农田监测环境是一种典型的渐变环境,具有监测面积大、作物生长周期长、作物随时间生长变化、农机化作业、环境因子影响复杂多变等特点。用科技手段获取大面积农田环境信息,提高农田生产效率,是当前精准农业发展亟待解决的问题。采用无线传感器网络(WSN)对农田环境实时监测,可为作物生长智能决策管理与农资有效配置提供理论科学依据,对实现农业现代化具有现实意义。近年来,学术界在围绕同构无线传感器网络的数据收集方面已取得较为丰富的成果,但在异构无线传感器网络的数据收集研究方面还存在一些问题。如:太阳能和电池异构传感器节点的非均匀部署问题;太阳能受天气影响引起的WSN路由协议不稳定问题;地上和地下传感器节点的异构部署引起传输信道及数据收集不稳定问题。为了解决上述问题,本文将异构WSN作为研究对象,从信道建模、节点部署、路由算法和移动Sink数据收集四个层面,对农田异构无线传感器网络数据收集方法展开系统深入研究。主要研究成果和创新如下:(1)针对农田渐变环境无线传播信道随作物生长变化而产生动态变化问题,研究了大尺度与多尺度衰落模型与环境关联因子优化方法。采用大尺度对数衰落模型和多尺度统计分布衰落模型对实验测量数据进行初步拟合,引入环境关联因子如叶面积指数、叶密度指数、天线高度、遮挡高度等再次拟合,得出环境因子与传输信号间的大尺度和多尺度衰落模型。另外,考虑地下无线信道信号衰减严重问题,基于实验数据分析建立了玉米农田环境中的无线信号地下双径模型。上述模型拟合结果良好,能够对信道传输的动态变化进行准确描述。(2)针对农田复杂环境无线信号多径传播与节点能量异构等问题,研究了一种基于路径损耗的异构WSN节点部署方法。依据作物生长态势约束,采用正方形分割方法进行结构化部署,根据各区域路径损耗程度求得补充节点数量并随机部署,采用虚拟力碰撞方法调整节点位置。在节点部署基础上,引入太阳能节点,根据各节点位置负载选定因子,选定太阳能节点位置。同时,引入太阳能节点并根据各节点位置负载选定因子,选定太阳能节点部署位置。仿真实验结果表明,本方法既保障了节点部署的有效覆盖率,优化了节点间的负载均衡性,也提高了太阳能节点的利用效率。(3)针对太阳能节点能量短期有限约束引起的聚簇路由协议稳定性问题,提出了一种基于能量感知的异构WSN路由算法。采用模糊集合方法求解天气关联的太阳能节点充电能力评价因子,将该因子和节点剩余能量等其他因子作为最优骨干节点的选择依据,采用模糊软集合结合聚类的方法联合优化选举出骨干节点集与簇头集。在簇头转发基础上,按照改进的层次路由,扩展引入骨干节点作为中继路由。仿真实验结果表明,本算法优化了数据汇集路径,能够在复杂的天气变化下,保证网络运行的稳定性,提高了太阳能节点利用效率,有效地延长了网络生存期。(4)针对大规模农田环境下,移动Sink在数据收集时的时间约束和传输不稳定性问题,提出了一种基于移动Sink的异构WSN稳定数据收集方法。在初始阶段,采用正方形结构化增量部署方式,在节点部署区域内构造出虚拟RP(汇集点),Sink节点以遍历虚拟RP方式收集网络真实节点信息;依据时间约束和骨干节点权值优先级选举RP,对Sink移动路径进行优化,通过孤立节点环境感知选择和丢包处理机制提高数据收集稳定性。仿真实验结果表明,本方法优化了Sink节点移动路径,延长了网络生存期,保障了在湿度变化条件下,地下节点数据的有效收集,降低了数据丢包率,实现了稳定数据收集任务。