位交點之間的距離d₁₂＜T、d₂₃＜T、d₁₃＜T時，執(zhí)行第四步；

第三步，根據(jù)如下自適應(yīng)距離修正公式修正得到修正距離為d₁、d₂、d₃：

其中，d_i表示待定位節(jié)點與錨節(jié)點A_i之間的修正距離，d_0i表示差分修正點A₀與錨節(jié)點A_i之間的實際距離，表示差分修正點A₀與錨節(jié)點A_i之間的測量距離，w表示個體差異系數(shù)修正系數(shù)，l_i表示方向修正因子，exp(×)表示指數(shù)函數(shù)；

根據(jù)修正后的距離d₁、d₂、d₃，重新求解修正后的三個定位交點間的距離d₁₂、d₂₃、d₁₃，返回第二步；

第四步，根據(jù)如下公式，計算出待定位節(jié)點的定位坐標O(x₀，y₀)：

其中，a₁、a₂、a₃分別表示的權(quán)重，b₁、b₂、b₃分別表示的權(quán)重，

Android模塊APP的主要功能是根據(jù)用戶輸入的區(qū)域編號、終端結(jié)點編號，顯示該終端節(jié)點采集到的最新該種參數(shù)數(shù)據(jù)。測試用例如表1所示。(CO₂含量數(shù)值單位：CO₂ppm＝10000*(CO₂/(16383×2)×3.3-0.4)/1.6；土壤濕度數(shù)值單位：100*SW/(16383×2)×3.3；土壤溫度數(shù)值單位：LT*1.0(自定義補償光系數(shù))；光照強度數(shù)值單位：TEM*0.01-39.6；空氣濕度數(shù)值單位：HUM*0.0367-2.0468-1.5955E-6*HUM*HUM；空氣溫度數(shù)值單位：TEM*0.01-39.6采集時間格式為年月日時分秒(YYYYMMDDhhmmss))；

表1

由于該APP主要目的是為了向使用者準確及時的反映農(nóng)田的生長環(huán)境參數(shù)。所以應(yīng)該考察該APP的傳送數(shù)據(jù)的準確性、及時性、遠距離傳輸?shù)忍匦?。又因為該APP是基于互聯(lián)網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)，故測試主要考察APP的的準確性和及時性。

本次測試是在實驗室的環(huán)境情況下完成，同時采集六種環(huán)境信息，采集間隔為10s。然后分別請求不同的環(huán)境參數(shù)，其中請求CO2參數(shù)8次，土壤濕度參數(shù)8次，光照強度參數(shù)8次，土壤溫度參數(shù)8次，空氣溫度參數(shù)8次，空氣濕度參數(shù)8次，共48組數(shù)據(jù)；將APP顯示的數(shù)據(jù)分別與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相對比。不妨假設(shè)a_i為該類型數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的實際值(在本實驗中0≤i≤5)；b_i為該類型數(shù)據(jù)在手機端的顯示值(0≤i≤5)。下面給出誤差率μ的定義：

μ＝|a_i-b_i|/a_i(0≤i≤5)

本次測試嚴格按照測試計劃和測試用例執(zhí)行，主要從準確性方面進行測試，測試數(shù)據(jù)的誤差率為0。由于采取手工測試方式，未能完全在農(nóng)田環(huán)境中實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)進行操作的測試，但不影響實際使用情況下用戶對該應(yīng)用準確性的需求。

時延測試

假設(shè)s_i為某類數(shù)據(jù)在服務(wù)器的發(fā)送時間(在本實驗中0≤i≤5，s_i單位：毫秒)；r_i為客戶端顯示該數(shù)據(jù)的時間(r_i單位：毫秒)。下面給出誤時延t的定義：

t＝r_i-s_i(0≤i≤5)

本次測試主要從時延性方面進行測試。經(jīng)測試，客戶端請求數(shù)據(jù)存在一定的時延，但時延一般維持在O.1s左右。由于只為每種類型傳感器設(shè)置一個終端節(jié)點，取了部分數(shù)據(jù)測試，但結(jié)果能夠滿足用戶對等待時間的需求。

經(jīng)過界面測試，該APP的界面設(shè)計符合人們的使用習慣，并在選擇查詢節(jié)點的過程中都有顯示。通過數(shù)據(jù)的準確性測試和時延測試發(fā)現(xiàn)，本次實驗所設(shè)計的應(yīng)用能夠準確的獲取數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，反映農(nóng)田的真實狀況。查詢相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)：0.1秒在該時間內(nèi)顯示反饋結(jié)果用戶是可以接受的。1.0秒是用戶保持不間斷的思維流的限定時間，用戶會注意到這樣的延遲。APP傳輸數(shù)據(jù)顯示的的時間大概在0.1秒左右，在用戶對時間要求的范圍內(nèi)。

本發(fā)明利用Android開發(fā)技術(shù)，將無線傳感器網(wǎng)路系統(tǒng)中獲取的環(huán)境參數(shù)信息，實時的顯示到用戶移動設(shè)備上，該應(yīng)用將會推動無線傳感器對農(nóng)作物生長環(huán)境進行技術(shù)檢測的發(fā)展，使用者可以在移動的情況下隨時隨地獲取遠距離參數(shù)。進而根據(jù)參數(shù)，實時的調(diào)整種田和維護的策略，提高糧食產(chǎn)量，還可以應(yīng)用到草原牧區(qū)和林田等環(huán)境條件下，APP人機交互性良好，在準確率和時延性方面均能夠滿足客戶的需求。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。