基于猫群算法的水产养殖无线传感网络研究

【摘要】：受国土资源匮乏以及劳动力日趋减少的制约,国内水产养殖业虽然发展较为迅速,但若要保持产量继续增长、养殖规模不断扩大,就必须提高其自动化水平与养殖密度,并对水质环境参数温度、pH值、溶氧量等数据进行有效的监控。本文首先介绍了一种基于ZigBee无线传感网络的水产养殖监测方案。其无线传感器节点完成对环境参数温度、pH值与溶氧量的监测,汇聚节点收集传感器节点发送的环境参数并上传到PC机。由温度传感器DS18B20进行水温测量,其数据直接传输给CC2530数据处理模块,pH值和溶氧量传感器输出的模拟信号经过放大后再发送给CC2530进行模数转换。节点间的无线通信程序利用ZigBee协议栈开发。然后,对采用VS2010和SQLitemStudio开发的监测系统软件进行详细介绍,它由系统登陆、实时参数曲线、现场监控、历史数据查询模块组成。当采集的参数超过设置的合理范围时,系统将发出预警,以便养殖人员将数据转存到光盘等存储介质中。最后,描述了用Python对网络路由协议的算法仿真研究的结果。基于水产养殖ZigBee无线传感器网状结构的组网,随机选择传感器节点,通过基于猫群算法的路由协议(CSO)以及基于蚁群算法的路由协议(ACO),分别寻找最优路径,将传感器节点采集到的数据传递给汇聚节点。实验结果表明:与蚁群算法及AODV算法路由机制相比,基于猫群算法的路由机制能更快速地寻找到最优路由路径,从而节约网络能量,提高网络生命周期。