一、基于VB的智能小区家庭监控系统的通信与数据管理（论文文献综述）
王琳[1]（2020）在《5G业务分析和传输网络资源管理方法研究》文中进行了进一步梳理5G系统将支持多种垂直行业应用场景,以及各类具有差异化服务质量需求的业务,其中,海量机器类型通信（m MTC）作为5G三大应用场景之一,是机器类型通信的新型行业应用,致力于保障大量互联设备的数据传输,以实现万物互联的愿景。5G系统需要满足远高于4G的性能要求,以支持爆炸性增长的数据流量、海量连接设备等。同时,丰富的业务类型和高流量密度、高设备连接密度也为网络负载的管理带来挑战。本文主要围绕业务流量和负载均衡进行研究,包括研究m MTC类业务的数学建模,m MTC场景与混合场景的业务流量统计,以及基于用户移动性预测的小区间负载均衡。本文首先研究现有业务模型,考虑到机器类型通信业务与传统人类通信业务的差异,本文采用简化后的通用两层模型,分别从会话层和分组层对m MTC类业务进行描述,并选取家庭能量管理系统、智能电网、无线自动售货、家庭监控、共享单车、汽车应用等典型业务,分别建立数学模型并进行仿真,然后对比蒙特卡洛仿真以分析业务的数据速率特性并验证模型的准确性。基于单业务建模的研究基础,本文继续研究应用场景中的业务流量统计。对于多用户多业务的场景,本文建立基于卷积的流量模型并描述统计方法,然后针对智慧住宅、智能建筑、公共服务等m MTC场景与智慧园区等混合场景,分别根据数值分析方法与蒙特卡洛方法进行对比仿真并分析场景的流量特性,最后通过曲线拟合得出流量模型的近似八阶高斯分布。本文所建立的业务流量模型具备一定的通用性,可以为通信网络的规划与相关技术的研究提供参考。最后,本文基于3GPP网络架构对蜂窝系统中用户的移动性预测进行研究,首先描述基于历史位置的通用预测方法,然后选取支持向量机与神经网络两种模型,基于人类自相似性最小行走移动模型进行预测与对比分析。基于预测结果,本文通过资源预留与接入控制方法均衡各小区之间的负载,在保障用户服务质量需求的前提下,根据小区负载与业务速率需求为用户选择合适的小区接入。仿真结果表明,该方法在满足服务质量和均衡系统负载之间实现了合理折衷,并在资源利用率方面有所提高。
刘奕[2]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中提出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
冯思瑄[3]（2020）在《智能用电监测系统设计》文中研究说明针对智能电网及泛在电力物联网建设中对于智能量测设备的需要,满足电力市场化环境下,用户对用电可靠性、安全性以及电能质量的更高诉求,本文设计了一种集电能计量、电能质量分析与用电安全监测于一体的智能用电监测系统。本系统不仅能够对建筑或工业配电的主要节点进行各类用电信息的全面采集和监测,还具备电能质量及谐波分析、异常用电报警等功能,可通过LoRa无线网络将数据传输至远程监视中心,方便管理人员对整体用电情况进行远程监测和管理。首先,本文介绍了课题的研究背景和意义,明确了智能用电监测系统的功能需求,对系统的整体架构进行了设计。其次,从设备层、网络层、监视层三个系统构成层面详细阐述了智能用电监测系统的设计过程。其中设备层由安装在各节点的智能用电监测前端组成,前端采用了DSP+ARM核心架构,利用专用电能测量芯片ADE9000集成的DSP内核对电网中电压和电流信号进行实时运算和处理,获得各种用电数据。使用ARM内核的STM32处理器所构成的主控单元完成数据存储、异常报警、人机界面显示以及数据传输等任务流程。网络层采用LoRa数传模块实现无线组网,数据传输遵循工业仪表中较为通用的Modbus RTU协议。监视层包括PC端监视主站和SQL数据库,既实现了用电数据的远程监视,还可以进行谐波分析,管理人员可以通过SQL数据库对历史数据进行查询。本文从测量性能和通信稳定性两方面对系统进行了测试,该系统能够准确、实时地帮助用户掌握自身用电情况、电能质量以及异常用电信息。最后,对本文的研究工作进行了总结,指出了本系统未来的研究方向,并对研究成果的应用前景进行了展望。
余东[4]（2019）在《基于4G网络智能家居安防系统的设计和研究》文中认为随着社会经济,科学技术的发展,物质生活水平和生活质量的提高,用户对家居安全系统的要求越来越高。传统安防系统,虽记录功能完善,但不具备报警功能,多用于事后查询。在紧急情况下不具有时效性,往往会错失采取相应措施的最好时机。传统的住宅安防系统灵活性低,覆盖范围窄,不可能实现远程实时报警及视频监控问题,提出一种基于4G网络及Internet技术的的智能家居安防系统设计方案,具有远程监控报警功能。本文搭建了基于4G网络智能家居安防系统工作环境,以ARM为核心,处理探测器警信息及视频数据,发送报警短信至手机终端,对数据编码传至服务器用以相应用户实时查看请求。论文主要开展了如下研究工作:（1）为了数据存储和传输优化,基于V4L2技术,试验证明了编码器（h.264）,可以实现高比率数据压缩、图像质量不降低、数据传输稳定的特点。（2）基于GPRS技术,设计了短信报警子系统。子系统实现在异常监控的情况下将报警信息作为短消息形式发送到用户的移动电话。提醒用户查看实时监控图像,提高了系统的稳定性和管理效率。（3）针对远程视频监控系统的设计与实现,提出了处理器嵌入方法和关键设备选型依据。对于智能家居安防系统中各种无线传感器,给出了选择方法和依据。（4）设计完成了对系统的架构分析及软、硬件实现,并进行了相应的测试。结果表明该系统能较好地实现所述功能。经过研究测试,视频播放流畅、警报发送及时,数据存数、传输稳定,达到设计要求。除了智能家居安防系统外,它还可以在各种公共场所使用,具有较好的应用前景。
夏广通[5]（2016）在《基于自适应模糊控制的智能用电管理系统》文中提出智能用电是构建智能电网的重要环节,是国家大力倡导节能减排的践行者,它能通过智慧地掌控和支配电力,使得用电生活变得灵活、聪明。智能用电的控制方式以可靠性、灵活性以及互动性为原则,借鉴国内外智能用电管理方式,结合产品的设计需要,本文系统地研究基于自适应模糊控制的智能用电管理系统,具体研究工作包括:1.智能用电管理系统整体构架的设计:针对智能用电管理系统的要求设计智能用电管理系统的整体架构,分析了ZigBee技术、Bluetooth技术及Wi-Fi技术这三种关键技术各自的特点,最终采用Wi-Fi作为本系统的通信方式。2.智能用电管理系统控制方法:通过对自适应模糊控制方法的分析、研究,绘制智能用电管理系统控制模型框图,运用数学的方式控制灯光过程中各个动态参数输出,确保实现控制要求。仿真分析了一般模糊控制与自适应模糊控制在响应速度、超调量、稳态误差方面的差异,最后构建智能用电管理系统模型。3.智能用电管理系统的设计与实现:针对系统设计要求,通过对两种设计方案进行比较,分析选择STC12C5A60S2作为主控芯片,完成系统的硬件设计和软件设计,最终完成系统的研制。4.智能用电管理系统的测试:介绍本系统的硬件部分和软件部分,结合软件部分对硬件部分进行组装、调试,通过比对状态灯以及上下位机通信情况,掌握系统测试情况。本文的研究通过构建智能用电管理系统,完成系统的硬软件设计,并进行系统测试,实现一个自我分析判断、自我学习、自我预测功能的智能用电控制方式,达到实现家庭用电系统的智能化。
杜航行[6]（2016）在《家居智能用电管理控制系统研究》文中认为由于家用电器随着人们生活水平的不断提高而不断增加,因而电力用户的用电负荷总量也在直线上升。这样的趋势势必造成部分地区的负荷比重过高,从而导致居民生活用电的电力紧张,甚至出现断电、拉闸限电等情况,为居民的生活带来了诸多不便。为此,各大企业纷纷推出了众多节能产品,使得电力紧张状态在一定意义上得到了很大缓解。然而由于居民区大功率用电设备的频繁使用、夜晚不关灯等一系列浪费电能的情况时常发生,可见用户并不能合理有效的管理家用电器,所以有必要提出一种用电优化策略,使得用户可以快速参与到“削峰填谷”的计划中来,从而实现电能的节约、高效、有序的使用。本文的目的是研究设计一种家居智能用电管理控制系统,通过对低压电力线载波通信技术、用电采集技术、遗传算法等的研究,提出以低压电力线载波通信技术构建家庭局域网,实现对用电设备智能化控制的解决方案,并利用遗传算法,结合用户的用电习惯与小区供电中心发来的分时电价信息,将用电设备的启动时段作为决策变量,负荷分布与电费支出作为最优目标,建立家庭用电设备的用电规划模型。同时通过用电规划模型计算出各个用电设备的最佳用电时段,为用户提供用电设备的最佳用电方案。文章采用遗传算法设计的优化策略,分析了用电设备的特性及约束条件,给出了相应的调整方法。为了验证该管理策略的可行性,本系统对该算法进行了仿真计算,实验结果表明,该方法可有效减少电费支出,并达到移峰填谷的目的；同时,模拟系统也对各项功能进行了测试分析,其结果达到了预期目的。
张超超[7]（2016）在《基于Android的智能家庭监控系统研制》文中研究指明传统的家庭监控系统存在无法远程控制、布线复杂、智能化程度不高等问题。随着无线传感网络和移动互联网迅速的普及在人们的生活中,新一代开源嵌入式软件和硬件技术的不断进步,为智能家庭监控系统的发展提供了良好的硬件实现平台和高速的无线通信网络基础。在此基础上,本文设计了一种以嵌入式平台为基础的家庭智能控制中心,配合android应用程序作为远程移动控制端的智能家庭监控系统。智能家庭监控系统由三部分构成,从信息的采集到信息的处理顺序分别是家庭信息采集端、家庭控制中心和移动控制端。本文首先对智能家庭监控系统进行需求分析,确定该系统的设计原则和要实现的基本目标,接着设计了系统的整体结构,并根据整体结构设计了以ARM S5PV210为主控制芯片的硬件方案,以及采用C/S架构的Linux软件系统平台方案。接着对以S5PV210为主控芯片的嵌入式硬件系统的控制中心主电路和外围电路进行了详细的分析设计,并对智能家庭监控系统采集的温度、烟雾、红外、振动以及图像信息所需要的各种传感器进行了选型分析和电路设计。然后搭建家庭控制中心软件平台,并详细介绍移植Android操作系统的步骤。针对远程监控进行的视频传输所需要的流媒体服务,分析了实现流媒体服务的RTP协议、RTCP协议和RTSP协议,接着又分析了系统采用的H.264压缩方式的视频压缩过程。最后详细叙述了运行在Android移动智能终端的应用程序的开发。首先介绍了开发Android应用程序所需要的软件平台搭建过程,接着分析登陆界面的UI和控制中心界面的UI设计,各部分功能模块的设计,根据开发应用程序所用到的云推送技术、基于Http协议的Android网络编程、Android数据存储技术等技术进行了详细的解析。系统整体实现了远程视频监控、烟雾、温度等安全指标异常报警等功能,并且完成了灯光和监控设备开关的控制,大体上完成的了课题的预设目标,在Android应用程序开发和智能监控系统的研究有一定的实际意义。
王洋[8]（2015）在《基于多传感器信息融合的家庭智能监控系统的研究与设计》文中认为营造一个安全可靠的家居环境一直是人们关心的热点问题。目前家庭监控系统的研究多以独户家庭为单位,当发生紧急情况时,将报警信号发送给家庭主人或向预先设置的电话发送相关信息。然而,由于相关人员与家庭距离的不确定性,导致干预的时效性较弱,同时,由于目前的监控系统灵敏度低和可靠性较差,常常出现误报和漏报的情况,造成大量的人力物力资源浪费。因此,研究发展以家庭为单位,以小区为整体,具有高灵敏度和高可靠性的家庭智能监控系统具有重要意义。提出一种模糊神经网络（Fuzzy RBF Neural Network,FRBFNN）作为多传感器信息融合分类器,以火灾监测为对象,对火灾早期现场的主要特征信号进行多参数实时监测。设计了基于多传感器信息融合的监测系统,通过时间观察窗提取出一段时间内的火灾信息,利用主成分分析对火灾特征参量进行特征提取,输入神经网络用于训练和火灾状态探测,本方案设计对非法入侵、天然气泄漏等信息具有相同的监控效果。设计了基于STM32的家庭主控制器和小区主控制器,利用CAN总线和CC1100模块组建小区内部通信网络,小区主控制器通过串口将数据上传至小区监控中心,实现对家庭内各种突发事件的实时监测。设计上位机监控软件,实现与小区主控制器实时通信,并保存家庭主控制器采集的数据。开发软件客户端,使用户可以通过互联网查询家庭内部传感器采集的数据以及对家庭内设备进行打开或关闭。运用美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology,NIST）数据进行实验,分析了FRBF模糊神经网络与BP和RBF神经网络分别作为分类器时,系统在稳定性、灵敏度、错误率等方面的性能差异。结果表明:该系统能够很好地完成火灾的快速准确预报,有效地降低了误报和漏报。
胡偿[9]（2014）在《智能家庭监控开发平台的设计与实现》文中认为随着科学技术的不断进步与发展,尤其是在电子通信、移动微处理器、图像识别、物联网技术等领域飞速发展,智能监控技术已经从军事监控识别逐步向民用智能家居发展。智能家庭监控系统已经成为现代智能家庭的重要组成成分。智能家庭监控系统发展很迅速,其功能也从单一的防盗报警发展到现在的网络家电、智能监控、通信娱乐等所有与人相关的日常家庭活动的方方面面。在智能家庭监控的帮助下,人们的家庭工作休息环境会越来越舒适便捷,节能环保。在将来以智能家庭监控等为主的智能家居会给人们带来更多的管理家庭方便的方法。本设计提出的是基于嵌入式平台的智能家庭监控系统。它能适应不同功能需求,它能完成智能监控,传感器数据传输,数据的多通道发送及智能报警等功能。本设计旨在提高家庭监控智能化程度,提供直观简便的界面以供操作者使用,特别适用于家庭的老人监控和小孩监控。系统提供了完善的接口电路,包含USB接口,串行通信协议,无线通信模块等,可以兼容非常多的模块,此平台应用十分广泛。基于ARM Cortex-A8的嵌入式系统的设计是本设计的核心,本文的主要的内容包括监控平台的结构搭建,各种相关的硬件电路的设计,PCB绘制和调试。本文首先提出了监控平台预期的功能,然后分析系统所用到的各个功能模块,选择合适的芯片并搭建硬件电路,然后绘制PCB板子,最后调试电路,分析并解决调试中遇到的问题。整个系统的功能比较完善,用户可以通过手机,电脑等通信设备远程链接到系统中进行访问,实时的查看到家庭的各种情况,当出现紧急情况,例如老人摔倒的时候,通过摄像头采集到画面,送到微处理器里面经过分析处理,然后通过电话板或者3G模块打电话或者发短信通知家人,以便他们采取紧急措施。此系统也可以外接各种传感器设备,来监控家庭可能出现的火灾,煤气泄漏等情况。本家庭监控平台设计完成之后做了功能上的验证。经验证,此平台的各个模块工作正常,基本满足本文提出的预期指标要求。
冯严冰,王洪亮[10]（2014）在《基于PLC的智能小区停车场监控硬件系统的设计》文中进行了进一步梳理智能建筑是未来发展方向,智能小区内停车场势必实现智能化的管理。文章基于PLC及通信技术设计一套停车场监控管理的硬件系统,实现停车场的智能化监管,提高管理效率,降低人工劳动及管理成本,具有较好的应用价值。
二、基于VB的智能小区家庭监控系统的通信与数据管理（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、基于VB的智能小区家庭监控系统的通信与数据管理（论文提纲范文）
（1）5G业务分析和传输网络资源管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 mMTC类业务的数学建模与仿真分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 mMTC业务的建模与仿真方法 |
| 2.2.1 业务建模中的基础模型 |
| 2.2.2 业务建模与仿真方法 |
| 2.3 mMTC典型业务的数学建模 |
| 2.3.1 家庭能量管理系统类业务建模 |
| 2.3.2 智能电网类业务建模 |
| 2.3.3 无线自动售货类业务建模 |
| 2.3.4 家庭监控类业务建模 |
| 2.3.5 共享单车/共享汽车类业务建模 |
| 2.3.6 汽车应用类业务建模 |
| 2.4 mMTC业务模型仿真与分析 |
| 2.4.1 家庭能量管理系统类业务仿真分析 |
| 2.4.2 智能电网类业务仿真分析 |
| 2.4.3 无线自动售货类业务仿真分析 |
| 2.4.4 家庭监控类业务仿真分析 |
| 2.4.5 共享单车/共享汽车类业务仿真分析 |
| 2.4.6 汽车应用类业务仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 5G应用场景的业务流量统计与仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 5G应用场景中业务流量统计方法 |
| 3.2.1 业务建模与流量统计流程 |
| 3.2.2 业务建模与流量统计方法 |
| 3.3 5G应用场景中的业务流量建模 |
| 3.3.1 智慧住宅应用场景 |
| 3.3.2 智能建筑应用场景 |
| 3.3.3 公共服务应用场景 |
| 3.3.4 智慧园区应用场景 |
| 3.4 5G应用场景业务流量的仿真与统计分析 |
| 3.4.1 智慧住宅应用场景仿真与统计分析 |
| 3.4.2 智能建筑应用场景仿真与统计分析 |
| 3.4.3 公共服务应用场景仿真与统计分析 |
| 3.4.4 智慧园区应用场景仿真与统计分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于移动性预测与QoS保障的小区间负载均衡 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 系统框架 |
| 4.2.2 信令流程 |
| 4.3 基于移动性预测与QoS保障的负载均衡方法 |
| 4.3.1 基于机器学习的用户移动性预测方法 |
| 4.3.2 基于QoS保障的负载均衡算法 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.4.1 仿真场景与参数 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 可进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究工作及成果 |
（2）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（3）智能用电监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 智能用电技术研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 智能用电监测系统功能需求 |
| 2.2 智能用电监测系统基本设计要求 |
| 2.3 智能用电监测系统总体架构 |
| 2.3.1 智能用电系统技术指标 |
| 2.3.2 智能用电监测系统组成 |
| 2.3.3 智能用电监测系统工作机制 |
| 2.3.4 无线通信方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 智能用电监测前端设计 |
| 3.1 硬件整体架构 |
| 3.2 信号输入单元设计 |
| 3.3 测量单元设计 |
| 3.3.1 专用测量芯片选型 |
| 3.3.2 测量单元硬件电路设计 |
| 3.4 主控单元设计 |
| 3.4.1 主控MCU选型 |
| 3.4.2 STM32 最小系统设计 |
| 3.4.3 存储模块电路设计 |
| 3.4.4 通信模块电路设计 |
| 3.4.5 温度检测模块电路设计 |
| 3.4.6 报警模块电路设计 |
| 3.4.7 按键电路设计 |
| 3.4.8 显示模块电路设计 |
| 3.4.9 主控单元PCB设计 |
| 3.5 软件整体架构 |
| 3.6 软件开发平台及开发流程 |
| 3.6.1 开发平台 |
| 3.6.2 开发流程 |
| 3.7 SPI通信程序设计 |
| 3.7.1 SPI概述 |
| 3.7.2 SPI通信原理 |
| 3.7.3 SPI读写操作 |
| 3.8 智能用电监测前端测量功能实现 |
| 3.8.1 测量操作流程 |
| 3.8.2 基本电力参数测量 |
| 3.8.3 电能质量参数测算 |
| 3.8.4 异常用电报警 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 基于Modbus协议的LoRa无线通信设计 |
| 4.1 无线通信整体结构设计 |
| 4.2 无线通信模块选型 |
| 4.3 Modbus协议程序设计 |
| 4.3.1 Modbus协议概述 |
| 4.3.2 Modbus通信原理 |
| 4.3.3 Modbus RTU程序实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 智能用电远程监测平台设计 |
| 5.1 相关技术概要 |
| 5.1.1 C#语言 |
| 5.1.2 WinForm |
| 5.1.3 SQL Server |
| 5.2 基本架构 |
| 5.3 软件界面 |
| 5.4 谐波分析方法及程序实现 |
| 5.4.1 谐波的产生和危害 |
| 5.4.2 谐波的分析方法 |
| 5.4.3 基于FFT的谐波分析原理 |
| 5.4.4 FFT算法实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 智能用电监测系统测试 |
| 6.1 性能测试 |
| 6.1.1 交流电压、电流有效值测量准确度测试 |
| 6.1.2 相位测量准确度测试 |
| 6.1.3 频率测量准确度测试 |
| 6.2 通信测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文及其他成果 |
| 在学期间参加专业实践及工程项目研究工作 |
| 致谢 |
（4）基于4G网络智能家居安防系统的设计和研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.2 智能家居安防监控系统的发展现状 |
| 1.2.1 国外智能家居和安全监控系统研究 |
| 1.2.2 国内智能家居和安全监控系统研究 |
| 1.3 远程监控系统概述 |
| 1.3.1 服务器技术 |
| 1.3.2 流媒体技术 |
| 1.3.3 嵌入式技术 |
| 1.4 本项目要完成的主要任务 |
| 第二章 基于4G网络的远程监控系统总体方案概述 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 远程监控系统总体方案 |
| 2.2.1 总体结构设计 |
| 2.2.2 功能模块设计 |
| 2.2.3 检测模块 |
| 2.3 智能家居系统的网络结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 远程视频监控系统的设计与实现 |
| 3.1 主要硬件选型 |
| 3.1.1 嵌入式处理器选择 |
| 3.1.2 图像传感器的选择 |
| 3.2 远程监控系统硬件结构方案 |
| 3.2.1 嵌入式处理器 |
| 3.2.2 远程监控系统扩展接口 |
| 3.3 远程监控系统软件结构方案 |
| 3.3.1 嵌入式Linux操作系统 |
| 3.3.2 Web服务器关键部分概述 |
| 3.4 软件设计与实现 |
| 3.4.1 嵌入式Linux端 |
| 3.4.2 服务器端 |
| 3.4.3 流媒体的传输 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 本地文本信息实时监测系统设计与实现 |
| 4.1 传感器节点信息采集 |
| 4.2 本地监控中心与嵌入式Linux数据通信设计 |
| 4.2.1 SOCKET通信机制 |
| 4.2.2 局域网通信设计硬件介绍 |
| 4.2.3 监控中心客户端设计 |
| 4.3 移动客户端设计实现 |
| 4.3.1 JNI开发介绍 |
| 4.3.2 FFmpeg |
| 4.3.3 短信报警系统设计 |
| 4.3.4 客户端 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试与应用 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 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 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）基于自适应模糊控制的智能用电管理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的背景 |
| 1.2 论文的研究目的及意义 |
| 1.3 智能用电的国内外研究与发展概况 |
| 1.3.1 智能用电国内外研究状况 |
| 1.3.2 智能用电国内外分析对比 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 智能用电管理系统的构成及其关键技术 |
| 2.1 智能用电管理系统的总体结构 |
| 2.2 智能用电管理的关键技术 |
| 2.2.1 通信方式的选择 |
| 2.2.2 Wi-Fi工作原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 智能用电管理系统的控制方法 |
| 3.1 模糊控制方法 |
| 3.2 自适应模糊控制基本原理 |
| 3.3 自适应性模糊控制分类 |
| 3.4 自适应模糊控制的结构 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 控制器设计 |
| 3.4.3 自适应律设计 |
| 3.4.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 智能用电管理的控制模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 智能用电管理系统设计 |
| 4.1 设计要求 |
| 4.2 设计方案 |
| 4.3 硬件设计 |
| 4.3.1 主机模块 |
| 4.3.2 Wi-Fi模块 |
| 4.3.3 LM2596S可调降压模块 |
| 4.3.4 DS1302实时时钟模块 |
| 4.3.5 光照采样电路 |
| 4.4 软件设计 |
| 4.4.1 软件开发环境 |
| 4.4.2 主程序设计框架 |
| 4.4.3 ESP8266程序设计 |
| 4.4.4 DS13B20程序设计 |
| 4.4.5 上下位机通信程序设计 |
| 4.4.6 上位机界面设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 硬件介绍 |
| 5.1.1 主机模块 |
| 5.1.2 外部接口 |
| 5.2 软件介绍 |
| 5.3 Wi-Fi以及软件的连接 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）家居智能用电管理控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 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 |
| 1.2.3 发展趋势 |
| 1.3 本文主要工作及组织结构 |
| 1.3.1 主要研究任务 |
| 1.3.2 主要研究思路 |
| 1.3.3 主要研究目标 |
| 1.3.4 组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 家庭智能用电网络及关键技术 |
| 2.1 家域网(HAN) |
| 2.2 家域网自组网技术研究 |
| 2.2.1 家域网自组网框架设计 |
| 2.2.2 协议框架的通信流程 |
| 2.3 系统通信协议设计 |
| 2.3.1 上位机向用电设备发送报文格式 |
| 2.3.2 用电设备向上位机发送报文格式 |
| 2.4 相关技术分析 |
| 2.4.1 家庭组网现状 |
| 2.4.2 家庭组网技术 |
| 2.4.3 电力线载波通信技术 |
| 2.5 家庭组网方案选择 |
| 2.5.1 网络拓扑结构的选择 |
| 2.5.2 家庭网络模式的选择 |
| 2.5.3 小区网络模式的选择 |
| 2.6 小区局域网通信协议的特性分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 家庭智能用电管理策略 |
| 3.1 家庭用电情况分析 |
| 3.2 居民用电管理分析 |
| 3.3 居民用电负荷分类 |
| 3.4 电价分析 |
| 3.5 居民用电优化管理 |
| 3.5.1 用户不可中断用电模型建立 |
| 3.5.2 用户可中断用电模型建立 |
| 3.5.3 居民用电任务优化目标模型建立 |
| 3.6 家庭用电策略设计 |
| 3.6.1 遗传算法基本组成要素 |
| 3.6.2 算法流程 |
| 3.6.3 基于遗传算法的家庭用电设备智能用电策略设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 系统硬件设计与开发 |
| 4.1 家庭智能用电管理平台 |
| 4.1.1 主控芯片选型 |
| 4.1.2 电能计量芯片选型 |
| 4.1.3 USB接口转TTL串行口芯片 |
| 4.1.4 电力线载波通信模块 |
| 4.2 系统硬件相关电路设计 |
| 4.2.1 智能插座电路设计 |
| 4.2.2 电能计量电路模块设计 |
| 4.2.3 单片机系统模块设计 |
| 4.2.4 电路通断模块设计 |
| 4.2.5 通信模块PLC |
| 4.2.6 接口转换电路(USB转TTL) |
| 4.3 系统硬件结构框图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统软件设计与开发 |
| 5.1 系统总体结构设计 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.2.1 Visual Basic软件 |
| 5.2.2 MSComm控件 |
| 5.3 上位机软件开发 |
| 5.3.1 上位机主程序开发 |
| 5.3.2 上位机子程序开发 |
| 5.3.3 电力线载波通信程序设计 |
| 5.4 小区供电中心 |
| 5.4.1 小区供电中心与用户通信控件 |
| 5.4.2 Winsock控件属性 |
| 5.4.3 通信程序的设计实现 |
| 5.5 下位机软件开发 |
| 5.6 系统界面 |
| 5.7 数据文件保存 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 仿真与调试 |
| 6.1 系统组成 |
| 6.2 用电任务用电优化结果分析 |
| 6.2.1 参数信息 |
| 6.2.2 算法优化结果分析 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.3.1 电量查询 |
| 6.3.2 状态信息查询 |
| 6.3.3 小区供电中心(PCA)与家居用电管理终端(PCB)的信息交互 |
| 6.3.4 本地控制测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文内容总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（7）基于Android的智能家庭监控系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 本文的主要工作和内容 |
| 2 系统总体架构设计 |
| 2.1 系统整体方案 |
| 2.1.1 系统实现方案介绍 |
| 2.1.2 系统整体方案设计 |
| 2.2 软硬件框架设计 |
| 2.2.1 硬件框架设计 |
| 2.2.2 软件框架设计 |
| 2.3 家庭网络通信选择 |
| 2.3.1 有线通信 |
| 2.3.2 无线通信 |
| 2.3.3 通信方式选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 硬件系统设计 |
| 3.1 控制中心主电路设计 |
| 3.2 控制中心外围电路设计 |
| 3.2.1 主电源设计 |
| 3.2.2 USB HOST电路设计 |
| 3.2.3 ETHERNET电路设计 |
| 3.2.4 JTAG电路设计 |
| 3.2.5 LCD液晶显示电路设计 |
| 3.3 传感器选择 |
| 3.3.1 烟雾传感器模块 |
| 3.3.2 红外检测 |
| 3.3.3 温度传感器 |
| 3.3.4 振动检测模块 |
| 3.4 摄像头选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 控制中心软件设计和实现 |
| 4.1 操作系统移植 |
| 4.1.1 实验平台概况 |
| 4.1.2 移植的准备工作 |
| 4.1.3 移植步骤 |
| 4.2 实时流媒体 |
| 4.2.1 流媒体发展现状 |
| 4.2.2 流媒体的播放方式 |
| 4.2.3 流媒体协议分析 |
| 4.3 视频编码 |
| 4.3.1 H.264基本原理 |
| 4.3.2 运动估计 |
| 4.3.3 帧内预测 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 客户端软件设计及实现 |
| 5.1 Android平台的简介 |
| 5.1.1 Adroid的概述 |
| 5.1.2 Android的优势 |
| 5.2 搭建Android开发环境 |
| 5.2.1 JDK |
| 5.2.2 SDK |
| 5.3 云推送技术 |
| 5.3.1 推送原理及方式 |
| 5.3.2 推送实现 |
| 5.4 用户数据存储技术 |
| 5.4.1 文件存储 |
| 5.4.2 SharedPreferences存储 |
| 5.4.3 SQLite数据库存储 |
| 5.5 基于HTTP协议Android编程 |
| 5.5.1 HttpURLConnection请求方式 |
| 5.5.2 HttpClient请求方式 |
| 5.5.3 数据解析 |
| 5.6 IPC机制 |
| 5.7 客户端功能实现 |
| 5.7.1 登陆功能实现 |
| 5.7.2 控制中心功能实现 |
| 5.7.3 家庭总览功能实现 |
| 5.7.4 视频监控功能实现 |
| 5.7.5 感应器控制功能实现 |
| 5.7.6 灯光控制功能实现 |
| 5.8 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）基于多传感器信息融合的家庭智能监控系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 智能监控系统的发展与前沿 |
| 1.3 多传感器信息融合的发展与前沿 |
| 1.4 智能监控系统通信方式 |
| 1.4.1 网络连接方案 |
| 1.4.2 网络拓扑结构 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 多传感器信息融合技术理论研究 |
| 2.1 多传感器信息融合技术概述 |
| 2.2 信息融合技术在监控系统中的应用 |
| 2.2.1 BP神经网络理论 |
| 2.2.2 RBF神经网络理论 |
| 2.2.3 模糊神经网络理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于多传感器信息融合的数据处理算法研究 |
| 3.1 探测系统的总体结构 |
| 3.2 特征参量及特征组合选取 |
| 3.3 基于小波的信号去噪 |
| 3.4 基于主成分分析的特征提取 |
| 3.5 FRBF神经网络分类识别 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 监控系统方案设计 |
| 4.1 监控系统需求分析及整体结构 |
| 4.2 监控系统硬件方案设计 |
| 4.2.1 家庭主控制器电路设计 |
| 4.2.2 监控网络通信模块设计 |
| 4.2.3 家庭环境监测传感器模块设计 |
| 4.2.4 家庭设备开关控制电路 |
| 4.3 监控系统软件方案设计 |
| 4.3.1 家庭主控制器程序设计 |
| 4.3.2 传感器模块程序设计 |
| 4.3.3 监控网络通信协议的制定 |
| 4.3.4 上位机监控软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统灵敏度与可靠性测试分析 |
| 5.1 实验数据介绍及选取 |
| 5.2 不同网络模型的预测结果 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）智能家庭监控开发平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究的目的及意义 |
| 1.4 本论文主要研究内容 |
| 1.4.1 智能监控平台的设想 |
| 1.4.2 主要的研究工作和章节安排 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 方案设计原则 |
| 2.2 核心处理器选择 |
| 2.3 通信方案的选择 |
| 2.3.1 系统内部通信方式的选择 |
| 2.3.2 系统外部通信方案的选择 |
| 2.4 软件平台的选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 主要模块设计 |
| 3.1 硬件的整体架构 |
| 3.1.1 家庭监控的主要功能 |
| 3.1.2 整体硬件结构 |
| 3.2 存储模块电路 |
| 3.2.1 SDRAM存储器电路 |
| 3.2.2 FLASH存储器电路 |
| 3.3 SD卡接口电路 |
| 3.4 触摸与显示电路 |
| 3.4.1 显示屏电路 |
| 3.4.2 触摸屏电路 |
| 3.5 音频电路 |
| 3.6 以太网控制电路 |
| 3.7 串口调试电路 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 通信电路和电源模块设计 |
| 4.1 平台内通信电路 |
| 4.2 平台外通信电路 |
| 4.2.1 无线通信 3G模块 |
| 4.2.2 有线电话板电路 |
| 4.3 电源的设计 |
| 4.3.1 整体电源架构 |
| 4.3.2 板级电源供电设计 |
| 4.3.3 核心板供电设计 |
| 4.3.4 摄像头模块电源设计 |
| 4.3.5 显示器模块供电设计 |
| 4.4 滤波电路设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 PCB设计及电路调试 |
| 5.1 PCB设计流程 |
| 5.2 层叠顺序的设计 |
| 5.3 布局和布线 |
| 5.4 软硬件调试 |
| 5.4.1 电源测试和晶振测试 |
| 5.4.2 电路功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于VB的智能小区家庭监控系统的通信与数据管理（论文参考文献）
- [1]5G业务分析和传输网络资源管理方法研究[D]. 王琳. 东南大学, 2020(01)
- [2]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [3]智能用电监测系统设计[D]. 冯思瑄. 长春工程学院, 2020(03)
- [4]基于4G网络智能家居安防系统的设计和研究[D]. 余东. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [5]基于自适应模糊控制的智能用电管理系统[D]. 夏广通. 华南理工大学, 2016(05)
- [6]家居智能用电管理控制系统研究[D]. 杜航行. 西南石油大学, 2016(03)
- [7]基于Android的智能家庭监控系统研制[D]. 张超超. 安徽理工大学, 2016(08)
- [8]基于多传感器信息融合的家庭智能监控系统的研究与设计[D]. 王洋. 燕山大学, 2015(01)
- [9]智能家庭监控开发平台的设计与实现[D]. 胡偿. 哈尔滨工业大学, 2014(03)
- [10]基于PLC的智能小区停车场监控硬件系统的设计[J]. 冯严冰,王洪亮. 电子制作, 2014(17)