一、雨量监测系统远程通信速率优化（论文文献综述）
任玉良[1]（2021）在《地质灾害监测RTU的硬件设计与实现》文中提出地质灾害对人民的生命财产安全构成极大威胁。山体滑坡、泥石流等地质灾害具有易发性和突发性等特点,不容易被人们提前预测。我国陆地面积广阔,灾害的发生率相对较高,严重威胁着山区甚至城镇的基础设施、交通和人民群众的生命财产安全。因此,对于山体滑坡、泥石流的研究、监测和预警就尤为重要,而地质灾害的研究、监测和预警都需要准确地、稳定地、长期地采集地质灾害现场的数据。为了有效地提高地质灾害监测系统与设备的准确度、可靠性、可持续性和环境适应性,本文设计了一种基于数据采集与监视控制系统和远程终端单元技术的地质灾害监测RTU设备。本论文旨在设计并实现一种能够对易发生地质灾害的地区中的气象、水文、位移和声音等数据进行精确地数据采集、远程控制、远程通信传输的地质灾害监测RTU设备。地质灾害易发地区一般人迹罕至或交通不便,因此,本论文所设计的地质灾害监测RTU设备需要具备定时自检、定时上报功能以实现设备的可靠性,并且该设备还需具备休眠与唤醒功能和低功耗的优良特性,以保障设备能长期、可持续地工作于野外。除此之外,地质灾害监测RTU设备还兼具小体积、高温宽、防雷防水等特性,可以在各种复杂恶劣的环境中工作。本论文首先将通过研究以泥石流为代表的地质灾害的产生机制、发生过程,探究泥石流地质灾害的监测方法及在监测中的传感器需求,随后通过对上述传感器原理和误差来源的详细研究,提出RTU设备在传感器数据采集中的误差消除要求和精度需求。随后,针对各类传感器在泥石流监测时的采集需求,结合地质灾害监测RTU设备的工作环境,分析RTU设备需要具备的功能,给出地质灾害监测RTU设备的总体设计方案和功能模块划分。最后,依据总体设计方案完成RTU设备的数据采集模块、设备供电模块、最小控制单元模块、本地控制和存储模块、远程通信和传输模块等方面的系统功能设计,并开展设备环境适应性研究与设计,以提高设备的可靠性、可持续性和环境适应性,实现对复杂、恶劣的地形、气候等环境条件下的地质灾害地区的有效监测。
钦盼琛[2]（2021）在《地质隐患远程监测技术研究及应用》文中进行了进一步梳理地质隐患监测预警非常重要,可避免或大幅减少地质灾害发生,为此,国家正在大力推进地质隐患监测系统的建设。针对现有地质隐患监测系统存在数据传输及时性和可靠性有待提高等问题,对地质隐患监测系统中数采及传输部分关键技术展开研究。主要工作内容如下:分析现有地质隐患监测系统存在问题,搭建并联型系统架构;对远程传输协议主、被动模式进行研究,提出了多动能数据采集及传输模块嵌入式的软件设计方案和基于C/S架构的监测软件设计方案;对物联网卡与语音卡应用特点、手机短信遥控及编解码技术、数采及传输模块固件更新技术、预警模型建模方法等关键技术展开研究,确定了监测系统技术路线。对系统数采及传输模块设计实现展开研究,基于RT-Thread操作系统进行软件设计,实现了数据的暂存和上传、远程重启和远程固件升级,提高了监测系统的可靠性和实用性;通过C/S架构对监控客户端进行设计,完成了对系统监控,实现了系统无人值守。通过实验系统对以上关键技术研究成果进行了验证,分析实验结果,并对网络不佳等情况下的异常进行处理优化。最终实验表明,以上地质隐患监测系统关键技术研究成果具有一定的实际应用价值。
张恩华[3]（2021）在《地质灾害监测RTU的软件设计与实现》文中研究说明泥石流灾害一旦爆发往往带来巨大的人员伤亡和经济损失,给山区群众的生命财产造成严重威胁。我国山区地质条件复杂,泥石流灾害频发,依靠人工观测的传统手段无法进行全天候的有效监测。现有的泥石流预警装置对环境的适应性相对较差,测量参数也较为单一,相比国际上同类产品稳定性较低,野外恶劣工况下难以长期稳定工作。因此,有必要开发一种可在野外保持长期工作,可远程全自动全天候监控泥石流信息的监测设备。本文设计的地质灾害监测远程终端单元RTU能够根据泥石流灾害的演变、发展及其形成形态,对泥石流易发地的气象、水文、声音等数据进行采集,并进行智能分析与决策。本文的主要工作内容如下:（1）完成RTU设备端的软件设计,主要包括低功耗管理设计和传感器采集设计。为了使RTU长期工作在野外,本文从软件角度为RTU设计了低功耗管理模式,RTU系统可通过定时休眠唤醒以降低整体运行功耗。根据传感器信号输入类型分别对采集函数进行设计,针对不同传感器的工作特点设计不同的数据采集方式。（2）为了使RTU设备端采集数据发送至上位机,本文设计了基于4G通信和北斗短报文通信技术的双信道网络通信技术。其中北斗通信为辅助通信方式,4G通信作为RTU设备的主通信方式需要结合消息队列遥测协议MQTT,连接到阿里云平台来完成消息的发布和接收。（3）地灾RTU采集的数据最终会发送至上位机,当上位机采集到异常数据时系统需要自动发出预警。本文引入一种基于自编码器单分类学习的方法,对地灾RTU采集数据中的异常数据进行辨识。当发生泥石流灾害时,异常数据特征变化明显,系统将自动辨识出上报数据中的异常数据特征并发出预警信息。最后以汶川地区采集的降雨量信号和泥水位信号对自编码器算法进行仿真验证。本文最后利用搭建的RTU平台样机对RTU采集系统进行整体测试。首先对RTU设备端的低功耗模式进行测试。接着从传感器采集信号输入类型,以模拟量、开关量和RS485信号输入形式分别对各采集传感器进行测试。然后对RTU系统的双通道组网通信进行测试,通过对4G模块的测试,验证了整个采集系统的设计完整性和数据传输有效性。最后完成了异常数据状态的辨识测试,通过利用监测设备采集的降雨量数据对泥石流预警系统进行了测试,测试结果表明自编码器算法可以更好的辨识出采集数据中的异常数据。
吴爱强[4]（2021）在《基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究》文中研究说明地质灾害监测关键设备及采集数据处理是整个地质灾害监测过程中的关键步骤,其核心是解决地质灾害防控过程中的数据采集、数据传输、数据处理和预警模型的研发。由于地质灾害的监测是一个影响因素众多、监测环境复杂、并且需要进行长期监测过程,所以建立一套高可靠的地质灾害信息化管控系统十分必要。本文主要实现基于GIS的地质灾害监测设备及系统研发。在传感器将数据采集完成后,将数据通过无线传输到四川省地质灾害数据中心。为了方便数据查询和数据分析,将采集数据同步到本地数据服务器。通过对本地数据处理后,将其作为预警模型计算的数据基础,通过计算得到预警信息。首先,通过查询和收集地质灾害监测设备及预警方法的相关资料,明确了整个地质灾害监测系统的关键技术有设备采集数据关键技术、数据同步关键技术、数据传输和处理关键技术、预警模型关键技术,信息化系统关键技术。分析了地质灾害监测设备国内外研究现状,阐述了地质灾害数据处理的基本方法。明确了地质灾害监测信息化系统的发展趋势。其次,目前地质灾害采集数据等需要多种不同种类型的收发数据模块,本文提出了一种智能化监测终端RTU,采用工业级的GSM/GPRS收发模块和高性能32位处理器,内嵌实时操作系统,具有4路开关量和8路模拟量输入,实现了地面变形监测是、内部变形监测、地下水监测、受力监测、气象监测及其他监测的数据统一采样,数据转化,数据分析功能于一体,简化了终端安装流程。组建了多个RTU监控网络,满足了对于分散广、距离远、无人值守的监控点无线实时监控需要。再次,对监测数据进行了回归分析数据处理、卡尔曼滤波处理和时间序列处理方法,完成了数据的曲线拟合,将误差控制在了10%以内。基于地质灾害监测指标提出了层次分析法和灰色关联监测预警模型,基于统计分析方法提出了阈值预警模型,基于地质灾害发生过程提出了过程分析预警模型。根据这几种预警模型搭建了地质灾害监测预警的核心算法。在对一次灾害发生过程中,根据预警模型准确的计算出来灾害发生的具体时间,实现了基于数据驱动的灾害预警核心方法。最后,实现基于GIS的多参量地质灾害监测系统软件开发,系统采用B/S架构的方式。系统主要实现登录认证权限管理,数据处理及分析功能,灾害预警信息生成功能,定时数据同步功能,系统管理等功能。其中数据服务端基于Java语言和Spring微服务框架搭建,系统数据库采用My SQL数据库,系统前端主要采用vue框架echarts数据渲染框架,实现了数据的图表渲染。系统前后端数据通信采用JSON格式的字符串。最终将软件应用于实际验证软件效果。
肖钢[5]（2020）在《基于物联网与极限学习机的大坝安全在线监测与预测分析研究》文中研究表明近些年来,由于水库大坝坝体规模的不断扩大以及坝体结构的日益复杂,如何保证大坝运行期间的安全成为越来越受关注的话题之一。有效的监测手段和可靠的数据分析方法作为大坝安全防护最有效的两大手段,共同发挥着巨大的作用。论文从大坝监测和大坝变形预测两方面入手,结合信息化手段研究新时代背景下大坝安全防护方法。大坝监测方面,传统方法依靠人工的方式完成一些简单的监测,不仅耗费了大量的人力物力,同时也出现了监测效率不高、监测效果欠佳的问题。近十年来,物联网技术与无线通信技术越来越成熟,采用物联网实现大坝安全监测已成为一种新手段。大坝变形预测方面,由于大坝变形受多种因素的影响,并且变形过程存在随机性与高度非线性,传统的预测模型难以适应,随着计算机硬件水平的不断提高,基于有限样本下的机器学习方法在变形预测方面取得了越来越好的效果。因此,论文基于物联网与极限学习机实现大坝安全的在线监测与预测分析,主要研究内容如下。1)大坝安全数据采集方法研究。借助物联网技术实现大坝数据采集,整个采集方案分三层。感知层以小型模块化的传感器作为数据采集单元,完成数据的获取;传输层以DTU设备作为现场数据传输中心,实现数据的远程交互;应用层又称用户层,负责可视化交互。2)优化极限学习机实现高精度的大坝变形预测。以极限学习机（ELM）为初始模型,并逐步优化其性能。针对极限学习机随机给定隐含层参数导致的不稳定性问题,采用核函数映射取代随机映射;针对单核极限学习机（KELM）存在局部核学习能力强但泛化性能弱,全局核泛化性能强但泛化性能弱的不足,构建一种由多项式核的全局核与高斯RBF核的局部核组合的PGKELM模型;为解决PGKELM模型的寻优问题,引入蝙蝠算法寻参,提出BAPGKELM模型;由于蝙蝠算法训练时间长且易陷入局部最优解,采用既可增强局部搜索,同时又具备跳出局部最优能力的莱维飞行优化改进,提出最终的LBAPGKELM模型。3)设计并实现大坝安全在线监测与分析系统。为提高系统的灵活性,将系统分为数据采集服务和远程监测平台两个子系统。数据采集服务使用Socket套接字进行通信,首先基于Socket设计一个通用的远程通信库,然后在此基础进行二次开发实现大坝数据采集服务。远程监测平台发布为一个web网站,借助Asp.net平台实现可视化的用户交互功能。4)以利山水库为工程实例,说明大坝变形监测的实际过程并证明大坝安全在线监测与分析系统的可行性,同时使用采集的数据验证LBAPGKELM模型的优越性。通过工程应用可知,论文设计的数据采集方案具有切实的可行性,满足大坝监测过程的数据采集、数据传输等一系列要求,以此为基础开发的监测系统扩展性强,不仅可以方便的扩展新的采集设备,同时可在不修改逻辑代码的前提下将系统应用于不同的领域。由实测数据验证可知,基于莱维飞行优化的LBA算法改善了BA算法训练时间长、易陷入局部最优的缺陷,对比单核KELM,基于混合核的KELM实现了对LBASVM算法的反超,说明论文提出的LBAPGKELM模型能够有效提高大坝变形预测的精度。
孙晋[6]（2020）在《基于北斗短报文和RT-Thread的远程通信系统设计》文中研究指明卫星通信是解决在没有移动通信基站区域通信问题的有效手段。目前市场上的北斗短报文设备专用性强、造价昂贵造成用户选择偏少,本文设计了一种基于北斗短报文和RT-Thread的远程通信系统,通过电脑或手机作为操作平台与嵌入式系统相连接,具有定位、可拓展的数据采集和短报文通信等功能,既可用于固定地点,也可以用于移动端,有两套设备就可以相互通信,可以有效减少购买设备的成本。本文设计的嵌入式硬件电路由电源电路、嵌入式处理器、北斗短报文电路、串口电路、定位模块等组成,并且预留较多外设引脚。由于需要工作在野外,增加太阳能充电装置保证续航。系统的北斗短报文模块采用RD0538D,系统的主控芯片采用基于M3内核的STM32F103ZET6嵌入式处理器,并移植RT-Thread嵌入式操作系统实现多线程运行,后续也可以通过操作系统提供Env工具实现功能拓展。用户通过智能手机软件连接嵌入式设备蓝牙,或者通过电脑上位机软件连接嵌入式设备串口来发送指令或者显示接收。用户通过发送设备专用的指令控制嵌入式设备进行定位数据,采集数据获取和短报文发送。手机软件采用基于Web的Ionic跨平台开发技术,可用于i OS和安卓等平台,电脑上位机采用Qt开发,包括串口收发、服务器收发、地图显示、数据折线显示等功能,有更强的人机交互能力。系统测试中,使用移动端设备模拟野外环境,移动端通过没有SIM卡的手机连接具有测试外设的设备,将测试数据通过短报文发送给连接电脑的固定端设备,完成远程通信测试。并且对发送数据长度、定位精度、预计待机时间等进行了测试,设备具有一定的应用前景。
李文瀚[7]（2020）在《基于云平台的径流泥沙含量远程监测系统研究与实现》文中研究指明泥沙含量是反映水土流失、泥沙淤积程度的重要指标,对径流泥沙含量进行监测是水土保持工作的重要内容。然而,当前广泛使用的“称重”测量方法普遍存在数据采集效率低下、无法远程传输等问题,难以满足对径流泥沙含量远程实时监测的要求。针对此问题,本文设计了一套基于云平台的径流泥沙含量远程监测系统。该系统采用激光法对径流泥沙含量进行实时测量,并通过4G远程通信技术将数据传输至云平台数据库。在此基础上,设计了径流泥沙大数据系统,实现对泥沙数据的查看、分析、统计管理等多种功能,有效提升了径流泥沙含量监测的信息化水平。论文主要研究内容如下:（1）径流泥沙含量远程监测系统总体设计。从功能性、非功能性两个角度对径流泥沙含量远程监测系统需求进行分析。在此基础上,设计了包含数据采集层、网络传输层、数据支撑层、功能逻辑层、用户表现层的五层整体结构,并对其中涉及到的数据采集、数据传输、数据存储等关键技术进行了研究。（2）径流泥沙含量远程监测硬件系统设计。采用激光法对径流泥沙含量进行测量,并采用BP神经网络构建泥沙含量估计模型。在此基础上,设计了基于激光法的径流泥沙含量测量硬件系统,并从硬件和软件两方面对数据采集、中央处理器、电源、存储、通信五大子模块进行了设计与实现。（3）径流泥沙含量远程监测云平台软件系统设计。选用4G作为系统通信方式,并结合TCP/IP传输协议对数据传输方式进行了设计与实现。利用SSM开发框架,对数据显示模块、设备管理模块、系统管理模块进行了详细设计,实现了系统中数据与设备的各项业务功能。（4）径流泥沙含量远程监测系统测试及应用。对径流泥沙远程监测系统硬件、软件部分分别进行测试,测试结果显示各个功能工作正常。此外,在天水水土保持科学试验站的实际应用结果表明,本系统各模块工作良好、性能稳定,能够满足用户在径流泥沙含量监测中的各项需求。
荣梦杰[8]（2019）在《滑坡监测系统的研究》文中指出滑坡是我国最频发的自然地质灾害之一,给人民的生命财产造成了巨大的损失。开展滑坡监测系统的研究,实现滑坡的预测预警,能够将滑坡造成的损失降到最低。因此,本文以高速公路黄土边坡为研究对象,设计了一套由现场监测端、本地监测端与通信子系统组成的滑坡监测系统。从滑坡监测系统的研究对象、系统结构、稳定性评价方法、预测预警模型以及硬软件设计几方面进行研究。首先,从高速公路黄土滑坡的成因、主要影响因素、发展演化过程及预警参数等几方面进行分析,确定滑坡监测系统的性能与功能。其次,利用位移切线角对边坡的稳定性进行评价,判断边坡所处的阶段,并通过位移深部曲线确定滑面位置。运用MATLAB对滑面附近传感器的位移切线角建立GM（1,1）模型并对该模型进行一阶、二阶残差修正,实现其仿真验证。接着,采用滤波、接地与屏蔽等电磁兼容技术对姿态采集模块、环境采集模块的姿态采集单元、环境采集单元、存储单元与电源单元等硬件电路以及通信子系统的硬件电路进行设计,使系统能够可靠稳定运行。然后,采用模块化结构化思想,对姿态采集模块与环境采集模块程序、存储程序等软件进行设计。采用帧同步与差错控制对通信子系统的通信协议进行研究,保证数据采集的实时性与同时性,也提高了滑坡的预测精度。最后,基于VS2012设计了人性化的上位机操作软件,实现了数据采集、存储、远程传输及预测预警等功能。在实验室搭建了小型滑坡实验平台,实现了对高速公路黄土边坡形变量、含水量与温度等信息实时、同时地采集,并对预测模型进行优化及仿真验证,结果表明,GM（1,1）二阶残差修正模型的残差更小、预测精度更高,更适合于临滑预警。实现了系统的性能与功能需求,达到对滑坡进行预测预警的目的,也具有一定的研究意义与工程实际应用价值。
董兆鑫[9]（2019）在《生物启发技术在复杂水系灾害预警的研究》文中研究表明我国山洪地质灾害频发,每年造成的损失十分巨大,因此有效的山洪监测预警对保证人民生命财产安全,维护社会稳定具有重要意义。由于缺乏相应的历史资料,在山区小尺度流域内应用传统的阈值判别法进行灾害预蝥时,需要耗费大量人力物力设计合理阈值,并且所取得的阂值对于不同的观测地点适用度不高。因此在复杂多变的山区水文监测中采用生物启发技术,通过机器智能处理和经验自学习的方法对山区水文状态进行动态识别,实现对诱发山洪的多特征量间的关联分析,进而提高山洪灾害发现预警的科学性和适用性。本文结合特征聚类理论,提出了利用免疫克隆选择算法对水文状态进行异常识别的山洪灾害识别预警方法,进而实现动态预警效果。主要包含了设计一种自适应免疫克隆选择聚类算法,提高了聚类分析的效率;而且在该算法的基础上实现了山洪灾害识别预警方法的设计:并开发相应的复杂水系预警系统。实验结果表明:该方法具有良好的预警效果。概括起来,本文的研究成果主要体现在以下几个方面:（]）提出了 一种自适应的免疫克隆选择聚类算法。对标准的免疫克隆选择算法进行了以下方面的优化:1.引入P矩阵编码方式对可行解进行编码,缩小了搜索空间;2.引入聚类目标函数构造抗体-抗原亲和度准则,指导寻优搜索方向:3.设计自适应克隆算子,提高对最优解的搜索灵敏度;4.制定模糊修正策略,抑制搜索碰撞。以国际标准数据库进行仿真实验,结果表明该算法数据特征聚类效果良好,并且具有较高的收敛速度和聚类精度。（2）设计了 一种山洪灾害识别预警方法,并在自适应的免疫克隆选择聚类算法的基础上进行灾害智能聚类分析。其中,针对复杂水系特性,建立以降雨量、水流量、浑浊度和水位为主的4参量山洪灾害特征模型;同时构造内嵌的灾害经验自学习机制,提高对异常水文状态的识别速度:在聚类分析的结果基础上,设计灾害诊断评估机制,结合流域上下游的观测节点位置信息计算出山洪预警等级。经过水文数据验证,本方法具有良好的山洪预警效果。（3）应用山洪灾害识别预警方法开发复杂水系灾害预警系统。具体设计了灾害信息感知网,实现了对灾害特征参量的采集、传输;同时设计相应的远程监控预警平台,实现了对相关水文信息的接收、储存和可视化。
钱涵佳[10]（2019）在《基于NB-IoT通信的综合气象数据采集系统设计研究与实践》文中认为精准而及时的气象信息是实现天气预测与气象共享服务的基础,也是应对各种突发性天气灾害事件的前提条件。一段时间以来,充分利用现代信息技术进行气象数据采集的研究,一直是信息领域与气象领域融合研究的热点。窄带物联网NB-IoT的大规模布网,给社会发展需求的多要素综合气象数据采集研究带来了新的契机。基于NB-IoT通信的综合气象数据采集系统研究将得到充分关注。基于NB-IoT通信综合气象数据采集系统涉及到传感器应用设计、微控制器编程、NB-IoT通信及安全性等问题。本文重点研究综合气象数据采集系统IMDAS的技术架构、主要实现方法、安全性问题及可维护问题,主要工作如下:（1）以硬件打通为基础,遵循嵌入式软件工程的基本原理,给出了基于构件方法的气象传感器硬件构件设计及底层驱动软件构件设计,为IMDAS提供底层基础。硬件上给出了多种传感器的对外接口统一,增强了硬件的可扩充性。在底层软件上,遵循构件化封装原则,增强了可维护性与可移植性。（2）依托NB-IoT共性技术应用架构,对IMDAS进行建模,提出了基于NB-IoT通信的IMDAS的应用框架,利用实验室开发的NB-IoT终端通信构件uecom与人机交互系统HCI通信构件类HCIcom,实现了 IMDAS的数据上行与下行过程。在此基础上,给出了 IMDAS的软硬件设计与基本测试。（3）针对基于云平台的气象数据存储、共享访问的安全问题,综合考虑到终端气象节点极易受到攻击、资源不足、功耗受限等问题,提出了一种基于属性的安全且高效的加密方案。提高加解密算法效率的同时最小化用户的计算开销,很适合计算能力弱且资源受限的终端设备。并进一步通过验证算法确保外包计算的正确性,保证资源共享过程中,灵活可扩展的访问控制策略以及用户数据的机密性和隐私保护。（4）针对大规模的气象数据采集节点的维护更新问题,提出了一种基于存储优化的远程更新方案。可克服现场烧录程序与调试更新带来的高成本系统维护问题,实现系统的动态可更新配置,适应待测区域的多种气象信息数据源的采集监测。本文给出的综合气象数据采集系统,以嵌入式系统软硬件构件化设计思想为基础,构建了性能稳定且可移植、可扩展的采集终端设备,实践表明其可行性与有效性。文中给出基于属性安全且高效的加密方案,从理论与实践两个角度论证了在IMDAS中有效性;文中给出的远程更新方案是IMDAS系统维护升级的一种有效方式。
二、雨量监测系统远程通信速率优化（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、雨量监测系统远程通信速率优化（论文提纲范文）
（1）地质灾害监测RTU的硬件设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地质灾害监测研究现状 |
| 1.2.2 RTU研究现状 |
| 1.3 论文的研究工作及贡献 |
| 1.4 论文结构与安排 |
| 第二章 泥石流地质灾害监测与传感器研究 |
| 2.1 泥石流地质灾害机理与监测方法研究 |
| 2.2 泥石流地质灾害监测所需传感器研究 |
| 2.2.1 监测泥石流降雨量的传感器 |
| 2.2.2 监测泥石流水位的传感器 |
| 2.2.3 监测泥石流土壤压力的传感器 |
| 2.2.4 监测泥石流含水量的传感器 |
| 2.2.5 监测泥石流位移的传感器 |
| 2.2.6 监测泥石流地面振动的传感器 |
| 2.3 传感器需求总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于单片机的RTU功能设计与实现 |
| 3.1 RTU功能分析 |
| 3.2 总体方案设计 |
| 3.3 信号采集模块设计 |
| 3.3.1 0~5V与4~20m A信号采集模块设计 |
| 3.3.2 模拟小信号采集模块设计 |
| 3.3.3 开关量信号采集模块设计 |
| 3.3.4 RS485 信号接收模块设计 |
| 3.4 电源模块设计 |
| 3.4.1 外部传感器、设备的供电电源设计 |
| 3.4.2 4G模块电源设计 |
| 3.4.3 内部电路供电电源设计 |
| 3.4.4 MCU备用电源设计 |
| 3.4.5 ADC基准电压源设计 |
| 3.4.6 电源自检模块设计 |
| 3.5 微控制单元模块设计 |
| 3.6 4G通信模块设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 设备环境适应性设计 |
| 4.1 常用防浪涌保护研究 |
| 4.1.1 压敏电阻 |
| 4.1.2 气体放电管 |
| 4.1.3 瞬态抑制二极管 |
| 4.2 本设计使用的浪涌保护设计 |
| 4.3 防水保护 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地质灾害监测RTU设备测试 |
| 5.1 PCB设计实现与实物展示 |
| 5.2 各模块测试结果 |
| 5.3 系统功耗分析与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）地质隐患远程监测技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源与背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文的组织架构 |
| 2 地质隐患远程监测关键技术研究 |
| 2.1 地质隐患概述及监测需求分析 |
| 2.1.1 地质隐患概述 |
| 2.1.2 监测需求分析 |
| 2.2 远程监测系统架构研究 |
| 2.2.1 整体系统架构研究 |
| 2.2.2 传输模式架构研究 |
| 2.2.3 嵌入式软件架构研究 |
| 2.2.4 监控软件架构研究 |
| 2.3 连续数据实时采集及存储技术 |
| 2.4 远程传输协议研究 |
| 2.5 手机短信遥控技术 |
| 2.6 固件远程升级技术 |
| 2.7 预报警模型建模方法 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 数采与传输模块设计 |
| 3.1 单元电路设计 |
| 3.1.1 多功能数采电路设计 |
| 3.1.2 存储电路设计 |
| 3.1.3 远程传输电路 |
| 3.1.4 电源及其监测电路 |
| 3.2 基于RT-Thread的嵌入式系统软件设计 |
| 3.2.1 数采及存储软件设计 |
| 3.2.2 远程传输软件设计 |
| 3.2.3 固件远程升级设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 远程监控软件设计 |
| 4.1 软件总体设计 |
| 4.2 功能模块设计 |
| 4.3 监控界面设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试目的及条件概述 |
| 5.2 数采及传输模块功能指标测试 |
| 5.3 系统联机测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）地质灾害监测RTU的软件设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题的主要任务和关键点 |
| 第二章 泥石流预警设备总体方案设计 |
| 2.1 地灾RTU的主要功能 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.3 软件系统总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 设备端RTU的软件设计 |
| 3.1 软件设计思想 |
| 3.2 低功耗管理设计 |
| 3.3 工作状态划分 |
| 3.4 传感器采集设计 |
| 3.4.1 开关量信号采集 |
| 3.4.2 模拟量信号采集 |
| 3.4.3 RS485 传感器信号接收 |
| 3.5 状态迁移 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于4G和北斗卫星通信技术的组网设计 |
| 4.1 通信单元设计 |
| 4.1.1 基于北斗卫星通信系统的设计 |
| 4.1.2 基于4G移动通信网络的设计 |
| 4.1.3 双信道网络组网设计 |
| 4.2 网络传输设计 |
| 4.2.1 MQTT的实现方式 |
| 4.2.2 连接到MQTT协议 |
| 4.2.3 MQTT数据发布与订阅 |
| 4.2.4 MQTT移植到状态机 |
| 4.3 数据应用管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自编码器的异常数据监测方法设计 |
| 5.1 机器学习概述 |
| 5.2 单分类学习 |
| 5.3 自编码器原理介绍 |
| 5.4 基于自编码器的单分类学习方法实现地灾数据异常状态辨识 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 模型的建立 |
| 5.4.3 模型的实现 |
| 5.5 地灾监测数据特征异常波形辨识结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统整体测试性能及分析 |
| 6.1 实验平台搭建 |
| 6.2 低功耗测试 |
| 6.3 传感器采集测试 |
| 6.3.1 模拟量采集 |
| 6.3.2 开关量信号采集 |
| 6.3.3 RS485 接口采集 |
| 6.4 双通道组网通信测试 |
| 6.4.1 北斗通信测试 |
| 6.4.2 4G通信测试 |
| 6.5 采集数据异常状态辨识测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 地质灾害监测设备研究现状 |
| 1.3.2 地质灾害监测系统国内外研究现状 |
| 1.3.3 地质灾害预警方法国内外研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 主要内容 |
| 1.5.1 一体化智能监测终端关键技术研究 |
| 1.5.2 地质灾害多参量监测预警计算关键技术研究 |
| 1.5.3 可视化系统关键技术研究 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统硬件监测整体方案 |
| 2.1.1 地质灾害监测预警指标及方法 |
| 2.1.2 系统监测硬件 |
| 2.1.3 监测终端技术参数 |
| 2.1.4 智能遥测终端 |
| 2.2 系统软件整体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 数据处理关键技术研究及应用 |
| 3.1 数据传输关键技术 |
| 3.2 数据同步流程 |
| 3.3 数据处理关键技术 |
| 3.2.1 监测数据分析方法 |
| 3.2.2 监测数据曲线绘制 |
| 3.2.3 监测数据曲线拟合 |
| 3.2.4 监测数据误差处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地质灾害预警模型与方法研究及应用 |
| 4.1 阈值预警模型 |
| 4.1.1 阈值预警模型基本思路 |
| 4.1.2 阈值预警基本方法 |
| 4.1.3 案例应用 |
| 4.2 层次分析法预警模型 |
| 4.2.1 层次分析法预警基本思路 |
| 4.2.2 层次分析预警基本方法 |
| 4.2.3 层次分析预警流程 |
| 4.2.4 案例应用 |
| 4.3 基于过程跟踪的滑坡预警模型 |
| 4.3.1 过程跟踪预警基本思路 |
| 4.3.2 过程跟踪预警基本方法 |
| 4.3.3 案例应用 |
| 4.4 多模型组合预警 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 地质灾害监测预警系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体功能与结构 |
| 5.2 系统功能模块设计 |
| 5.2.1 基础数据模块 |
| 5.2.2 数据交互模块 |
| 5.2.3 数据预警模块 |
| 5.2.4 系统管理模块 |
| 5.3 系统数据库设计 |
| 5.3.1 地质灾害监测系统数据关系模型 |
| 5.3.2 数据库表设计 |
| 5.4 系统开发环境 |
| 5.5 微服务系统实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士研究生期间发表的论文及参与科研项目情况 |
| 致谢 |
（5）基于物联网与极限学习机的大坝安全在线监测与预测分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 大坝安全监测的研究背景 |
| 1.1.2 大坝安全监测的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大坝安全监测研究现状 |
| 1.2.2 物联网在大坝安全监测中的应用现状 |
| 1.2.3 大坝安全监测分析模型的研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 大坝安全监测整体设计 |
| 2.1 大坝安全监测方法 |
| 2.1.1 大坝安全监测方式 |
| 2.1.2 大坝安全监测过程 |
| 2.2 大坝安全监测可靠性分析 |
| 2.2.1 系统设备可行性 |
| 2.2.2 数据采集可行性 |
| 2.2.3 数据通信可行性 |
| 2.3 大坝安全监测方案设计 |
| 2.3.1 整体方案概览 |
| 2.3.2 数据采集与传输方案 |
| 2.3.3 数据处理与分析方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于蝙蝠算法优化混合核极限学习机的大坝变形预测模型 |
| 3.1 基本原理 |
| 3.1.1 极限学习机 |
| 3.1.2 基于核函数的极限学习机 |
| 3.1.3 蝙蝠算法 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 影响因素与样本输入 |
| 3.2.2 基于蝙蝠算法优化核极限学习机 |
| 3.3 模型优化 |
| 3.3.1 基于莱维飞行的BA算法 |
| 3.3.2 组合KELM |
| 3.3.3 LBA算法优化PG_KELM |
| 3.4 模型重建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 大坝安全在线监测与分析系统设计及实现 |
| 4.1 数据库设计 |
| 4.2 数据采集服务 |
| 4.2.1 总体设计 |
| 4.2.2 数据采集通用库实现 |
| 4.2.3 可扩展的物联网采集服务 |
| 4.3 远程监测平台 |
| 4.3.1 项目管理子模块 |
| 4.3.2 设备管理子模块 |
| 4.3.3 巡检管理子模块 |
| 4.3.4 实时监测与数据分析子模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工程应用实例 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 系统布设与数据采集 |
| 5.2.1 监测点设计 |
| 5.2.2 现场布设与安装 |
| 5.2.3 系统运行 |
| 5.3 数据分析与预测 |
| 5.3.1 性能评价指标 |
| 5.3.2 数据处理与参数设置 |
| 5.3.3 结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）基于北斗短报文和RT-Thread的远程通信系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 设计背景与意义 |
| 1.2 北斗系统国内外应用现状 |
| 1.3 北斗系统组成 |
| 1.4 论文的设计内容和主要工作安排 |
| 1.4.1 设计内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 通信系统硬件设计 |
| 2.1 系统硬件总体设计 |
| 2.2 系统电源设计 |
| 2.2.1 变压电路设计 |
| 2.2.2 太阳能充电装置 |
| 2.3 STM32以及外围预设电路设计 |
| 2.3.1 主控电路设计 |
| 2.3.2 串口电路设计 |
| 2.3.3 测试外设连接电路 |
| 2.4 北斗短报文通信电路设计 |
| 2.4.1 北斗卡接口电路设计 |
| 2.4.2 北斗短报文通信模块电路设计 |
| 2.5 PCB电路和实物图 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 嵌入式端软件设计 |
| 3.1 RT-Thread操作系统的移植 |
| 3.1.1 RT-Thread操作系统的特点 |
| 3.1.2 操作系统移植方案 |
| 3.1.3 硬件参数配置 |
| 3.1.4 操作系统启动原理 |
| 3.2 嵌入式程序设计 |
| 3.2.1 不同线程划分 |
| 3.2.2 串口功能实现 |
| 3.2.3 定位功能实现 |
| 3.2.4 北斗短报文通信原理和实现 |
| 3.2.5 测试外设实现和功能拓展 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 通信系统应用软件设计 |
| 4.1 应用软件总体设计 |
| 4.2 电脑端上位机设计 |
| 4.2.1 程序功能分析 |
| 4.2.2 通信实现 |
| 4.2.3 地图显示实现 |
| 4.2.4 程序打包实现 |
| 4.3 移动端上位机设计 |
| 4.3.1 Ionic框架 |
| 4.3.2 搭建跨平台的开发环境 |
| 4.3.3 工程生成和框架设计 |
| 4.3.4 程序设计和打包 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 定位功能测试 |
| 5.2 远程通信功能测试 |
| 5.3 结果与分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于云平台的径流泥沙含量远程监测系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 径流泥沙含量远程监测系统总体设计 |
| 2.1 径流泥沙含量远程监测系统需求分析 |
| 2.1.1 功能性需求分析 |
| 2.1.2 非功能性需求分析 |
| 2.2 径流泥沙含量远程监测系统总体设计 |
| 2.2.1 径流泥沙含量远程监测系统架构 |
| 2.2.2 径流泥沙含量远程监测系统功能模块设计 |
| 2.3 径流泥沙含量远程监测系统关键技术研究 |
| 2.3.1 数据采集技术 |
| 2.3.2 数据传输技术 |
| 2.3.3 数据存储技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 径流泥沙含量远程监测硬件系统设计 |
| 3.1 径流泥沙含量测量方法研究 |
| 3.1.1 基于激光法的泥沙含量测量原理 |
| 3.1.2 基于BP神经网络的含沙量估计模型 |
| 3.2 径流泥沙含量远程监测硬件系统电路设计 |
| 3.2.1 硬件总体设计 |
| 3.2.2 数据采集模块 |
| 3.2.3 中央处理器模块 |
| 3.2.4 电源模块 |
| 3.2.5 存储模块 |
| 3.2.6 通信模块 |
| 3.3 径流泥沙含量远程监测硬件系统软件设计 |
| 3.3.1 软件总体设计 |
| 3.3.2 数据采集模块程序设计 |
| 3.3.3 中央处理器模块程序设计 |
| 3.3.4 存储模块程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 径流泥沙含量远程监测云平台软件系统设计 |
| 4.1 径流泥沙含量远程监测云平台软件系统总体设计 |
| 4.2 远程数据传输方式设计与实现 |
| 4.2.1 基于4G的远程数据传输方式 |
| 4.2.2 径流泥沙含量远程监测系统通信协议 |
| 4.2.3 径流泥沙含量远程监测系统通信实现 |
| 4.3 数据库设计与实现 |
| 4.3.1 数据库结构设计 |
| 4.3.2 数据库结构实现 |
| 4.4 系统功能模块设计与实现 |
| 4.4.1 数据显示模块设计与实现 |
| 4.4.2 设备管理模块设计与实现 |
| 4.4.3 系统管理模块设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 径流泥沙含量远程监测系统测试及应用 |
| 5.1 径流泥沙含量远程监测硬件系统测试 |
| 5.1.1 数据采集电路测试 |
| 5.1.2 数据传输模块测试 |
| 5.2 径流泥沙含量远程监测软件系统测试 |
| 5.2.1 远程通信模块测试 |
| 5.2.2 数据存储模块测试 |
| 5.2.3 界面功能模块测试 |
| 5.3 径流泥沙含量远程监测系统应用及效果分析 |
| 5.3.1 系统应用实例 |
| 5.3.2 应用效果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 研究工作总结 |
| 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）滑坡监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外研究与发展趋势 |
| 1.3.1 国内研究与发展趋势 |
| 1.3.2 国外研究与发展趋势 |
| 1.4 论文研究的主要内容及章节安排 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 2 滑坡监测系统的总体研究方案 |
| 2.1 造成高速公路黄土滑坡的因素分析 |
| 2.1.1 主要影响因素分析 |
| 2.1.2 滑坡演化阶段分析 |
| 2.1.3 滑坡预警参数分析 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 性能需求 |
| 2.2.2 功能需求 |
| 2.3 总体研究方案 |
| 2.3.1 稳定性评价及预测的总体研究方案 |
| 2.3.2 硬件的总体研究方案 |
| 2.3.3 软件的总体研究方案 |
| 2.3.4 滑坡监测传感器埋设方式的研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速公路黄土边坡稳定性评价及预测方法研究 |
| 3.1 滑坡稳定性评价方法研究与分析 |
| 3.1.1 稳定性评价方法分析 |
| 3.1.2 预警模型研究 |
| 3.1.3 深部位移曲线分析 |
| 3.2 滑坡预测方法研究 |
| 3.2.1 常用滑坡预测方法研究 |
| 3.2.2 GM(1,1)模型分析 |
| 3.2.3 GM(1,1)模型精度检验 |
| 3.2.4 GM(1,1)模型优化 |
| 3.2.5 GM(1,1)模型仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 滑坡监测系统硬件设计 |
| 4.1 硬件方案设计 |
| 4.2 现场监测端硬件设计 |
| 4.2.1 姿态采集模块 |
| 4.2.2 环境采集模块 |
| 4.2.3 主要电路单元硬件设计 |
| 4.3 通信子系统硬件设计 |
| 4.3.1 通信方式的分析 |
| 4.3.2 通信电路设计 |
| 4.4 本地监测端硬件配置 |
| 4.5 硬件电路的研究与设计 |
| 4.5.1 电磁兼容性的研究 |
| 4.5.2 PCB设计 |
| 4.6 硬件调试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 滑坡监测系统软件设计 |
| 5.1 软件方案设计 |
| 5.1.1 软件总体研究思路 |
| 5.1.2 软件总体实现方法 |
| 5.2 现场监测端软件设计 |
| 5.2.1 姿态采集模块 |
| 5.2.2 环境采集模块 |
| 5.2.3 存储模块 |
| 5.3 通信子系统软件设计 |
| 5.3.1 物理层 |
| 5.3.2 数据链路层 |
| 5.3.3 应用层 |
| 5.4 本地监测端软件设计 |
| 5.4.1 总体设计思路 |
| 5.4.2 可视化界面设计 |
| 5.4.3 数据管理子系统设计 |
| 5.5 软件调试 |
| 5.5.1 现场监测端软件调试 |
| 5.5.2 通信子系统软件调试 |
| 5.5.3 本地监测端软件调试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 滑坡监测系统实验平台搭建与调试 |
| 6.1 滑坡模拟实验平台的搭建 |
| 6.2 主要模块的调试 |
| 6.2.1 通信模块 |
| 6.2.2 数据采集模块 |
| 6.2.3 数据管理模块 |
| 6.2.4 预测预警模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）生物启发技术在复杂水系灾害预警的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 山区灾害监测预警国内外研究现状 |
| 1.2.2 生物启发技术的国内外研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 主要研究内容及安排 |
| 2 基于生物启发的灾害特征聚类 |
| 2.1 特征聚类理论 |
| 2.1.1 模糊K均值聚类 |
| 2.1.2 遗传搜索进化 |
| 2.1.3 免疫克隆选择 |
| 2.2 基于免疫克隆选择的特征聚类 |
| 2.2.1 免疫克隆选择的仿生学基础 |
| 2.2.2 免疫克隆选择聚类的优越性 |
| 2.2.3 免疫克隆选择聚类步骤 |
| 2.3 数据特征聚类评价准则 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自适应的免疫克隆选择聚类算法 |
| 3.1 编码方案的选择 |
| 3.2 抗体-抗原亲和度准则的构造 |
| 3.3 自适应克隆算子的设计 |
| 3.3.1 克隆增殖 |
| 3.3.2 克隆变异 |
| 3.3.3 克隆选择 |
| 3.3.4 克隆死亡 |
| 3.4 模糊修正策略 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于自适应免疫聚类的灾害识别预警 |
| 4.1 山洪灾害识别预警方法设计 |
| 4.2 水系灾害特性 |
| 4.2.1 山区复杂水系灾害基本特性 |
| 4.2.2 水文状态特征模型构建 |
| 4.3 灾害智能聚类分析 |
| 4.3.1 灾害经验自学习 |
| 4.3.2 水文状态异常识别 |
| 4.4 灾害诊断评估 |
| 4.5 预警方法性能测试 |
| 4.5.1 预警速度仿真验证 |
| 4.5.2 山洪预警功能测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 复杂水系灾害智能预警系统 |
| 5.1 复杂水系灾害智能预警系统设计 |
| 5.2 灾害信息感知网的设计 |
| 5.2.1 本地感知网 |
| 5.2.2 远程通信网 |
| 5.3 远程监控预警平台的设计 |
| 5.3.1 页面层的功能表现设计 |
| 5.3.2 业务层的功能逻辑设计 |
| 5.3.3 数据库的数据服务设计 |
| 5.4 系统应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录 A |
（10）基于NB-IoT通信的综合气象数据采集系统设计研究与实践（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物联网技术在气象采集系统中的研究现状 |
| 1.2.2 基于属性的加密技术研究现状 |
| 1.2.3 远程更新技术研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 课题研究意义 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 IMDAS关键技术分析 |
| 2.1 气象数据采集的基本技术需求 |
| 2.2 构件化终端UE软硬件设计技术 |
| 2.2.1 嵌入式硬件构件化思想 |
| 2.2.2 嵌入式软件构件化思想 |
| 2.3 基于NB-IoT的IMDAS应用架构 |
| 2.3.1 IMDAS涉及的无线通信技术 |
| 2.3.2 NB-IoT应用架构 |
| 2.4 处理IMDAS安全问题的理论基础:基于属性的加密技术 |
| 2.4.1 双线性配对 |
| 2.4.2 线性秘密分享方案 |
| 2.4.3 l-BDHI困难问题 |
| 2.5 处理IMDAS更新维护问题的技术基础:嵌入式软件更新技术 |
| 2.5.1 在线编程技术 |
| 2.5.2 远程更新技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 气象传感器硬件构件与软件构件设计 |
| 3.1 气象传感器选型及硬件构件设计 |
| 3.2 气象传感器基本打通方法 |
| 3.2.1 气压传感器打通流程 |
| 3.2.2 其他传感器打通流程 |
| 3.3 气象传感器应用构件设计 |
| 3.3.1 测风传感器构件封装的基本方法 |
| 3.3.2 其他气象传感器软件构件 |
| 3.4 气象传感器综合测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 IMDAS方案的提出、设计与实践 |
| 4.1 IMDAS结构 |
| 4.1.1 体系结构 |
| 4.1.2 融合NB-IoT和WSNs的组网方式 |
| 4.1.3 气象终端硬件平台搭建 |
| 4.1.4 部署环境 |
| 4.2 气象数据采集终端的软件框架 |
| 4.3 人机交互软件界面 |
| 4.3.1 PC机界面举例 |
| 4.3.2 移动端界面举例 |
| 4.4 系统综合性能测试 |
| 4.4.1 系统稳定性测试 |
| 4.4.2 数据准确性比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 IMDAS安全性研究 |
| 5.1 IMDAS安全性问题的提出与分析 |
| 5.2 IMDAS安全性模型 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 方案形式化定义 |
| 5.2.3 安全模型 |
| 5.3 方案构建 |
| 5.3.1 NB-IoT应用架构 |
| 5.3.2 NB-IoT加密方案 |
| 5.4 IMDAS安全性实验结果与分析 |
| 5.4.1 NB-IoT实验环境 |
| 5.4.2 正确性分析 |
| 5.4.3 安全性分析 |
| 5.4.4 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 IMDAS可维护性研究 |
| 6.1 IMDAS可维护性问题的提出与分析 |
| 6.2 程序远程更新技术的融入方法 |
| 6.3 程序远程更新设计与实现 |
| 6.3.1 服务器端更新脚本生成 |
| 6.3.2 终端分段存储机制 |
| 6.3.3 网关转发机制 |
| 6.3.4 丢帧重传机制 |
| 6.4 程序远程更新实验验证与评估 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
四、雨量监测系统远程通信速率优化（论文参考文献）
- [1]地质灾害监测RTU的硬件设计与实现[D]. 任玉良. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]地质隐患远程监测技术研究及应用[D]. 钦盼琛. 西南科技大学, 2021(08)
- [3]地质灾害监测RTU的软件设计与实现[D]. 张恩华. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究[D]. 吴爱强. 四川大学, 2021(02)
- [5]基于物联网与极限学习机的大坝安全在线监测与预测分析研究[D]. 肖钢. 江西理工大学, 2020(01)
- [6]基于北斗短报文和RT-Thread的远程通信系统设计[D]. 孙晋. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [7]基于云平台的径流泥沙含量远程监测系统研究与实现[D]. 李文瀚. 长安大学, 2020(06)
- [8]滑坡监测系统的研究[D]. 荣梦杰. 西安工业大学, 2019
- [9]生物启发技术在复杂水系灾害预警的研究[D]. 董兆鑫. 西安工业大学, 2019(03)
- [10]基于NB-IoT通信的综合气象数据采集系统设计研究与实践[D]. 钱涵佳. 苏州大学, 2019(04)