首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化元件、部件论文--发送器(变换器)、传感器论文--传感器的应用论文

基于无线传感器网络的矿区大气质量监测系统

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的第11页
    1.3 研究意义第11页
    1.4 国内外研究现状第11-12页
    1.5 本文的组织安排第12-14页
第2章 系统总体结构及相关技术研究第14-26页
    2.1 系统总体结构第14-15页
    2.2 ZigBee技术概述第15-17页
        2.2.1 ZigBee技术特点第15页
        2.2.2 ZigBee网络拓扑第15-17页
    2.3 LoRa技术概述第17页
    2.4 4G通信技术第17-18页
    2.5 无线传感器网络概述第18-20页
        2.5.1 无线传感器网络特点及应用第18页
        2.5.2 无线传感器网络体系结构第18-19页
        2.5.3 无线传感器网络面临的挑战第19-20页
    2.6 传感器技术第20-21页
        2.6.1 颗粒物传感器第20页
        2.6.2 气体电化学传感器第20-21页
    2.7 气体扩散模型第21-24页
        2.7.1 高斯烟羽扩散模型第21-23页
        2.7.2 气体湍流扩散模型第23-24页
    2.8 本章小结第24-26页
第3章 大气质量监测系统硬件设计第26-40页
    3.1 硬件系统总体设计架构第26页
    3.2 传感器节点硬件设计第26-31页
        3.2.1 传感器节点电源设计第27-28页
        3.2.2 传感器接口电路设计第28-29页
        3.2.3 ZigBee外围电路设计第29-30页
        3.2.4 传感器节点硬件实现第30-31页
    3.3 汇聚节点硬件设计第31-33页
        3.3.1 汇聚节点数据转发电路第31-32页
        3.3.2 汇聚节点硬件实现第32-33页
    3.4 网关节点硬件设计第33-39页
        3.4.1 主控板电源设计第33-34页
        3.4.2 继电器电路设计第34页
        3.4.3 液晶屏接口电路设计第34-35页
        3.4.4 4G通信模块电路设计第35-38页
        3.4.5 主控制器电路设计第38-39页
    3.5 网关节点硬件实现第39页
    3.6 本章小结第39-40页
第4章 大气质量监测系统程序设计第40-58页
    4.1 传感器节点程序设计第40-44页
        4.1.1 数据采集程序设计第41-43页
        4.1.2 节点数据发送程序设计第43-44页
    4.2 汇聚节点程序设计第44-46页
        4.2.1 建网与组网配置第45页
        4.2.2 数据接收及转发第45-46页
    4.3 网关节点程序设计第46-51页
        4.3.1 网关节点数据接收及处理第47页
        4.3.2 监测区域空气指标分析第47-48页
        4.3.3 液晶屏显示程序设计第48-49页
        4.3.4 4G数据传输模块程序设计第49-51页
    4.4 物联网云平台应用第51-54页
        4.4.1 云平台配置第51-52页
        4.4.2 云平台展示第52-54页
    4.5 污染源定位算法第54-56页
        4.5.1 气体源三边测量定位算法第54-55页
        4.5.2 气体源多边测量定位算法第55-56页
    4.6 本章小结第56-58页
第5章 大气质量监测系统测试第58-68页
    5.1 系统测试第58-65页
        5.1.1 监测节点组网功能测试第58-59页
        5.1.2 监测节点信道传输测试第59-60页
        5.1.3 WSN数据发送测试第60-62页
        5.1.4 网络数据传输测试第62-63页
        5.1.5 LCD显示测试第63-64页
        5.1.6 太阳能供电系统测试第64-65页
    5.2 系统数据分析第65-67页
        5.2.1 子站点监测结果对比及分析第65-67页
        5.2.2 数据对比分析第67页
    5.3 本章小结第67-68页
第6章 结论与展望第68-70页
    6.1 本文总结第68页
    6.2 研究展望第68-70页
参考文献第70-74页
附录第74-76页
攻读学位期间取得的研究成果第76-78页
致谢第78页

论文共78页,点击 下载论文
上一篇:基于深度学习的SAR图像变化检测与语义分析
下一篇:基于FPGA的OFDM系统载波同步与信道估计的研究