[发明专利]一种生猪养殖环境下基于无线传感器网络的路径损耗模型的建立方法有效

专利信息
申请号: 201610008797.9 申请日: 2016-01-07
公开(公告)号: CN105554778B 公开(公告)日: 2019-05-03
发明(设计)人: 郑丽敏;朱虹;张彧龙;其他发明人请求不公开姓名 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: H04W16/22 分类号: H04W16/22;H04W24/08;H04B17/309;H04W84/18
代理公司: 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 代理人: 董琪
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 生猪 养殖 环境 基于 无线 传感器 网络 路径 损耗 模型 建立 方法
【权利要求书】:

1.一种生猪养殖环境下基于无线传感器网络的路径损耗模型建立方法,其步骤如下:

1)在生猪养殖场环境中的空旷条件下,通过改变发射—接收机之间的距离d,分别测量接收信号的功率强度指示RSSI值,通过最小二乘法的线性回归获得路径损耗指数n;

2)在发射—接收机之间增加墙壁作为障碍物,通过增加墙壁的数量来改变发射—接收机之间的距离d,再测量记录RSSI值,计算获得墙体衰减因子AF1

3)在发射—接收机之间增加植株作为障碍物,选取不同高度的植株,分别改变发射—接收机距离d以及天线高度h,测量记录RSSI值,计算获得植株衰减因子AF2与天线高度的函数关系式;

4)将两种衰减因子共同添加在路径损耗模型中,并综合两种障碍物进行共同测量,对模型进行修正。

2.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的路径损耗模型建立方法,其特征在于,所述步骤1)的具体步骤如下:

(1)发射机与接收机之间的距离设置为6m,发射机与接收机之间没有障碍物阻挡,可视为视距传播;发射机发送一组数据,为100个数据包,接收机端记录100个相应的RSSI值;

(2)以6m为差值增加发射机与接收机之间的距离,重复10次步骤(1)中的操作;

(3)将每组记录的100个RSSI值计算平均值,利用最小二乘法的线性回归法,建立RSSI值与距离d的关系方程,所得为空旷条件下的路径损耗模型,即可获得路径损耗指数n。

3.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的路径损耗模型建立方法,其特征在于,所述步骤2)的具体步骤如下:

(1)不论墙壁数量如何变化,保证发射机、接收机与墙壁的距离均保持在1m不变,天线架设高度为1.2m以避免猪舍间植株对信号传输的影响;

(2)设置墙壁数量l=1,发射机与接收机之间的距离则为2m,此时发射机发送十组数据,每组为100个数据包,接收机端记录每组的100个相应的RSSI值;

(3)增加墙壁数量l=2,由于每两堵墙壁间的距离均为12m,发射机、接收机与墙壁的距离均保持在1m不变,所以此时发射机与接收机之间的距离则为14m,发射机发送十组数据,接收端记录RSSI值;

(4)继续增加墙壁数量重复上述操作,直至接收机端收不到无线信号;

(5)将每组记录的100个RSSI值计算平均值,利用添加了墙体衰减因子的新的路径损耗模型计算出AF1的大小。

4.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的路径损耗模型建立方法,其特征在于,所述步骤3)的具体步骤如下:

(1)选取不同高度的植株三组——分别为40cm、80cm和120cm,再根据植株高度的不同分别制定四个不同的天线高度,天线高度的设置原理为:其中最低天线高度的要求为以10cm为一个跨度,当天线高度更低时即使发射—接收距离缩小也不能收到无线信号,第二组高度设定为第一组高度加20cm,第三组高度设定为植株本身高度,第四组高度为植株自身高度的3/2倍;

(2)发射机与接收机之间的距离设置为6m,天线高度设置为最低,发射机发送十组数据,每组为100个数据包,接收机端记录每组的100个相应的RSSI值;

(3)保持发射机与接收机之间的距离不变,将天线高度升高,重复步骤(1);

(4)重复步骤(3)至同一距离下的四组天线高度全部测量结束;

(5)以6m为差值增加发射机与接收机之间的距离,再重复步骤(2)至步骤(4);

(6)将每组记录的100个RSSI值计算平均值,利用添加了植株衰减因子的新的路径损耗模型计算出AF2的大小;

(7)将AF2的大小与天线高度进行最小二乘法的线性回归分析,获得不同高度植株的衰减因子线性方程。

5.如权利要求1所述的基于无线传感器网络的路径损耗模型建立方法,其特征在于,所述步骤4)的具体步骤如下:

(1)在生猪养殖场中选取猪舍两堵墙壁及其中间生长的植株,高度依然分别为40cm、80cm、120cm且分别依照权利要求4所述设置4种天线高度;

(2)在每个天线高度处发送两组数据,每组100个,共200个数据包,记录其RSSI值,计算平均值后作为实际测量数据;

(3)利用综合路径损耗模型对步骤(1)条件下的路径损耗进行预测,再与步骤(2)中实际测量值进行对比,计算相对误差平均值,将这些平均误差值再计算平均值可获得所有误差的平均值作为修正值添加在模型中。

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