煤矿井下无线安全监测系统的数据压缩技术研究

摘要

煤矿环境复杂多变，造成了煤矿开采过程中的不安全性，经常导致恶性事故的发生。目前，我国的煤矿安全生产形势十分严峻，特别是近年来重大矿难时有发生，造成了巨大的生命和财产损失。现有的煤矿安全监控系统因为存在各种不足，已经无法满足日益严格的安全生产需求，迫切需要对其进行改善。装备安全监测监控系统是提高煤矿安全生产的主要途径。通过煤矿安全监测监控系统，形成煤矿井上、井下可靠的安全预警机制和管理决策信息通道，为灾难预警、指挥生产、管理决策乃至事故营救提供环境安全参数动态信息。其中通过数据压缩技术的研究，降低安全监测网络能量消耗，延长安全监测网络寿命，提高安全监测网络的实际可应用性是本文研究的重点。
　　本研究主要内容包括：⑴介绍了无线传感器网络的概念及体系、特点和关键技术等基础知识。对无线传感器网络与现有无线网络作了区别比较，分析了无线传感器网络应用到煤矿安全监测领域的可行性以及应用中值得深入研究的核心技术。⑵对经典数据压缩算法和目前无线传感器网络中数据压缩算法的研究成果进行了分析，总结出各自优缺点和需要改进的地方，为设计适用于煤矿安全监测系统的数据压缩算法提供理论基础。⑶在基本压缩算法的基础上，本文提出了一种基于Kalman滤波的误差带自适应压缩算法(KL-AEO)。首先，通过对系统模型的分析，建立系统状态方程和观测方程。其次，利用现有安全监测数据，通过理论计算得出理论方程的初始状态值，分析得到误差带自适应调节公式。最后，在误差带自适应的基础上，借鉴基本压缩思想，得到了最终改进压缩算法的实现步骤。⑷从经典的数据压缩评价指标着手，基于无线传感网络的特点，分析使用经典评价指标评判WSN中数据压缩算法，可能出现的偏差及其原因。在此基础上，介绍了无线传感网络数据压缩评价指标，研究了能耗测试系统的构成。首先，本文设计了一款低功耗无线传感节点。其次，围绕传感节点，借助NI采集卡搭建了能耗测试系统，结合评价指标，得到了改进算法评价结果，验证了本文所设计算法的有效性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景和意义

1．1．1 课题来源

1．1．2 研究背景

1．1．2 研究目的

1．2 无线传感器网络概述

1．2．1 无线传感器网络的概念及体系结构

1．2．2 无线传感器网络的特点

1．2．3 无线传感器网络的应用

1．2．4 无线传感器网络的关键技术

1．2．5 无线传感器网络中的能耗问题

1．3 煤矿井下安全监测系统

1．4 本文的主要内容与组织架构

1．4．1 本文的主要内容

1．4．2 本文的组织结构

第2章 无线传感器网络数据压缩算法研究

2．1 数据压缩算法

2．2 无线传感器网络中数据压缩算法研究

2．2．1 无线传感网中数据压缩应用背景

2．2．2 无线传感器网络中数据压缩算法要求

2．2．3 无线传感器网络中数据压缩算法分类

2．3 本章小结

第3章 KL-AEO压缩算法设计

3．1 基本压缩算法

3．1．1 算法原理

3．1．2 实现步骤

3．1．3 优点与不足

3．2 卡尔曼滤波算法

3．2．1 卡尔曼滤波算法概述

3．2．2 卡尔曼滤波的理论基础

3．2．3 线性离散系统的卡尔曼方程

3．2．4 卡尔曼滤波算法的特点

3．3 KL-AEO算法理论与实现

3．3．1 原始数据特性

3．3．1 算法相关定义

3．3．2 系统Kalman方程及初值

3．3．3 算法设计思想

3．3．4 算法实现步骤

3．4 本章小结

第4章 KL-AEO压缩性能分析

4．1 经典压缩评估指标

4．2 WSN中压缩评估指标

4．3 仿真结果分析

4．3．1 压缩比分析

4．3．2 压缩误差分析

4．3．3 算法耗能分析

4．4 本章小结

第5章 算法能耗测试平台

5．1 节点架构

5．2 硬件总体结构

5．3 硬件电路设计

5．3．1 CPU外围电路设计

5．3．2 无线通信模块设计

5．3．3 传感器模块设计

5．3．4 电源电路设计

5．3．5 串口电路设计

5．4 整体程序设计

5．5 能耗测试与分析

5．5．1 测试系统

5．5．2 分析结果

5．5 本章小结

第6章 结论

参考文献

附录

作者简历

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