煤矿安全监测：井下无线传感器网络数据聚合模型

"该资源是一篇关于井下无线传感器网络数据聚合模型的研究论文，作者为牛洁茹和宋鑫，来自中国矿业大学信息与电气工程学院。该模型旨在提高煤矿环境监测系统的实时性和可靠性，通过数据聚合减少冗余，降低传输延迟，适用于煤矿安全的实时监测。论文介绍了模型的构建过程，并通过仿真验证了其有效性。" 文章首先阐述了无线传感器网络（WSN）的基本概念，指出其在军事、工业等多个领域的广泛应用。在煤矿安全生产中，尤其是瓦斯监测方面，WSN技术能够提供实时监控，预防瓦斯事故的发生。然而，井下环境对WSN的要求极高，需要高可靠性和实时性，尤其是在紧急情况下，快速获取动态环境参数至关重要。 论文提出的井下数据聚合模型针对这一需求，将传感器节点基于地理信息和网络拓扑结构划分为两层网格集群。底层包含所有实际传感器节点，负责环境监测和数据传输；上层由簇头节点组成，负责数据管理和向控制中心传递信息。通过数据聚合，该模型减少了网络中的数据量，提升了传输速度。 论文还讨论了现有的地理路由算法，如GPSR、DREAM、MECN、GAF和GEAR等，但指出这些协议依赖GPS设备，无法满足井下环境的特殊要求。因此，文中提出了定向传输算法（DD算法），这种算法可能更适合于没有GPS设备或GPS信号弱的井下环境。 通过仿真，该数据聚合模型表现出减少冗余数据和降低传输延迟的效果，证明了其在煤矿实时监测网络中的适用性。该研究为井下WSN的设计提供了新的思路，有助于优化煤矿的安全监控系统，提升井下环境监测的效率和准确性。 这篇论文深入探讨了井下无线传感器网络数据聚合模型的构建与优化，对提升煤矿安全监测的实时性和可靠性具有重要的理论和实践意义。该模型不仅减少了网络负载，还增强了系统的整体性能，对于解决井下环境监测中的关键问题具有创新性。