基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法
【专利摘要】本发明公开了基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，包括以下步骤：（1）以无线传感器网络中的m个土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据采集，同时任选一源节点作为汇聚节点；（2）m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据包至汇聚节点；（3）汇聚节点将接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布计算各土壤墒情因子的期望值μ和标准差σ；若标准差σ可信阈值d，则将期望值μ作为该土壤墒情因子在该监测点区域范围所测得的数据均值上传至服务器；（4）汇聚节点将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号通过无线通信网络上传至服务器。本发明能够有效减小土壤墒情测量结果误差，并使土壤墒情数据量更小。
【专利说明】基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法。
【背景技术】
[0002]为了提高农牧业抗旱管理水平，快速掌握土地旱情动态，避免或减少旱灾造成的损失，逐步建立起广泛覆盖的土壤墒情监测系统已经成为相应管理部门的重要任务之一。土壤墒情监测能够实现对土壤温度、土壤湿度、PH值、光照强度、日照时数、降水量等信息及时获取，准确地提供各监测点的土壤墒情状况，为减灾抗旱提供了重要的基础信息。
[0003]北京林业大学工学院的胡培金、江挺、赵燕东提出了一种基于Zigbee无线网络的土壤墒情监控系统，该系统综合了 zigbee无线网络自行组网、自行愈合和超低功耗的优点，采用太阳能电池供电，能实时监测和记录土壤墒情信息，为进一步制定节水灌溉策略提供有力的数据支持，能及时准确的监控土壤墒情信息。北京工商大学计算机与信息工程学院的陈天华和唐海涛提出了一种基于ARM和GPRS的远程土壤墒情监测预报系统，提出了一种土壤墒情监测预报模型，开发了以ARM9系列S3C2410处理器、GPRS模块和CS8900a网卡等组成数据采集系统，实现了对土壤墒情信息的自动采集、存储和墒情信息的无线网络传输，并可以根据墒情信息实施定时、定量的灌溉控制。
[0004]由于传感器技术限制，土壤墒情监测单元所包含的多种传感器的测量精度有差异，加上长时间持续供电导致的传感器灵敏度降低，，在同一监测点区域内设置的不同土壤墒情监测单元，所采集到的土壤墒情数据差异会更加明显。
[0005]现有的土壤墒情监测系统并未考虑采集的原始数据的误差，即使监测传感器出现故障，依然会发送错误的数据到服务器，一方面消耗了网络资源造成浪费，另一方面上传至服务器的错误数据增加了数据处理的负担。
【发明内容】
[0006]本发明要解决的技术问题是提供一种基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法。
[0007]为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是:基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，包括以下步骤:
(O以无线传感器网络中的m个土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据采集，同时任选一源节点作为汇聚节点；
(2 )m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据包至汇聚节点，所述土壤墒情数据包括土壤温度、土壤湿度、PH值、光照强度、日照时数、降水量等6种单项因子数据；
(3)汇聚节点将接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布公式，分别计算土壤墒情数据中各单项因子数据的期望值μ和标准差σ ;若标准差σ可信阈值d，则将期望值μ作为该单项因子数据在该监测点区域范围所测得的数据均值上传至服务器； (4)所述汇聚节点将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号通过无线通信网络上传至服务器。
[0008]作为优选，步骤(I)中所述的土壤墒情监测单元包括传感器；所述传感器包括土壤温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照强度传感器、日照时数传感器、降水量传感器。
[0009]作为优选，步骤(3)中所述的土壤墒情数据计算包括以下步骤:
(5)将所述汇聚节点接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布公式:逐一计算所述土壤墒情数据中各单项因子数据的期望值μ和标准差σ ;
(6)设置标准差σ的可信阈值d，若Gd，则舍弃该单项因子数据；若Gd，则认定期望值μ为该单项因子数据的均值；
(7)最后，将土壤墒情各单项因子数据的均值μ按照原数据格式保存，无有效均值的项为空，并将数据通过无线通信网络上传至服务器。
[0010]作为优选，步骤(4)中所述将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号上传至服务器的具体做法是:在土壤墒情监测单元所采集的土壤墒情数据中，如有土壤墒情数据中任一单项因子数据的标准差σ大于可信阈值d，则将该土壤墒情监测单元在该无线传感器网络中的位置序号通过无线通信网络上传至服务器，作为标记，方便以后对该土壤墒情监测单元进行维修。
[0011]作为优选，无线通信网络为GPRS/GSM网络。
[0012]本发明的有益效果是:
能够有效减小由于长时间运行或其他原因导致的土壤墒情传感器测量结果误差过大，同时处理后的土壤墒情数据量更小，减少GPRS/GSM或其他移动网络通信消耗，且数据更能代表该监测点区域内土壤墒情的整体情况。同时能将测量误差大的土壤墒情单元编号反馈，方便以后针对性维修。
【专利附图】
【附图说明】
[0013]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步详细的说明。
[0014]图1是本发明基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法实施例的流程图。
【具体实施方式】
[0015]本实施例是在基于无线传感器网络的土壤墒情系统中，任选其中的一个土壤墒情监测单元作为汇聚节点，汇聚节点将接收到的多组土壤墒情数据利用正态分布公式，计算土壤墒情数据的各单项因子数据的期望值μ，按照原数据格式组合成一组新的土壤墒情数据，上传至服务器。
[0016]如图1所示，具体步骤如下:
(I)建立由土壤墒情监测单元、Zigbee协调器、zigbee路由器组成的无线传感器网络；其中土壤墒情监测单元由太阳能光伏板、蓄电池、传感器、微处理器、zigbee通信模块、高增益天线通过集成电路板和电缆连接组成。传感器包括土壤温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照强度传感器、日照时数传感器、降水量传感器。
[0017](2)以上述无线传感器网络中的土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据的采集，以m个源节点构成土壤墒情监测单元组合，同时任选其中一个源节点作为汇聚节点。
[0018](3)m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据包至汇聚节点，所述土壤墒情数据包括土壤温度、土壤湿度、PH值、光照强度、日照时数、降水量等6种单项因子数据。
[0019](4)汇聚节点接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布公式，逐一计算各土壤墒情数据的各单项因子数据的期望值μ和标准差σ。
[0020](5)设置σ可信阈值d，若σ d，则舍弃该单项因子数据；若σ d，认定期望值μ为该单项因子数据的数据均值。
[0021](6)将各单项因子数据的均值μ按照原数据格式保存成一组新的土壤墒情数据，其中无有效均值的项为空。
[0022](7)通过GPRS/GSM或其他无线通信网络将处理后的土壤墒情数据上传至服务器。
[0023]以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
【权利要求】
1.基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，包括以下步骤: (O以无线传感器网络中的m个土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据采集，同时任选一源节点作为汇聚节点； (2)m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据至汇聚节点，所述土壤墒情数据包括土壤温度、土壤湿度、PH值、光照强度、日照时数、降水量6种单项因子数据； (3)汇聚节点将接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布公式，分别计算土壤墒情数据中各单项因子数据的期望值μ和标准差σ ;若标准差σ可信阈值d，则将期望值μ作为该单项因子在该监测点区域范围所测得的数据均值上传至服务器； (4)所述汇聚节点将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号通过无线通信网络上传至服务器。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，其特征在于:步骤(I)中所述的土壤墒情监测单元包括传感器；所述传感器包括土壤温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照强度传感器、日照时数传感器、降水量传感器。
3.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，其特征在于:步骤(3)中所述的土壤墒情数据计算包括以下步骤: (5)将所述汇聚节点接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布公式:逐一计算所述土壤墒情数据中各单项因子数据的期望值μ和标准差σ ; (6)设置标准差σ的可信阈值d，若Gd，则舍弃该单项因子数据；若Gd，则认定期望值μ为该单项因子数据的均值； (7)最后，将土壤墒情各单项因子数据的均值μ按照原数据格式保存，无有效均值的项为空，并将数据通过无线通信网络上传至服务器。
4.根据权利要求1所述的土壤墒情数据预处理方法，其特征在于:步骤(4)中所述将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号上传至服务器的具体做法是:在土壤墒情监测单元所采集的土壤墒情数据中，如有土壤墒情数据中任一单项因子数据的标准差σ大于可信阈值d，则将该土壤墒情监测单元在该无线传感器网络中的位置序号通过无线通信网络上传至服务器，作为标记，方便以后对该土壤墒情监测单元进行维修。
5.根据权利要求1或3或4所述的土壤墒情数据预处理方法，其特征在于:所述无线通信网络为GPRS/GSM网络。
【文档编号】H04W84/18GK104297452SQ201410594915
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年10月30日 优先权日:2014年10月30日
【发明者】辜丽川, 卫红叶, 朱珠, 王娟, 张友华, 焦俊, 高祺娟 申请人:安徽农业大学