火电厂和其他行业的火灾探测,特别是那些使用烃基产品作为燃料的行业,已经逐渐成为研究人员感兴趣的研究领域。这些电厂发生的通常是B类火灾,可以利用二氧化碳进行灭火,并通过无线传感器网络（WSN）的合理定位进行早期探测。WSN是由监控区域内大量微型、低成本的传感器节点组成。它们通过无线通信自动实现自组织网络。它们还能进行协同工作,并对监测区域的信息进行收集、处理和传输。Zigbee技术作为一种新型的短距离无线通信协议,具有低复杂度、低成本和低功耗的特点,更适合于无线传感器网络。研究表明,大多数热电厂使用的是硬接线和大量的传感器,这使其消耗更多的电力,而且传感器节点存在定位精度问题,使其无法或难以有效地探测早期火情。为了解决火电厂定位精度低、参考节点多、节点功耗大的问题,本文提出一种采用压缩感知（CS）算法的WSN目标定位技术。该技术根据矿井目标定位的需要和无线传感器网络的特点,设计了矿井离线阶段和在线监测阶段的目标定位。在离线阶段,系统构建稀疏矩阵指纹数据库。在在线监测阶段,系统构建观测矩阵和测量值向量,并结合指纹数据库,重构目标节点的位置信号,实现矿山目标的精确定位。本文详细介绍了Zigbee无线通信协议的结构和特点。讨论了利用无线传感器网络技术进行火灾探测的可行性和解决方案,并且给出了包括烟雾传感器和温度传感器在内的硬件电路原理图,特别是CC2431芯片的射频接口电路。然后介绍了系统的实际软件实现,考虑到系统的低功耗需求,本文开发了基于Lab VIEW的火灾监控软件,对火灾参数进行采集,并对火灾报警参数进行分析。最后,利用火灾探测节点组成的星形网络,对火灾的烟雾和温度信号进行探测,并对系统的性能进行了分析。结果表明该系统对于部署了碳捕集与封存（CCS）系统的火力发电厂是有用的,该系统可以在火灾发生时捕集二氧化碳以抑制或扑灭火灾,而不是将二氧化碳释放到大气中。这系统通常是基于WSN来设计并且可以自动工作。本文的仿真实验将CS算法的定位与两种传统算法的定位进行了比较。结果表明,本文算法的定位精度较高,误差可控制在0.8m以内,满足企业对定位精度的要求,系统可根据温度、烟气浓度等复杂参数及早、准确地检测到火灾。