PDF《日光温室无线传感器多数据融合技术研究》

8 percent compared to the original data collection. The auto-adapted weighted average data fusion could obviously improve the data fusion precision by

6 percent compared to the results used by the traditional average data fusion application algorithm. In the meanwhile, this research for the environment of the northern sunlight greenhouse took advantage of wireless-sensor multi-data fusion method to overcome the uncertainty and instability of each sensor gathering information for processing. The fusion processing could improve the monitoring precision in the greenhouse environment, and it could not only describe the real-time greenhouse environment, but also provide more accurate basic data for the greenhouse environment controlling, which made the prime parameters such as temperature, humidity, light intensity the relative ideal condition. Key words: sunlight greenhouse;

real-time data;

data fusion 沈阳农业大学学报,2016,47(1):86-91 Journal of Shenyang Agricultural University 陈春玲,崔琳,许童羽,等.日光温室无线传感器多数据融合技术研究[J]. 沈阳农业大学学报,2016,47(1):86-91. http://www.syauxb.com DOI:10.3969/j.issn.1000-1700.2016.01.014 陈春玲等:日光温室无线传感器多数据融合技术研究 第1期--光温室大棚技术的不断发展,对温室环境监测和控制已成为必然,在温室内布置各类传感器实施监控对提高 环境控制的精度和管理水平,获得优质温室产品并最终提高温室经济效益起着举足轻重的作用[2] . 然而,由于 温室环境参数的自然特性,其温度、湿度、光照等主要环境因子分布是不均匀的,受多种因素的影响,因此必须 对多传感器采集的温室信息进行数据融合[5] . 数据融合技术是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观 测信息进行分析、综合处理,从而得出决策和估计任务所需的信息处理过程[8] . 应用这种方法对解决温室多传 感器采样数据中的二义性、数据缺失、综合评判等问题,对温室及时准确的获得各种有用信息,对温室环境状 况进行适时完整全面的描述,对温室环境实施调整以及控制都是非常重要的[5] . 近年来有很多研究人员针对日光温室如何提高数据精度的数据融合问题进行研究,熊迎军等[3] 提出运用 灰色系统理论的支持度函数并结合三次指数平滑法进行温室数据融合计算可得到较高精度的融合结果,但是 这种方法要求系统灵活且处理数据时占用资源空间较大存在优化空间问题. 蔡振江等[4] 采用计入均值的分批 轨迹法对温室环境数据进行融合处理,仅需系统提供传感器采集的测量数据就可进行数据融合计算,但此方 法对传感器分组有很高的要求,若分组不当会导致最终融合结果出现偏差. 董伟等[2] 提出的哈夫曼树思想对数 据进行融合的方法,需要对数据进行两遍扫描再分两种状态对数据进行储存,其处理过程十分复杂. 针对以上问题,本研究提出结合格拉布斯判定准则的自适应加权平均融合算法. 对实时实地采集温室数 据采用格拉布斯判定准则法对其进行剔除异常数据处理,再利用自适应加权平均融合算法,推导加权因子对 数据进行融合计算........