导语

  

内容提要

  

    本书系统地讲述了物联网智慧安监领域的基本理论、方法及其在危化品泄漏监管方面的应用。全书共分7章，第1、2章概述了危化品物联网智慧监测定位的分类，综述了物联网危化气体监测定位算法的研究现状，给出了定位算法性能评价指标；第3章分析了危化品物联网智慧监测定位所涉及的关键问题和实现方法，设计了监测定位系统；第4～7章探讨了基于序贯分布式卡尔曼滤波、序贯最小均方差估计、能量均衡并行粒子滤波和高斯混合模型非线性滤波的危化气体监测定位算法，推导了算法迭代公式，进行了计算机仿真。
    本书注重结构的完整性和内容的连续性，强调理论推导的连续性和语言描述的精炼性，力求从简到繁、由浅入深、循序渐进。
    本书可供从事信息与自动化控制技术的广大科技人员参考，也可作为信息与自动化工程学科研究生的教材。

第1章  绪论
  1.1  何为物联网智慧安监技术
  1.2  危化品泄漏监管现状
  1.3  危化气体物联网智慧监测定位
  1.4  基于物联网的危化气体监测定位算法
    1.4.1  基于经典概率估计的定位算法
    1.4.2  基于贝叶斯推理的定位算法
    1.4.3  基于非线性滤波估计的定位算法
    1.4.4  基于智能优化算法的定位算法
  1.5  课题研究背景及结构安排
    1.5.1  本书研究背景
    1.5.2  本书的结构安排
第2章  危化气体物联网监测定位关键问题
  2.1  引言
  2.2  危化气体扩散理论及模型
    2.2.1  气体扩散影响因素
    2.2.2  高斯气体扩散模型
    2.2.3  基于湍流扩散理论的气体扩散模型
  2.3  基于物联网的智能协作信息处理框架
    2.3.1  经典分布式估计算法
    2.3.2  物联网监测结点调度与规划策略及自组织通信
  2.4  危化气体泄漏安全监测与定位性能评价
    2.4.1  定位误差和收敛速度
    2.4.2  运算复杂度
    2.4.3  系统容错性和自适应性
    2.4.4  结点功耗和生命周期
  2.5  本章小结
第3章  危化气体物联网智慧监测定位系统
  3.1  引言
  3.2  危化气体智慧监测定位系统总体设计
3.2.1系统设计需求分析253.2.2总体设计方案
  3.3  危化气体环境感知监测系统设计
    3.3.1  气体传感器分类及选型
    3.3.2  危化气体环境感知监测系统硬件电路设计
    3.3.3  电源选型及硬件电路设计
    3.3.4  危化气体环境感知系统软件设计
  3.4  无线通信网关模块设计
    3.4.1  网关总体结构及运行流程
    3.4.2  网关硬件设计
    3.4.3  网关软件设计
  3.5  智慧监测定位终端系统设计
  3.6  本章小结
第4章  基于序贯分布式卡尔曼滤波算法的危化气体监测定位
  4.1  引言
  4.2  危化气体扩散的模型描述
    4.2.1  气体的扩散和测量模型
    4.2.2  气体扩散过程的状态空间模型描述
  4.3  基于序贯分布式卡尔曼滤波算法的定位
    4.3.1  卡尔曼滤波理论
    4.3.2  基于序贯扩展卡尔曼滤波算法的定位
    4.3.3  基于序贯无迹卡尔曼滤波算法的定位
  4.4  基于序贯卡尔曼滤波算法的危化气体监测的定位
    4.4.1  基于序贯卡尔曼滤波算法的危化气体监测定位过程
    4.4.2  基于序贯卡尔曼滤波算法实现危化气体监测定位
  4.5  算法性能分析及仿真结果
    4.5.1  仿真参数设定和性能指标
    4.5.2  仿真结果分析
  4.6  本章小结
第5章  基于序贯最小均方差估计算法的危化气体监测定位
  5.1  引言
  5.2  最小均方差气体扩散状态与观测方程
  5.3  基于序贯最小均方差估计算法的定位
    5.3.1  气体泄漏参数的最小均方差估计量及均方误差
    5.3.2  监测结点协作信息融合目标函数构建
    5.3.3  结点调度及路由规划算法推导
  5.4  算法性能分析及仿真结果
    5.4.1  仿真参数设定与性能指标
    5.4.2  仿真结果分析
  5.5  本章小结
第6章  能量均衡并行粒子滤波危化气体监测定位
  6.1  引言
  6.2  并行分簇传感网络系统模型
    6.2.1  系统状态模型
    6.2.2  系统观测模型
  6.3  并行分簇粒子滤波算法
    6.3.1  粒子滤波原理
    6.3.2  并行粒子滤波算法
  6.4  并行分簇传感网络信息处理机制
    6.4.1  传感网络结点分簇及调度策略
    6.4.2  能量均衡并行分簇多结点数据传输策略
    6.4.3  能量均衡危化气体泄漏参数估计量目标函数
    6.4.4  基于奇异值分解的估计量目标函数凸优化求解
  6.5  算法性能分析及仿真结果
    6.5.1  仿真参数设定与性能指标
    6.5.2  仿真结果分析
  6.6  本章小结
第7章  高斯混合模型非线性滤波危化气体监测定位
  7.1  引言
  7.2  高斯混合模型
    7.2.1  高斯混合模型定义
    7.2.2  基于EM算法的高斯混合模型参数估计方法
  7.3  基于动态传感网络的危化气体监测定位
    7.3.1  问题描述
    7.3.2  扩散分布状态模型及观测模型
    7.3.3  基于GMF的气体泄漏源参数估计算法
  7.4  源参数估计定位的传感器管理策略
    7.4.1  基于条件信息熵的结点选择效用函数
    7.4.2  条件信息熵梯度传感网络结点优化调度策略
  7.5  算法性能分析及仿真结果
    7.5.1  仿真参数设置及性能指标
    7.5.2  仿真分析
  7.6  本章小结
参考文献