本發(fā)明屬于綠化環(huán)保技術(shù)領域，尤其涉及一種基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

城市的綠化面積與綠化質(zhì)量與城市居民的生活質(zhì)量息息相關(guān)。在城市用地日趨緊張的今天，為了開辟更多的綠色空間，屋頂綠化逐漸走入視野。屋頂綠化不僅可以凈化空氣、隔聲減噪、隔熱保溫，還具有延長屋頂保護層使用壽命，減少和阻止屋頂滲透現(xiàn)象發(fā)生、美化城市空中美景等多種作用。屋頂綠化屬于特殊的立地條件，綠化植物的該排水技術(shù)成為綠化成敗的一個重要環(huán)節(jié)。屋頂綠化對給排水的要求技術(shù)極高，如果給水不及時，就會造成植物枯萎，如果給水過多，植物根部會因排水不暢而腐爛，如果一直使用水管網(wǎng)直接供水，又會造成水資源的浪費。傳統(tǒng)給排水常在屋頂設置高位水箱，水從地下水用水泵達到最高水箱。從高位水箱通過自然流動，將水輸送到綠化地帶。如果壓力差較高，需要用降壓閥將壓力降低。

屋頂綠化是一種融建筑藝術(shù)和綠化技術(shù)為一體的綜合現(xiàn)代技術(shù)，它使建筑物的空間潛能與綠色植物的多種效益完美的結(jié)合在一起，并充分的發(fā)揮?，F(xiàn)階段在屋頂綠化裝置中，滴灌龍頭噴出的水不能實現(xiàn)循環(huán)利用，造成水資源的浪費。且需要大量的人力和物力，不能實現(xiàn)自動控制，護理成本較高。

霧霾，是霧和霾的組合詞。霧霾常見于城市。中國不少地區(qū)將霧并入霾一起作為災害性天氣現(xiàn)象進行預警預報，統(tǒng)稱為“霧霾天氣”。霧霾是特定氣候條件與人類活動相互作用的結(jié)果。高密度人口的經(jīng)濟及社會活動必然會排放大量細顆粒物，一旦排放超過大氣循環(huán)能力和承載度，細顆粒物濃度將持續(xù)積聚，此時如果受靜穩(wěn)天氣等影響，極易出現(xiàn)大范圍的霧霾。

目前對霧霾的檢測，檢測儀器檢測后，將檢測數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)接收端，這種方法雖然可以有效地檢測霧霾參數(shù)，但是檢測濃度一般難以把控，存在一定的誤差，且設備檢測功能僅限于檢測霧霾內(nèi)的微塵參數(shù)，忽略了風速、溫濕度等環(huán)境參數(shù)，影響后期分析處理結(jié)果。

現(xiàn)有技術(shù)中，只針對水的控制進行研究，而對于除霧霾的功能還不完善。

綜上所述，現(xiàn)在的技術(shù)存在的問題是：滴灌龍頭噴出的水不能實現(xiàn)循環(huán)利用，造成水資源的浪費。且需要大量的人力和物力，不能實現(xiàn)自動控制，護理成本較高；現(xiàn)有技術(shù)不具備霧霾的檢測和去除功能；而且智能化控制程度低，沒有合理利用自然界的能源和資源。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)，所述基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)包括：

溫度傳感器，用于檢測無土綠化裝置中無土基質(zhì)的溫度；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

所述溫度傳感器檢測信號y(t)表示為：

y(t)＝x(t)+n(t)；

其中，x(t)為數(shù)字調(diào)制信號，n(t)為服從標準sαs分布的脈沖噪聲，x(t)的解析形式表示為：

其中，n為采樣點數(shù)，an為發(fā)送的信息符號，在mask信號中，an＝0，1，2，…，m-1，m為調(diào)制階數(shù)，an＝e^j2πε/m，ε＝0,1,2,…,m-1，g(t)表示矩形成型脈沖，tb表示符號周期，fc表示載波頻率，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)；

濕度傳感器，用于檢測無土綠化裝置中無土基質(zhì)的濕度；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

pm2.5傳感器，用于檢測大氣中霧霾的空氣監(jiān)測指標；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

所述pm2.5傳感器檢測的信號為：a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，表示信號的相位；

所述pm2.5傳感器對檢測的信號進行s(t)廣義二階循環(huán)累積量按如下公式進行：

并接收檢測的信號s(t)的特征參數(shù)m²的理論值具體計算公式為：

經(jīng)過計算可知，bpsk信號和msk信號的均為1，qpsk、8psk、16qam和64qam信號的均為0，由此用最小均方誤差分類器將bpsk、msk信號與qpsk、8psk、16qam、64qam信號分開；對于bpsk信號而言，在廣義循環(huán)累積量幅度譜上僅在載頻位置存在一個明顯譜峰，而msk信號在兩個頻率處各有一個明顯譜峰，由此可通過特征參數(shù)m²和檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)將bpsk信號與msk信號識別出來；

除霧霾過濾裝置，用于智能去除霧霾；將去除霧霾后的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

基質(zhì)礦物質(zhì)檢測器，用于檢測基質(zhì)中的綠植所需礦物質(zhì)含量；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

移動終端，將接收到的數(shù)據(jù)進行處理并對滴灌龍頭和肥料添加系統(tǒng)發(fā)出指令，令滴灌龍頭進行灌水和肥料添加模塊進行肥料的添加；

肥料添加模塊，與移動終端無線連接，用于執(zhí)行肥料的添加動作；

所述屋頂綠化裝置還包括：

蓄水過濾裝置，與移動終端無線連接，用于對滴灌龍頭、肥料添加模塊流出的多余成份進行在過濾；所述蓄水過濾裝置位于蓄水池的一側(cè)；

所述除霧霾過濾裝置內(nèi)置有除霧霾后檢測模塊，除霧霾后檢測模塊的信號檢測方法包括：

(1)對信號s(t)進行非線性變換，按如下公式進行：

其中a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，表示信號的相位，通過該非線性變換后得到：

(2)構(gòu)造n個信號的多徑空間為：

其中，q為采樣點數(shù)，k為最大時延，由最大探測距離rmax/c得到，其中xreci(t)為參考信號，rmax為最大探測距離，c為光速；

(3)然后利用最小二乘法原理抑制直達波及其多徑，將求min||ssur-xref·α||²轉(zhuǎn)化為求得出：

代入αestim，解得：

其中，ssur為回波通道信號，α為自適應權(quán)值，αestim為α的估計值，為xref的轉(zhuǎn)置，sother為回波通道中最終所剩的回波和噪聲；

所述滴灌龍頭，與移動終端控制系統(tǒng)無線連接，用于執(zhí)行灌水動作。

進一步，檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)的具體方法如下：

首先搜索廣義循環(huán)累積量幅度譜的最大值max及其位置對應的循環(huán)頻率α0，將其小鄰域[α0-δ0,α0+δ0]內(nèi)置零，其中δ0為一個正數(shù)，若|α0-fc|/fc＜σ0，其中δ0為一個接近0的正數(shù)，fc為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為bpsk信號，否則繼續(xù)搜索次大值max1及其位置對應的循環(huán)頻率α1；若|max-max1|/max＜σ0，并且|(α0+α1)/2-fc|/fc＜σ0，則判斷此信號類型為msk信號。

進一步，所述移動終端對接收到的數(shù)據(jù)進行傅里葉變換的處理，依照速傅里葉變換規(guī)則，從信號處理模塊中存儲單元的2ⁿ個存儲子單元中并行讀取待處理的2ⁿ個快速傅里葉變換點，生成待處理快速傅里葉變換點組，其中，所述2ⁿ個快速傅里葉變換點中的每個點按照設定規(guī)則存儲在不同的存儲子單元中，n為大于或等于1的自然數(shù)；將所述待處理快速傅里葉變換點組交給快速傅里葉變換并行運算單元進行快速傅里葉變換并行處理；將所述快速傅里葉變換并行處理后的處理結(jié)果并行寫回所述2ⁿ個存儲子單元的每個子單元中。

進一步，所述的基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)還設置有g(shù)ps定位裝置；所述gps定位裝置通過無線連接移動終端。

進一步，所述gps定位裝置的頂部設置有第一無線射頻收發(fā)器和第二無線射頻收發(fā)器；所述第一無線射頻收發(fā)器通過信號線與第二無線射頻收發(fā)器連接；

所述第二無線射頻收發(fā)器通過內(nèi)置的gsm發(fā)射模塊提高第二無線射頻收發(fā)部分的輻射性能；gsm發(fā)射模塊讀取gps定位裝置的控制器存儲的ramp曲線信息，根據(jù)存儲的ramp曲線測試發(fā)射符號的相位誤差，當所述發(fā)射符號的相位誤差大于協(xié)議規(guī)定閾值時，修改所述存儲的ramp曲線的上升沿，修改后的ramp曲線滿足gsm發(fā)射模塊的時間模板；根據(jù)所述修改后的ramp曲線，測試發(fā)射符號的相位誤差；當發(fā)射符號的相位誤差小于或等于協(xié)議規(guī)定閾值時，將修改后的ramp曲線信息取代所述存儲的ramp曲線信息；否則，重新修改所述存儲的ramp曲線的上升沿或所述修改后的ramp曲線的上升沿，直至使發(fā)射符號的相位誤差小于或等于協(xié)議規(guī)定閾值；

進一步，將修改后的ramp曲線信息取代所述存儲的ramp曲線信息包括：將所述修改后的ramp曲線信息替換所述控制器非易失性內(nèi)存中所述存儲的ramp曲線信息；協(xié)議規(guī)定閾值的取值范圍包括：0°～5°。

進一步，修改所述存儲的ramp曲線的上升沿包括：提高所述存儲的ramp曲線的上升沿中平穩(wěn)狀態(tài)之前的多個時間采樣點的控制字，且使所述多個時間采樣點的控制字大于所述平穩(wěn)狀態(tài)時的控制字；所述多個時間采樣點包括3～5個時間采樣點；所述多個時間采樣點修改后的控制字相同或不相同；所述測試發(fā)射符號的相位誤差是采用控制器內(nèi)置的相位誤差檢測模塊實現(xiàn)。

本發(fā)明具有的優(yōu)點和積極效果是：本發(fā)明實現(xiàn)了對霧霾的有效檢測、檢測功能齊全，有效地對設備進行操作方便的目的；通過霧霾檢測可有效地檢測檢測環(huán)境中的各種微塵參數(shù)；通過溫濕度檢測可對檢測環(huán)境進行多方位檢測，豐富了檢測內(nèi)容。

本發(fā)明霧霾檢測的信號采集方法，增強了對信號收集的范圍；提高了數(shù)據(jù)保護安全性和準確性。本發(fā)明第二無線射頻收發(fā)器的信號輻射性能強，充分保證了智能控制的需求。本發(fā)明的控制模塊集智能控制于一體，方便、安全，能遠程監(jiān)控，而且控制精度高。本發(fā)明將霧霾檢測中的存儲單元劃分為2ⁿ個存儲子單元，每組待處理的fft點存儲在不同的存儲子單元中，從而實現(xiàn)了待處理fft點的并行讀取，進而，并行讀取的fft點由fft并行運算單元進行fft并行處理，并且，并行寫回不同的存儲子單元中。使控制非常智能化。本發(fā)明pm2.5傳感器的信號接受方法，極大地提高了數(shù)據(jù)的準確率，比現(xiàn)有技術(shù)的數(shù)據(jù)采集準確率由93.32％提高到98.28％。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)示意圖。

圖中：1、溫度傳感器；2、濕度傳感器；3、pm2.5傳感器；4、除霧霾過濾裝置；5、基質(zhì)礦物質(zhì)檢測器；6、移動終端；7、肥料添加模塊；8、蓄水過濾裝置；9、滴灌龍頭。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

現(xiàn)在的技術(shù)存在的問題是：滴灌龍頭噴出的水不能實現(xiàn)循環(huán)利用，造成水資源的浪費。且需要大量的人力和物力，不能實現(xiàn)自動控制，護理成本較高；現(xiàn)有技術(shù)不具備霧霾的檢測和去除功能；而且智能化控制程度低，沒有合理利用自然界的能源和資源。

下面結(jié)合附圖及具體實施例對本發(fā)明的應用原理作進一步描述。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)包括：

溫度傳感器1，用于檢測無土綠化裝置中無土基質(zhì)的溫度；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

所述溫度傳感器檢測信號y(t)表示為：

y(t)＝x(t)+n(t)；

其中，x(t)為數(shù)字調(diào)制信號，n(t)為服從標準sαs分布的脈沖噪聲，x(t)的解析形式表示為：

其中，n為采樣點數(shù)，an為發(fā)送的信息符號，在mask信號中，an＝0，1，2，…，m-1，m為調(diào)制階數(shù)，an＝e^j2πε/m，ε＝0,1,2,…,m-1，g(t)表示矩形成型脈沖，tb表示符號周期，fc表示載波頻率，載波初始相位是在[0,2π]內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)；

濕度傳感器2，用于檢測無土綠化裝置中無土基質(zhì)的濕度；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

pm2.5傳感器3，用于檢測大氣中霧霾的空氣監(jiān)測指標；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

所述pm2.5傳感器檢測的信號為：a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，表示信號的相位；

所述pm2.5傳感器對檢測的信號進行s(t)廣義二階循環(huán)累積量按如下公式進行：

并接收檢測的信號s(t)的特征參數(shù)m²的理論值具體計算公式為：

經(jīng)過計算可知，bpsk信號和msk信號的均為1，qpsk、8psk、16qam和64qam信號的均為0，由此用最小均方誤差分類器將bpsk、msk信號與qpsk、8psk、16qam、64qam信號分開；對于bpsk信號而言，在廣義循環(huán)累積量幅度譜上僅在載頻位置存在一個明顯譜峰，而msk信號在兩個頻率處各有一個明顯譜峰，由此可通過特征參數(shù)m²和檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)將bpsk信號與msk信號識別出來；

除霧霾過濾裝置4，用于智能去除霧霾；將去除霧霾后的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

基質(zhì)礦物質(zhì)檢測器5，用于檢測基質(zhì)中的綠植所需礦物質(zhì)含量；將檢測的數(shù)據(jù)通過無線傳輸給移動終端；

移動終端6，將接收到的數(shù)據(jù)進行處理并對滴灌龍頭和肥料添加系統(tǒng)發(fā)出指令，令滴灌龍頭進行灌水和肥料添加模塊進行肥料的添加；

肥料添加模塊7，與移動終端無線連接，用于執(zhí)行肥料的添加動作；

所述屋頂綠化裝置還包括：

蓄水過濾裝置8，與移動終端無線連接，用于對滴灌龍頭9、肥料添加模塊7流出的多余成份進行在過濾；所述蓄水過濾裝置位于蓄水池的一側(cè)；

所述除霧霾過濾裝置內(nèi)置有除霧霾后檢測模塊，除霧霾后檢測模塊的信號檢測方法包括：

(1)對信號s(t)進行非線性變換，按如下公式進行：

其中a表示信號的幅度，a(m)表示信號的碼元符號，p(t)表示成形函數(shù)，fc表示信號的載波頻率，表示信號的相位，通過該非線性變換后得到：

(2)構(gòu)造n個信號的多徑空間為：

其中，q為采樣點數(shù)，k為最大時延，由最大探測距離rmax/c得到，其中xreci(t)為參考信號，rmax為最大探測距離，c為光速；

(3)然后利用最小二乘法原理抑制直達波及其多徑，將求min||ssur-xref·α||²轉(zhuǎn)化為求得出：

代入αestim，解得：

其中，ssur為回波通道信號，α為自適應權(quán)值，αestim為α的估計值，為xref的轉(zhuǎn)置，sother為回波通道中最終所剩的回波和噪聲；

所述滴灌龍頭9，與移動終端控制系統(tǒng)無線連接，用于執(zhí)行灌水動作。

檢測廣義循環(huán)累積量幅度譜的譜峰個數(shù)的具體方法如下：

首先搜索廣義循環(huán)累積量幅度譜的最大值max及其位置對應的循環(huán)頻率α0，將其小鄰域[α0-δ0,α0+δ0]內(nèi)置零，其中δ0為一個正數(shù)，若|α0-fc|/fc＜σ0，其中δ0為一個接近0的正數(shù)，fc為信號的載波頻率，則判斷此信號類型為bpsk信號，否則繼續(xù)搜索次大值max1及其位置對應的循環(huán)頻率α1；若max-max1|/max＜σ0，并且|(α0+α1)/2-fc|/fc＜σ0，則判斷此信號類型為msk信號。

所述移動終端對接收到的數(shù)據(jù)進行傅里葉變換的處理，依照速傅里葉變換規(guī)則，從信號處理模塊中存儲單元的2ⁿ個存儲子單元中并行讀取待處理的2ⁿ個快速傅里葉變換點，生成待處理快速傅里葉變換點組，其中，所述2ⁿ個快速傅里葉變換點中的每個點按照設定規(guī)則存儲在不同的存儲子單元中，n為大于或等于1的自然數(shù)；將所述待處理快速傅里葉變換點組交給快速傅里葉變換并行運算單元進行快速傅里葉變換并行處理；將所述快速傅里葉變換并行處理后的處理結(jié)果并行寫回所述2ⁿ個存儲子單元的每個子單元中。

所述的基于除霧霾的景天植物屋頂無土綠化控制系統(tǒng)還設置有g(shù)ps定位裝置；所述gps定位裝置通過無線連接移動終端。

所述gps定位裝置的頂部設置有第一無線射頻收發(fā)器和第二無線射頻收發(fā)器；所述第一無線射頻收發(fā)器通過信號線與第二無線射頻收發(fā)器連接；

所述第二無線射頻收發(fā)器通過內(nèi)置的gsm發(fā)射模塊提高第二無線射頻收發(fā)部分的輻射性能；gsm發(fā)射模塊讀取gps定位裝置的控制器存儲的ramp曲線信息，根據(jù)存儲的ramp曲線測試發(fā)射符號的相位誤差，當所述發(fā)射符號的相位誤差大于協(xié)議規(guī)定閾值時，修改所述存儲的ramp曲線的上升沿，修改后的ramp曲線滿足gsm發(fā)射模塊的時間模板；根據(jù)所述修改后的ramp曲線，測試發(fā)射符號的相位誤差；當發(fā)射符號的相位誤差小于或等于協(xié)議規(guī)定閾值時，將修改后的ramp曲線信息取代所述存儲的ramp曲線信息；否則，重新修改所述存儲的ramp曲線的上升沿或所述修改后的ramp曲線的上升沿，直至使發(fā)射符號的相位誤差小于或等于協(xié)議規(guī)定閾值；

將修改后的ramp曲線信息取代所述存儲的ramp曲線信息包括：將所述修改后的ramp曲線信息替換所述控制器非易失性內(nèi)存中所述存儲的ramp曲線信息；協(xié)議規(guī)定閾值的取值范圍包括：0°～5°。

修改所述存儲的ramp曲線的上升沿包括：提高所述存儲的ramp曲線的上升沿中平穩(wěn)狀態(tài)之前的多個時間采樣點的控制字，且使所述多個時間采樣點的控制字大于所述平穩(wěn)狀態(tài)時的控制字；所述多個時間采樣點包括3～5個時間采樣點；所述多個時間采樣點修改后的控制字相同或不相同；所述測試發(fā)射符號的相位誤差是采用控制器內(nèi)置的相位誤差檢測模塊實現(xiàn)。

本發(fā)明實現(xiàn)了對霧霾的有效檢測、檢測功能齊全，有效地對設備進行操作方便的目的；通過霧霾檢測可有效地檢測檢測環(huán)境中的各種微塵參數(shù)；通過溫濕度檢測可對檢測環(huán)境進行多方位檢測，豐富了檢測內(nèi)容。

本發(fā)明霧霾檢測的信號采集方法，增強了對信號收集的范圍；提高了數(shù)據(jù)保護安全性和準確性。本發(fā)明第二無線射頻收發(fā)器的信號輻射性能強，充分保證了智能控制的需求。本發(fā)明的控制模塊集智能控制于一體，方便、安全，能遠程監(jiān)控，而且控制精度高。本發(fā)明將霧霾檢測中的存儲單元劃分為2ⁿ個存儲子單元，每組待處理的fft點存儲在不同的存儲子單元中，從而實現(xiàn)了待處理fft點的并行讀取，進而，并行讀取的fft點由fft并行運算單元進行fft并行處理，并且，并行寫回不同的存儲子單元中。使控制非常智能化。本發(fā)明pm2.5傳感器的信號接受方法，極大地提高了數(shù)據(jù)的準確率，比現(xiàn)有技術(shù)的數(shù)據(jù)采集準確率由93.32％提高到98.28％。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。