“中化农业与盒马鲜生达成战略合作，就是要充分发挥各自优势，形成完整的产业链闭环，最终让农民实现增收，让消费者买到价格公道的农产品。” 覃衡德说。
据介绍，在双方“新农业+新零售”的新合作模式下，基于用户需求和价值，盒马鲜生向中化农业输出用户体验的大数据，以及所需的大体销量；中化农业基于盒马鲜生的需求，结合自身在草莓MAP领域的示范园布局和种植技术积累，赋能合作基地，提供标准化种植解决方案；基地端依据中化的解决方案，进行种植生产。最终，由中化农业进行采收，分选包装后，交付给盒马鲜生。通过与盒马鲜生的合作，最终在草莓单品上实现MAP战略目标“种出好品质，卖出好价钱”。
相较于普通的草莓种植、销售方式，这样的新模式使草莓生产更加标准化、智能化，草莓品质也将大幅提升。例如，在种植环节，中化农业将通过品种、肥料、农药等投入品管理和种植技术服务输出，实现上游基地的精准种植和全程可控，为草莓生产提供专业技术解决方案；通过互联网和物联网技术等智慧农业服务，实现数字农场管理，帮助种植户进行农事记录、生长日志、物联监控、精准气象、病虫害识别、精准水肥控制等全流程农事 *** 作，实现种植技术方案标准化；同时，搜集关于品种、产区环境、生长过程、品质检测以及采后处理过程的相关数据，实现生产端和消费端的全程可追溯。
此次合作也意味着中化集团与阿里巴巴的订单农业合作模式落地，通过大数据分析，水果也可以实现“按需定制”。盒马鲜生依托阿里巴巴的大数据分析经验，进行消费者行为及市场预测，根据销售情况，分析客户偏好等数据信息，与中化农业共同制定果品分级标准，实现果品品质的标准化优质输出。双方将通过大数据精准设计生产产能，实现优质订单农业的合作模式，并通过数字化渠道营销，共同携手打造定制化产品线及多款爆品。
阿里巴巴集团副总裁、盒马鲜生CEO侯毅表示，前期中化农业与盒马鲜生将先从草莓这个单品入手，通过基地模式进行种植、销售等 探索 ，预计2019年在阿里生态体系内草莓销售额将达到5亿元，未来连续三年销售额有望每年翻倍。
聪明的人，聪明的人也，聪明的农业，是用最聪明的方法耕作的，怎么种植？科学家想。就像玩智能手机一样，你可以通过点击来播种土地，你可以通过绘图来给土壤施肥，你可以在控制室里做任何事情，甚至生意都结束了。这只是农民不愿意做的事情，智能农业。我认为少量的实验可能是可行的，但是如果应用到大范围，这绝对是太困难了。我认为这是科学家研究的方向。我希望那一天会到来。从大的方面讲，农业只有传统农业和现代农业分。
智能农业只能看作是现代农业的一个细分，主要是在农业生产中充分应用信息技术，提高生产效率。因此，我们不能简单地谈论智能农业的前景，因为发展现代农业是必然的趋势。在传统农业的基础上，现代农业充分利用现代科学技术，如种子、肥料、机械和信息，提高生产效率，节约资源，提高质量，准确满足市场需求。智能农业只能作为现代农业的一种技术应用模式，要求条件较高，不能作为一种通用的农业生产模式来发展。
回族农业是利用信息技术管理农业生产，合理配置资源用于农业生产，实现农业生产高产低成本; 利用传感器和软件通过移动平台或计算机平台智能化 *** 作农业、农业和利用网络技术控制农业，简单地说就是使农业生产、加工、销售，更加智慧化的农业是未来的必然趋势，因为它成本低、产量高，专家会参与生产，农民的合作性得到加强，只要他们与专家合作做好自己的工作，但是越来越多的门外汉，农民不能跟上时代的发展，不读书就难以使用高效的智慧农业。
智能农业是指充分利用信息技术、物联网技术、人工智能技术、大数据技术等现代高科技技术，取代传统的人工农业生产方式。以更好、更智能、更先进的生产方式，实现农产品更高效的利润。智能农业也是农民的智慧。想法去尝试生产，让自己的农产品达到他没有我有，他有我的新，他有我的新特产效果。使自己的农产品一直处于新的、优良的、特殊的销售地位。我认为这是一种智能农业。
芭田股份拥有行业领先的复合肥高效技术、灌溉施肥技术、包膜包裹控释技术、农用聚磷酸铵技术、中微量元素有机螯合技术、有机碳肥技术、快速腐熟发酵等多项技术，被科技部授予“国家科技创新型新火龙头企业”，先后被评为“中国最有价值商500强企业”、“中国土壤肥料行业十大影响力品牌”、“中国土壤肥料业60年最具影响力企业”等殊荣;荣获广东省民营百强企业、深圳市民营企业50强和深圳市自主创新行业龙头企业等荣誉称号。
芭田股份秉承 “ 喂育植物最佳营养，守护人类健康源头”的企业使命，以“芭田，食物链营养专家。好肥料，是行善，是立德。”为品牌文化，确立“缺啥，补啥，吃好不浪费，吃好人健康”科学施肥理念;以深圳松岗、江苏徐州、广西贵港、贵州瓮安、湖北钟祥、辽宁沈阳全国六大生产基地为依托，打造芭田优势产业链，生产出科技、生态、环保的新型肥料，为农作物提供全面均衡的营养，为农民提供完善技术支持和售后服务，让农民种植出营养、安全、健康的农产品，赢得了广大农民朋友的信赖。
2012年5月，芭田公司完成贵州优质磷矿项目，并一期成功投产，为中国亿万农民生产高品质好肥料，打造营养高品质产品链；同期芭田推出产品信息化平台，实现了产品的全过程可追溯，用户只需扫描肥料包装上的二维码，就能追踪并获取该产品从原料到生产记录、产品流向、储运等信息，打造安全产品服务链。
现代农业的发展，离不开借助现代化手段的增值服务，芭田借助手机APP终端、互联网、专家服务团队，实现了对用户的零距离互动服务，直接解决农民科学施肥、植保等问题，与他们一起种出安全营养的作物，实现粮食及农产品的安全。
未来，芭田股份构建的生态芭田、智慧芭田格局基本形成，将可以实现信息化多网合并，互联互通，满足现代农业对互联网、物联网的需求，拓宽芭田生态农业链延伸产业，让中国农民更直接享用到芭田好肥料、芭田好农产品、芭田好服务，幸福千万家庭，成为中国生态农业附加值最高的整合与运营企业。
法定代表人：黄培钊
成立日期：1989-07-21
注册资本：890047497万元人民币
所属地区：广东省
统一社会信用代码：91440300192175891F
经营状态：存续（在营、开业、在册）
所属行业：制造业
公司类型：股份有限公司(上市)
英文名：Shenzhen Batian Ecological Technique Co, Ltd
人员规模：1000-4999人
企业地址：深圳市南山区高新技术园学府路63号联合总部大厦30、31楼
经营范围：生产、经营复合肥料、复混肥料、掺混肥料、有机一无机复混肥料、其他类型复肥等各类肥料;(生产项目另行申办营业执照);化工原料的购销(不含易燃易爆物品);国内贸易(不含专营、专控、专卖商品);有机肥料的技术开发与研究(不含限制项目);投资兴办实业(具体项目另行申报)。经营进出口业务(具体按深贸管登证字第2002-159号资格证书经营);道路货物运输;生产、研发及销售喷灌、微灌、滴灌,农业给水设备,施肥器械及灌溉自动化控制设备(生产项目另行申办营业执照,由分公司经营);承包农田水利、机电设备、节水农业工程的设计及安装。^
在农业现代化进程发展中，水土资源缺乏导致各种节水方法和措施被采用的趋势逐渐提高，在此，智能灌溉系统就应用而生，作为一个农水研究生而言，我觉得智能灌溉系统主要能提高生产效率、减少水资源浪费、更加便利、促进智慧农业的形成。
⭐提高生产效率农业智能灌溉可以将农业信息化和智能化进行整合，对农田水分的检测和分析，判断出农田的田间需水量，对土壤的水量进行科学的控制并统一调度，在作物不同生长阶段进行科学的灌溉。
提高产量，增加收益
通过智能的设备将水科学的引入农田，适宜的水分大大提高了了农作物的产量与质量，也提高了工作人员的生产效率。
⭐减少水资源浪费我们都清楚农业究竟有多么的耗费水资源，仅仅是一亩地的水稻一年就需要灌溉水20t，而我国更是水稻生产大国，所以在农业灌溉系统的利用是很有必要的。
水稻生产占比
近年来有很多实践证明智能灌溉系统的利用能减少40%的水资源浪费，同时还能增加农作物的产量。这恰巧符合我们节水增产的目标。也能在未来为农业现代化发展提供一个新的方向。
水资源利用情况
⭐更加便利使用智能灌溉系统，我们可以通过远程计算机进行实时监测，采集控制有关的信息，在提供了便利性的同时也为我们解决了灌溉困难和灌溉方式效率低的问题。
远程控制
同时，我们能对作物生长情况、生长问题、温度、湿度、土壤情况有着直观的数据，方便我们对异常数据进行检查和处理，带给农民们远超于传统农业的便利性，提高了农民们耕作的积极性。
数据详情
⭐促进智慧农业的形成如今，信息已经成爆炸式增长，即便是农业都脱离不了信息化带来的便利。而在这种风口，传统工科行业及面临着机遇，也面临着挑战。而农业也是如此，如水利向着智慧水利转型一般，农业也向着智慧农业转型。
传统灌溉和智能灌溉比较
当然，智能灌溉系统仅仅是大转型的一小步罢了，但是智能灌溉系统的诞生，真正优化利用了水资源。不仅仅给我们带来了巨大便利，也节省了人力资源成本，更是解决了灌溉过程中的很多问题。
智慧农业一览
未来智能灌溉系统将成为智能农业发展的支撑和趋势。
智能灌溉系统的诞生在某种意义上使得如今的农业脱离了传统农业的范畴，向着更智能化的未来前进。
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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