CN108322503A - 一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，包括农田水位监测装置、基站设备、数据服务器、水泵控制器、水泵以及与水泵连接的多个电磁阀；农田水位监测装置包括多个传感器节点，传感器节点采集的农田水位信息由基站设备传送到数据服务器；数据服务器存储有根据水稻栽培的要求设定的农田水位阈值，数据服务器根据接收到的农田水位信息判断各农田水位是否在设定的农田水位阈值范围之内，如果一田块的水位低于农田水位阈值下限，数据服务器发送水泵开启指令给水泵控制器以开启所述水泵，同时给对应该田块的电磁阀发送开启指令，实现农田水位的精准控制。本发明利用无线传感器网络技术实现了对水稻的精准灌溉控制。

Description

一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统

技术领域

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统。

背景技术

现有常规稻田灌水方式是“浅灌深蓄”或“浅灌中蓄”方式，即实行浅水灌溉，降水则深蓄或中蓄。通过人工调节，将田间水层深度控制在适宜水层上下之间。其特点是水稻在整个生育期里，除分蘖末期有一次落干(落水晒田)外，其余阶段田间均有水层。

由于不同田块高度不一样，目前的灌溉方式是通过一条沟渠，使得每个田块的水位达到相同的水平面，而实际的农田的水位由于田块的高度原因而无法达到期望的水位。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，包括农田水位监测装置、基站设备、数据服务器、水泵控制器、水泵以及与水泵连接的多个电磁阀；所述农田水位监测装置包括多个随机部署于设定的农田水位监测区域内的传感器节点，多个传感器节点通过自组织方式构成一个用于感知和采集农田水位信息的无线传感器网络；传感器节点采集的农田水位信息最终传送到基站设备，进而由基站设备将接收到的农田水位信息传送到数据服务器；所述的数据服务器存储有根据水稻栽培的要求设定的农田水位阈值，数据服务器根据接收到的农田水位信息判断各农田水位是否在设定的农田水位阈值范围之内，如果一田块的水位低于农田水位阈值下限，数据服务器发送水泵开启指令给水泵控制器以开启所述水泵，同时给对应该田块的电磁阀发送开启指令，实现农田水位的精准控制。

优选地，当传感器节点采集到田块的水位达到农田水位阈值上限时，所述数据服务器给对应该田块的电磁阀发送关闭指令，关闭对应该田块的电磁阀。

优选地，当所有电磁阀关闭时，所述数据服务器向水泵控制器发送水泵关闭指令以关闭水泵。

本发明的有益效果为：通过利用无线传感器网络技术获取农田水位信息并将农田水位信息传输至数据服务器，数据服务器根据所获得农田水位信息和农田水位阈值，确定农田灌溉量，并向水泵控制器和电磁阀发送相应的指令，从而实现不同田块的水位控制，以达到不同高度水稻田的节水精准灌溉。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明一个实施例的结构示意框图；

图2是本发明一个实施例的数据服务器的结构示意框图。

附图标记：

农田水位监测装置1、基站设备2、数据服务器3、水泵控制器4、水泵5、电磁阀6、存储模块10、数据判断模块20、指令生成模块30。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例提供的一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，包括农田水位监测装置1、基站设备2、数据服务器3、水泵控制器4、水泵5以及与水泵5连接的多个电磁阀6；所述农田水位监测装置1包括多个随机部署于设定的农田水位监测区域内的传感器节点，多个传感器节点通过自组织方式构成一个用于感知和采集农田水位信息的无线传感器网络；传感器节点采集的农田水位信息最终传送到基站设备2，进而由基站设备2将接收到的农田水位信息传送到数据服务器3；所述的数据服务器3存储有根据水稻栽培的要求设定的农田水位阈值，数据服务器3根据接收到的农田水位信息判断各农田水位是否在设定的农田水位阈值范围之内，如果一田块的水位低于农田水位阈值下限，数据服务器3发送水泵开启指令给水泵控制器4以开启所述水泵5，同时给对应该田块的电磁阀发送开启指令，实现农田水位的精准控制。

可选地，当传感器节点采集到田块的水位达到农田水位阈值上限时，所述数据服务器3给对应该田块的电磁阀发送关闭指令，关闭对应该田块的电磁阀。

可选地，当所有电磁阀关闭时，所述数据服务器3向水泵控制器4发送水泵关闭指令以关闭水泵5。

可选地，如图2所示，所述的数据服务器3包括存储模块10、数据判断模块20、指令生成模块30，其中存储模块10、指令生成模块30与数据判断模块20电连接。

本发明上述实施例通过利用无线传感器网络技术获取农田水位信息并将农田水位信息传输至数据服务器3，数据服务器3根据所获得农田水位信息和农田水位阈值，确定农田灌溉量，并向水泵控制器4和电磁阀发送相应的指令，从而实现不同田块的水位控制，以达到不同高度水稻田的节水精准灌溉。

在一个实施例中，实际部署的传感器节点个数不小于需要部署的传感器节点数量的门限下限，设K_min表示需要部署的传感器节点数量的门限下限，按照下列公式计算K_min：

式中，A为设定的农田水位监测区域的面积，K_min为实现监测所需的传感器节点覆盖率的门限下限，d_max为部署的传感器节点的最大感知半径，d_min为部署的传感器节点的最小感知半径，int[·]表示取整函数，用于对的计算结果取整数。

可选地，传感器节点覆盖率的门限下限的取值为85％。作为另一种可选的方式，传感器节点覆盖率的门限下限的取值为95％。

本实施例提出了需要部署的传感器节点数量的门限下限的计算公式，该计算公式基于农田水位监测区域面积以及传感器节点覆盖率门限下限两个因素确定需要部署的传感器节点数量的门限下限K_min，为进行传感器节点的实际部署提供了科学依据；本实施例限定实际部署的传感器节点个数不小于需要部署的传感器节点数量的门限下限，能够保证部署后由传感器节点构成的无线传感器网络能够达到覆盖与连通性的基本要求，从而确保农田水位信息采集的可靠性。

在一个实施例中，多个传感器节点构成的无线传感器网络为双层无线传感器网络：传感器节点的角色包括簇头节点和普通成员节点，其中普通成员节点将感知到的农田水位信息发送至自己的簇头节点，进而由簇头节点对簇内各普通成员节点发送的农田水位信息进行融合并发送至基站设备2。

传统LEACH分簇协议中，网络的工作周期被分为若干轮，所有传感器节点轮流担任簇头节点以达到能量均衡消耗的目的。在簇生成阶段，每个传感器节点产生一个0-1之间的随机数，并根据当前轮数计算出一个门限值，如果某传感器节点在前(为簇头节点的比率)轮内未担任过簇头节点，并且随机数小于门限值，则该传感器节点成为簇头节点，然后，簇头节点向所有节点广播自己成为簇头节点的消息，普通成员节点则根据接收到的广播信号的强度来判断自己与簇头节点的距离，并以簇成员的身份加入与之最近的簇，LEACH协议中簇头节点的选择是随机的，每轮选出的簇头节点数量相差很大，且分布不均匀，无法做到最优。

在一个实施例中，传感器节点通过改进的LEACH分簇协议确定自身的角色，具体包括：

(1)在每一轮分簇时，基站设备2向所有传感器节点发送广播信号，每个传感器节点收到广播信号后应用安全加密随机数产生器生成一个0和0.5之间的随机数并计算随机阈值，如果传感器节点生成的随机数小于计算出的随机阈值，则该传感器节点成为临时簇头节点；

设Y(T_i)表示传感器节点T_i的随机阈值，Y(T_i)的计算公式为：

式中，E_i为传感器节点T_i成为簇头节点的概率，r是当前分簇的轮次，Q是有资格成为簇头节点的传感器节点集合，若传感器节点在最近的轮内没有担任过簇头节点，则该传感器节点属于Q；P_i为传感器节点T_i的当前剩余能量，为传感器节点T_i的初始能量，为传感器节点T_i在上一次成为簇头节点时消耗的能量，当传感器节点T_i没有当过簇头节点时

(2)若两个临时簇头节点间距小于其中任意一个传感器节点的通信半径，则该两个传感器节点互为邻居临时簇头节点，当选为临时簇头节点的传感器节点在对应的通信半径范围内广播当选消息，并接收其他临时簇头节点的广播消息，若一个临时簇头节点的剩余能量大于其所有的邻居临时簇头节点，则自动成为真正的簇头节点，否则恢复到普通成员节点状态。

本实施例基于传统的LEACH分簇路由协议，提出了一种新的簇头节点竞选机制，在传统的LEACH分簇路由协议的基础上，改进了随机阈值的计算公式，并根据剩余能量对邻居临时簇头节点进行进一步的筛选。

本实施例在随机阈值的计算公式中引入了能量以及能量消耗速率两个因子，使得能量越高、上次成为簇头节点时能量消耗速率小的传感器节点具有更大的概率成为簇头节点，从而有益于平衡传感器节点间的能耗。

本实施例根据剩余能量对邻居临时簇头节点进行进一步的筛选，能够避免相邻两个传感器节点同时被选为簇头节点，相对于LEACH分簇路由协议中直接将通过阈值筛选的传感器节点作为簇头节点的方式，提高了簇头节点分布的均匀性，因此本实施例从整体上能够增加无线传感器网络的工作寿命，延长农田水位信息采集的工作时间。

在一个实施例中，簇头节点与基站设备2为单跳距离时，该簇头节点对簇内各普通成员节点发送的农田水位信息进行融合后直接发送至基站设备2。

当簇头节点与基站设备2为多跳距离时，该簇头节点选择相邻的簇头节点作为中继节点，以辅助转发融合后的农田水位信息。

其中，簇头节点选择中继节点时，具体执行：

(1)簇头节点建立自己的邻居簇头节点列表，其中邻居簇头节点为位于簇头节点通信范围内的其他簇头节点，设簇头节点到基站设备2的跳数为a，簇头节点在邻居簇头节点列表中寻找到基站设备2的跳数小于a的邻居簇头节点，若到基站设备2的跳数小于a的邻居簇头节点只有一个，则将该邻居簇头节点作为中继节点；

(2)若到基站设备2的跳数小于a的邻居簇头节点存在多个，则将它们归入备用中继节点集合中，设簇头节点为G，G按照下列公式计算备用中继节点集合中各邻居簇头节点的中继能力，并在备用中继节点集合中选择中继能力为最大的邻居簇头节点作为中继节点：

式中，W_j表示中继节点集合中第j个邻居簇头节点的中继能力，P_j为中继节点集合中第j个邻居簇头节点的当前剩余能量，为中继节点集合中第j个邻居簇头节点的初始能量，D_G，j为簇头节点G与中继节点集合中第j个邻居簇头节点的距离，d_j为中继节点集合中第j个邻居簇头节点的簇半径，S_j为中继节点集合中第j个邻居簇头节点具有的邻居簇头节点个数，S为当前无线传感器网络中的簇头节点个数，Z₁、Z₂为预设的比例因子，其中Z₁用于衡量对于W_j的影响力，Z₂用于衡量对于W_j的影响力。

本实施例提出了簇头节点选择中继节点的路由判定策略，该路由判定策略根据到基站设备2的跳数和中继能力两个指标进行中继节点选择，其中选择到基站设备2的跳数作为路由的一个指标，可以确保农田水位信息总是朝着基站设备2的方向发送；

本实施例根据能量以及该簇半径、拥有邻居节点的个数三个因素设计了中继能力的计算公式，由于簇半径较大、拥有邻居簇头节点的个数较多的簇头节点需要消耗的能量更多，因此簇半径、拥有邻居簇头节点的个数能够间接反映簇头节点在进行农田水位信息收集和传送时的能量消耗的速度，从而根据该计算公式计算出的中继能力能够很好地衡量邻居簇头节点转发农田水位信息的能力。

本实施例通过利用该计算公式进行中继节点的选择，能够提高簇头节点进行中继节点选择的速度，并使得中继节点的选择更具科学性；根据中继能力对符合跳数指标的邻居簇头节点进行进一步选择，能够使得能量高、能量消耗速度相对较低的邻居簇头节点具有更大的概率作为中继节点，从而在确保农田水位信息可靠传输的前提下进一步平衡簇头节点间的能量，达到延长无线传感器网络周期的有益效果。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，其特征是，包括农田水位监测装置、基站设备、数据服务器、水泵控制器、水泵以及与水泵连接的多个电磁阀；所述农田水位监测装置包括多个随机部署于设定的农田水位监测区域内的传感器节点，多个传感器节点通过自组织方式构成一个用于感知和采集农田水位信息的无线传感器网络；传感器节点采集的农田水位信息最终传送到基站设备，进而由基站设备将接收到的农田水位信息传送到数据服务器；所述的数据服务器存储有根据水稻栽培的要求设定的农田水位阈值，数据服务器根据接收到的农田水位信息判断各农田水位是否在设定的农田水位阈值范围之内，如果一田块的水位低于农田水位阈值下限，数据服务器发送水泵开启指令给水泵控制器以开启所述水泵，同时给对应该田块的电磁阀发送开启指令，实现农田水位的精准控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，其特征是，当传感器节点采集到田块的水位达到农田水位阈值上限时，所述数据服务器给对应该田块的电磁阀发送关闭指令，关闭对应该田块的电磁阀。

3.根据权利要求2所述的一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，其特征是，当所有电磁阀关闭时，所述数据服务器向水泵控制器发送水泵关闭指令以关闭水泵。

4.根据权利要求1所述的一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，其特征是，多个传感器节点构成的无线传感器网络为双层无线传感器网络：传感器节点的角色包括簇头节点和普通成员节点，其中普通成员节点将感知到的农田水位信息发送至自己的簇头节点，进而由簇头节点对簇内各普通成员节点发送的农田水位信息进行融合并发送至基站设备。

5.根据权利要求4所述的一种基于无线传感器网络的水稻精准灌溉测控系统，其特征是，传感器节点通过改进的LEACH分簇协议确定自身的角色，具体包括：

(1)在每一轮分簇时，基站设备向所有传感器节点发送广播信号，每个传感器节点收到广播信号后应用安全加密随机数产生器生成一个0和0.5之间的随机数并计算随机阈值，如果传感器节点生成的随机数小于计算出的随机阈值，则该传感器节点成为临时簇头节点；

设Y(T_i)表示传感器节点T_i的随机阈值，Y(T_i)的计算公式为：

式中，E_i为传感器节点T_i成为簇头节点的概率，r是当前分簇的轮次，Q是有资格成为簇头节点的传感器节点集合，若传感器节点在最近的轮内没有担任过簇头节点，则该传感器节点属于Q；P_i为传感器节点T_i的当前剩余能量，为传感器节点T_i的初始能量，为传感器节点T_i在上一次成为簇头节点时消耗的能量，当传感器节点T_i没有当过簇头节点时

(2)若两个临时簇头节点间距小于其中任意一个传感器节点的通信半径，则该两个传感器节点互为邻居临时簇头节点，当选为临时簇头节点的传感器节点在对应的通信半径范围内广播当选消息，并接收其他临时簇头节点的广播消息，若一个临时簇头节点的剩余能量大于其所有的邻居临时簇头节点，则自动成为真正的簇头节点，否则恢复到普通成员节点状态。