1.5 课题研究背景及结构安排

1.5.1 本书研究背景

近年来，我国工业经济快速发展，环境污染治理和安全监管成为人们关注的重点，加强危化品的安全监控和管理，预防和减少危化品事故，对保护生态环境和保障人民群众生命财产安全具有重要意义。随着物联网技术的发展，基于物联网的智慧安监技术得到了众多学者的关注与研究，其已成为危化品泄漏监测与定位领域研究热点之一。

本书是作者自2008年以来，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”等课题资助下，主要运用传感网络协作信息处理技术对气体泄漏源定位所完成的研究成果的汇总及提炼。

1.5.2 本书的结构安排

本书分为7章，具体内容如下。

第1章分析了物联网智慧安监技术及其在危化品泄漏监管领域的研究意义和应用价值，概述了危化气体物联网智慧监测定位的分类和实现方法，并综述了基于物联网的危化气体监测定位算法，指出了本书的研究背景和所做的主要工作。

第2章介绍了危化气体物联网智慧监测定位所涉及的关键问题，阐述了危化气体扩散的基本理论和模型，重点归纳总结了基于物联网的智能协作信息处理框架，主要包括分布式估计算法设计、结点的动态自组织调度和结点间的数据通信与传输，分析了危化气体监测定位算法的评价指标。

第3章设计了危化气体物联网智慧监测定位系统，主要包括环境状态感知子系统、无线网络通信子系统和智慧监测定位终端等三部分内容，通过分析系统具体的功能需求，对环境状态监测结点、物联网中各异构网络网关、智慧监测定位终端等部分进行了硬件设计和软件设计。

第4章在分析研究卡尔曼滤波基本原理的基础上，针对危化气体扩散模型的高度非线性、非高斯特征，研究了序贯分布式卡尔曼滤波危化气体监测定位方法。核心算法分别由序贯扩展卡尔曼滤波算法和序贯无迹卡尔曼滤波算法实现，推导了算法的迭代公式，通过仿真实验对两种算法的性能进行了论证分析。

第5章在分析研究最小均方差估计基本原理的基础上，研究了序贯最小均方差估计危化气体监测定位方法。推导了危化气体泄漏参数的最小均方差估计量及其均方误差表达式；构建了信息融合目标函数，并对其求极值实现监测结点调度；实现结点间信息交互与共享，在前结点估计结果基础上，通过迭代调度不同结点完成危化气体泄漏参数估计量及均方误差的更新与传递，最终实现危化气体泄漏监测定位。推导了算法迭代公式，进行了计算机仿真，验证了算法的有效性。

第6章在分析研究并行分簇传感网络信息处理和粒子滤波基本原理的基础上，研究了能量均衡并行粒子滤波危化气体监测定位方法。推导了簇内粒子滤波估计量及其估计方差表达式，在网络功率一定的能量约束条件下，采用凸优化求解方法基于估计量方差的迹，完成并行簇集之间的调度和协作MIMO（Multiple Input and Mulitple Output，多输入多输出）通信，实现危化气体泄漏参数估计量的更新及传递，最终完成危化气体泄漏监测定位。推导了算法迭代公式，进行了计算机仿真，验证了算法的有效性。

第7章在分析研究高斯混合模型及非线性滤波原理的基础上，研究了高斯混合模型非线性滤波危化气体监测定位方法。主要基于条件信息熵和互信息理论，采用分布式EM算法（Expectation Maximization Algorithm，最大期望算法）和分布式粒子滤波算法相结合的方法完成危化气体泄漏参数的后验概率分布迭代估计，使得分布式粒子滤波的重要性采样函数更符合实际的情况，最终实现危化气体泄漏监测定位。推导了算法迭代公式，进行了计算机仿真，验证了算法的有效性。