引言

随着全球工业的高速发展，大气环境质量污染已经成为了影响人们身体健康和生活的重要因素。一直以来，我们主要依靠大气监测站来监控大气质量，但是大气监测站存在覆盖面窄、数据更新慢、成本高等缺点。近年来，由于其低成本、调整灵活并且能够及时反映信息的特点，物联网WSN已经被用于大气环境质量检测领域，并取得了一定的效果。通过部署分散的小传感器收集信息并发送信号，可以达到对整个环境的大气质量进行整体监测的目的，并且其数据准确率也可以保证。该技术尽管具有一些优点，但在数据分析、无线网络的稳定性、传感器精度等方面依然存在挑战。本研究旨在提出WSN为基础的地区级实时大气质量检测，同时针对检测过程中存在的问题提出改善措施以期在未来的大气质量环境监测预警系统建设中提出可行性建议。

1、智能传感器网络技术基础

1.1 智能传感器网络的定义与构成

智联网传感器网络(WSN)是由大量智能传感器结点组成的自组织分散式网络，主要用于采集、分析、处理和传送各种环境参数或物理量。每一个传感器结点可采用自身的传感单元测定相应环境中的某种信息，并通过无线通信技术将这些信息发送到网络中心或云端服务器进行进一步处理。智能传感器网络不仅具有传感、数据收集与传输的功能，还可具备强大的处理能力和自治功能，能够实时调整网络拓扑结构，优化数据传输路径，并可完成简单的数据处理任务。

1.2 智能传感器网络的工作原理

智能传感器网实现的功能有四个步骤：传感、通信、分析以及响应，首先是将传感器节点嵌入的传感器对目标环境中变化的信号产生反应(包括温度、湿度变化或是气体的组成)，其次将这些数据利用无线通信设备传输到数据库或其它节点上并依赖于网络通信协议进行通信，但在这个过程中我们需要选择一种既能节能又高效的通信方式让数据可以高效准确地传达下去。

2、智能传感器网络在大气污染实时监测中的应用

2.1 区域大气污染监测的挑战

区域大气污染监测是对某地大气污染环境情况进行长期监测和评价的过程。由于现代城市的迅速崛起及工业化的不断发展，导致大气污染物越来越多，尤其是大城市和工业区的空气污染日趋严重。如PM2.5、PM10、NOx、SO2等有害气体对环境具有严重破坏作用，还会对人体造成长期危害。因此，如何及时、全面、准确地进行大气污染物监测成为环境管理及民生健康方面一个重要的研究课题。

传统的空气污染检测方法以固定观察点位进行静态观测，制约点位设计的原因是覆盖不均匀，如存在偏远或其它专向点位记录的不足。并且因点位固定维护费昂贵以及数据更新响应较慢，难以满足实时性的快速反应要求。且很多检测装置体型庞大，安装、调试都有难度，难以适应布点灵活和搬站的需求。因此，传统检测方法的缺陷，提升检测空间、精准度以及实时性也是当前空气污染检测的核心课题。

2.2 智能传感器网络在监测中的优势

基于智能传感器网络的大气污染监控具有非常显著的特点，主要是采用了分布式的结构来进行监测，通过大量的微型传感器来实现对区域范围的覆盖，这将会有效克服传统大气污染监测站点布局不好的问题，加大了空间范围，尤其在城市周边，乡村等多种复杂地形中的监控有着明显的优势。

2.3 应用实例

大气污染的实时检测已经有许多实际的智能传感器网络应用案例。例如部分城市大气监测系统采用分布在各主干线街道、社区的分布式传感器节点对PM2.5、CO2、NOx等污染物浓度进行了实时监测。对采集的数据通过无线网络传送到中心数据处理平台，在云端进行大数据分析，帮助环保管理部门实时掌握所在地区的大气质量状况，同时向大众推送最新污染消息。

3、智能传感器网络优化策略

3.1 数据采集与传输优化

对于智能感知终端网络而言，信息的采集和传输对整个系统的水平都有影响，在确保系统检测效果以及系统稳定性的同时应该调整采集和传输方面的内容。首先是采集方面，可以通过增加传感器的精确程度以及传感器的反应速度提高传感器获得数据的真实性，例如加大传感器组件的性能可提升传感器对数据的分析程度，在进行传感器调节的同时对传感器进行校准可避免误差情况出现。

因受传感器的供电时间和信道的容量限制，故在传输信息上应选用最优的传输信息方法。可以选用低功耗无线网络(LPWAN)来缩减传输的信息的耗能，将通信量扩大并增加传输信息的可信程度。还可以通过压缩信息数据，减少信息的数据量，以此来缩减网络的消耗。增加信息传输的可信度。

3.2 数据处理与分析优化

对于智能传感器网络而言，数据处理与分析优化十分重要，由于其存在大量的环境数据需要经由高效的算法来进行处理与获得有用信息。而传统的数据处理模式往往是通过中心化服务器对数据进行海量处理，会对系统反应速度造成一定影响，而这个问题便可以通过采用边缘计算技术在靠近原始数据的地方进行数据初始处理以及解析，来减少数据传输的时延与网络压力。其次，通过人工智能、深度学习可提高数据解析的准确性与自动化，比如利用深度学习框架预测未来生态环境质量，或者用模式分类法识别空气污染源。通过更为先进的数据管理和解析手段使系统的智能化水平及响应决策能力进一步提高。

3.3 系统集成与可扩展性优化

在采用物联网系统中的智能传感器时，需要集成拓展以支撑智能化传感节点网络的工作和建设，需要保证其传感设备、通信设备、数据处理系统之间的有机连接以达到稳定性和统一性，也需要考虑其融合适应多种传感器的兼容性问题，以保证其集成的灵活性和升级兼容性问题。智能传感器网络要求很强的可扩展性和可弹性。城市扩展或者监控任务加大要求系统可以扩展，这就要求有足够的可扩展性。可以通过采用模块化的体系结构增加更多传感器节点来扩展监测区域。而连接至云计算平台能够提高该系统的数据处理能力和存储能力，更好地处理海量数据和进行复杂的数据分析。

结论

以智能传感网对实时大气质量进行监测。在合理布设传感节点的基础上优化节点间的信息传播和处理，可以大幅提升监测的效率并提高监测的范围，在大中小城市工厂区或者其他密集人群生活区，可以在第一时间向环保部门提供大气污染情况的信息，以便相关工作人员制定更为有效的防护措施。还面临着许多障碍，比如准确性问题、系统的融合问题和使用频率问题，等等。但是随着传感器、网络通讯及数据处理水平的不断提高，传感器网会更进一步稳定，在未来的几年里它会更加发达。我们要充分利用各种不同的传感器相互协同配合、大数据分析从而提高系统的智能化程度，以便智能传感网络的大气监测技术的进一步应用。

参考文献

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