【摘 要】
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传统奶牛养殖管理模式中,常需人工采集奶牛的部分体征信息,以便对奶牛发情、排卵及疾病等状况进行评估。然而随着近年来我国奶牛养殖产业不断向着规模化方向发展,通过人工方式完成奶牛体征信息采集将限制养殖效率和经济性。当前,部分大型奶牛养殖场已经配备了一定奶牛体征在线监测系统,可以实现奶牛体征信息的自动采集与数字化管理;然而,目前此类系统鲜少配备奶牛在线定位功能,无法实现对于体征异常或其它待寻找奶牛的快速定
【基金项目】
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宁夏自治区重点项目“智能全混合日粮配料系统及装备的研发”,并从属于项目子课题“牛场配料及信息化管理系统开发”；
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传统奶牛养殖管理模式中,常需人工采集奶牛的部分体征信息,以便对奶牛发情、排卵及疾病等状况进行评估。然而随着近年来我国奶牛养殖产业不断向着规模化方向发展,通过人工方式完成奶牛体征信息采集将限制养殖效率和经济性。当前,部分大型奶牛养殖场已经配备了一定奶牛体征在线监测系统,可以实现奶牛体征信息的自动采集与数字化管理;然而,目前此类系统鲜少配备奶牛在线定位功能,无法实现对于体征异常或其它待寻找奶牛的快速定位,这在一定程度上会限制奶牛养殖管理效率。基于此,本文结合Zig Bee、无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）节点定位以及Java FX上位机开发等技术搭建了一套可用于奶牛体征在线监测与定位的软硬件系统。本文首先阐述了奶牛养殖管理中所需关注的几个问题,并基于此确定了本系统的体征监测指标为奶牛体温及心率;而后通过参数及支持性对比确定了奶牛体征测量传感器并完成了Zig Bee芯片选型;通过模块化的分层设计思想搭建了本系统的Zig Bee节点通用硬件平台;经硬件测试,平台稳定有效。其次,结合基于距离的（Range Based,RB）定位的一般流程,对RB定位中的三大模型分别进行了推导、仿真与分析对比,确定了以接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator,RSSI）作为RB定位的测距模型;并以高斯滤波作为RSSI样本处理模型;定位算法方面,经详细推导,确定了常用极大似然估计定位模型公式所存在的两处简化,并据此引入了粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法以完成简化前模型的求解,后经PSO模型改进,在保证定位精度的情况下,将PSO定位模型求解时间进行了有效缩短。随后,基于PSO定位较耗算力的特点,本文采用了分布式与集中式相结合的定位求解策略,并结合Z-Stack协议栈完成了三类节点的Zig Bee嵌入式系统开发;其后,基于Java FX技术开发了配套的上位机在线监测软件系统。最后,经实验验证,系统对于奶牛的体征监测性能稳定,且在锚节点数为4,锚节点间距为20m,RSSI测距采样次数为30的条件下,系统定位精度为1.97m;另外,在所有试验中,上位机软件均显示正常;系统预设目标基本达成。因此,本文所设计的系统可为规模化牛场中奶牛体征监测与定位系统的开发提供一种参考模型。
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