CN114051983B - 一种刺参智能化养殖监控捕收系统及实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种刺参智能化养殖监控捕收系统，包括传感器设备、数据收发器、浮漂通信设备、岸基数据中心，所述岸基数据中心包括传感器网络组建模块、坐标系创建模块、计算模块、无向图生成模块、传感器检测模块、外部数据接收模块、天气判断模块、传感器控制模块；解决了现有技术中养殖设备所营造的环境不利于刺参的成长，降低刺参的成活率，实现了将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染，养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积，掌握刺参的实时发育情况，实现智能监测和捕捞。
Description
技术领域
本发明涉及渔业和计算机领域，尤其涉及一种刺参智能化养殖监控捕收系统及实现方法。
背景技术
刺参是我国一种重要的传统海产品，自古便有“海八珍”之首的美誉。随着我国人均可支配收入的增长及刺参产业的逐渐规范化，我国刺参产业一直处于扩张态势。
目前，商品刺参大多都是人工养殖。现有的养殖方式是将刺参置于养殖箱体内，饲喂微生物和动、植物碎屑等食物。我国专利申请号：CN201811046435.4；公开日：2019.01.15公开了一种刺参养殖及自动捕捞设备，包括养殖箱、捕捞装置、遮阳装置、清洁装置和投食装置，所述养殖箱上端设有一个开口，捕捞装置设置有横移机构和纵向移动机构，所述横移机构对称安装在养殖箱的开口上，纵向移动机构固定安装在横移机构上，遮阳装置包括有转动机构和收缩机构，所述转动机构安装在养殖箱的侧壁上，收缩机构设置在转动机构的末端，清洁装置设置在养殖箱内靠近底部的位置，投食装置固定安装在养殖箱的侧部，所述养殖箱内还设有多个附着基，所述附着基为半圆柱状结构,本装置提高了养殖刺参的存活率，以及可以自动捕捞刺参。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现现有技术及上述技术至少存在如下技术问题：现有技术一般是向海底投石来形成礁体，但是大量投放礁石造成海底环境改变，目前政府已经进行相应的管控。而上述技术养殖箱底层的水体容易产生分层和缺氧的问题，所营造的环境不利于刺参的成长，同时，在遮荫后，底泥容易窝赃发臭，容易发酵，产生有毒有害物质，降低刺参的成活率；且应用了大量的动力源，设备的耗电量较大，造价和运行成本较高，不利于掌握刺参的实时发育情况，不够智能化。
发明内容
本申请实施例通过提供一种刺参智能化养殖监控捕收系统，解决了现有技术中养殖设备所营造的环境不利于刺参的成长，降低刺参的成活率；设备的耗电量较大，造价和运行成本较高，不利于掌握刺参的实时发育情况，不够智能化。实现了将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染，养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积，掌握刺参的实时发育情况，实现智能监测和捕捞。
本申请提供了一种刺参智能化养殖监控捕收系统具体包括以下技术方案：
一种刺参智能化养殖监控捕收系统，通过对水下传感器网络拓扑和传感器网络的监测频率进行优化，提高监测性能，实现刺参的智能化养殖监控，并基于准确的数据展示确定捕收时间，方便刺参捕收。
优选的，所述的刺参智能化养殖监控捕收系统包括以下部分：
传感器设备、数据收发器、浮漂通信设备、岸基数据中心，所述岸基数据中心包括传感器网络组建模块、坐标系创建模块、计算模块、无向图生成模块、传感器检测模块、外部数据接收模块、天气判断模块、传感器控制模块；
所述传感器网络组建模块，用于接收采集数据，并通过各传感器及其邻居节点集构建牡蛎生态礁传感器网络G，并将组建后的传感器网络通过数据连接的方式发送给坐标系创建模块；
所述计算模块，用于计算位移几何矩阵、刚度矩阵、传感器网络中边的连接概率、连接权重、传感器节点间的通信信任值和链路信任值、无向图的传输性能，将计算结果通过数据连接的方式发送给无向图生成模块；同时，所述计算模块计算采集数据的三次平滑值、监测频率的调整因子和优化后的监测频率，将优化后的监测频率和天气判断结果通过数据连接的方式发送给传感器控制模块；
所述无向图生成模块，用于根据边的连接权重构建第一最小生成树和第二最小生成树，合并得到无向图。将无向图的连接方式通过数据连接的方式发送给传感器控制模块。
优选的，刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，包括以下步骤：
S1.组装牡蛎壳和移动笼，投入海底形成牡蛎生态礁，在牡蛎生态礁上安装传感器设备和数据收发器，浮漂上安装浮漂通信设备；
S2.构建牡蛎生态礁传感器网络，在牡蛎生态礁传感器网络范围内建立整体坐标系和自然坐标系，基于传感器网络刚度矩阵得到传感器网络中边的连接权重，通过构建最小生成树得到无向图，并计算无向图的传输性能，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑；
S3.使用基于指数平滑法的监测频率计算方法，对含有趋势和季节性的时间序列进行预测，优化传感器的监测频率，将牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，并在适当的时间进行捕捞。
优选的，所述的刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，所述步骤S1具体包括：
把若干个移动笼投放到海底，N个移动笼的底部集中固定在同一位置，固定点通过连接绳与浮漂相连，浮漂浮在水面上，便于确定具体位置，浮漂上安装有浮漂通信设备，以便将接收到的采集数据增强信号后发送给岸基数据中心。
优选的，刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，所述步骤S2具体包括：
利用复合函数求导的规则得到位移几何矩阵，由位移几何矩阵得到牡蛎生态礁传感器网络拓扑的刚度矩阵，基于传感器网络刚度矩阵计算牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率，将牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率的倒数作为边的连接权重，基于牡蛎生态礁传感器网络中边的连接权重构建第一最小生成树和第二最小生成树，将第一最小生成树与第二最小生成树合并，得到无向图。
优选的，刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，所述步骤S2具体包括：根据一段时间内传感器节点间成功交互的次数s和不成功交互的次数s′，计算传感器节点间的通信信任值，根据一段时间内传感器节点间所传输数据包的误包率PLR和丢包率PER，计算传感器节点间的链路信任值，根据通信信任值和链路信任值得到当前无向图的传输性能，基于传输性能从无向图中选出最终的传输路线，即得到传输性能最高的唯一一条传输路径，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑。
优选的，刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，所述步骤S3具体包括：
基于初始监测周期，选取相同监测状况下连续三个周期数据的平均值为一次平滑值，然后随机选取当前监测状况下连续两个周期数据与一次平滑值的平均值为二次平滑值，根据一次平滑值和二次平滑值计算三次平滑值，根据平滑值计算监测频率的调整因子，根据监测频率的调整因子，对监测周期进行调整。
优选的，刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，所述步骤S3具体包括：
传感器网络根据采集牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，当用户确定刺参发育情况达到捕捞程度时，每年的春秋两季都可以进行捕捞，可直接通过牡蛎生态礁上的定位设备找到大概的海域位置，然后通过浮漂确定具体位置，在捕捞过程中，由于刺参生活在移动笼中，可直接将牡蛎生态礁整体捕捞，从而完成刺参智能化养殖监控捕收。
有益效果：
本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.本申请可以将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染；并且不用投放刺参苗，直接利用海里的刺参苗即可，这种方式养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积；
2.本申请结合传感器位置信息和刚度信息，得到传感器网络的连接参数，并基于传感器网络的稳定性和连通性，对传感器网络进行拓扑优化，该方法可以平衡和降低传感器网络的能耗，可以快速计算出传感器网络的信息交互拓扑，减少了计算信息交互拓扑所消耗的能量，提高了传感器网络的性能；
3.本申请使用基于指数平滑法的频率监测计算方法，通过三次平滑值计算频率监测的调整因子，从而优化监测频率，可以更加简单有效降低资源利用率，适用于嵌入式系统，并且可以准确的进行预测分析，有效降低监测设备的维护成本，提高稳定性和可靠性。
4.本申请的技术方案能够有效解决现有技术中养殖设备所营造的环境不利于刺参的成长，降低刺参的成活率；设备的耗电量较大，造价和运行成本较高，不利于掌握刺参的实时发育情况，不够智能化。并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，最终能够将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染，养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积，掌握刺参的实时发育情况，实现智能监测和捕捞。
附图说明
图1为本申请所述一种刺参智能化养殖监控捕收系统结构图；
图2为本申请所述一种刺参智能化养殖监控捕收系统实现方法流程图；
图3为本申请所述牡蛎生态礁传感器网络结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种刺参智能化养殖监控捕收系统，解决了现有技术中养殖设备所营造的环境不利于刺参的成长，降低刺参的成活率；设备的耗电量较大，造价和运行成本较高，不利于掌握刺参的实时发育情况，不够智能化。
本申请实施例中的技术方案为解决上述问题，总体思路如下：
本申请可以将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染；并且不用投放刺参苗，直接利用海里的刺参苗即可，这种方式养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积；本申请结合传感器位置信息和刚度信息，得到传感器网络的连接参数，并基于传感器网络的稳定性和连通性，对传感器网络进行拓扑优化，该方法可以平衡和降低传感器网络的能耗，可以快速计算出传感器网络的信息交互拓扑，减少了计算信息交互拓扑所消耗的能量，提高了传感器网络的性能；本申请使用基于指数平滑法的频率监测计算方法，通过三次平滑值计算频率监测的调整因子，从而优化监测频率，可以更加简单有效降低资源利用率，适用于嵌入式系统，并且可以准确的进行预测分析，有效降低监测设备的维护成本，提高稳定性和可靠性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
参照附图1，本申请所述的一种刺参智能化养殖监控捕收系统包括以下部分：
传感器设备10、数据收发器20、浮漂通信设备30、岸基数据中心40
所述传感器设备10，用于采集牡蛎生态礁及周围区域的图像、温度、溶解氧量、盐度、水流流速、海水透明度数据。传感器设备10将采集到的数据通过无线连接的方式发送给数据收发器20；
所述数据收发器20，用于汇聚所有传感器采集的数据，数据收发器20将汇集的采集数据通过无线传输的方式发送给浮漂通信设备30；
所述浮漂通信设备30，用于将采集到的数据进行信号增强，通过无线传输的方式发送给岸基数据中心40；
所述岸基数据中心40包括传感器网络组建模块401、坐标系创建模块402、计算模块403、无向图生成模块404、传感器检测模块405、外部数据接收模块406、天气判断模块407、传感器控制模块408；
所述传感器网络组建模块401，用于接收采集数据，并通过各传感器及其邻居节点集构建牡蛎生态礁传感器网络G＝(V,E,W)，并将组建后的传感器网络通过数据连接的方式发送给坐标系创建模块402；
所述坐标系创建模块402，用于在牡蛎生态礁传感器网络范围内创建整体坐标系(X,Y)和自然坐标系(ξ,η)，并将创建好的坐标系通过数据连接的方式发送给计算模块403；
所述计算模块403，用于计算位移几何矩阵、刚度矩阵、传感器网络中边的连接概率、连接权重、传感器节点间的通信信任值和链路信任值、无向图的传输性能，将计算结果通过数据连接的方式发送给无向图生成模块404；同时，所述计算模块403计算采集数据的三次平滑值、监测频率的调整因子和优化后的监测频率，将优化后的监测频率和天气判断结果通过数据连接的方式发送给传感器控制模块408；
所述无向图生成模块404，用于根据边的连接权重构建第一最小生成树和第二最小生成树，合并得到无向图。将无向图的连接方式通过数据连接的方式发送给传感器控制模块408；
所述传感器检测模块405，用于检测一段时间内传感器节点间成功交互的次数s和不成功交互的次数s′，传感器节点间所传输数据包的误包率PLR和丢包率PER，将检测结果通过数据连接的方式发送给计算模块403；
所述外部数据接收模块406，用于从外部获取天气数据，包括光照时间、温度、风力、风向、雨雪以及特殊天气等情况，通过数据连接的方式将天气数据发送给天气判断模块407；
所述天气判断模块407，根据天气因素划分监测状况L＝{L1,L2,…}，不同的L表示不同的天气情况，将天气判断结果通过数据连接的方式发送给计算模块403；
所述传感器控制模块408，用于对传感器的工作状态进行控制。
参照附图2，本申请所述一种刺参智能化养殖监控捕收系统具体运行过程如下：
S1.组装牡蛎壳和移动笼，投入海底形成牡蛎生态礁，在牡蛎生态礁上安装传感器设备和数据收发器，浮漂上安装浮漂通信设备；
将牡蛎壳按照一定结构拼接组合，然后用移动笼装起来就可以成为一个礁石的单体，几个单体堆积起来就成了牡蛎生态礁。刺参在海底能缓慢地匍匐前进，或潜伏于沙底或躲藏在石下，牡蛎生态礁中的牡蛎壳笼除了为多种底栖生物提供栖息场所外，对刺参也具有诱集作用。而且牡蛎壳的背部有许多褶皱，利于底栖藻的生长，而这些藻类也会成为刺参的食物。这种类型的人造礁体不仅造价低，自然环保，而且在养殖刺参的密集度上也会提高很多。牡蛎生态礁不但具有比重大、防腐性强的特性，而且更能够稳定模拟自然生态礁的生态系统。
把若干个移动笼投放到海底，N个移动笼的底部集中固定在同一位置，固定点通过连接绳与浮漂相连，浮漂浮在水面上，便于确定具体位置，浮漂上安装有浮漂通信设备30，以便将接收到的采集数据增强信号后发送给岸基数据中心40。移动笼落入海底后，慢慢形成自然仿生礁体，然后海里本身的刺参幼苗就会在这个礁体上繁殖生长。
根据移动笼的分布情况，以固定在同一位置的N个移动笼作为一个监测子区域，将牡蛎生态礁监测区域划分为M个子区域，每个子区域部署用于执行牡蛎生态礁监测任务的传感器设备10和一个用于从传感器节点手机数据的数据收发器20，所述传感器设备10的作用是执行牡蛎生态礁监测任务，包括多个采集设备和定位设备，用于采集牡蛎生态礁及周围区域的图像、温度、溶解氧量、盐度、水流流速、海水透明度数据，并确定牡蛎生态礁的大概位置；所述数据收发器20用于收集当前区域的监测数据，并发送给下一跳数据收发器20。
本申请所述步骤S1的有益效果为：本申请可以将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染；并且不用投放刺参苗，直接利用海里的刺参苗即可，这种方式养刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积。
S2.构建牡蛎生态礁传感器网络，在牡蛎生态礁传感器网络范围内建立整体坐标系和自然坐标系，基于传感器网络刚度矩阵得到传感器网络中边的连接权重，通过构建最小生成树得到无向图，并计算无向图的传输性能，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑；
在牡蛎生态礁监测区域，由于水下环境的特殊性，若传感器节点稀疏布置，则难以通过节点间的多跳路由汇聚数据。通过各传感器及其邻居节点集构建牡蛎生态礁传感器网络，如图3所示。为了保证传感器网络的连通性、覆盖性、可靠性和能力均衡性等因素，同时降低网络能耗，需要对网络拓扑进行优化，增强网络拓扑的刚度。
具体的，传感器网络表示为G＝(V,E,W)。
其中，V＝{vi},1≤i≤n，V是传感器节点的集合，vi表示第i个传感器，n是传感器节点是总数。
E＝{eij},1≤i,j≤n，E是每两个传感器节点构成的边的集合，其中边eij表示vi和vj之间的通信链接，使得vi和vj之间可以相互发送信息。
W＝{w(eij)},W是所有边的权值的集合，其中w(eij)表示vi和vj之间的通信链接eij的代价。
在牡蛎生态礁传感器网络范围内建立整体坐标系(X,Y)，以固定点为坐标原点，传感器网络边缘与坐标原点距离最远的点所在的方向为横坐标轴X，与横坐标轴在同一水平面内垂直的方向为纵坐标轴Y。将整体坐标系中的一个任意四边形映射成自然坐标系中的一个正方体，在整体坐标系中的任意一个四边形单元上，作连接对边中点的直线，取其交点为原点，这两条直线分别为ξ和η轴，形成一个新的坐标系，称为该单元的自然坐标系(ξ,η)。
利用复合函数求导的规则得到位移几何矩阵，具体如下：
其中，[J]为雅克比矩阵，u为四边形单元为某一点的位移量。由位移几何矩阵得到牡蛎生态礁传感器网络拓扑的刚度矩阵，具体如下：
[K]＝∫∫[B]T[D][B]t[J]dξdη
其中，[K]为传感器网络拓扑的刚度矩阵，T为转置矩阵，[D]为弹性矩阵，用于表征传感器的传输性能，t为单元厚度。
基于传感器网络刚度矩阵计算牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率：
PS(i,j)＝[K]T
其中，Pij表示传感器节点vi和vj的连接概率，d(i,j)表示传感器节点vi和vj之间的距离，PC(i,j)表示传感器节点vi和vj的连通性函数，PS(i,j)表示传感器节点vi和vj的稳定性函数，A、α、β、γ、δ均为常数，由实验获得，S为牡蛎生态礁的占地面积，H为牡蛎生态礁所处水下的深度，r[K]为刚度矩阵[K]的秩，rε为矩阵秩的筛选阈值。
将牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率的倒数作为边的连接权重，即：
基于牡蛎生态礁传感器网络中边的连接权重构建第一最小生成树，并将上述第一最小生成树中的边从牡蛎生态礁传感器网络中删除。然后在删除后的牡蛎生态礁传感器网络中基于边的连接权重构建第二最小生成树，将第一最小生成树与第二最小生成树合并，得到无向图。
当传感器网络传输无向图构建完成后，首先根据一段时间内传感器节点间成功交互的次数s和不成功交互的次数s′，计算传感器节点间的通信信任值Tc，具体计算公式为：
根据一段时间内传感器节点间所传输数据包的误包率PLR和丢包率PER，计算传感器节点间的链路信任值Tl，具体计算公式为：
Tl＝(1-PLR)(1-PER)
链路信任值反应了通信信道的性能，决定了数据的可信度。
根据通信信任值和链路信任值得到当前无向图的传输性能C＝wcTc+wlTl，其中，wc、wl分别是通信信任值和链路信任值的权重。基于传输性能从无向图中选出最终的传输路线，即得到传输性能最高的唯一一条传输路径，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑。
本申请所述步骤S2的有益效果为：本申请结合传感器位置信息和刚度信息，得到传感器网络的连接参数，并基于传感器网络的稳定性和连通性，对传感器网络进行拓扑优化，该方法可以平衡和降低传感器网络的能耗，可以快速计算出传感器网络的信息交互拓扑，减少了计算信息交互拓扑所消耗的能量，提高了传感器网络的性能。
S3.使用基于指数平滑法的监测频率计算方法，对含有趋势和季节性的时间序列进行预测，优化传感器的监测频率，将牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，并在适当的时间进行捕捞。
由于野生刺参的发育时间比人工饲养更长，且刺参移动速度非常慢，为了减少能源消耗，传感器网络并非实时监测和传输数据，而是根据天气情况动态调整监测频率。
使用基于指数平滑法的监测频率计算方法，对含有趋势和季节性的时间序列进行预测。首先根据天气因素划分监测状况L＝{L1,L2,…}，不同的L表示不同的天气情况，所述天气情况的划分可根据当地实际情况自行划分。划分依据可包括光照时间、温度、风力、风向、雨雪以及特殊天气等情况。
基于每种监测状况分别计算监测频率，即不同天气状况下需要分别计算。首先根据经验设定初始监测周期，基于初始监测周期，选取相同监测状况下连续三个周期数据的平均值为一次平滑值，然后随机选取当前监测状况下连续两个周期数据与一次平滑值的平均值为二次平滑值，根据一次平滑值和二次平滑值计算三次平滑值：
F3＝cF1+(1-c)F2
其中，c为平滑系数。
根据平滑值计算监测频率的调整因子，具体如下：
c1＝3F1-3F2+F3
根据监测频率的调整因子，对监测周期进行调整：
其中，
为调整后的监测周期，
为不同监测状况所对应的调整权重，R为初始监测周期。
传感器网络根据采集牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，当用户确定刺参发育情况达到捕捞程度时，每年的春秋两季都可以进行捕捞，可直接通过牡蛎生态礁上的定位设备找到大概的海域位置，然后通过浮漂确定具体位置，在捕捞过程中，由于刺参生活在移动笼中，可直接将牡蛎生态礁整体捕捞，从而完成刺参智能化养殖监控捕收。
本申请所述步骤S3的有益效果为：本申请使用基于指数平滑法的频率监测计算方法，通过三次平滑值计算频率监测的调整因子，从而优化监测频率，可以更加简单有效降低资源利用率，适用于嵌入式系统，并且可以准确的进行预测分析，有效降低监测设备的维护成本，提高稳定性和可靠性。
综上所述，便完成了本申请所述的一种刺参智能化养殖监控捕收系统。
上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：
1、本申请可以将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染；并且不用投放刺参苗，直接利用海里的刺参苗即可，这种方式养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积；
2、本申请结合传感器位置信息和刚度信息，得到传感器网络的连接参数，并基于传感器网络的稳定性和连通性，对传感器网络进行拓扑优化，该方法可以平衡和降低传感器网络的能耗，可以快速计算出传感器网络的信息交互拓扑，减少了计算信息交互拓扑所消耗的能量，提高了传感器网络的性能；
3、本申请使用基于指数平滑法的频率监测计算方法，通过三次平滑值计算频率监测的调整因子，从而优化监测频率，可以更加简单有效降低资源利用率，适用于嵌入式系统，并且可以准确的进行预测分析，有效降低监测设备的维护成本，提高稳定性和可靠性。
效果调研：
本申请的技术方案能够有效解决现有技术中养殖设备所营造的环境不利于刺参的成长，降低刺参的成活率；设备的耗电量较大，造价和运行成本较高，不利于掌握刺参的实时发育情况，不够智能化。并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，最终能够将牡蛎壳合理的利用，节省了成本，减少资源的浪费，并且不会造成环境污染，养殖刺参造价低廉、聚参效果明显、刺参回捕率高，并且易于操作和收获、不易淤积，掌握刺参的实时发育情况，实现智能监测和捕捞。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (5)
1.一种刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，其特征在于，所述方法基于一种刺参智能化养殖监控捕收系统，所述系统包括以下部分：
传感器设备、数据收发器、浮漂通信设备、岸基数据中心，所述岸基数据中心包括传感器网络组建模块、坐标系创建模块、计算模块、无向图生成模块、传感器检测模块、外部数据接收模块、天气判断模块、传感器控制模块；
所述传感器网络组建模块，用于接收采集数据，并通过各传感器及其邻居节点集构建牡蛎生态礁传感器网络G，并将组建后的传感器网络通过数据连接的方式发送给坐标系创建模块；
所述计算模块，用于计算位移几何矩阵、刚度矩阵、传感器网络中边的连接概率、连接权重、传感器节点间的通信信任值和链路信任值、无向图的传输性能，将计算结果通过数据连接的方式发送给无向图生成模块；同时，所述计算模块计算采集数据的三次平滑值、监测频率的调整因子和优化后的监测频率，将优化后的监测频率和天气判断结果通过数据连接的方式发送给传感器控制模块；
所述无向图生成模块，用于根据边的连接权重构建第一最小生成树和第二最小生成树，合并得到无向图；将无向图的连接方式通过数据连接的方式发送给传感器控制模块；
所述方法包括以下步骤：
S1.组装牡蛎壳和移动笼，投入海底形成牡蛎生态礁，在牡蛎生态礁上安装传感器设备和数据收发器，浮漂上安装浮漂通信设备；
S2.构建牡蛎生态礁传感器网络，在牡蛎生态礁传感器网络范围内建立整体坐标系和自然坐标系，基于传感器网络刚度矩阵得到传感器网络中边的连接权重，通过构建最小生成树得到无向图，并计算无向图的传输性能，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑；
传感器网络表示为G＝(V,E,W)；
其中，V＝{vi},1≤i≤n，V是传感器节点的集合，vi表示第i个传感器，n是传感器节点是总数；
E＝{eij},1≤i,j≤n，E是每两个传感器节点构成的边的集合，其中边eij表示vi和vj之间的通信链接，使得vi和vj之间可以相互发送信息；
W＝{w(eij)},W是所有边的权值的集合，其中w(eij)表示vi和vj之间的通信链接eij的代价；
在牡蛎生态礁传感器网络范围内建立整体坐标系(X,Y)，以固定点为坐标原点，传感器网络边缘与坐标原点距离最远的点所在的方向为横坐标轴X，与横坐标轴在同一水平面内垂直的方向为纵坐标轴Y；将整体坐标系中的一个任意四边形映射成自然坐标系中的一个正方体，在整体坐标系中的任意一个四边形单元上，作连接对边中点的直线，取其交点为原点，这两条直线分别为ξ和η轴，形成一个新的坐标系，称为该单元的自然坐标系(ξ,η)；
利用复合函数求导的规则得到位移几何矩阵，具体如下：
其中，[J]为雅克比矩阵，u为四边形单元为某一点的位移量；由位移几何矩阵得到牡蛎生态礁传感器网络拓扑的刚度矩阵，具体如下：
[K]＝∫∫[B]T[D][B]t[J]dξdη
其中，[K]为传感器网络拓扑的刚度矩阵，T为转置矩阵，[D]为弹性矩阵，用于表征传感器的传输性能，t为单元厚度；
基于传感器网络刚度矩阵计算牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率：
PS(i,j)＝[K]T
其中，Pij表示传感器节点vi和vj的连接概率，d(i,j)表示传感器节点vi和vj之间的距离，PC(i,j)表示传感器节点vi和vj的连通性函数，PS(i,j)表示传感器节点vi和vj的稳定性函数，A、α、β、γ、δ均为常数，由实验获得，S为牡蛎生态礁的占地面积，H为牡蛎生态礁所处水下的深度，r[K]为刚度矩阵[K]的秩，rε为矩阵秩的筛选阈值；
将牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率的倒数作为边的连接权重，即：
基于牡蛎生态礁传感器网络中边的连接权重构建第一最小生成树，并将上述第一最小生成树中的边从牡蛎生态礁传感器网络中删除；然后在删除后的牡蛎生态礁传感器网络中基于边的连接权重构建第二最小生成树，将第一最小生成树与第二最小生成树合并，得到无向图；
当传感器网络传输无向图构建完成后，首先根据一段时间内传感器节点间成功交互的次数s和不成功交互的次数s'，计算传感器节点间的通信信任值Tc，具体计算公式为：
根据一段时间内传感器节点间所传输数据包的误包率PLR和丢包率PER，计算传感器节点间的链路信任值Tl，具体计算公式为：
Tl＝(1-PLR)(1-PER)
链路信任值反应了通信信道的性能，决定了数据的可信度；
根据通信信任值和链路信任值得到当前无向图的传输性能C＝wcTc+wlTl，其中，wc、wl分别是通信信任值和链路信任值的权重；基于传输性能从无向图中选出最终的传输路线，即得到传输性能最高的唯一一条传输路径，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑；
S3.使用基于指数平滑法的监测频率计算方法，对含有趋势和季节性的时间序列进行预测，优化传感器的监测频率，将牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，并在适当的时间进行捕捞；
所述步骤S3包括：
基于初始监测周期，选取相同监测状况下连续三个周期数据的平均值为一次平滑值，然后随机选取当前监测状况下连续两个周期数据与一次平滑值的平均值为二次平滑值，根据一次平滑值和二次平滑值计算三次平滑值：
F3＝cF1+(1-c)F2
其中，c为平滑系数；
根据平滑值计算监测频率的调整因子，具体如下：
c1＝3F1-3F2+F3
根据监测频率的调整因子，对监测周期进行调整：
其中，
为调整后的监测周期，
为不同监测状况所对应的调整权重，R为初始监测周期。
2.如权利要求1所述的刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
把若干个移动笼投放到海底，N个移动笼的底部集中固定在同一位置，固定点通过连接绳与浮漂相连，浮漂浮在水面上，便于确定具体位置，浮漂上安装有浮漂通信设备，以便将接收到的采集数据增强信号后发送给岸基数据中心。
3.如权利要求1所述的刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
利用复合函数求导的规则得到位移几何矩阵，由位移几何矩阵得到牡蛎生态礁传感器网络拓扑的刚度矩阵，基于传感器网络刚度矩阵计算牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率，将牡蛎生态礁传感器网络中边的连接概率的倒数作为边的连接权重，基于牡蛎生态礁传感器网络中边的连接权重构建第一最小生成树和第二最小生成树，将第一最小生成树与第二最小生成树合并，得到无向图。
4.如权利要求1所述的刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
根据一段时间内传感器节点间成功交互的次数s和不成功交互的次数s'，计算传感器节点间的通信信任值，根据一段时间内传感器节点间所传输数据包的误包率PLR和丢包率PER，计算传感器节点间的链路信任值，根据通信信任值和链路信任值得到当前无向图的传输性能，基于传输性能从无向图中选出最终的传输路线，即得到传输性能最高的唯一一条传输路径，得到最优刚度牡蛎生态礁传感器网络拓扑。
5.如权利要求1所述的一种刺参智能化养殖监控捕收系统的实现方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
传感器网络根据采集牡蛎生态礁的数据展示给用户，方便用户实时查看刺参养殖的情况，当用户确定刺参发育情况达到捕捞程度时，每年的春秋两季都可以进行捕捞，可直接通过牡蛎生态礁上的定位设备找到大概的海域位置，然后通过浮漂确定具体位置，在捕捞过程中，由于刺参生活在移动笼中，可直接将牡蛎生态礁整体捕捞，从而完成刺参智能化养殖监控捕收。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN205647601U (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 广东海洋大学 | 一种基于无线传感器网络的海岸珊瑚礁生长状况监测系统 |
| CN106978341A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-07-25 | 冯瑞 | 一种新型细胞培养系统 |
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Family Cites Families (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN101627734B (zh) * | 2009-07-24 | 2011-05-11 | 中国科学院海洋研究所 | 一种以牡蛎壳为材料的刺参增养殖海珍礁及其增养殖方法 |
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| WO2015175975A1 (en) * | 2014-05-15 | 2015-11-19 | Coastal Environments, Incorporated | Apparatus facilitating formation of a vertical oyster reef and shoreline rehabilitation with induced oyster reef barrier and lagoon implementing the same |
| US20180206459A1 (en) * | 2017-01-26 | 2018-07-26 | Stephen C. Crawford | Catch monitoring systems and methods |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN205647601U (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 广东海洋大学 | 一种基于无线传感器网络的海岸珊瑚礁生长状况监测系统 |
| CN106978341A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-07-25 | 冯瑞 | 一种新型细胞培养系统 |
| CN110602723A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-20 | 华侨大学 | 一种基于水下边缘设备的两级双向预测获取数据方法 |
| CN111131226A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-05-08 | 中国船舶工业系统工程研究院 | 一种广域海洋物联网通信管控系统 |
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