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无线网络及信息融合技术在煤矿安全监测系统中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-19页
   ·论文研究背景第8-9页
   ·无线传感器网络的综述第9-11页
     ·无线传感器网络的概念第9-10页
     ·无线传感器网络的特点第10-11页
   ·煤矿无线传感器监测网络的现状第11-13页
   ·煤矿无线传感器监测网络的信息融合第13-15页
   ·本论文的主要研究工作第15-19页
2 煤矿无线传感器监测网络的硬件系统和网络协议第19-30页
   ·电路硬件系统第19-25页
     ·传感器模块第20页
     ·控制器模块第20-23页
     ·无线通信模块第23-24页
     ·能量供应模块第24-25页
   ·传感器网络协议第25-29页
     ·ZigBee 技术及其特点第25-26页
     ·ZigBee 协议第26-29页
   ·结论第29-30页
3 煤矿无线传感器监测网络的组网和路由第30-44页
   ·煤矿无线传感器监测网络的建立第30-35页
     ·建立新网络第31-32页
     ·允许设备加入网络第32页
     ·节点加入网络第32-33页
     ·无线传感器监测网络地址分配及地址资源的再利用第33-35页
   ·无线传感器网络环境监测参数的发布第35-36页
   ·煤矿无线传感器监测网络路由的建立第36-41页
     ·基于最小跳数的路由协议及其改进第38-39页
     ·最小跳数的广播第39-41页
   ·无线传感器网络仿真第41-43页
     ·OMNET++仿真第41页
     ·网络仿真结果第41-43页
   ·结论第43-44页
4 煤矿环境监测信息的采集第44-53页
   ·周期巡检工作方式的环境信息采集第44-51页
     ·周期巡检时序设计第44-46页
     ·端节点信道使用策略第46-49页
     ·创建休眠同步机制第49-50页
     ·数据采集第50-51页
   ·中断工作方式的环境信息采集第51页
   ·结论第51-53页
5 煤矿无线传感器监测网络的信息融合第53-68页
   ·煤矿无线传感器监测网络的信息融合的结构第53页
   ·煤矿无线传感器监测网络的信息融合的方式第53-54页
   ·一级融合算法及应用第54-58页
     ·自适应加权算法原理第55-57页
     ·基于自适应加权算法的煤矿环境监测参数的一级融合第57-58页
   ·二级融合算法及应用第58-67页
     ·RBF 神经网络算法第58页
     ·RBF 神经网络的结构模型第58-60页
     ·RBF 神经网络的学习算法第60-62页
     ·基于 RBF 神经网络的煤矿环境监测参数的二级融合及仿真第62-67页
   ·结论第67-68页
6 结论第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间已发表的学术论文第74页

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