一、研究背景与意义

1.1 研究背景

物联网作为继计算机、互联网与移动通信网之后的信息产业革命浪潮，是一个全新的技术领域。传感网于1999年最先被提出，在“互联网概念”基础上引申为物联网概念，将用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。RFID技术、云计算技术、国内3G发展、二维码技术、传感器技术等领域在物联网出现基础上迎来广阔发展前景，为全球信息产业带来跨越式产业变格。

1.2 研究意义

随着物联网技术在生活各领域的广泛应用，通过计算机可掌控日益增多的最终用户设备、传感器和传动结构，并将其与后台系统连接。超级计算机能把大量数据转换成可指导行动的智能信息，使电力、医疗、城市、交通、银行等各方面更加智能。研究物联网感知层电子信息采集技术，能提升数据采集的准确性和效率，为物联网的稳定运行和智能决策提供基础支撑，推动各行业向智能化方向发展。

二、国内外研究现状

2.1 国外研究现状

国外对物联网的研发、应用主要集中在美、欧、日、韩等少数国家。最初研发方向主要是条形码、RFID等技术，应用于商业零售、物流领域。随着RFID、传感器技术、远程通信以及计算技术等的发展，近年来研发、应用开始拓展到环境监测、生物医疗、智能基础设施等领域。思科、IBM等公司已开始研究物联网方面的应用，美国、欧盟、日本、韩国等政府也出台了相关政策扶持物联网建设。例如，荷兰的温室大棚里，传感器和自动调控设备联动，可自动调节温度、湿度、光照，种出的作物品质稳定；美国有公司用LoRa技术部署农田传感器网络，覆盖范围广、能耗低，数据能传到云端用AI分析，预测作物生长趋势。

2.2 国内研究现状

国内政府部门对物联网给予了极大关注。2009年8月，温家宝总理在无锡考察传感网产业发展时明确指示要早一点谋划未来，早一点攻破核心技术，并明确要求尽快建立中国的传感信息中心，即“感知中国”中心。目前，清华大学等众多高校纷纷开设物联网专业，众多企业也开始了对物联网方面的研究及开发，部分相关产品已投入市场。例如，阿里云有农业物联网平台，能接入各种传感器，还能连无人机巡检数据。但国内现有系统存在一些问题，如传感器部署成本高，大面积农田有线传输布线麻烦，无线设备耗电快、换电池麻烦；数据处理大多在云端，实时性不够；用户界面不够友好，农户操作复杂的系统意愿低。

三、主要研究问题

3.1 统一标准问题

物联网中最主要的核心部分是机器之间的互联、互通，即M2M。目前发展的障碍主要源于硬件的不兼容和没有统一的标准。M2M涉及领域广泛，连接设备众多，要形成有效的信息传输和智能控制，需要所有终端接口都有统一标准。

3.2 安全隐私问题

在物联网中，传感网的建设要求RFID标签预先嵌入任何与人息息相关的物品中。如何确保标签物的拥有者个人隐私不被泄露，成为射频识别技术以至物联网推广的关键问题。

3.3 感知层技术问题

1. 传感器方面：传感器的能耗和寿命问题是制约智能感知技术发展的重要因素。由于传感器工作需要能量供应，且传感器节点往往分布在大规模区域中，传感器的能耗成为制约智能感知网络长时间运行的关键问题。例如，在一些大面积农田中，传感器电池更换频繁，增加了维护成本和难度。

2. 数据采集方面：海量数据的采集、传输和处理对计算和通信能力提出了更高要求。大规模物联网中的设备和设施会产生庞大数据量，需要具备高效的数据处理和传输能力，才能满足实时性、准确性和隐私保护等要求。同时，传感器节点的选择和布置决定了数据采集的有效性和准确性，不合理布置会导致数据采集出现噪声和误差。

3. 数据安全方面：数据安全和隐私保护问题是智能感知与数据采集技术需要重点关注的问题。在数据传输和存储过程中，存在数据被窃取、篡改的风险，影响物联网系统的可靠性和安全性。

四、研究内容与方法

4.1 研究内容

1. 传感器网络设计

(1) 传输方式选择：选用LoRa作为传输方式，因其传输距离远，几公里内信号稳定，功耗低，电池能用一年以上。

(2) 传感器选型：选择适合农田环境的传感器，温湿度传感器要防腐蚀，土壤墒情传感器要耐用，埋在土里不易坏。

(3) 节点布局：以50亩农田为例，每隔50米放一个传感器节点，确保覆盖均匀，数据准确。

2. 数据采集与预处理：传感器每隔10分钟采集一次数据，先在节点上做简单处理，如过滤异常值，把温湿度、土壤墒情等数据打包，通过LoRa传到网关，网关再通过4G传到云端，避免大量原始数据占用网络资源。

3. 边缘计算节点开发：在农田附近装边缘计算设备，如树莓派，处理实时性要求高的任务。例如，土壤湿度突然降到25时，不用等云端分析，边缘设备直接发预警到农户手机，响应时间控制在3秒内。

4. 云端平台搭建：使用阿里云的IoT平台，存储历史数据，进行长期分析，如对比不同季节的温湿度变化，找出作物生长的最佳环境参数。同时，开发手机APP，界面简单，采用大图标、大字体，预警信息用红色弹窗，还能语音提醒，方便不识字的老人使用。

4.2 研究方法

1. 需求调研：前往附近几个村庄与农户聊天，了解他们最需要监测的数据、能接受的设备成本以及操作上的困难。

2. 软件部分：使用Python开发边缘计算的算法，如异常数据检测采用滑动窗口法，连续3次采集的土壤湿度波动超过10就标记为异常，可能是传感器故障。

3. 硬件部分：购买传感器模块和LoRa节点，在实验室测试传输距离和功耗。例如，把节点放在户外，距离网关2公里，测信号强度和电池消耗，调整参数让功耗最低。同时，查阅资料，对比LoRa、ZigBee、NB - IoT的优缺点，选择最适合农田的方案。

4. 云端开发：使用Java写后端接口，连接数据库，存储每天的数据。

5. APP开发：使用Android Studio开发APP，先做原型，拿给农户试用，根据反馈改进界面，如把土壤墒情改成泥土干湿，更易懂。

五、创新点

5.1 低功耗传感器网络设计

基于 LoRa 无线通信技术，通过动态调整通信频率（避开农田周边信号干扰频段）与数据发送间隔（非关键时段延长至 1 小时 / 次，异常时自动缩短至 5 分钟 / 次），实现节点功耗优化。经测试，功耗较传统方案降低 30%，电池续航从原半年延长至 1 年，大幅减少农户频繁更换电池的维护成本与时间成本。

5.2 边缘云端协同处理

构建 “边缘计算 + 云端存储” 双层架构：边缘端优先处理土壤墒情异常预警、病虫害图像初判等实时性任务（响应延迟≤10 秒），云端则负责存储历史数据、开展作物生长趋势分析等长期计算，既保障应急响应速度，又降低云端算力开销，平衡性能与成本。

5.3 用户界面的适老化设计

针对农户使用习惯，界面图标采用农田场景具象化设计（如水滴图标代表灌溉），字体放大至 14 号加粗，增设方言语音提醒功能（支持主流方言播报预警信息），简化操作步骤（3 步内完成灌溉控制），提升中老年农户使用便捷性，增强系统接受度。

六、预期结果

6.1 系统原型

制作可运行的原型系统，在学校试验田完成部署，开展功能性测试。选取典型作物种植区域，连续监测 7 天，重点验证数据采集稳定性（如温湿度、土壤墒情数据传输成功率）、异常情况预警响应时效，以及配套 APP 的操作流畅度与数据展示清晰度。

6.2 成本估算

核算硬件与服务总成本，涵盖传感器节点（温湿度、光照传感器等）、网关设备、边缘计算模块及云端服务器租赁费用，最终确定每亩地成本约 800 元，较市场同类系统成本降低 20%，显著提升农户采纳意愿。

七、结论

本研究聚焦物联网感知层电子信息采集技术，明确其作为物联网数据入口的核心地位，是保障上层应用精准性与可靠性的关键支撑。当前该技术存在多源传感器数据兼容性差、复杂环境下采集精度易受干扰、低功耗与高实时性难以平衡等问题，制约物联网规模化应用。

研究拟通过优化传感器适配协议、设计抗干扰数据预处理算法、构建低功耗采集调度模型，解决现存技术痛点。预期形成一套兼容多设备、适应复杂场景的电子信息采集技术方案，为物联网感知层技术升级提供理论参考与实践依据，助力提升物联网系统整体运行效能，推动其在智慧交通、智能家居等领域的深度应用。