本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

相關(guān)技術(shù)中，構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡的農(nóng)田污染監(jiān)測系統(tǒng)時，采集農(nóng)業(yè)系統(tǒng)立體污染的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息必須結(jié)合其在農(nóng)田污染區(qū)域內(nèi)的位置信息，否則無法確定污染源的發(fā)生區(qū)域，因此有必要構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提供無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

提供了無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)，包括智能傳感器節(jié)點、網(wǎng)關(guān)節(jié)點和監(jiān)測中心，所述的智能傳感器節(jié)點包括多個傳感器節(jié)點，傳感器節(jié)點用于對農(nóng)田參數(shù)指標進行采集，并將采集到的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點發(fā)送至監(jiān)測中心；所述的監(jiān)測中心用于在農(nóng)田參數(shù)指標小于農(nóng)田系統(tǒng)的安全指標時進行傳感器節(jié)點的定位，并通過用戶界面將傳感器節(jié)點的信息進行時空分析并予以顯示。

本發(fā)明的有益效果為：通過設(shè)置智能傳感器節(jié)點、網(wǎng)關(guān)節(jié)點和監(jiān)測中心，實現(xiàn)了對農(nóng)田污染區(qū)域的實時監(jiān)測和傳感器節(jié)點的必要定位。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1本發(fā)明的框圖示意圖；

圖2是本發(fā)明監(jiān)測中心的框圖示意圖。

附圖標記：

智能傳感器節(jié)點1、網(wǎng)關(guān)節(jié)點2、監(jiān)測中心3、數(shù)據(jù)庫4、數(shù)據(jù)處理模塊5、傳感器節(jié)點定位模塊6、顯示模塊7。

具體實施方式

結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1、圖2，本實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)，包括智能傳感器節(jié)點1、網(wǎng)關(guān)節(jié)點2和監(jiān)測中心3，所述的智能傳感器節(jié)點1包括多個傳感器節(jié)點，傳感器節(jié)點用于對農(nóng)田參數(shù)指標進行采集，并將采集到的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點2發(fā)送至監(jiān)測中心3；所述的監(jiān)測中心3通過用戶界面將傳感器節(jié)點的信息進行時空分析并予以顯示。

優(yōu)選地，所述的網(wǎng)關(guān)節(jié)點2與監(jiān)測中心3之間通過gprs通信連接。

優(yōu)選地，所述的監(jiān)測中心3包括數(shù)據(jù)庫4、數(shù)據(jù)處理模塊5、傳感器節(jié)點定位模塊6、顯示模塊7；所述的數(shù)據(jù)庫4用于存儲接收傳感器節(jié)點的信息；所述數(shù)據(jù)處理模塊5用于判斷采集的農(nóng)田參數(shù)指標是否大于農(nóng)田系統(tǒng)的安全指標；所述的傳感器節(jié)點定位模塊6在農(nóng)田參數(shù)指標小于農(nóng)田系統(tǒng)的安全指標時進行傳感器節(jié)點的定位，并將得到的傳感器節(jié)點的位置信息發(fā)送至顯示模塊7；所述的顯示模塊7用于將傳感器節(jié)點的區(qū)域位置和污染指標參數(shù)顯示出來。

本發(fā)明上述實施例通過設(shè)置智能傳感器節(jié)點1、網(wǎng)關(guān)節(jié)點2和監(jiān)測中心3，實現(xiàn)了對農(nóng)田污染區(qū)域的實時監(jiān)測和傳感器節(jié)點的必要定位。

其中，所述的傳感器節(jié)點采用下述的網(wǎng)絡模型進行部署：基于農(nóng)田污染區(qū)域確定一個正方形網(wǎng)絡區(qū)域，在部署傳感器節(jié)點之前，將該正方形網(wǎng)絡區(qū)域劃分為n×n的正方形網(wǎng)格，正方形網(wǎng)格的邊長根據(jù)實際情況確定，該正方形網(wǎng)絡區(qū)域中的傳感器節(jié)點分為780mhz和433mhz兩個頻段，相鄰正方形網(wǎng)格采用不同的頻段，在每個正方形網(wǎng)格中隨機部署傳感器節(jié)點，該網(wǎng)絡模型還設(shè)有一個移動數(shù)據(jù)收集器，該移動數(shù)據(jù)收集器沿著網(wǎng)格邊界做勻速運動。

優(yōu)選地，所述的傳感器節(jié)點定位模塊6采用改進的人工蜂群算法進行傳感器節(jié)點定位，具體為：

(1)初始化種群規(guī)模，在農(nóng)田污染區(qū)域范圍內(nèi)生成傳感器節(jié)點的m個初始蜜源(即m個初始坐標)以及最大循環(huán)次數(shù)，采蜜蜂搜索新蜜源，對于第l步的采蜜蜂，設(shè)蜜蜂總數(shù)為n，采蜜蜂種群規(guī)模為m，采蜜蜂搜索新蜜源的空間維度為d，在當前蜜源附近鄰域進行搜索新的蜜源；

(2)計算新蜜源和當前蜜源的適應度值，對新蜜源和當前蜜源進行適應度值比較，淘汰適應度值較小的蜜源，設(shè)蜜源x的位置坐標為(a,b)，定義適應度值的計算公式為：

w(x)＝min(|[(a-xα)²+(b-yα)²]^1/2-φgxα|,α＝1,…,m)

式中，w(x)表示蜜源x的適應度值，(xα,yα)表示第α個信標節(jié)點的位置坐標，其中信標節(jié)點為預先設(shè)置的已知位置的傳感器節(jié)點，φ表示蜜源x接收到的第一個信標節(jié)點發(fā)送的平均跳距，gxα表示蜜源x與第α個信標節(jié)點之間的跳數(shù),m表示設(shè)置的信標節(jié)點的數(shù)量；

(3)跟隨蜂按照選擇概率選擇采蜜蜂，根據(jù)選擇的采蜜蜂對應的蜜源進行自身蜜源更新，并在當前蜜源附近鄰域進行搜索新的蜜源；

(4)重復(1)和(2)的操作，記錄適應度值最大的蜜源，當前循環(huán)次數(shù)加1，達到最大循環(huán)次數(shù)后，將得到的適應度最大的蜜源坐標作為傳感器節(jié)點的最優(yōu)坐標。

本優(yōu)選實施例相對于傳統(tǒng)的人工蜂群算法，改進了適應度值的計算公式，按照定義的適應度值的計算公式進行人工蜂群算法的傳感器節(jié)點定位，能夠較好的提高定位精度，降低定位誤差，平衡傳感節(jié)點的通信任務，提高了定位速度，從而有助于無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)對農(nóng)田污染位置的精確定位，提高跟蹤系統(tǒng)的工作效率。

優(yōu)選地，在當前蜜源附近鄰域進行搜索新的蜜源，具體包括：

(1)將當前蜜源所在維度的空間按照下列公式劃分為q個區(qū)間：

式中，表示劃分得到的第q個區(qū)間點，表示在第β維度空間生成的第α個當前蜜源，表示在第β維度空間生成的第k個當前蜜源，α＝1,2,…,n，β＝1,2,…,d，k＝1,2,…,m，且k≠α；

(2)對于每個區(qū)間按照下列公式將區(qū)間進一步劃分為j個子區(qū)間：

式中，表示對區(qū)間進行劃分得到的第j個子區(qū)間點，rand(0,1)表示0到1之間均勻分布的隨機值，表示劃分得到的第q+1個區(qū)間點；

(3)計算各子區(qū)間點的適應度函數(shù)值，選擇其中適應度值最大的子區(qū)間點作為對應區(qū)間的代表蜜源；

(4)計算各代表蜜源與的適應度值之間的差：

式中，表示各代表蜜源與的適應度值之間的最小差，表示區(qū)間的代表蜜源的適應度值，表示的適應度值；

(5)選取對應的代表蜜源，作為搜索到的新蜜源；

本優(yōu)選實施例在進行傳感器節(jié)點的定位時，對傳統(tǒng)的人工蜂群算法進行進一步改進，將搜索的空間分成多個區(qū)間進行搜索，提高了搜索的效率以及蜜源更新的穩(wěn)定性，為更高效率地獲取農(nóng)田參數(shù)指標不合格處的位置屬性信息奠定良好的基礎(chǔ)。

優(yōu)選地，在農(nóng)田污染區(qū)域范圍內(nèi)生成傳感器節(jié)點的m個初始蜜源，具體包括：

(1)采用下述公式隨機生成n個初始蜜源：

式中，表示在第β維度空間生成的第α個初始蜜源，表示在第β維度空間生成的第α個初始蜜源中的最小值，表示在第β維度空間生成的第α個初始蜜源中的最大值，rand(0,1)表示0到1之間均勻分布的隨機值；

(2)對每個初始蜜源計算相對應的反向蜜源：

式中，表示在第β維度空間生成的第α個初始蜜源的反向蜜源；

(3)計算所有初始蜜源和反向蜜源的適應度值，對產(chǎn)生的所有初始蜜源和反向蜜源按照適應度值由大到小的順序進行排序，形成蜜源集合，在蜜源集合中將適應度值較優(yōu)的前m個蜜源篩選出來，作為傳感器節(jié)點的m個初始蜜源。

傳統(tǒng)人工蜂群算法在開始階段是直接隨機生成初始蜜源，這種方式使得生成的初始蜜源的質(zhì)量較低，且求解效率差，本優(yōu)選實施例在這個方面對傳統(tǒng)的人工蜂群算法進行改進，能夠使得初始化蜜源盡可能均勻分布，從而從整體上能夠提高傳感器節(jié)點定位的穩(wěn)定性和速度，保障農(nóng)田參數(shù)指標不合格處的位置屬性信息，從而使得無線傳感器網(wǎng)絡農(nóng)田污染區(qū)域跟蹤系統(tǒng)能夠精確地定位污染區(qū)域。

最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。