| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| §1-1 智能楼宇防火监控系统研究的背景及意义 | 第8页 |
| §1-2 国内外防火监控研究现状 | 第8-11页 |
| 1-2-1 火灾探测的发展过程 | 第8-10页 |
| 1-2-2 多传感器信息融合技术发展 | 第10-11页 |
| §1-3 短距离无线通讯技术发展 | 第11-13页 |
| §1-4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 ZigBee 技术研究及系统整体构架设计 | 第14-23页 |
| §2-1 ZigBee 协议栈 | 第14-18页 |
| 2-1-1 ZigBee 协议栈产生 | 第14页 |
| 2-1-2 ZigBee 的网络设备类型 | 第14-15页 |
| 2-1-3 ZigBee 协议体系结构 | 第15-17页 |
| 2-1-4 Z-Stack 的工程文件 | 第17-18页 |
| §2-2 ZigBee 的地址 | 第18-20页 |
| 2-2-1 地址定义 | 第18页 |
| 2-2-2 网络地址分配 | 第18-19页 |
| 2-2-3 寻址 | 第19-20页 |
| §2-3 路由能力 | 第20-21页 |
| 2-3-1 路径发现和选择 | 第20页 |
| 2-3-2 路径保持维护 | 第20页 |
| 2-3-3 路径期满 | 第20-21页 |
| §2-4 防火监控系统整体构架 | 第21页 |
| §2-5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 火灾数据融合应用研究 | 第23-35页 |
| §3-1 多传感器数据融合概述 | 第23-24页 |
| §3-2 人工神经网络 | 第24-26页 |
| 3-2-1 人工神经网络发展历史 | 第24页 |
| 3-2-2 神经元模型 | 第24-26页 |
| §3-3 BP 神经网络模型设计 | 第26-34页 |
| 3-3-1 BP 神经网络模型 | 第26-30页 |
| 3-3-2 BP 神经网络初始值选取和算法训练 | 第30-31页 |
| 3-3-3 Matlab 进行神经网络收敛性测试和样本训练 | 第31-34页 |
| §3-4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 系统硬件的设计和实现 | 第35-47页 |
| §4-1 防火监控系统的网络节点整体结构 | 第35-36页 |
| 4-1-1 网络节点硬件设计流程图 | 第35-36页 |
| 4-1-2 网络节点硬件的整体框图 | 第36页 |
| §4-2 无线通讯模块 | 第36-39页 |
| 4-2-1 CC2530 芯片 | 第36-37页 |
| 4-2-2 CC2530 无线通讯模块电路设计 | 第37-38页 |
| 4-2-3 CC2530 调试接口电路 | 第38-39页 |
| §4-3 辅助模块 | 第39-41页 |
| 4-3-1 电源设计 | 第39-40页 |
| 4-3-2 串口转换电路 | 第40页 |
| 4-3-3 LED 指示和报警电路 | 第40-41页 |
| §4-4 传感器模块 | 第41-46页 |
| 4-4-1 SHT11 温度传感器 | 第41-43页 |
| 4-4-2 MQ-2 烟雾传感器 | 第43-45页 |
| 4-4-3 MQ-7 CO 传感器 | 第45-46页 |
| §4-5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 系统软件的设计和实现 | 第47-60页 |
| §5-1 OSAL 操作系统的事件轮询机制 | 第47页 |
| §5-2 协调器的软件设计 | 第47-49页 |
| §5-3 终端节点的软件设计 | 第49-57页 |
| 5-3-1 终端节点的流程图设计 | 第49-50页 |
| 5-3-2 STH11 的数据采集流程 | 第50-55页 |
| 5-3-3 MQ-2，MQ-7 数据采集流程 | 第55-57页 |
| 5-3-4 采集数据融合 | 第57页 |
| §5-4 系统测试 | 第57-59页 |
| §5-5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论和展望 | 第60-62页 |
| §6-1 结论 | 第60页 |
| §6-2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 A | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |