基于zigbee技术的矿用无线传感器网络分析

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文reduced.ZigBeedeviceshaveverylowpowerconsumption,whichcanletthetransmitpowerbecontrolledwithin1mW.Terminalsystemmayworkfor3monthsto1yearwithonlytwoordinaryAAbatteries,whichisverysuiTableforusedinlargeindustrialandminingenterprises.KEYWO

2、RDS:wirelesssensornetwork,IEEE802.15.4,ZigBee,securitymonitorinmine,positioningengineV太原理工大学硕士研究生学位论文第一章绪论1.1选题背景及意义我国有丰富的煤炭资源，是世界第一大产煤国，煤矿矿山多达3万多个。我国拥有大中型煤矿500多个，小型煤矿2万多个，100多万人从事井下工作。与世界其他产煤大国相比，我国煤矿的主要特点是，地质构造较为复杂，开采方式以井工为主，自然灾害严重。随着我国对煤炭需求的增加，煤矿事故

3、的发生日益严重，造成了严重的经济损失和人员伤亡。我国每年因事故死亡的人数是其他产煤大国死亡人数的4倍。煤矿生产安全状况令人十分担忧。煤矿安全生产工作越发受到国家的重视。煤矿监控是指针对井下各种有毒有害，易燃易爆的气体以及各种设备运行状态进行监控。20世纪80年代初期，我国首次从国外引进了安全检测系统，自此先后从美国、德国、法国、英国、加拿大等国家引进了数十套监控系统，美国SCADA系统、德国TF-200系统、法国CTT-63/40/μ系统、英国MINOS系统、加拿大森透里昂系统等都在我国煤炭行业中

4、得以应用，为我国矿用监控系统的自行研制提供了借鉴。1983年在辽源矿务局，第一套系统通过验收，至1993年底，总共有KJ1、KJ2、KJ4等20多种类型的系统通过了技术鉴定。随着集成技术、传感器技术、计算机技术等的不断发展，我国的矿井监控系统的研制得到了长足的发展，已基本形成体系。现在使用较广的有KJ57系统、KJ65系统、KJ66系统、KJ92系统、KJ93系统、KJ95系统等。目前使用的煤矿安全检测系统大都采用有线的方式来传输信号，通常采用光缆、电缆等，这种传统的布线方式存在着以下一些缺点：1

5、.布线复杂，安装及维护的成本大大量使用光缆、电缆使得监测系统价格不菲，在复杂的井下环境布设线路需要大量的人力物力，维护起来十分不便。2.覆盖范围能力有限井下环境复杂，有大量的区域难以进行布线作业，很难将井下的所有区域都纳入1太原理工大学硕士研究生学位论文监控系统的范围之内，不能对整个矿井进行全面有效的监控。3.线路稳定性差光缆、电缆等有线网络的自我修复能力比较差，线路的局部损坏就会造成整个系统的瘫痪，尤其当发生爆炸事故的时候，线缆通常会遭到致命破坏，无法为事故发生之后的救援等工作提供信息。由于以上

6、缺点和限制，系统对无线通信技术的需求愈加迫切，使用无线传感器网[1]络作为煤矿监控系统的通信基础成为了发展的大势所趋。1.2无线传感器网络概述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）综合了嵌入式计算、微智能传感器、分布式信息处理、网络及通信等技术，是多学科、高度交叉的新兴研究领域。大量的微型传感器节点通过自组织方式组织成网络，对各种环境参数或者监测对象的信息进行采集和传输，以一种新型的“无处不在的计算”计算模式，将物理世界展现在人们的面前。在资源监测、环境监测、公共安全

7、和国防、灾害污染监测、智能交通等诸多领域，无线传感器网络都有广泛的应用前景。在2007年8月，美国总统科技委员会提出在信息领域国家优先支持发展方向，第一个就是能够连接物理世界的信息系统。2006年初，我国发布了《国家中长期科学与技术发展规划纲要》，在其确定的前沿技术和信息技术重点领域中，“传感器网络及智能信息系统”是其重点领域之一，“自组织网络技术”和“智能感知技术”这两个与无线传感器网络研究直接相关的前沿技[2]术被列为了优先主题。十五期间，在无线传感器网络基础研究，无线传感器关键技术开发等方面

8、，我国大力支持这一新兴领域的研究工作，设立了一系列的研究课题。自然科学基金委的重点项目和自由探索项目批准了许多课题；从2006年起，“八六三计划”批准了一系列探索导向项目，重点支持研究单项关键技术，2007年设立和批准了一个目标导向项目，开展对下一代节点芯片的研究工作；2006年的“九七三计划”对无线传感器网络基础的理论研究进行了资助，2008年对制造节点芯片的相关研究课题立了项；在十五和十一五期间，国家发改委的下一代互联网示范工程CNGI以及其他的科研计划设立了和无线传感器网络研