基于ZigBee技術(shù)的植物工廠中大豆的數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)與試驗(yàn).pdf

nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 基于 技術(shù)的植物工廠中大豆的數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì) 與試驗(yàn) nullnullnullnull 李金光 null null 李 null 丹 null nullnullnull null 吉林化工學(xué)院 信息與控制工程學(xué)院 吉林 吉林 nullnullnullnullnullnull null 吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院 吉林 吉林 nullnullnullnullnullnull null null null null null null null null null null nullnullnullnull null null null null null null null null null null null null null 摘要 自古以來農(nóng)耕文化一直是中國人 民血液中不可分割的部分 隨著社會智 能化的推進(jìn) 植物工廠孕育而生 它采用 nullnullnullnullnullnull無線傳感技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集 nullnullnullnull nullnullnull是基于 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull協(xié)議發(fā)展起來 的一種短距離無線通信技術(shù) 功 耗 低 然而在植物工廠數(shù)據(jù)采集過程中容易因 數(shù)據(jù)缺失以及因環(huán)境影響造成的數(shù)據(jù)偏 差過大 數(shù)據(jù)錯(cuò)誤 因此對植物工廠中 大豆的種植環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測以及數(shù)據(jù)融合 算法設(shè)計(jì)與試驗(yàn) 為了驗(yàn)證該數(shù)據(jù)融合 算法的有效性 進(jìn)行了環(huán)境數(shù)據(jù)采集以 及傳輸處理實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 可以 在單源環(huán)境數(shù)據(jù)融合進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪 減 少冗余通信以及數(shù)據(jù)填補(bǔ)增加數(shù)據(jù)的魯 棒性 關(guān)鍵詞 智能 溫 室 nullnullnullnullnullnull 數(shù) 據(jù) 采 集 數(shù)據(jù)傳輸 數(shù)據(jù)融合 中圖分類號 nullnullnullnull 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 null 文章編號 nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 收稿日期 nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull 基金項(xiàng)目 吉林省教育廳科學(xué)技術(shù)研究 項(xiàng)目 計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動(dòng)的植物工廠有害 生物可視化關(guān)鍵技術(shù)研究 編 號 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 作者簡介 李金光 nullnullnullnullnull 研究生 在 讀 研究方向 先進(jìn)控制技術(shù)與控制系 統(tǒng)集成 通訊作者 李丹 nullnullnullnullnull 博士生 在讀 副教授 研究方向 電氣工程 nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull null 引言 如今計(jì)算機(jī) 通信和大數(shù)據(jù)等技術(shù)隨著時(shí)間的推移呈爆發(fā)式發(fā)展 將前沿計(jì)算技術(shù)應(yīng) 用到農(nóng)業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中也是未來發(fā)展的趨勢 它將采集得到的各種因素進(jìn)行加工 傳 輸 以此為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不同階段的精細(xì)化管理以及生長預(yù)測提供幫助 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化管理 消 耗最少的資源博取更多的產(chǎn)出 實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由不可控到可控的轉(zhuǎn)變 本文采用目前已經(jīng)成熟的 nullnull nullnullnullnull 無線傳感技術(shù) 它具有低成本 高效率 低能耗和可靠 性強(qiáng)的特點(diǎn) 目前已在多種領(lǐng)域得到應(yīng)用 與傳統(tǒng)的有線網(wǎng)絡(luò)相比 nullnull nullnullnullnull 技術(shù)無需布線 受外界的環(huán)境影響較小 將 nullnull nullnullnullnull 技術(shù)應(yīng)用于智能大棚控制系統(tǒng)進(jìn)行環(huán)境參數(shù)的采集和控 制 可以有效避免農(nóng)田布線 減少對棚內(nèi)作物的影響 因此 本文基于 nullnull nullnullnullnull 技術(shù)對溫室智 能大棚系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和試驗(yàn) null 材料與方法 null硬件設(shè)計(jì) nullnullnullnullnullnull總體設(shè)計(jì) 植物工廠的主體框架分為數(shù)據(jù)采集層 網(wǎng)絡(luò)通信層 數(shù)據(jù)處理層以及系統(tǒng)應(yīng)用層 nullnullnullnullnullnull數(shù)據(jù)采集層 數(shù)據(jù)采集模塊在溫室智能大棚中采用 nullnull nullnullnullnull 模塊進(jìn)行大豆數(shù)據(jù)采集以及采集數(shù)據(jù)的 預(yù)處理 最終將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)通過 nullnull nullnullnullnull 模塊完成無線傳輸 通過 nullnull nullnullnullnull 模塊 nullnullnullnullnullnull的無線節(jié)點(diǎn)進(jìn)行光照強(qiáng)度 酸堿度 nullnull null 濃度以及溫濕度的數(shù) 據(jù)采集 然后將數(shù)據(jù)匯總到 nullnull nullnullnullnull 終端節(jié)點(diǎn)傳到 nullnullnull模塊 通過 nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull協(xié)議 傳 到觸摸屏進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲 最終傳到服務(wù)器到達(dá)手機(jī)終端以及 nullnull終端 null nullnull 長江信息通信 null null nullnull 溫室控制模塊主要包括供加熱設(shè)施 null光照設(shè)施 null通風(fēng)設(shè)施和水 泵設(shè)施等 null用戶可以通過觸摸屏對設(shè)施進(jìn)行操控 null nullnullnullnullnullnull網(wǎng)絡(luò)通信層 網(wǎng)絡(luò)通信層主要是 nullnullnullnull轉(zhuǎn)換器 null溫室智能大棚中通過 nullnull nullnull nullnullnull無線傳輸節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù) null再通過 nullnullnull用 nullnullnullnull轉(zhuǎn)換器傳輸?shù)接| 摸屏進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲 null此種方法不僅避免有線節(jié)點(diǎn)帶來的局限性 null 而且也保證了在數(shù)據(jù)傳輸過程中的穩(wěn)定性 null最終將數(shù)據(jù)上傳至服 務(wù)器還可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與手機(jī)端與 nullnull端的交流 null實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控的 功能 null nullnullnullnullnullnull數(shù)據(jù)處理層 數(shù)據(jù)處理層是本系統(tǒng)的 null大腦 nullnull它的主要功能包括數(shù)據(jù)存儲 null 數(shù)據(jù)分析和控制中心 null在此層將對 nullnull nullnullnullnull 無線傳輸節(jié)點(diǎn)傳回的數(shù) 據(jù)進(jìn)行二次處理 null以減少冗余通信以及數(shù)據(jù)填補(bǔ)增加數(shù)據(jù)的魯 棒性 null nullnullnullnullnullnull系統(tǒng)應(yīng)用層 系統(tǒng)應(yīng)用層主要是利用 nullnullnull對 手 機(jī) 端 和 nullnull端 傳 達(dá) 信 息 null nullnull終端采用 nullnullnullnull作為軟件開發(fā)環(huán)境 null對系統(tǒng)傳輸信息進(jìn)行實(shí)時(shí) 顯示 null同時(shí) null在系統(tǒng)設(shè)置警戒值 null當(dāng)監(jiān)測環(huán)境信息超過警戒值時(shí) null 手機(jī)端或 nullnull終端向客戶發(fā)出報(bào)警信息 null null傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理 在實(shí)際測量中必然會有誤差的存在 null智能溫室室內(nèi)監(jiān)測中 null 利用疏失誤差剔除算法進(jìn)行預(yù)處理可以及時(shí)清除誤差過大 null錯(cuò)誤 的測量結(jié)果 null以此來讓數(shù)據(jù)更加可靠 null本文擬采用格羅貝斯判據(jù) 準(zhǔn)則進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性的檢測 nullnullnullnullnullnull null 假設(shè)某一采集節(jié)點(diǎn) null對特定的環(huán)境數(shù)據(jù)測量是相互獨(dú)立的 null在 某一周期內(nèi)采集的到的測量結(jié)果為 null nullnull null nullnullnull null nullnullnull null nullnullnull nullnullnull nullnullnull null且 測量結(jié)果服從正態(tài)分布 null其中 null為一段時(shí)間內(nèi)傳感器測量的次數(shù) null null null先將一個(gè)周期內(nèi)測量數(shù)據(jù)按 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull 從小 到大的順序排列 null null null然后對測量數(shù)據(jù) nullnullnull進(jìn)行算數(shù)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算 null計(jì)算過 程如下 null nullnullnull null null null null nullnullnull nullnullnull null null null nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null null null nullnullnullnull null null nullnullnull null null nullnull nullnullnullnull null null null nullnull 根據(jù)格羅貝斯準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì) null可以得到格羅貝斯統(tǒng)計(jì)量的確切 分布 null nullnullnull null nullnullnullnullnullnull nullnullnull null null null nullnull 在顯著水 平 null 給 定 后 null通 常 取 值 為 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull null nullnull nullnullnullnull null等 null通過查表法可以確定格羅貝斯的臨界值 nullnull null null null null nullnull因?yàn)?測量序列 null null 符合正態(tài)分布 null所以可得 null null null nullnullnull nullnullnull null null null null nullnull nullnull null null null nullnull 可知此事件發(fā)生的概率極小 null在當(dāng)前事件中不合理 null需要進(jìn)行 篩除 null也可以理解為當(dāng)任意 nullnull null null null null nullnull若存在 nullnullnullnullnullnull null null null null null成立 null 利用格拉貝斯準(zhǔn)則對單個(gè)節(jié)點(diǎn)傳感器某一時(shí)間段的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行 預(yù)處理 null篩除異常值 null利用此準(zhǔn)則篩除疏失誤差 null有效解決了異常 數(shù)據(jù)對監(jiān)測結(jié)果的干擾增加數(shù)據(jù)的魯棒性 null null數(shù)據(jù)填補(bǔ) 本文使用 nullnullnullnullnullnull中 nullnullnullnullnull 函數(shù)擬合一個(gè)線性回歸模型 null使 用溫度和氣壓作為自變量 null濕度作為目標(biāo)變量 null然后 null獲取原始數(shù) 據(jù)中所有缺失值所在的行 null并選擇與回歸模型中使用的自變量對 應(yīng)的列 null接下來 null使用 nullnullnullnullnullnullnull 函數(shù)對缺失值進(jìn)行預(yù)測 null并將預(yù)測 值填充回原始數(shù)據(jù)中 null null多傳感器數(shù)據(jù)融合算法 數(shù)據(jù)預(yù)處理完成了對疏失誤差的篩除工作 null得到了一組較為 可靠的量測序列 null目前大多數(shù)的加權(quán)融合算法并未考慮在實(shí)際測 量中環(huán)境復(fù)雜多變的隨機(jī)因子所造成的影響 null所以為了降低環(huán)境 因素導(dǎo)致的方差偏大的情況 null提高測量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度 null還需要對單 個(gè)傳感器的某個(gè)時(shí)間段的所測量的 null個(gè)數(shù)據(jù)在分批估計(jì)理論基礎(chǔ) 上進(jìn)行組內(nèi)融合 null以此得到在某時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計(jì)值 null更加 可靠地反映數(shù)據(jù)段的情況 nullnullnullnullnullnullnull null本文進(jìn)行了以下步驟 null 將某時(shí)間段內(nèi)采集的經(jīng)疏失誤差的篩除后的數(shù)據(jù) null分為 null組 null 其中第 null組可表示為 null nullnull null nullnullnull null nullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnull null null null null null null null null nullnull null nullnull計(jì)算各組的平均值與方差 null如下 null nullnull null null null null nullnullnull nullnullnullnullnull null nullnullnull null null null null null null null null null null null null nullnullnull null null nullnullnull null nullnullnullnullnullnull null null nullnull null nullnullnull null null null null null null null null nullnull 通過上述公式可以得到各組數(shù)據(jù)的平均值與方差 null接著通過 分批估計(jì)理論 null求出單傳感器在此段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)融合的最優(yōu)估計(jì) 值為 null nullnull null null nullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull null nullnullnull null null nullnullnull null nullnullnull null null null null null nullnull 單個(gè)傳感器采集數(shù)據(jù)融合后總方差 null null 為 null null null null null null nullnull null nullnull null null null null nullnullnull null nullnullnull null null null null null nullnull 以上本文對單個(gè)采集傳感器采集節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)測量的精準(zhǔn)度和可 靠性提供了解決方案 null但是在溫室大棚中一個(gè)傳感器是無法覆蓋 的 null需要在局部布置多個(gè)同類型傳感器進(jìn)行采集 null因?yàn)樗贾玫膫?感器在不同的方位 null所以所受到的環(huán)境因素造成的干擾不同 null因此 測量得到的結(jié)果也不同 null為了提高數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)度 null計(jì)算出單 個(gè)傳感器最優(yōu)估計(jì)值后 null按照總均方差最小原則 null將各個(gè)傳感器權(quán) 值做合理分配 null計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)同類傳感器的權(quán)值 null最后進(jìn)行自適應(yīng) 加權(quán)融合 null得到最佳的融合結(jié)果 null 假設(shè)棚中有 null個(gè)同類型傳感器 null通過上述公式算出單個(gè)傳感 器的最優(yōu)估計(jì)值 null以及總方差 null null null設(shè)各個(gè)傳感器加權(quán)權(quán)值分別為 nullnull null nullnull null nullnull nullnullnull nullnull null融合結(jié)果為 null null null可得 null null null null null null nullnullnull nullnullnullnull null null nullnullnull nullnullnullnull null null null null null nullnullnull null null nullnull null null null null null null null null nullnull 上述式子中 null null 為總均方差 null函數(shù)形式為 null null null nullnull null nullnull null nullnull nullnullnull nullnull null nullnull null null null null nullnullnull null null nullnull null null null nullnull null nullnull 通過上述式子不難看出 null總均方差是一個(gè)多元二次函數(shù) null若要 使總均方差 null null nullnullnull 最小 null則令 null 取極小值 null此時(shí)所得到的 nullnull 就是最優(yōu) 權(quán)值 null權(quán)值分配公式為 null nullnull李金光等 基于 nullnullnullnullnullnull技術(shù)的植物工廠中大豆的數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)與試驗(yàn) nullnullnullnull年第 null期 總第 nullnullnull期 nullnullnull null null null null null null nullnullnull null null null null nullnull nullnull 通過上述論證可以發(fā)現(xiàn) 在溫室大棚中采集傳感器的數(shù)據(jù)融 合是具有可行性的 可以在環(huán)境數(shù)據(jù)融合進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪 減少冗余 通信以及數(shù)據(jù)填補(bǔ)增加數(shù)據(jù)的魯棒性 null 結(jié)果與分析 為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)融合算法對該溫室智能大棚采集數(shù)據(jù)的有效 性 需要對其進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證 對此本文將提取傳感器采集大豆的 數(shù)據(jù) 在 nullnull nullnullnullnull 傳感器終端進(jìn)行預(yù)處理的數(shù)據(jù)以及在服務(wù)器進(jìn)行 數(shù)據(jù)融合算法后的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對 來驗(yàn)證其可行性 該試驗(yàn)將傳感器所采集的大豆?jié)穸葋碜鳛閷Ρ仍囼?yàn)的參數(shù) 溫室內(nèi)有三個(gè)濕度采集裝置 nullnull小時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集 每隔 nullnull分鐘 記錄數(shù)據(jù) 通過數(shù)據(jù)融合算法將 nullnull內(nèi)數(shù)據(jù)合并為一組數(shù)據(jù)上傳 結(jié)果如表 null所示 表 null null 傳感器采集大豆?jié)穸葦?shù)據(jù) 時(shí)刻 nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 經(jīng)預(yù)處理后大豆?jié)穸葦?shù)據(jù)結(jié)果如表 null所示 表 null null 傳感器預(yù)處理后大豆?jié)穸葦?shù)據(jù) 時(shí)刻 nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 經(jīng)過對表 null數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算 可得均方差 nullnull null null null nullnullnull null null nullnull nullnullnullnull null null null nullnullnull null null nullnull nullnull nullnull nullnull 經(jīng)驗(yàn)證 通過查詢格羅貝斯臨界值表 可知 nullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnullnull 因此 nullnull null nullnullnullnull 對于 nullnullnullnullnullnullnull中 nullnull nullnull nullnull時(shí)數(shù)據(jù) nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 所以 null nullnullnullnullnullnullnull 為可疑值 判定為疏失誤差數(shù)據(jù) 予以剔除 通過提出該 數(shù) 據(jù) nullnullnullnullnullnullnull中 剩 余 null個(gè) 數(shù) 據(jù) 經(jīng) 驗(yàn) 證 對 于 nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull中數(shù)據(jù)均滿足 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull中數(shù)據(jù)滿足 nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull 成立 可證余下數(shù)據(jù)序列均符合要求 填補(bǔ)后數(shù)據(jù)最終通過多傳感器數(shù)據(jù)融合算法后數(shù)據(jù)結(jié)果如表 null所示 表 null null 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法后大豆?jié)穸葦?shù)據(jù) 各方位傳感器 估計(jì)值 量測方差 權(quán)值 融合結(jié)果 null null nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull 表 null中可以發(fā)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合算法的監(jiān)測估計(jì)值為 null null null nullnullnullnullnull 而對估計(jì)值進(jìn)行簡單進(jìn)行算術(shù)平均的結(jié)果為 null null nullnullnullnullnullnull 兩 者對比可以發(fā)現(xiàn)通過加權(quán)融合算法所得出的數(shù)據(jù)更為貼近真實(shí) 值 null null nullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull 與平均分配算法不同的是 自適應(yīng)加權(quán)融合算法采取權(quán)值最 優(yōu)分配原則 使量測方差與所獲權(quán)值成反比 以此來實(shí)現(xiàn)每個(gè)傳感 器自行尋找最優(yōu)權(quán)值 使總均誤差最小 最終獲得采集數(shù)據(jù)的最優(yōu) 估計(jì)值 null 結(jié)語 植物工廠數(shù)據(jù)監(jiān)測的準(zhǔn)確性和可靠性是工廠內(nèi)大豆茁壯生長 的重要保障 本文所探討的內(nèi)容對智能植物工廠的數(shù)據(jù)融合可行 性做了初步分析與試驗(yàn) 針對目前溫室智能大棚所采集數(shù)據(jù)的不 穩(wěn)定性等問題 提出了通過格羅貝斯判據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理 以及 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法 以此來進(jìn)行數(shù)據(jù)修正 刪除不可靠數(shù)據(jù) 減少冗余通信以及數(shù)據(jù)填補(bǔ)增加數(shù)據(jù)的魯棒性 參考文獻(xiàn) null null 李鵬欽 李金燦 陳錠霖 等 null基于 nullnullnull和嵌入式的智能農(nóng)場 null null物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull null null 鄒彬 null基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室大棚監(jiān)控系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì) null null延安 大學(xué) nullnullnullnullnull null null 蔡碧麗 蘇國棟 null改進(jìn)型分批估計(jì)與自適應(yīng)加權(quán)融合方法研 究 null null測控技術(shù) nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnull null null 聶靈風(fēng) null基于 nullnull nullnullnullnull 技術(shù)的溫室智能監(jiān)控系統(tǒng) null null陜西科 技大學(xué) nullnullnullnullnull null null 周思益 張江梅 馮興華 陳浩 null基于改進(jìn)的多傳感器自適應(yīng) 加權(quán)融合算法研究 null null自動(dòng)化儀表 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null null 路玉鳳 楊慧斌 茅健 閆娟 null基于多傳感器信息融合的果蔬 倉庫監(jiān)測算法融合 null null計(jì)算機(jī)時(shí)代 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull