天然氣管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)融合方法與關(guān)鍵技術(shù)研究

【摘要】： 天然氣管網(wǎng)是現(xiàn)代城市的“生命線”之一。由于管道的劣化、老化、自然災(zāi)害和建筑施工破壞等原因,管道泄漏以及由此引發(fā)的爆炸事故時(shí)有發(fā)生,嚴(yán)重威脅著城市天然氣供給體系的安全。利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可對城市天然氣管網(wǎng)進(jìn)行在線、實(shí)時(shí)安全監(jiān)測,解決人工巡檢效率低和現(xiàn)有泄漏診斷方法難以準(zhǔn)確地識別小泄漏量、多泄漏源等問題。 受測量噪聲、傳感器類型、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量和監(jiān)測位置等因素的影響,傳感網(wǎng)絡(luò)中的檢測信息表現(xiàn)出形式上的不確定性、多樣性、數(shù)量的巨大性和關(guān)系的復(fù)雜性。為了能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地識別出管道泄漏,需要解決以下問題:(a)傳感器采集的原始泄漏信號的噪聲剔除;(b)單節(jié)點(diǎn)上各類傳感器檢測信息的互補(bǔ)性處理;(c)處于不同監(jiān)測位置的多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)診斷結(jié)果間聯(lián)合決策。 為此,從信息融合的角度,系統(tǒng)研究了管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)內(nèi)多源檢測數(shù)據(jù)的處理方法。主要工作如下: (1)通過對管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和檢測數(shù)據(jù)特征分析,引入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論,建立了一種從數(shù)據(jù)級、特征級到?jīng)Q策級的層級式多源檢測數(shù)據(jù)融合模型。在簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)處,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對泄漏信號進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征參數(shù)融合;在簇頭處,利用改進(jìn)的證據(jù)理論對多個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始識別結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合決策。 (2)針對城市環(huán)境下傳感器采集泄漏信號時(shí)受強(qiáng)噪聲干擾的問題,優(yōu)化選取Symlets小波基對聲發(fā)射泄漏信號進(jìn)行多層小波分解,采用啟發(fā)式的小波閾值法剔除信號中的干擾噪聲,然后從降噪信號中提取時(shí)頻域內(nèi)對泄漏敏感的特征參數(shù)。為了提高對泄漏源的定位精度,提出一種多傳感器節(jié)點(diǎn)重復(fù)定位算法,該方法依據(jù)小波分解得到的單模態(tài)聲發(fā)射信號的平均幅值對所有信號進(jìn)行分組和配對,通過波形互相關(guān)分析得到每對信號定位出的泄漏點(diǎn)位置,最后進(jìn)行加權(quán)平均。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多節(jié)點(diǎn)重復(fù)定位方法提高了對泄漏源的定位精度。 (3)針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢、識別率低且易收斂于局部最優(yōu)解的不足,引入了蟻群算法全局優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值;為了保證網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有較高的訓(xùn)練速度和識別準(zhǔn)確率,采用“試優(yōu)法”確定網(wǎng)絡(luò)所需的隱含層神經(jīng)元數(shù),在此基礎(chǔ)上建立了管道泄漏特征參數(shù)的蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合結(jié)構(gòu),完成傳感器節(jié)點(diǎn)對泄漏的初始識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠極大地提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,避免收斂于局部最小值,同時(shí)提高了泄漏識別的準(zhǔn)確率。 (4)考慮到處于不同監(jiān)測位置的傳感器節(jié)點(diǎn)關(guān)于泄漏事件的診斷結(jié)果間可能存在沖突,致使直接利用D-S及其修證據(jù)正組合規(guī)則可能得出與事實(shí)相悖的結(jié)論,為此,提出了一種基于可靠度和一致強(qiáng)度的沖突證據(jù)組合算法CECARCI。該方法依據(jù)源節(jié)點(diǎn)的可靠度對證據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,引入證據(jù)的一致強(qiáng)度和基元支持度,合理地分配沖突和優(yōu)化證據(jù)的組合次序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CECARCI算法減弱了不可靠證據(jù)對組合結(jié)果造成的影響,提高了證據(jù)集對正確命題的聚焦度。 (5)為了降低簇頭決策管道是否發(fā)生泄漏時(shí)的風(fēng)險(xiǎn),提出一種基于集合屬性和優(yōu)先度的D-S證據(jù)決策方法。該方法將證據(jù)決策問題分解成精細(xì)信度區(qū)間的構(gòu)造和優(yōu)先度比較兩個(gè)層面。在構(gòu)造層面上,引入集合的不確定性測度和焦元間的屬性支持度,獲取命題集合的精細(xì)信度區(qū)間值;在比較層面上,引入優(yōu)先度評價(jià)不同命題的精細(xì)信度區(qū)間值,在優(yōu)先度排序的基礎(chǔ)上構(gòu)建了證據(jù)決策模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可充分利用信度區(qū)間所蘊(yùn)含的信息,克服其它單點(diǎn)值證據(jù)決策方法所存在的誤決策或不做決策的問題。 (6)針對D-S證據(jù)理論無法處理管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的模糊信息問題,提出一種基于距離測度的模糊證據(jù)理論擴(kuò)展方法。該方法從模糊集合間距離的角度,確定模糊焦元對其它焦元的信任度、似真度函數(shù)的貢獻(xiàn)程度,并建立了有效的模糊證據(jù)組合規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于其它的擴(kuò)展方法,該方法能夠從模糊焦元變化中獲取更多的信息,避免模糊信任度函數(shù)對某些焦點(diǎn)元素變化不敏感的問題。 通過對數(shù)據(jù)級預(yù)處理、異類泄漏特征參數(shù)融合和多節(jié)點(diǎn)聯(lián)合決策等關(guān)鍵技術(shù)的研究,系統(tǒng)解決了管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的多源檢測數(shù)據(jù)處理問題?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的層級式數(shù)據(jù)融合方法,可降低單傳感器和單節(jié)點(diǎn)泄漏識別的不確定性,提高識別的準(zhǔn)確率。 【關(guān)鍵詞】：管道泄漏 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 多源數(shù)據(jù)融合 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Dempster-Shafer證據(jù)理論
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TP29-A2
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-9
• 目錄9-12
• 第一章 緒論12-31
• 1.1 選題背景12-13
• 1.1.1 課題來源12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 管道泄漏檢測的發(fā)展現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 泄漏檢測方法13-17
• 1.2.2 單臺檢漏儀與在線監(jiān)測系統(tǒng)17-19
• 1.3 基于WSN的地下管網(wǎng)泄漏監(jiān)測新技術(shù)19-22
• 1.3.1 WSN概述19-20
• 1.3.2 新技術(shù)的研究進(jìn)展20-21
• 1.3.3 監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的多源數(shù)據(jù)處理問題21-22
• 1.4 D-S證據(jù)理論及研究現(xiàn)狀22-31
• 1.4.1 證據(jù)理論22-23
• 1.4.2 研究現(xiàn)狀23-29
• 1.4.3 證據(jù)理論的應(yīng)用29-30
• 1.4.4 存在的問題30-31
• 第二章 PipeWSN的體系結(jié)構(gòu)和多源數(shù)據(jù)融合模型31-40
• 2.1 PipeWSN的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)31-36
• 2.1.1 系統(tǒng)構(gòu)成31-32
• 2.1.2 節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)32-34
• 2.1.3 遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理中心34-35
• 2.1.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)35-36
• 2.2 泄漏檢測數(shù)據(jù)的層級式融合模型36-38
• 2.2.1 層級式融合的必要性分析36
• 2.2.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的層級式融合結(jié)構(gòu)36-38
• 2.3 待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題38-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第三章 泄漏信號預(yù)處理和泄漏源的多節(jié)點(diǎn)重復(fù)定位40-58
• 3.1 引言40-41
• 3.2 小波變換理論41-45
• 3.2.1 小波函數(shù)41-42
• 3.2.2 小波變換與逆變換42-43
• 3.2.3 多尺度分析43-45
• 3.3 基于小波變換的聲發(fā)射泄漏檢測信號預(yù)處理方法45-49
• 3.3.1 小波基選取45-46
• 3.3.2 最大分解尺度的確定46-47
• 3.3.3 小波閾值降噪47-48
• 3.3.4 泄漏特征參數(shù)計(jì)算48-49
• 3.4 泄漏點(diǎn)的多節(jié)點(diǎn)重復(fù)定位方法49-53
• 3.4.1 聲發(fā)射源的時(shí)差定位原理49-50
• 3.4.2 定位算法設(shè)計(jì)50-53
• 3.5 實(shí)驗(yàn)分析53-57
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)153-56
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)256-57
• 3.6 本章小結(jié)57-58
• 第四章 基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泄漏特征參數(shù)融合58-77
• 4.1 引言58
• 4.2 泄漏特征參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型58-63
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)58-61
• 4.2.2 融合模型的建立61-63
• 4.3 基于蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值優(yōu)化方法63-71
• 4.3.1 BP算法存在的問題及改進(jìn)63-65
• 4.3.2 蟻群算法原理65-67
• 4.3.3 泄漏特征參數(shù)的蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型67-71
• 4.4 實(shí)驗(yàn)分析71-73
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)171-72
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)272-73
• 4.5 本章小結(jié)73-74
• 附錄 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的仿真程序74-77
• 第五章 證據(jù)的BPAF構(gòu)造和組合方法研究77-94
• 5.1 引言77-78
• 5.2 管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的證據(jù)BPAF構(gòu)造78-83
• 5.2.1 證據(jù)理論基礎(chǔ)78-81
• 5.2.2 幾種BPAF構(gòu)造方法81-83
• 5.2.3 基于蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的證據(jù)BPAF構(gòu)造83
• 5.3 沖突證據(jù)組合規(guī)則分析83-88
• 5.3.1 D-S證據(jù)組合規(guī)則83-85
• 5.3.2 存在的問題85-86
• 5.3.3 改進(jìn)的沖突證據(jù)組合方法86-88
• 5.4 基于可靠度和一致強(qiáng)度的沖突證據(jù)組合方法88-91
• 5.4.1 證據(jù)集預(yù)處理88-89
• 5.4.2 沖突分配方法與證據(jù)組合次序89-90
• 5.4.3 基元命題的支持度90
• 5.4.4 新的證據(jù)組合公式90-91
• 5.5 實(shí)驗(yàn)分析91-93
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)191
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)291-93
• 5.6 小結(jié)93-94
• 第六章 基于集合屬性和優(yōu)先度的證據(jù)決策方法94-105
• 6.1 引言94
• 6.2 D-S證據(jù)決策規(guī)則分析94-97
• 6.3 基于集合屬性和優(yōu)先度的D-S證據(jù)決策方法97-102
• 6.3.1 精細(xì)信度區(qū)間的構(gòu)造98-99
• 6.3.2 決策基元的優(yōu)先度比較99-102
• 6.4 實(shí)驗(yàn)分析102-104
• 6.4.1 實(shí)驗(yàn)1102-103
• 6.4.2 實(shí)驗(yàn)2103-104
• 6.5 小結(jié)104-105
• 第七章 證據(jù)理論的模糊集擴(kuò)展方法研究105-119
• 7.1 引言105-106
• 7.2 模糊集擴(kuò)展方法分析106-109
• 7.2.1 信任度函數(shù)的擴(kuò)展106-108
• 7.2.2 組合規(guī)則的擴(kuò)展108-109
• 7.3 基于距離測度的模糊集擴(kuò)展方法109-112
• 7.3.1 模糊集合間的距離測度109-110
• 7.3.2 基于距離測度的模糊信任度函數(shù)110-111
• 7.3.3 基于距離測度的模糊證據(jù)組合規(guī)則111-112
• 7.4 實(shí)驗(yàn)分析112-118
• 7.4.1 信任度函數(shù)的有效性分析112-116
• 7.4.2 組合規(guī)則的有效性分析116-118
• 7.5 小結(jié)118-119
• 第八章 總結(jié)與展望119-122
• 8.1 主要研究工作及結(jié)論119-120
• 8.2 研究展望120-122
• 參考文獻(xiàn)122-130
• 博士期間主要的研究成果130-131
• 致謝131

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基于距離加權(quán)證據(jù)理論的管網(wǎng)泄漏診斷    王秀芳;楊琦;田金燕;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證據(jù)理論的天然氣管道泄漏檢測    高丙坤;嚴(yán)娓;岳茂興;

基于ZigBee網(wǎng)絡(luò)的地下管線振動(dòng)監(jiān)測技術(shù)的研究    江甜甜

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基于可靠度和一致強(qiáng)度的沖突證據(jù)組合算法    萬江文;陳斌;馮仁劍;于寧;

基于距離測度的D-S證據(jù)融合決策方法    林志貴;徐立中;嚴(yán)錫君;黃鳳辰;劉英平;

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基于自適應(yīng)遺傳算法的離散化方法    徐文婷;李承鵬;

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不完備決策表的一種屬性約簡方法    周玉華;李景杰;

一種基于可變支持度的缺省規(guī)則挖掘算法    楊萍,萬上海,陳耿

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基于Rough集和RBF網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識別方法    孫虹;方敏;

粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在車牌字符識別中的研究    孫虹;

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基于粗糙集的機(jī)械裝配知識發(fā)現(xiàn)方法    危前進(jìn);董榮勝;孟瑜;崔更申;

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模糊證據(jù)理論的深入研究    馬小平;汪永東;樊陽;

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運(yùn)用粗糙集理論建立中老年肺炎中醫(yī)癥候診斷標(biāo)準(zhǔn)    陳楚湘;沈建京;陳冰;尚長興;王運(yùn)成;

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運(yùn)用粗糙集理論和Apriori算法建立中醫(yī)癥候診斷標(biāo)準(zhǔn)    陳楚湘;沈建京;陳冰;尚長興;王運(yùn)成;

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不一致決策表的屬性約簡與規(guī)則獲取研究    劉瑩

第三方物流服務(wù)商評價(jià)研究    房士吉

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一種基于LEACH與PEGASIS協(xié)議的分層成鏈優(yōu)化路由算法    嚴(yán)英;郭麗;許建真;

D-S證據(jù)理論在數(shù)據(jù)融合中失效問題的研究    陳天璐,闕沛文

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D-S證據(jù)理論中沖突證據(jù)的合成方法    劉海燕;趙宗貴;劉熹;

地下管線的爆破振動(dòng)安全試驗(yàn)與監(jiān)測    梁向前;謝明利;馮啟;張文虎;魏束強(qiáng);

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基于ZigBee和GPRS的管道監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)    馬小強(qiáng);張春業(yè);張波;楊士強(qiáng);

沖擊壓實(shí)施工對路旁地下光纜影響的實(shí)驗(yàn)分析    蘇衛(wèi)國;黃志松;李曉華;

適用于振動(dòng)信號監(jiān)測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究    趙丹

基于ZigBee技術(shù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)的研究    路婷婷

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏監(jiān)測技術(shù)的研究    楊世英

基于RF的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    鄧安慶

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)的研制    呂麗娟

基于ZigBee的無線傳感器環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)    楊柳

基于ZigBee的無線火災(zāi)探測器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)    朱祥

基于ZigBee技術(shù)的老年人家庭健康監(jiān)護(hù)設(shè)計(jì)    蔡偉超

應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究    王釗

ZIGBEE無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議改進(jìn)及實(shí)現(xiàn)    曹斌

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CDMA網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法    葛艷;王薇;閆傳軍;吳鵬;任志考;

數(shù)據(jù)融合中的Dempster-Shafer證據(jù)理論    王壯,胡衛(wèi)東,郁文賢,莊釗文

證據(jù)理論在信息融合中的應(yīng)用    馬駿,孫即祥

一種簡化證據(jù)理論模型的研究    劉大有,歐陽繼紅,唐海鷹,陳建中,虞強(qiáng)源

證據(jù)理論中的近似計(jì)算方法    李岳峰，劉大有

基于D-S理論的多源水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合處理    林志貴,徐立中,黃鳳辰,王鴻彥

基于沖突強(qiáng)度和非正則化的證據(jù)合成方法研究    王肖霞;楊風(fēng)暴;

一種基于不確定信息的決策方法    何兵,郝愛民,趙沁平

基于Dempster-Shafer證據(jù)推理理論的ALV視覺信息融合    張奇,顧偉康,劉濟(jì)林

一種新的證據(jù)推理組合規(guī)則    張山鷹,潘泉,張洪才

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議在輸油管檢漏領(lǐng)域的應(yīng)用研究    劉婷;

用于油管檢漏的WSNs節(jié)點(diǎn)低功耗設(shè)計(jì)    趙洪飛;國兵;杜曉通;王雷;

基于偏差的沖突證據(jù)融合的改進(jìn)方法    張齊;劉群;

基于STM32W108的油田無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)    王廷;焦斌亮;紀(jì)麗猛;

基于概率覆蓋模型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)密度控制算法    柳立峰,鄒仕洪,張雷,程時(shí)端

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及應(yīng)用    單海歐;李平;

基于D-S證據(jù)理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信任評估模型    成堅(jiān);馮仁劍;許小豐;萬江文;

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紅外光譜數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用    劉偉,熊建輝,潘忠孝,張懋森,李金屏

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法    李銀國;張邦禮;曹長修;

電力設(shè)備基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測方法的仿真研究    余勇;萬德鈞;程啟明;

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位系統(tǒng)    郭旭斌;葉長城;王憶文;李輝;

基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究    徐久強(qiáng);盧鎖;趙海;崔行兵;劉大鵬;

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)時(shí)域狀態(tài)估計(jì)方法    駱吉安;柴利;

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于預(yù)測的Top-k監(jiān)測(英文)    曹芳菲;何文麟;陳紅;

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的普適計(jì)算研究    龍昭華;李景中;蔣貴全;張林;

一種能量高效的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)傳輸方法    任玲;唐昊;周雷;魏振春;

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種基于歷史數(shù)據(jù)分組的感知查詢技術(shù)    劉陽;楊曉春;王斌;于戈;李斌陽;

基于礦井節(jié)能的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議的研究    袁蕊;

Zigbee在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用    潘恒曦;辛旺;范蟠果;

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的模糊質(zhì)心算法    邢佩龍;徐久強(qiáng);趙海;田鶴;

網(wǎng)御神州和北京郵電大學(xué)成立信息安全聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室    李剛

北郵網(wǎng)院創(chuàng)建節(jié)約型企業(yè)見成效    徐硯

探索創(chuàng)新模式 促進(jìn)校企合作    鐘凌江

麗景科技與北郵合作開發(fā)手機(jī)廣告平臺    

什么才是真正的推動(dòng)力    本報(bào)記者 李昕

教育部與信息產(chǎn)業(yè)部共建北郵    記者　紀(jì)秀君

北郵隆重舉行建校50周年慶祝大會(huì)    姚春鴿

北郵聯(lián)合培養(yǎng)項(xiàng)目力促中英高等教育合作    楊靖

布局下一代電信網(wǎng)絡(luò)    本報(bào)記者 李云杰

在特殊時(shí)代開啟智力源泉    本報(bào)記者 顧瑩

天然氣管道泄漏監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)融合方法與關(guān)鍵技術(shù)研究    陳斌

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)研究    趙寶康

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程抄表關(guān)鍵技術(shù)研究    姜宇

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于量化信息的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)與融合    周彥

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)覆蓋的研究    谷雨

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)精確動(dòng)態(tài)定位及其安全性問題研究    馬永波

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量高效組建關(guān)鍵技術(shù)的研究    羅丹彥

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有效安全路由協(xié)議研究    畢嘉娜

多媒體無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中若干算法研究    李哲濤

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效可靠數(shù)據(jù)傳輸理論及應(yīng)用研究    李玉凱

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）節(jié)點(diǎn)故障診斷技術(shù)    徐德凱

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷算法研究    劉凱

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的光強(qiáng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)    蔡殷

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    黃衍璽

基于北斗系統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位算法研究    張濤

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)優(yōu)化覆蓋的研究    唐健華

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法研究    楊鳳偉

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于壓縮感知技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮方法研究    龔靜

溫室無線傳感器網(wǎng)絡(luò)嵌入式網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    程寒杰

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的大壩滲壓監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)    錢桂芬