CN109451461A - 一种基于农业物联网的传感器数据融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，基站接收无线检测模块数据，无线检测模块分别检测大气温湿度、土壤温湿度、光照度、CO2浓度参数，在基站将处理过的数据发送给上位机。基站依据数据大小和位置两次聚类，并且基站对数据的位置加权，可以有效剔除错误数据，减少数据量，有利于节约能量。本方法可以反映出数据的位置信息，更有利于体现数据之间的关联性，融合的数据更为合理。本发明实现简单，满足实际应用的需要。

Description

一种基于农业物联网的传感器数据融合方法
技术领域
本发明涉及一种基于农业物联网的传感器数据融合方法。
背景技术
我国是农业生产大国，农业是国民经济的根本，农业具有对象多样、分散、地域广阔等特点，因此在大多数情况下农业数据信息的获取非常困难。随着物联网技术的快速发展，将其应用在农业系统中具有广阔的应用前景。通过农业物联网技术可以有效节约人力资源并降低人对农田环境的影响，获取精准的作物环境和作物信息。相比工业物联网，农业物联网要求传感器节点拥有更长的使用寿命，但是无线传感器网络中传感器节点大都用电池供电且连续工作寿命有限减少数据传输量和数据处理量是限。如果数据量大，不仅浪费能量，缩短传感网络整体寿命，而且不利于数据利用，甚至会造成网络拥塞和瘫痪。很多农业物联网的数据处理方式被提出，但是，如何有效提升系统使用寿命和数据处理合理性仍然亟待解决的问题。
发明内容
鉴于现有技术的缺点，本发明的目的在于一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，其包括：一上位机，所述上位机用于发送初始化命令、初始化参数、无线传输数据并进行显示，上位机与基站通讯；
数个基站，基站接收无线检测模块数据，无线检测模块分别检测大气温湿度、土壤温湿度、光照度、CO2浓度参数，所述无线检测模块包括数据采集单元和无线传输单元，所述数据采集单元与所述无线传输单元连接；
第一步，基站将接收到的同类型无线检测模块数据，采用格拉布斯准则剔除误差较大的数据，得到剩余数据Sn；
第二步，对剩余数据Sn依据大小进行聚类分组Jm1，同时，依据位置对数据进行聚类分组Jm2；
第三步，比较Jm1、Jm2，删除Jm1、Jm2中分组不一致的数据，保留两次聚类分组一致的数据，得到聚类分组数据Jm；
第四步，对数据Jm进行位置加权融合，得到融合值Jri，基站将融合值Jri发送给上位机；
第五步，上位机将数个基站发送来融合值进一步处理，得到最终的融合值Jr，存储。
优选的，第二步对剩余数据Sn依据大小进行聚类分组Jm1，同时，依据位置对数据进行聚类分组Jm2，其中Jm1和Jm2分组组数一致。
综上所述，本发明提出一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，在基站将处理过的数据发送给上位机，有效减少数据量，减少网络拥塞，有利于节约能量。本方法依据数据大小和位置两次聚类，可以进一步剔除错误数据，提高数据的准确性。基站对数据的位置加权，可以反映出数据的位置信息，更有利于体现数据之间的关联性，融合的数据更为合理。
附图说明
图1为本发明实施例的框图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地实施。
一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，如图1所示，包括一个上位机，三个基站，k个无线检测模块，其中无线检测模块1至m数据发送给基站1，无线检测模块m+1至n数据发送给基站2，无线检测模块n+1至k数据发送给基站3。上位机用于发送初始化命令、初始化参数、无线传输数据并进行显示，上位机与基站通讯。三个基站，基站接收无线检测模块数据，无线检测模块分别检测大气温湿度、土壤温湿度、光照度、CO2浓度参数，所述无线检测模块包括数据采集单元和无线传输单元，所述数据采集单元与所述无线传输单元连接；
第一步，基站将接收到的同类型无线检测模块数据，针对每个无线检测模块，首先计算测量数据的算术平均值和残差，然后计算残差的标准差，最后查表得到格拉布斯统计量的临界值，设置置信度为95％，残差大于临界值与标准差的乘积的数据保留下来，采用格拉布斯准则剔除误差较大的所有无线检测模块数据，得到剩余数据Sn。
第二步，对剩余数据Sn依据大小进行聚类分组Jm1，同时，依据位置对数据进行聚类分组Jm2，其中Jm1和Jm2分组组数一致，聚类时采用K均值聚类方法。
第三步，比较Jm1、Jm2，删除Jm1、Jm2中分组不一致的数据，保留两次聚类分组一致的数据，得到聚类分组数据Jm。
第四步，对数据Jm进行位置加权融合，得到融合值Jri，基站将融合值Jri发送给上位机。假设数据Jm有三组，三组数据分别有7、8、6个数据。假设第一组7个数据为A1,A2,ΛA7，位置加权的方法是首先找到每组数据最大的数据，以该数据无线检测模块位置为中心，计算其它无线检测模块与中心的横向坐标X1，X2，Λ，X6，位置加权后的值即为本组的融合值。同理，另外2组数据按照上述方法确定，三组位置加权后的值即该基站将融合值Jri。
第五步，上位机将三个基站发送来融合值进行叠加，得到最终的融合值Jr，存储。
综上所述，本发明提出一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，在基站将处理过的数据发送给上位机，有效减少数据量，减少网络拥塞，有利于节约能量。本方法依据数据大小和位置两次聚类，可以进一步剔除错误数据，提高数据的准确性。基站对数据的位置加权，可以反映出数据的位置信息，更有利于体现数据之间的关联性，融合的数据更为合理。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

Claims (2)

1.一种基于农业物联网的传感器数据融合方法，其特征在于，其包括：一上位机，所述上位机用于发送初始化命令、初始化参数、无线传输数据并进行显示，上位机与基站通讯；
数个基站，基站接收无线检测模块数据，无线检测模块分别检测大气温湿度、土壤温湿度、光照度、CO2浓度参数，所述无线检测模块包括数据采集单元和无线传输单元，所述数据采集单元与所述无线传输单元连接；
第一步，基站将接收到的同类型无线检测模块数据，采用格拉布斯准则剔除误差较大的数据，得到剩余数据Sn；
第二步，对剩余数据Sn依据大小进行聚类分组Jm1，同时，依据位置对数据进行聚类分组Jm2；
第三步，比较Jm1、Jm2，删除Jm1、Jm2中分组不一致的数据，保留两次聚类分组一致的数据，得到聚类分组数据Jm；
第四步，对数据Jm进行位置加权融合，得到融合值Jri，基站将融合值Jri发送给上位机；
第五步，上位机将数个基站发送来融合值进一步处理，得到最终的融合值Jr，存储。
2.根据权利要求1所述的基于农业物联网的传感器数据融合方法，其特征在于：第二步对剩余数据Sn依据大小进行聚类分组Jm1，同时，依据位置对数据进行聚类分组Jm2，其中，Jm1和Jm2分组组数一致。
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