无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为信息科学领域中一个全新的发展方向,以其广阔的应用前景引起了学术界和工业界的广泛关注。而基于Zigbee的无线传输协议,依靠其在短距离、低复杂度、低功耗、低数据传输率、低成本等各方面的优势,渐渐成为人们关注的焦点与热点。本文分析了温室环境中的主要热力学过程,建立了温室环境的一般机理模型。将模糊理论的知识表达和神经网络的自学习功能有机地结合起来,设计了温室环境模糊神经网络控制器。它综合了模糊控制逻辑和神经网络各自的优点来提高整个系统的学习能力和控制性能。模糊神经网络控制器不仅能够处理模糊信息,完成推理功能,而且能够实现输入输出控制,并通过神经网络的自学习能力实现了对隶属函数自适应性能和模糊逻辑规则权值进行优化。根据要求设计了系统整体架构。着重对无线传感器节点进行了硬件设计和软件开发。节点的核心器件选用市面上最先进的无线通信模块——英国JENNIC公司的JN5139,其中移植了标准的ZigBee协议栈,通过协议栈接口将应用程序和协议栈有机结合起来,完成对温室环境信息的采集和传输。最后对传感器节点进行了性能测试和验证,并对整个设计进行了总结和展望。