前言

物联网是微机电系统、智能传感器、嵌入式系统、计算机网络和分布式信息处理等多种技术融合的产物，目前已成为信息、通信与自动化控制等学科的重要研究热点，具有重要的理论意义和实用价值。近年来，频发的危化品泄漏事故严重地影响着自然环境和人民的生命财产安全，对安全监管水平提出了新的挑战。物联网智慧安监可将“防、管、控”等安全监督管理业务融于一体，通过整合安全信息资源，建立日常监管和应急救援智能信息化系统，可提供全面感知的、高效可控的智慧安监服务。

本书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”等多年来的相关课题研究的基础上，对运用物联网协作信息处理技术进行危化气体泄漏监测定位的研究成果进行了汇总及提炼。

本书共分7章。第1章为绪论，分析了物联网智慧安监技术，概述了危化气体物联网智慧监测定位的分类、实现方法和基于物联网的危化气体监测定位算法研究现状，指出了本书的研究背景和所做的主要工作；第2章为危化气体物联网监测定位关键问题，阐述了危化气体扩散的基本理论和模型，重点归纳了基于物联网的智能协作信息处理框架，给出了危化气体监测定位算法评价指标；第3章为危化气体物联网智慧监测定位系统，分析了系统具体功能需求，完成了环境状态监测结点、物联网中异构网络网关、智慧监测定位终端等部分的软硬件设计；第4章为基于序贯分布式卡尔曼滤波算法的危化气体监测定位，研究了基于高度非线性、非高斯特征危化气体扩散模型的序贯分布式扩展卡尔曼滤波算法和序贯无迹卡尔曼滤波算法，并对两种算法的性能进行了计算机仿真分析；第5章为序贯最小均方差估计算法的危化气体监测定位，研究了在网络能耗约束条件下，基于分布式最小均方差迭代估计的监测定位算法，并对算法的性能进行了计算机仿真验证分析；第6章为能量均衡并行粒子滤波危化气体监测定位，研究了基于并行分簇传感网络信息处理和粒子滤波基本原理的监测定位算法，实现了并行簇集之间的调度和协作多输入输出（MIMO）通信，通过计算机仿真验证了算法的有效性；第7章为高斯混合模型非线性滤波危化气体监测定位，研究了基于高斯混合模型和非线性粒子滤波相结合的危化气体泄漏参数后验概率分布迭代估计监测定位算法，通过计算机仿真验证了算法的有效性。

作者在本书编写过程中得到了天津大学博士研究生导师孟庆浩教授、天津大学博士研究生导师张立毅教授等的大力支持和帮助。另外，作者在研究过程中参阅和引用了部分国内外学者的相关文献，在此一并致以诚挚的谢意。

由于作者水平有限，书中难免会出现一些疏漏和不妥之处，恳请读者批评指正。

作者

2019年4月