在过去的三十年里,我国河蟹养殖业取得了长足的发展和显著的进步。然而,长期粗放式的养殖方式以及养殖技术的落后,使得我国河蟹养殖经济效益不明显,国际竞争力较弱。以无线传感器网络为核心的物联网技术正迅猛发展,在国民经济的各个行业中得到了广泛应用,取得了显著的经济效益和社会效用。本课题结合智能传感器技术和嵌入式计算技术,将无线传感器网络技术应用于河蟹养殖领域,在实地考察养殖现场了解养殖人员需求的基础上,针对河蟹养殖行业三种典型的养殖模式分别设计了不同的无线传感器网络系统架构。就三种调控模式中涉及的感控层关键技术、自组网传输技术和检测参数优化技术进行了研究和设计。本课题的工作主要包括以下几个方面:在分析河蟹养殖行业现状基础上,设计了三种适用不同养殖规模的WSN系统架构,通过详细介绍底层关键设备的主要性能、运行流程等来说明三种调控模式系统如何搭建;为保证感知层参数采集准确性,从测量原理的角度出发,设计了一整套参数标定和温度补偿方法;在系统的控制层设计中考虑网络能耗和响应溶解氧超限及时性的平衡,设计了变周期监测策略。在分析溶解氧过饱和机理基础上设计了溶解氧过饱和处理方法。针对多增氧泵控制需要和溶解氧水平分布差异问题,将多增氧泵控制和多点测量相结合,设计了包括池塘划分、节点部署在内的解决方案。采集和控制离不开可靠的自组网传输技术支持。MAC层采用支持低功耗侦听和CCA退避机制的基于竞争的B-MAC协议优化信道分配改善传输冲突,自组网路由协议选择了多跳路由协议CTP协议,并针对河蟹养殖物联网传输的要求设计了其对双向传输的支持,该协议优化了传输路径,提高了传输的可靠性,兼顾了传输开销。针对河蟹养殖环境需要监测参数多、部分参数检测成本较高和实时性差的问题,在分析研究基础上确定总氮总磷作为检测参数优化目标。将测得的样本集分成训练集和验证集,使用了集成学习中典型的随机森林和GBDT算法对训练集数据进行训练建模,在验证集验证模型输出总氮总磷结果准确性和泛化能力,两个算法在简化了输入特征量的同时都取得了良好的预测效果,相较而言GBDT算法从实验结果上表现出相对更好的性能。最后在常州金坛区渔业科技示范基地和三家养殖户进行了示范性的安装测试,在现场对路由的自组织性、组网传输的丢包和控制效果以及节能性进行了检验。验证了系统架构的可行性,关键技术的有效性。本课题设计的河蟹高效养殖物联网调控模式优化集成关键技术,有效兼顾了水质参数数据采集、处理、控制、自组网传输和检测参数优化等问题,可以广泛应用于河蟹养殖现场,具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。