基于5G 的大田作物精准灌溉系统低时延控制算法研究

引言

5G 技术的发展给智慧农业带来新的动力，特别是在大田作物精准灌溉方面，传统灌溉方式存在水资源浪费、控制精度不够等问题，很难符合现代农业高效、绿色的需求。5G 网络具有高速率、大连接、低时延的特性，这为实时收集土壤湿度、作物生长环境数据以及动态调整灌溉过程提供了技术支撑。研究低时延控制算法，有助于提升水资源利用率和作物产量。

一、系统框架设计

（一）5G 数据采集与传输模块

基于 5G 的数据采集与传输模块模块依靠分布式传感器网络布置在大田环境中，传感节点包含土壤湿度、温度、光照强度、作物生理参数及气象要素的收集装置。各种传感器通过高精度模数转换器把环境信号转变成数字信号，然后在边缘侧做预处理，削减多余的数据和噪声干扰。5G 网络有着超大带宽和低时延的特性，使得数据能在毫秒级别传到中央处理单元，并支持海量设备并发接入，免除了传统无线通讯在高密度传感环境中的堵塞问题。为了进一步保证数据的完整性和传输的可靠性，此模块采用网络切片技术，将农业监测业务与其他业务逻辑分离，保障关键数据通道的稳定与安全。在协议层面上，采用轻量级的物联网传输协议来优化数据包格式，减小能耗并加快传输速率。此模块结合了边缘计算架构，在接近数据源头的地方执行部分计算和分析任务，减少数据回传的数量，加快反应速度。

（二）实时监测控制单元

实时监测控制单元是精准灌溉系统的智能核心，主要任务是在数据采集与算法决策之间搭建有效的控制闭环，利用 5G 网络对大田环境实施持续在线监测，在接收到传感器传来的环境数据之后，迅速解析并展开计算。控制单元内部配备高性能嵌入式处理器和人工智能加速模块，可在毫秒级完成环境状态识别以及阈值判断，保证灌溉执行机构得到精准控制指令。为了提升系统鲁棒性，此单元采取分层控制架构，底层执行控制信号的快速驱动，例如电磁阀门开关、水泵流量调整等操作，中层执行状态估计和反馈修正，借助预测模型随时修正控制偏差，上层应用自适应控制算法，结合作物生长模型和动态气象数据执行多目标优化，以保证水资源利用效率和作物生理需求同时得到满足。控制单元采取并行处理方式，不同种类的任务被安排到不同的逻辑核上独立执行，延迟明显减少。依靠 5G 的可靠通讯，监测和控制指令可以在大面积农田中实现广域同步，这样就使得系统具有大规模部署的可扩展性和精确的控制能力。

（三）作物环境感知反馈机制

作物环境感知反馈机制利用高精度生理监测技术，针对作物叶片含水量、气孔导度、冠层温度以及光合效率这些指标进行实时收集，并与土壤环境和气候状况一起构建起多维度监测矩阵。在数据处理环节，使用深度学习模型对搜集到的数据执行特征提取和模式识别，形成作物生长需求与环境条件之间的非线性映射模型。该模型可以在复杂的农业环境下准确预测作物的水分需求。反馈机制遵循闭环控制原理，系统一旦察觉作物生理状态偏离最佳区间，立刻发出控制信号并传送到灌溉执行端，保证作物得到最合适的水分补充。在系统改良方面，该机制加入了自学习算法，随着作物生长阶段的变化持续修正预测模型，赋予其长久的适应能力和进化潜力。依靠 5G 低时延的通讯性能，感知数据能在极短时间内传送到中央控制系统，反馈信号也能毫秒级地发送到田间设备，如此一来便能规避传统系统因延迟而产生的过灌或欠灌状况。

二、低时延控制算法

（一）算法设计思路

低时延控制算法的设计思路重点放在作物环境动态变化作为约束条件，利用5G 网络的低时延通信能力来创建快速反应的闭环控制机制。算法采用分层架构，底层对传感器数据进行高频采样并执行预处理，中间层凭借状态估计和预测模型做到作物水分需求的即时推测，最顶层通过优化控制器来做出决策输出。设计中加入基于模型预测控制（MPC）的框架，将作物生长模型、土壤水分扩展模型以及气候因子模型整合到同一个优化平台上，利用有限时域预测和滚动优化的方式产生控制序列，以保证在复杂环境中维持高效的决策水平。为降低计算复杂度，算法在设计期间融合了稀疏优化和快速迭代手段，使得每个控制时段的运算能在毫秒级别完成，适应5G 提供的低时延传输条件。

（二）数据处理优化策略

数据处理优化策略旨在确保控制算法的实时性和精确性。重视对多源异构数据的高效融合与降维计算，在数据采集端采用边缘计算对原始传感信号进行滤波，剔除异常值并提取特征，以减少冗余信息流入核心控制环节。在中央处理器单元中，应用基于卡尔曼滤波和深度神经网络的混合估计方法，既能修正传感器误差，又能揭示复杂环境变量与作物水分需求之间的非线性关系。在数据结构优化方面，采用增量式更新机制，避免全量计算导致的延迟累积，确保系统在大面积农田环境下仍能高效响应。利用并行处理框架，将数据预处理、特征提取和预测计算任务分配给不同的逻辑单元，形成流水线作业，有效降低系统整体延迟。

（三）响应速度和稳定性分析

响应速度上，算法依靠 5G 网络的毫秒级通信时延以及改良的计算框架，达成从传感数据采集到控制指令执行的全链路闭环延迟控制在亚秒级范围以内，保证系统可以迅速针对环境波动展开调节。稳定性能方面，算法采用李雅普诺夫函数来证明控制器的渐进稳定性，并利用自适应参数调整机制保证在土壤湿度大幅波动、气象条件突变等情况之下，依然能维持控制效果。想要进一步提升系统的鲁棒性，算法在设计时就嵌入了多模型切换策略，让系统可以在不同的环境场景中自动选取最合适的控制模型，有效地压制外部干扰引起的波动。在大规模节点并发的情况下，算法依靠分布式控制机制和冗余反馈通道来保持整个系统的协调性，防止出现单点故障影响全局稳定性。

三、结束语

总之，基于 5G 的大田作物精准灌溉体系，在低时延控制算法支撑下，可以做到对农业环境的高效感知和快速调节，为农业生产提供了智能化、自动化的解决方案。研究成果表现出将先进通讯技术和智能控制策略融合起来的潜力，使大片农田拥有很高的精确动态管理能力。未来研究应进一步改善算法的自适应性能，加强跨地域应用的稳定性，为智慧农业的长久发展提供稳固支撑。

参考文献

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[3] 杜少媛 , 刘柏清 . 智能温室肥水一体化精准灌溉系统开发 [J]. 农机 , 2023, (02): 99- 101.

作者简介：

程紫云（1989—5 月份），男，汉族 , 省张家口市，工程师，硕士研究生，主要研究方向：智慧农业，智慧城市。