摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第8-17页 |
1.1 课题背景和意义 | 第8-9页 |
1.2 农业物联网概述 | 第9-10页 |
1.3 农业无线传感网络技术概述 | 第10-13页 |
1.4 土壤湿度测定技术概述 | 第13-15页 |
1.4.1 烘干法 | 第13页 |
1.4.2 电阻法 | 第13页 |
1.4.3 中子仪法 | 第13-14页 |
1.4.4 γ射线法 | 第14页 |
1.4.5 时域反射(TDR)法 | 第14页 |
1.4.6 微波遥感法 | 第14-15页 |
1.5 论文的主要内容和安排 | 第15-17页 |
第二章 基于Z-Stack协议栈的低功耗技术研究 | 第17-38页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 Z-Stack协议栈中低功耗应用存在的问题 | 第17-22页 |
2.2.1 Z-Stack协议栈的原理及其低功耗技术的实现 | 第17-20页 |
2.2.2 发射功率问题 | 第20页 |
2.2.3 低功耗路由问题 | 第20-22页 |
2.3 Z-Stack协议栈中的功率调节优化算法 | 第22-26页 |
2.3.1 功率调节优化算法描述 | 第22页 |
2.3.2 算法流程 | 第22-24页 |
2.3.3 算法验证 | 第24-26页 |
2.4 在Z-Stack中的低功耗路由算法 | 第26-37页 |
2.4.1 算法流程 | 第26-29页 |
2.4.2 算法参数说明 | 第29-33页 |
2.4.3 算法验证 | 第33-35页 |
2.4.4 对比实验与验证 | 第35-37页 |
2.5 本章小结 | 第37-38页 |
第三章 农业传感网络中土壤湿度模型的研究 | 第38-62页 |
3.1 引言 | 第38页 |
3.2 土壤湿度相关概念 | 第38-39页 |
3.3 土壤电阻传感器原理 | 第39-40页 |
3.4 建模问题描述 | 第40-41页 |
3.5 多元线性回归模型 | 第41-46页 |
3.5.1 多元线性回归模型原理 | 第41-42页 |
3.5.2 多元线性回归建模过程 | 第42-44页 |
3.5.3 建模结果与检验 | 第44-46页 |
3.6 BP神经网络模型 | 第46-51页 |
3.6.1 BP神经网络模型原理 | 第46-47页 |
3.6.2 BP神经网络建模过程 | 第47-48页 |
3.6.3 建模结果与验证 | 第48-51页 |
3.7 土壤湿度分类模型 | 第51-61页 |
3.7.1 土壤湿度分类标准 | 第51-52页 |
3.7.2 土壤比热容 | 第52-53页 |
3.7.3 基于支持向量机分类原理 | 第53-55页 |
3.7.4 基于支持向量机的土壤湿度分类模型 | 第55-61页 |
3.7.4.1 基于支持向量机的二分类模型 | 第55-57页 |
3.7.4.2 基于支持向量机的四分类模型 | 第57-59页 |
3.7.4.3 模型结果比较 | 第59-61页 |
3.8 本章小结 | 第61-62页 |
第四章 基于ZigBee的农业无线传感网络的设计 | 第62-76页 |
4.1 引言 | 第62-63页 |
4.2 基于ZigBee的农业无线传感网络的布局 | 第63-64页 |
4.3 基于ZigBee的农业无线传感网络终端节点设计 | 第64-69页 |
4.3.1 CC2530概述 | 第65页 |
4.3.2 大气温湿度传感器 | 第65-66页 |
4.3.3 土壤温度传感器 | 第66-67页 |
4.3.4 土壤湿度传感器 | 第67页 |
4.3.5 光照强度传感器 | 第67-68页 |
4.3.6 二氧化碳传感器 | 第68-69页 |
4.4 基于ZigBee的农业无线传感网络路由器和协调器节点设计 | 第69-71页 |
4.5 基于ZigBee的农业无线传感网络的上位机软件设计 | 第71-73页 |
4.6 设计成果与测试 | 第73-75页 |
4.6.1 设计成果 | 第73页 |
4.6.2 数据采集测试结果 | 第73-75页 |
4.6.3 功耗测试结果 | 第75页 |
4.7 本章小结 | 第75-76页 |
第五章 总结与展望 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
硕士期间发表的论文 | 第81-82页 |
致谢 | 第82-83页 |