【摘 要】
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当下,经济迅速发展带来的环境问题日趋严峻。要做好环境治理保护工作,对于污染源的有效监测是首要前提。我国正处于由传统的人工式采样监测转变为自动环境监测系统的关键时期。随着传感、通信、嵌入式技术的不断革新,监测系统也需随之更新,这具有重大的研究意义。本论文正是在该背景下研究环境监测微型站构建中的关键技术。本论文主要工作如下:（1）阐述了环境监测微型站和环境监测系统的研究背景和研究意义,分析了物联网在环
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当下,经济迅速发展带来的环境问题日趋严峻。要做好环境治理保护工作,对于污染源的有效监测是首要前提。我国正处于由传统的人工式采样监测转变为自动环境监测系统的关键时期。随着传感、通信、嵌入式技术的不断革新,监测系统也需随之更新,这具有重大的研究意义。本论文正是在该背景下研究环境监测微型站构建中的关键技术。本论文主要工作如下:（1）阐述了环境监测微型站和环境监测系统的研究背景和研究意义,分析了物联网在环境监测领域的国内外应用现状,对环境监测微型站系统数据采集与处理中的关键问题和常用算法进行了讨论。（2）结合现有物联网通用体系架构,研究适用于环境监测微型站的物联网模型,进一步分析环境物联网中的关键技术。同时,为了减轻云平台的计算负担,提出了应用边缘计算的处理模式,并给出了边缘计算架构,为环境物联网的深入应用和发展提供了参考。（3）针对环境监测中的节点部署问题,提出一种基于模糊感知和空间权重的优化粒子群算法（WFSPO）。在模型上,引入空间权重描述区域重要性,建立模糊感知模型描述节点感知性能,提出加权覆盖率作为算法评价函数。WFSPO算法最大的特点是充分挖掘模型中粒子飞行特性,利用权重引力优化粒子进化方程,使得算法具有较好的寻优能力。通过大量仿真分析算法参数选择问题,与PSO、VF、EABC算法相比,WFSPO算法迭代速度更快、目标覆盖率更高,同时能够减少节点数约13%。（4）通过分析环境监测的功能需求,基于物联网和边缘计算架构设计了一套环境监测微型站。针对边缘设备进行了软硬件设计,在硬件上,采用了多核心的设计思想,将数据采集和处理分开,使设备具备初步边缘计算的能力。在软件上,采用了基于ProtocolBuffer+MQTT+TSL的数据交换协议,实现了数据的轻量、实时、安全化传输。同时,基于边缘计算模型,设计了基于长短时神经网络的PM2.5数据预测服务。经过测试,系统已初步搭建成功,能够实现环境数据的实时采集、传输和边缘处理,且保持较好的稳定性和实时性。最后,论文对全文工作进行了总结与分析,并结合论文研究不足对后续研究方向进行了讨论和展望。
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