1、缺少专门为物联网设备开发的主流区块链网络（注意：截至本文撰稿时间，还没有任何区块链系统称得上是「主流的」）；
2、设备制造商尚未将加密密钥嵌入到所有硬件中，也没有把与区块链的兼容性确立为一个通用标准；
3、用于保证隐私保护算法的软件加密方法效率极低且不切实际 [1]，而硬件解决方案则需要建立在对制造商和整个制造供应链完全信任的基础上。因此止数据盗版很难被防止；
4、人工智能还不够精密，无法在设备中实现这种高度自主的决策行为；
5、为了进一步消除链上交易风险，还需要确立相应的法律手段，但是只有有限的国家和地区 [2] 才承认链上智能合约具有和链下合约同等的法律约束力。
但即使存在这些局限性，区块链依旧具有提供广泛增值应用的潜力，能够解决物联网面临的许多技术。首先，让我们更深入地了解区块链技术当前的进展，以及我们可以做些什么来改善现有技术水平。
为物联网设备开发的区块链网络
考虑到区块链和物联网之间的所有协同作用，一个能够完美适配物联网需求的区块链网络会具备哪些特征？尽管许多区块链技术在本质上都是基础性的，并不会明显侧重于特定应用，但在公共分类帐层面，有许多设计和优化选择能够反映设计者在开发过程中考虑到的应用堆栈。
物联网设备的特征及其对区块链网络设计的影响
在谈及物联网，特别是将其与现有区块链网络上运行的节点做对比时，我们需要明确一点：目前所有的区块链网络，都依赖于功能强大且始终联网的服务器来执行所有记录保存和共识任务。当下显而易见的是，我们所认为的大多数「物联网」设备，或者更小的，有时是移动的联网设备，其受限且独有的特征并不适合上述情况。
「IoT」一词基本上被用于指代任何连入互联网的设备，我们可以对这些设备的特征做一些总结性的陈述：
大规模：[3] 据一些统计显示，物联网设备的数量已经超过了世界人口，并将继续以更快的速度增长；
有限的算力：[4] 即使是与普通笔记本电脑的处理能力相比，物联网设备的算力在量级上往往也排不上号；
有限的存储空间：大多数物联网设备的初衷并不是在本地存储信息，而是单纯的信息中继（例如上传到云端），因此其存储空间非常有限；
有限的带宽和网络连接性：许多物联网设备在没有可靠网络连接的野外环境运行，联网成本高昂（例如，树林深处的卫星网络）；
能耗限制：许多物联网设备使用电池或通过能量采集机制运行，这严重限制了其能耗。
那么想要设计最适合物联网设备的区块链网络，需要满足哪些关键指标？
1、网络需具备可扩展性：考虑到可能有数十亿个设备连接到任何特定的区块链网络，该网络必须能够扩展其处理交易和请求的能力。
2、网络需支持通用资产的发现和交易：物联网设备上有许多可交易的数字资产和资源（例如数据），其中不仅仅是货币。因此还需要发现这些资产的途径。
3、网络需支持选择性存储：考虑到物联网设备的所有局限性，它们将只能参与网络的一个小的子集，并且必须仔细甄选每个设备所存储和处理的内容。
4、网络不能仅仅依靠「工作」来维持安全性：网络安全不能单纯基于解决复杂的密码难题，这会使物联网设备难以执行区块链事务。
5、网络需支持去信任的轻节点：目前的物联网设备并不足以支持全节点的 *** 作，但仍需要保持其在区块链网络上的独立性，因此在物联网设备上运行的「轻」节点不能太过天真（即盲目地信任另一个全节点），并且应该具备某种方法能够验证网络状态和状态转换。
6、网络需支持点对点交易：IoT 设备之间的许多事务都是高度本地化的，即设备彼此相邻，不可能每次都去等待全网验证造成的延时。
综上，即便目前区块链与物联网的结合还存在许多局限性，在满足上述关键指标的基础上，就能够设计出最适合物联网设备的区块链网络，从更好地赋能物联网生态。
是需要做数据采集，数据上传吗？可以借助蓝牙网关来实现。
蓝牙网关的数据抓取和传输过程如下：
蓝牙网关定时抓取蓝牙终端设备的数据包；
网关通过WiFi或4G方式将抓取到的数据包上传到云服务器；
如果有控制指令的话，还可以通过蓝牙网关将控制指令传送到对应的蓝牙终端设备，实现双向传输。
蓝牙网关抓取蓝牙数据包的数量：
蓝牙42网关VDB2606/VDB2601（加PA大功率版本）/VDB2603（50蓝牙网关）一次性可以抓取200个蓝牙数据包后台WiFi/RJ45上传服务器。
蓝牙42网关VDB2605（加4G版本）一次性可以抓取200个蓝牙数据包后台WiFi/4G上传服务器。
物联网领域中，家居、楼宇和工业的智能化逐步普及，这些智能化的应用场景需要大量的实时数据支持。
如何知道艾瑞报告的数据采集途径在哪里关于这个问题有以下解释：物联网系统数据采集的三大渠道
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。
物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web20的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的 *** 作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。1、物联网（TheInternetofThings，简称IOT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
2、物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
NHR系列智能显示控制仪表RS-485通信中应用
01摘要
NHR系列智能显示控制仪表是经过多年开发制造经验而设计生产，集诸多全新功能于一身的新一代智能显示控制仪表。针对现场温度、压力、液位、速度、流量等各种信号进行采集、显示、控制、远传、通讯、打印等处理，构成数字采集系统及控制系统，广泛运用于电力、石化、冶金、轻工、制药、航空等诸多领域。产品的EMC设计符合GB/T176262-11相关规定，同时产品取得了CE认证。
02产品的市场背景
在自动化控制领域，随着分布式控制系统的发展，在产业上的分布式控制系统中，经常需要采用串行通讯来达到远程信息交换的目的。目前，用于串行通讯的接口标准包括：RS-232、RS-422、RS-423和RS-485。RS-232是最早的串行接口标准，广泛应用在短间隔、较低波特率串行通讯中。其后发展起来的RS-422、RS-485是平衡传送的电气标准，比起RS-232非平衡的传送方式在电气指标上有了大幅度的进步。RS-485串行接口的电气标准实际上是RS-422的变型，它属于七层OSI (open system interconnection，开放系统互连)模型物理层的协议标准。由于性能优异、结构简单、组网轻易，RS-485总线标准得到了越来越广泛的应用。下面是关于虹润NHR 系列智能显示控制仪表在RS-485通信中的应用。
03产品的技术原理
1、系统技术方案
工业场合中,经常要用一些仪表去控制如温度、液位、流量等。在某些场合,需要1台控制器灵活地控制多台仪表,以达到设计控制目的。
本文利用标准的MODBUS RTU通讯协议与 RS-485通信指令,方便的实现与多台虹润NHR系列仪表的串行通信成功的实现了用单台控制器对多台仪表的灵活控制。可编程控制器允许在一个RS-485通信接口上连接多达100台虹润仪表,仪表大于60台时,需加一个RS-485中继器，RS-485通信口通信距离长达1KM以上。
2、RS-485总线的硬件设计
考虑到此控制系统中网络节点数较多，整个网络超过100个节点，为保证通讯的可靠性和通讯效率按照仪表在系统中实现的不同功能、数据流量、实时性要求把各仪表分布到两条总线上，而且所选器件中的RS-485芯片驱动能力均达到255点，通讯速率选96Kbps，离主站最远的节点不超过50m。
3、网络协议
为了能使具体的命令、数据在网络上正确地传输，在数据链路层必须提供一定的网络协议，保证在物理层的比特流出现错误时进行检测和校正，同时实现数据帧和命令帧的功能。然而，为保证数据传输质量，对每个字节进行校验的同时，应尽量减少特征字和校验字，而常用的数据包格式由引导码、长度码、地址码、命令码、数据、校验码、尾码组成，每个数据包长度达20～30字节，在RS-485系统中显得又有些繁杂。由于MODBUS协议是公然的通讯协议，而且被很多的工控产品生产厂家支持，该协议已广泛应用于水利、水文、电力等行业设备及系统的国际标准中，因此，本系统采用MODBUS协议作为此控制系统的网络协议。
在此控制中由于对PLC和变频器的通讯数据量小而且实时性要求不高，因此采用MODBUS ASCII方式，而对单片机的数据通讯量较大且实时性要求高,因此采用MODBUS RTU方式。
04产品的应用
考虑到100台仪表在RS485总线上的实时性、有效性、正确性，现将100台虹润NHR系列智能控制仪表通讯组网分为两条总线，分别由PLC的串口扩展口分别定义为A1、B1和A2、B2 ；下面是虹润NHR系列智能控制仪表与PLC主机连接图，见图1、图2：
图1：虹润仪表与PLC组网图
图2：虹润仪表与PLC组网图
1、虹润NHR系列智能显示控制仪表通信参数配置
(1)、通信方式为RS-485, (1个起始位，1个或2个停止位，8位数据，无奇偶校验)
(2)、通信传输数据的波特率（12K 24K 48K 96K 192K）可在仪表叁数baud中设定
(3)、通信协议为标准Modbus Rtu 模式
这里重点突出可编程控制器与虹润NHR仪表RS-485接口部分。在工业现场,RS-485通信是应用较多的一种通信方式，图中可编程控制器通过RS-485通信接口与多个NHR仪表相连接,最多可达到100台,每台仪表被赋予各自的地址码,用以识别身份，( 地址码可在仪表叁数Addr中设定)，子单元和主单元采用地址轮询方式。这样可编程控制器的RS-485通信口便能通过RS485总线对挂在下面的所有仪表进行控制 *** 作。
2、虹润NHR系列智能数字显示控制仪通信数据流解析
本通信协议采用标准ModBus协议，采用RTU（十六进制数）传输模式。ModBus协议是一种主---从式协议。任何时刻只有一个设备能够在线路上进行发送。由主站管理信息交换，且只有主站能发起。主站会依次对从站进行轮流查询。只有当从站地址与轮询地址相匹配，从站才能回复消息。从站之间不能进行直接通信。协议桢中不包含任何消息报头及消息结束符，消息的开始和结束依靠间隔时间来识别，当间隔时间长于或等于35个字符时，即作为检测到桢结束。如果网络内没有与查询地址相一致的从站或从站接收时CRC校验出错，主站将不会接收到返回桢，这时主站根据超时设定判断是否超时，如超时，作出重发或d出异常错误窗口动作。
协议桢定义如下：
从站地址：地址必须在1---247之间。
在同个主站网络中每个从站地址必须唯一。
0为广播地址，从站接收消息并作相应处理，但不能回复消息。
功能代码：包含读、写寄存器。
数据：以二进制代码传输。
CRC16：循环冗余校验，校验从从站地址到数据区最后一个字节，计算多项式码为A001(hex)。
（1）、通讯口设置
通讯方式 异步串行通讯接口，如RS-485，RS-232等。
波 特 率 2400～9600bps（可由设定仪表二级参数自由更改，设定仪表二级参数BT，默认4800）。
（2）、字节数据格式 HEX
一位起始位、八位数据位、一位停止位、无校验
（3）、消息桢格式（读、写功能是从主站角度定义的）
读寄存器桢
读寄存器返回桢
写寄存器桢
写寄存器返回桢
错误返回桢
功能代码表：1
错误代码表：2
3、产品
05结论
本文利用标准的MODBUS协议和虹润NHR系列智能显示控制仪表进行RS-485通信，实现了单台控制器控制多台NHR仪表的任务，并能实时检测各仪表的运行状态，整个系统控制灵活方便, 方案结构简单，开发成本低，周期短，既使在恶劣的工业环境下也能稳定工作。
本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。
文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。
专题--农业传感器与物联网
Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things
[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10
WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10
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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27
YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27
摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47
WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47
摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58
GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58
摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66
JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66
摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。
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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81
ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81
摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93
JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93
摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。
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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107
SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107
摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108
MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108
摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。
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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143
HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143
摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。
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物联网的体系结构可以分为感知层，网络层和应用层三个层次。
感知层。是物联网发展和应用的基础，包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络。感知层以RFID、传感与控制、短距离无线通信等为主要技术，其任务是识别物体和采集系统中的相关信息，从而实现对“物”的认识与感知。
网络层。是建立在现有通信网络和互联网基础之上的融合网络，网络层通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连，其主要任务是通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现信息的传输、初步处理、分类、聚合等，用于沟通感知层和应用层。目前国内通信设备和运营商实力较强，是我国互联网技术领域最成熟的部分。
应用层。是将物联网技术与专业技术相互融合，利用分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层是物联网发展的目的。物联网的应用可分为控制型、查询型、管理型和扫描型等，可通过现有的手机、电脑等终端实现广泛的智能化应用解决方案。
资料拓展：
物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。
因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
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