论文部分内容阅读
水污染通常包括工业用水污染和城市生活用水污染,其中城市生活污水与人们的生活息息相关。早期城市生活污水不需要监测,污水的处理主要是由污水收集系统排放到附近的下游水体中,利用水体的自净化作用和水体的稀释作用来进行处理。但是随着人口迅速增长,随之而来的是城市生活污水的水量不断增加,进而对下游水体造成较大的影响。在这种情况下,我们就必须采取措施来加大对城市生活污水的监测力度,以便改善不断恶化的城市生活污水环境。基于微电子机械系统(Micro Electromechanical System, MEMS)的微型传感器技术和无线通信技术赋予了无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)广阔的应用前景,使WSN应用于城市污水监测成为可能。无线传感器网络的基本功能是收集并传输大量传感器节点感应的监测区域对象的各种信息。如何降低数据传输量、提高传输效率是无线传感器网络所面临的挑战之一。数据融合技术正是以减少网络冗余数据、降低网络数据通信量、节省节点能量、提高信息收集准确率为目的的,这使它成为无线传感网络的重要研究课题之一城市污水监测中的温度参数是重要的判定变量,本文基于参数估计理论,提出了一种应用于城市污水监测的自适应加权数据融合方法。该方法不要求监测数据的先验概率分布知识,编程简单,计算量小,可有效去除水域内温度传感器测量数据的误差,提高水域内温度的监测精度。由于采用了数据融合算法,数据传输量减小,降低了网络能耗,延长了网络寿命。