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龙图腾网获悉南昌理工学院申请的专利一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119071755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411571713.3，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统是由郭小春;李晓芳;周佳南;程晓玲;徐嘉;彭林;傅雨旭;严锡君设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统，涉及设施农业监测领域，包括监测传感模块、无线通讯模块、处理调度模块、电源管理模块和实时监控模块，采用改进式SMDP强化决策算法自适应调整通讯速率和通讯协议，并建立节点多跳通讯路径和多路径传输机制应对无线通讯网络中的通讯干扰和故障，采用自适应调度策略模型动态调整传感器节点的监测任务和数据采集频率，并采用能源管理模型和休眠唤醒机制动态调整电源供应策略；解决的是传统设施农业监测系统无法适应农业生产的动态变化的问题，本发明能够根据实时环境监测的结果进行自动调整和优化，提高监测数据的准确性和实时性。

本发明授权一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应无线通讯的设施农业监测系统，其特征在于，包括： 监测传感模块，所述监测传感模块采用多个传感器节点采集设施农业监测区域内的环境参数，传感器节点内置多类型低功耗传感芯片组，所述监测传感模块通过协同机制对不同类型传感芯片采集的数据进行交叉验证和比对，以去除错误数据； 无线通讯模块，所述无线通讯模块采用无线通讯网络实现不同传感器节点之间的数据通讯和信息交换，并将不同传感器节点采集的数据收发至云端汇聚节点进行下一步处理，所述无线通讯模块采用改进式SMDP强化决策算法自适应调整无线通讯网络的通讯速率和通讯协议，并通过建立节点多跳通讯路径和多路径传输机制应对无线通讯网络存在的通讯干扰和故障； 所述改进式SMDP强化决策算法根据通信距离、数据量、网络负载和信道质量动态调整通讯策略，所述改进式SMDP强化决策算法的工作方法包括以下步骤： S1、定义无线通讯网络的状态参数和通讯策略，并初始化计算参数，所述状态参数至少包括信道质量、网络拓扑结构、传输速率和协议类型，所述计算参数包括学习率、行为评价值函数、折扣因子和策略参数； S2、根据设施农业监测的需求和无线通讯网络的性能指标增加状态效用函数的奖励项和惩罚项，以评估不同通讯策略的优劣，无线通讯网络数据传输成功率小于预设阈值时，增加奖励项，数据成功传输至汇聚节点的用时小于预设阈值时，增加奖励项，当前无线通讯网络同时传输数据的传感器节点大于上一时刻的传感器节点时，增加奖励项，否则增加惩罚项； S3、基于行为评价值进行通讯策略的迭代优化，根据当前通讯策略在无线通讯网络的通讯协议库中选择通讯协议和通讯速率并执行动作，记录执行动作过程中无线通讯网络的状态转移、累计奖励或惩罚以及转移后的状态，并基于贝尔曼方程和记录数据计算行为评价值，将通讯策略的期望效用值进行排序，选取期望效用值最高的通讯策略作为当前选择的策略，所述通讯协议库至少包括Zigbee短距离无线传感器网络协议、LoRa长程低功耗无线通信协议、Wi-Fi无线局域网协议和NB-IoT窄带物联网协议； S4、根据当前选择的通讯策略执行数据传输操作，并根据传输结果更新所述状态参数和计算参数，将当前状态及对应的行为评价值记录至历史状态列表中； S5、根据历史状态列表和行为评价值函数进行训练，并不断调整行为评价值函数的值和通讯策略的选择； S6、在通讯过程中，根据通信距离、数据量、网络负载和信道质量因素动态调整通讯策略，重复执行步骤S2-S6，直到达到预设的结束条件； 处理调度模块，所述处理调度模块采用自适应调度策略模型进行多个传感器节点的监测任务调度，所述自适应调度策略模型根据农业生产的需求和设施农业环境参数的监测结果动态调整传感器节点的监测任务和数据采集频率； 所述自适应调度策略模型包括输入层、数据层、模型层、算法层、优化层和输出层，所述自适应调度策略模型的工作方法包括以下步骤： 步骤1、通过输入层接收用户的需求和设施农业监测区域的环境参数，并进行格式转换，然后，将数据传递给数据层进行进一步处理，所述环境参数至少包括温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度； 步骤2、所述数据层对输入层传递来的数据进行预处理和清洗，并采用主成分分析法将来自不同传感器节点的数据进行整合，生成数据集； 步骤3、所述模型层从生成的数据集中获取限制条件，并基于限制条件建立最优调度数学模型，所述限制条件包括计算规模、目标函数、约束条件和变量范围； 步骤4、所述算法层基于时序预测算法对数据集进行分类和预测，以发现和挖掘数据中的潜在规律和模式，并根据分类和预测结果对传感器节点的监测任务和数据采集频率进行动态调整； 所述时序预测算法根据历史时刻的环境参数预测下一时刻环境参数的变化，历史时刻的环境参数采集数据集为Y＝{y1,y2,...,yt-1,yt}，影响传感器节点监测任务的环境参数特征数据集为X＝{x1,x2,...,xt-1,xt}，t+1时刻影响传感器节点监测任务的环境参数特征预测输出函数为： 在公式中，xt+1为t+1时刻影响传感器节点监测任务的环境参数特征，为影响传感器节点监测任务的环境参数特征预测加权函数，用于调整不同历史数据点对预测值的影响程度，xt为t时刻影响传感器节点监测任务的环境参数特征，xt-1为t-1时刻影响传感器节点监测任务的环境参数特征，yt为t时刻环境参数采集数据，yt-1为t-1时刻环境参数采集数据，t为环境参数采集时刻的序数，t≥1； 步骤5、通过优化层进行迭代计算、参数修正以及计算结果和真实值比较，并通过自适应参数选择方式设置阈值和迭代次数，所述优化层采用并行计算方式将计算任务分配给多个处理器或计算节点，以提高计算速度； 步骤6、所述输出层将模型训练结果以及节点的任务调度和数据采集频率传递给处理调度模块，实现对传感器节点的动态调度和任务分配； 电源管理模块，所述电源管理模块采用能源管理模型动态调整电源供应策略，所述能源管理模型通过休眠唤醒机制管理传感器节点的能耗，并根据传感器节点、无线通讯模块以及处理调度模块的能耗需求动态调整电力输出； 实时监控模块，所述实时监控模块通过可视化平台对设施农业监测区域内的环境参数和无线通讯状态参数进行实时数据监控、历史数据查询和远程控制，并采用用户接口实现用户与可视化平台的交互操作。

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