物联网智慧安监技术
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广东东莞
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作者张勇
出版社清华大学出版社
ISBN9787302530343
出版时间2019-09
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定价88元
货号1201950019
上书时间2024-11-30
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目录
章绪论1
1.1何为物联网智慧安监技术1
1.2危化品泄漏监管现状2
1.3危化气体物联网智慧监测定位3
1.4基于物联网的危化气体监测定位算法6
1.4.1基于经典概率估计的定位算法6
1.4.2基于贝叶斯推理的定位算法7
1.4.3基于非线性滤波估计的定位算法8
1.4.4基于智能优化算法的定位算法10
1.5课题研究背景及结构安排10
1.5.1本书研究背景10
1.5.2本书的结构安排10
第2章危化气体物联网监测定位关键问题12
2.1引言12
2.2危化气体扩散理论及模型12
2.2.1气体扩散影响因素12
2.2.2高斯气体扩散模型13
2.2.3基于湍流扩散理论的气体扩散模型14
2.3基于物联网的智能协作信息处理框架16
2.3.1经典分布式估计算法16
2.3.2物联网监测结点调度与规划策略及自组织通信18
2.4危化气体泄漏安全监测与定位性能评价23
2.4.1定位误差和收敛速度23
2.4.2运算复杂度23
2.4.3系统容错性和自适应性23
2.4.4结点功耗和生命周期23
2.5本章小结23
第3章危化气体物联网智慧监测定位系统25
3.1引言25
3.2危化气体智慧监测定位系统总体设计25
3.2.1系统设计需求分析253.2.2总体设计方案25
3.3危化气体环境感知监测系统设计26
3.3.1气体传感器分类及选型26
3.3.2危化气体环境感知监测系统硬件电路设计28
3.3.3电源选型及硬件电路设计31
3.3.4危化气体环境感知系统软件设计33
3.4无线通信网关模块设计38
3.4.1网关总体结构及运行流程38
3.4.2网关硬件设计39
3.4.3网关软件设计41
3.5智慧监测定位终端系统设计43
3.6本章小结44
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45
4.1引言45
4.2危化气体扩散的模型描述46
4.2.1气体的扩散和测量模型46
4.2.2气体扩散过程的状态空间模型描述47
4.3基于序贯分布式卡尔曼滤波算法的定位48
4.3.1卡尔曼滤波理论48
4.3.2基于序贯扩展卡尔曼滤波算法的定位49
4.3.3基于序贯无迹卡尔曼滤波算法的定位52
4.4基于序贯卡尔曼滤波算法的危化气体监测的定位54
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54
4.4.2基于序贯卡尔曼滤波算法实现危化气体监测定位54
4.5算法性能分析及仿真结果56
4.5.1仿真参数设定和性能指标56
4.5.2仿真结果分析57
4.6本章小结60
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61
5.1引言61
5.2最小均方差气体扩散状态与观测方程62
5.3基于序贯最小均方差估计算法的定位63
5.3.1气体泄漏参数的最小均方差估计量及均方误差63
5.3.2监测结点协作信息融合目标函数构建65
5.3.3结点调度及路由规划算法推导67
5.4算法性能分析及仿真结果69
5.4.1仿真参数设定与性能指标69
5.4.2仿真结果分析70
5.5本章小结73
第6章能量均衡并行粒子滤波危化气体监测定位74
6.1引言74
6.2并行分簇传感网络系统模型75
6.2.1系统状态模型75
6.2.2系统观测模型75
6.3并行分簇粒子滤波算法76
6.3.1粒子滤波原理76
6.3.2并行粒子滤波算法77
6.4并行分簇传感网络信息处理机制78
6.4.1传感网络结点分簇及调度策略78
6.4.2能量均衡并行分簇多结点数据传输策略78
6.4.3能量均衡危化气体泄漏参数估计量目标函数80
6.4.4基于奇异值分解的估计量目标函数凸优化求解80
6.5算法性能分析及仿真结果83
6.5.1仿真参数设定与性能指标83
6.5.2仿真结果分析83
6.6本章小结88
第7章高斯混合模型非线性滤波危化气体监测定位89
7.1引言89
7.2高斯混合模型90
7.2.1高斯混合模型定义90
7.2.2基于EM算法的高斯混合模型参数估计方法91
7.3基于动态传感网络的危化气体监测定位92
7.3.1问题描述92
7.3.2扩散分布状态模型及观测模型92
7.3.3基于GMF的气体泄漏源参数估计算法93
7.4源参数估计定位的传感器管理策略97
7.4.1基于条件信息熵的结点选择效用函数98
7.4.2条件信息熵梯度传感网络结点优化调度策略98
7.5算法性能分析及仿真结果101
7.5.1仿真参数设置及性能指标101
7.5.2仿真分析102
7.6本章小结104
参考文献105
内容摘要
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，、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、序贯很小均方差估计、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。
主编推荐
本书系统地介绍了物联网智慧安监的基本理论、方法及其在危化品泄漏监管领域的应用研究
精彩内容
物联网是微机电系统、智能传感器、嵌入式系统、计算机网络和分布式信息处理等多种技术融合的产物，目前已成为信息、通信与自动化控制等学科的重要研究热点，具有重要的理论意义和实用价值。近年来，频发的危化品泄漏事故严重地影响着自然环境和人民的生命财产安全，对安全监管水平提出了新的挑战。物联网智慧安监可将“防、管、控”等安全监督管理业务融于一体，通过整合安全信息资源，建立日常监管和应急救援智能信息化系统，可提供全面感知的、高效可控的智慧安监服务。
本书在国家自然科学基金项目“三维时变气流环境下机器人寻踪气味源方法研究”“机器人气体泄漏源定位关键问题研究”“动态气流环境中机器人主动嗅觉鲁棒寻源方法研究”、天津市科技支撑项目“铁路危险化学品运输智能监控物联网系统”、天津市自然科学基金项目“时变流场无线传感网络多气体泄漏源定位研究”、天津市自然科学基金（企业科技特派员）项目“物联网危化品物流智能监控管理系统研制”、天津市高校科技发展基金项目“时变气流环境中基于分布估计的气体源测定研究”等多年来的相关课题研究的基础上，对运用物联网协作信息处理技术进行危化气体泄漏监测定位的研究成果进行了汇总及提炼。
本书共分7章。章为绪论，分析了物联网智慧安监技术，概述了危化气体物联网智慧监测定位的分类、实现方法和基于物联网的危化气体监测定位算法研究现状，指出了本书的研究背景和所做的主要工作；第2章为危化气体物联网监测定位关键问题，阐述了危化气体扩散的基本理论和模型，重点归纳了基于物联网的智能协作信息处理框架，给出了危化气体监测定位算法评价指标；第3章为危化气体物联网智慧监测定位系统，分析了系统具体功能需求，完成了环境状态监测结点、物联网中异构网络网关、智慧监测定位终端等部分的软硬件设计；第4章为基于序贯分布式卡尔曼滤波算法的危化气体监测定位，研究了基于高度非线性、非高斯特征危化气体扩散模型的序贯分布式扩展卡尔曼滤波算法和序贯无迹卡尔曼滤波算法，并对两种算法的性能进行了计算机仿真分析；第5章为序贯最小均方差估计算法的危化气体监测定位，研究了在网络能耗约束条件下，基于分布式最小均方差迭代估计的监测定位算法，并对算法的性能进行了计算机仿真验证分析；第6章为能量均衡并行粒子滤波危化气体监测定位，研究了基于并行分簇传感网络信息处理和粒子滤波基本原理的监测定位算法，实现了并行簇集之间的调度和协作多输入输出（MIMO）通信，通过计算机仿真验证了算法的有效性；第7章为高斯混合模型非线性滤波危化气体监测定位，研究了基于高斯混合模型和非线性粒子滤波相结合的危化气体泄漏参数后验概率分布迭代估计监测定位算法，通过计算机仿真验证了算法的有效性。
作者在本书编写过程中得到了天津大学博士研究生导师孟庆浩教授、天津大学博士研究生导师张立毅教授等的大力支持和帮助。另外，作者在研究过程中参阅和引用了部分国内外学者的相关文献，在此一并致以诚挚的谢意。
由于作者水平有限，书中难免会出现一些疏漏和不妥之处，恳请读者批评指正。
作者
2019年4月
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