本文關(guān)鍵詞：面向城市污水監(jiān)測的WSN數(shù)據(jù)融合算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水是生命之源,作為人體組織構(gòu)成中的重要部分,它是人們賴以生存的不可或缺的能源,因此,水質(zhì)的好壞與否直接影響著人類正常的生命活動。隨著現(xiàn)代科技、工業(yè)、經(jīng)濟的不斷向前發(fā)展,越來越多的污染影響著水資源的質(zhì)量。實時的掌握水質(zhì)狀況能幫助人們最大限度的降低水質(zhì)污染帶給人們身體和日常生活的危害,保證人們正常生活。課題源于陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計劃項目,針對渭河流域,對西安市內(nèi)四個排污口水域?qū)嵤┍O(jiān)測。針對傳統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)步驟繁瑣、自動化程度低、水質(zhì)參數(shù)采集不及時、精度偏低、易對水體的生態(tài)環(huán)境造成破壞、系統(tǒng)投資成本高等問題,提出了一種新型的基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的城市污水監(jiān)測系統(tǒng),并為達到延長網(wǎng)絡(luò)工作壽命的目的,進行了數(shù)據(jù)融合算法的研究。根據(jù)西安市內(nèi)排污口的實際特點,制定了面向城市污水監(jiān)測系統(tǒng)的實施方案。綜合各水質(zhì)測量參數(shù)特點與渭河污染現(xiàn)狀,選取溫度、溶解氧(DO)、濁度、酸堿度(PH值)和氨氮(NH3N)五個參數(shù)作為城市污水監(jiān)測系統(tǒng)的測量參數(shù),并對系統(tǒng)傳送的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合處理。路由層次通過對簇成員節(jié)點加入均值濾波算法以及設(shè)置各參數(shù)相應(yīng)的置信區(qū)間,對傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進行去冗余處理,簇頭處利用自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)對同類傳感器傳輸數(shù)據(jù)進行綜合處理；基站處利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對污水環(huán)境進行分類,確定其水質(zhì)受污染情況。最后,通過NS2與MATLAB軟件對各層次的數(shù)據(jù)融合算法進行了仿真驗證,結(jié)果顯示該數(shù)據(jù)融合算法在滿足系統(tǒng)數(shù)據(jù)需求的前提下,能夠減少能量消耗,提高信道利用率,有效的延長了污水監(jiān)測系統(tǒng)的工作壽命。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 污水監(jiān)測 數(shù)據(jù)融合 路由協(xié)議 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究的背景與意義8-10
• 1.1.1 課題研究背景8-9
• 1.1.2 課題研究的目的及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析10-13
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 污水監(jiān)測系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11
• 1.2.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 面向城市污水監(jiān)測的WSN數(shù)據(jù)融合算法概述15-30
• 2.1 城市污水監(jiān)測系統(tǒng)介紹15-22
• 2.1.1 污水監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理15-16
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述16-20
• 2.1.3 污水監(jiān)測系統(tǒng)特點20
• 2.1.4 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)20-21
• 2.1.5 系統(tǒng)監(jiān)測參數(shù)的特點21-22
• 2.2 數(shù)據(jù)融合算法介紹22-27
• 2.2.1 數(shù)據(jù)融合的作用22-23
• 2.2.2 數(shù)據(jù)融合分類23-25
• 2.2.3 數(shù)據(jù)融合常用方法25-27
• 2.3 面向城市污水監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法分析27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 3 路由層次基于LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)融合30-54
• 3.1 經(jīng)典路由協(xié)議分析30-39
• 3.1.1 經(jīng)典路由協(xié)議介紹30-31
• 3.1.2 經(jīng)典路由協(xié)議仿真分析31-37
• 3.1.3 LEACH算法原理分析37-39
• 3.2 基于LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)融合39-48
• 3.2.1 簇成員節(jié)點的數(shù)據(jù)融合39-42
• 3.2.2 簇頭處自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法42-48
• 3.3 路由層次基于LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)融合算法仿真48-53
• 3.3.1 NS2簡介48-49
• 3.3.2 仿真平臺的搭建49-50
• 3.3.3 路由層次基于LEACH的數(shù)據(jù)融合仿真50-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 4 基站處BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法54-70
• 4.1 模式識別方法介紹54-55
• 4.1.1 模糊推理54
• 4.1.2 貝葉斯決策54-55
• 4.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)55
• 4.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析55-61
• 4.3 基站處BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真分析61-69
• 4.3.1 MATLAB簡介61
• 4.3.2 算法仿真分析61-69
• 4.4 本章小結(jié)69-70
• 5 結(jié)論70-72
• 5.1 結(jié)論70
• 5.2 后續(xù)工作展望70-72
• 參考文獻72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76-77
• 致謝77-79

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：面向城市污水監(jiān)測的WSN數(shù)據(jù)融合算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：284420