随着核工业的发展,对核燃料的需求量不断提升,铀矿开采及冶炼也日益加剧,由此产生了大量的铀尾矿堆积于铀尾矿库中。铀尾矿库包括提取过铀的贫化矿石以及矿冶过程中引入的各种污染物,含有全部铀系衰变子体,几乎99%以上的230Th和226Ra集中在尾矿中,存在着大量放射性核素。由于尾矿库中的铀尾矿砂直接暴露于大气中,在氧化、风化、雨淋、地表径流等作用下,其中含有放射性的核素很容易进入空气和土壤及地下水层并迁移至远离铀尾矿库的区域中,对周围环境和人类的安全造成了严重威胁,而目前对铀尾矿的污染监测监控还很薄弱,尚不能实时、动态的获取铀尾矿的污染状况,因此组织开展对铀尾矿库核素污染监测技术的研究显得至关重要。本文以铀尾矿库为研究对象,采用理论研究和数值模拟仿真相结合的方法,把无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)监测技术应用于铀尾矿库,对WSN的铀尾矿库监测所需采用的路由协议、数据融合、定位等相关技术进行研究,分析该铀尾矿的特点,以及WSN其自身的特点,通过对WSN的路由协议、数据融合、定位等关键技术的研究,设计出一种可靠度高、能耗低、寿命长、定位精度高且能够对铀尾矿库进行实时监测的WSN理论系统,主要研究包括以下三个方面:(1)多层分区的能耗均衡路由协议研究。WSN路由协议依托于应用需求而定,不同应用中应设计最佳的路由协议,如何有效的提高数据的传输效率以及优化网络能耗是WSN的研究重点之一。本文基于大规模WSN铀尾矿库监测提出了一种多层分区的能量均衡分簇路由协议,该协议以基站作为大区数据与汇聚节点的接口,大区以节点通信半径设置虚拟分区,采用向前传输机制,以最优化算法计算簇头与节点数以优化网络结构。仿真实验验证了该路由的性能,能够有效的延长节点及网络的生命周期。(2)自适应预测加权融合算法研究。数据融合是减少网络数据传输量、降低通信能耗及减少带宽资源消耗的有效方式,设计高效数据融合方法能够最大化优化WSN的性能。本文设计了一种自适应预测加权融合算法,其以数据为中心、以节点与簇头为融合节点,采用平滑预测模型以前期数据预测后期数据,并提取特征值、计算数据的权重与可信度,高效的对数据进行融合处理。仿真实验表明此算法在低能耗的情况下能够有效降低数据传输量并能够保证数据的可靠性。(3)镜像通信圆约束域定位技术研究。定位技术是WSN用以节点定位、目标跟踪的有效手段,能够有效的感知事件的发生地理位置,为安全预警提供便利。本文以RSSI(Received signal strength indication)测距技术为基础,以少量较大RSSI值作为测距参数,构建最小通信圆,并应用镜像原理镜像最小通信圆,产生多个节点约束域,约束域交叠组合,优化节点定位。仿真实验表明该算法能够在较小的能耗下通过最小通信圆调节定位精度获取较高精度的定位。