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基于wsn的溫室大棚監測系統的設計-資料下載頁

2026-06-10 12:43本頁面

　　

【正文】史數據存儲功能。上位機的網絡拓撲結構見圖7。7結果測試與數據處理針對該監控系統的通訊性能進行了測試，采用3dbi的單級天線在廣場和樓道內進行_『測試，測試結果如表1所示。顯然無論是在窄曠的廣場還是狹窄的樓道內，該監測系統的無線傳輸能力應用在溫室大棚有限的相對有限的空間內是足夠的。此外，溫濕度傳感器工作時受溫室大棚內環境和自身輸入輸出非線性因素的影響，所以有必要在監測系統中添加對數據的平滑性處理，即對輸入或輸出數據序列的平均化，以壓縮隨機干擾，減少統計誤差，提高信噪比，從而改善檢測數據的質量，提高測量處理準確度。為此采用了移動平滑法對采集到的數據進行處理。其數學表達式為由于該監控系統中的使用的數字式溫度傳感器的精度相對較高，但是濕敏電阻的精度僅在5％左右，故這里僅針對監測系統采集到的濕度值做數據平滑處理。如表2所示，給出溫濕度監控系統所采集到的部分濕度值。圖9則針對采集到的原始濕度值分別做了三點與五點平滑處理。由圖9可以得出，未對采集到的濕度數據處理前，其上下波動在5％左右，然后對采集到的數據進行平滑化處理，并且隨著取樣點數的增加，信號的噪聲衰減率將增大，同時該濾波方法濾出高頻噪聲的能力將進一步提升，但帶來的負面影響是增加了數據處理的時間。由于WSN的一個突出優勢就在于節點的低功耗，所以這就存在一個動態平衡問題，在追求采集數據精確度的同時還要考慮網絡節點的功耗問題，所以最終選擇哪一層次的移動平滑濾波算法可由需要來定，針對表2中的相對濕度數據，如果監測系統可以允許3％一4％的誤差波動存在，那么只需要對采集到的數據進行三點平滑處理即可滿足要求，相比之下如果允許誤差波動在2％或者更小時，那么數據處理程序則至少需要五點曲線平滑處理。同時，從微處理器在數據計算處理方面的局限性以及整個網絡的低功耗設計方面考慮。可以適當的把數據處理程序移至上位機程序來處理。結束語文中提出了基于WSN的低成本、低功耗的溫室大棚溫濕度監測解決方案。創新點在于利用DSl305與監控主機配合，在一定程度上解決了WSN中的時間同步問題，同時增強了監測系統的魯棒性，從軟硬件兩方面綜合避免了其他無線通信技術功耗高的缺點，克服了溫室大棚內布線復雜的缺點，同時利用一定的數字濾波算法提高了溫濕度的監測精度。該系統方案可推廣到智能交通、環境保護、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工業監測、老人護理、個人健康等多個領域。

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