摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
1 绪论 | 第8-16页 |
1.1 研究背景 | 第8-9页 |
1.2 煤矿安全监测系统现状 | 第9-10页 |
1.3 井下无线传感器网络 | 第10-13页 |
1.4 本文的主要工作及文章结构 | 第13-16页 |
2 监测系统整体设计及相关技术原理 | 第16-26页 |
2.1 井下无线传感器网络通信协议 | 第16-19页 |
2.1.1 无线通信技术比较 | 第16页 |
2.1.2 ZigBee 技术应用特点 | 第16-19页 |
2.2 多源信息融合技术 | 第19-21页 |
2.2.1 基本原理 | 第19-20页 |
2.2.2 信息融合级别 | 第20-21页 |
2.3 安全监控系统总体方案 | 第21-24页 |
2.3.1 井下无线传感器网络 | 第22-23页 |
2.3.2 数据监控中心 | 第23-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-26页 |
3 无线传感器网络节点设计 | 第26-40页 |
3.1 井下网络节点设计原则 | 第26-27页 |
3.2 无线传感器网络节点硬件设计 | 第27-32页 |
3.2.1 处理器核心模块 | 第27-28页 |
3.2.2 电源模块 | 第28-29页 |
3.2.3 传感器模块 | 第29-31页 |
3.2.4 CAN 总线接口模块 | 第31页 |
3.2.5 抗干扰设计 | 第31-32页 |
3.3 无线传感器网络节点软件设计 | 第32-39页 |
3.3.1 人员便携式节点功能框架及软件设计 | 第32-34页 |
3.3.2 固定节点功能框架及软件设计 | 第34-36页 |
3.3.3 矿井汇聚节点功能框架及软件设计 | 第36-39页 |
3.4 本章小结 | 第39-40页 |
4 井下无线定位技术 | 第40-48页 |
4.1 无线传感器网络节点定位技术 | 第40页 |
4.2 煤矿井下人员定位算法的比较 | 第40-42页 |
4.2.1 基于测距的节点定位机制 | 第40-41页 |
4.2.2 非基于测距的节点定位机制 | 第41-42页 |
4.3 基于 RSSI 的煤矿井下定位算法 | 第42-47页 |
4.3.1 煤矿井下定位的特点 | 第42-43页 |
4.3.2 基本 RSSI 定位算法 | 第43-45页 |
4.3.3 改进 RSSI 定位算法 | 第45-46页 |
4.3.4 定位算法仿真实验 | 第46-47页 |
4.4 本章小结 | 第47-48页 |
5 矿山井下监测评价系统 | 第48-60页 |
5.1 多传感器自适应加权融合 | 第48-50页 |
5.1.1 自适应加权融合算法 | 第48-49页 |
5.1.2 算法应用 | 第49-50页 |
5.2 基于 BP 神经网络的矿山安全信息评价模型 | 第50-54页 |
5.2.1 样本集选取 | 第50-51页 |
5.2.2 BP 神经网络模型建立 | 第51-54页 |
5.3 监测中心软件功能 | 第54-58页 |
5.3.1 用户登录系统 | 第55页 |
5.3.2 数据管理模块 | 第55-57页 |
5.3.3 节点配置 | 第57页 |
5.3.4 报警配置 | 第57-58页 |
5.5 本章小结 | 第58-60页 |
6 总结与展望 | 第60-62页 |
6.1 论文总结 | 第60页 |
6.2 工作展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
附录 作者攻读硕士期间研究成果 | 第68页 |