1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络(WSN)作为其关键支撑技术之一，在环境监测、工业控制、医疗保健等领域得到越来越广泛的应用。
温度作为众多物理现象的重要指标，其精确测量对于保障系统稳定运行和提高生产效率至关重要。
然而，由于传感器自身精度、环境噪声干扰以及无线传输误码等因素的影响，如何提高温度测量的精度和可靠性成为一个亟待解决的问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
无线传感器网络温度测量和最佳线性无偏估计都是近年来研究的热点，以下将分别从国内外研究现状进行综述。
1. 国内研究现状
国内学者在无线传感器网络温度测量方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.WSN温度测量系统设计:重点研究适用于特定应用场景的低功耗、高精度的WSN温度测量系统架构和节点设计，例如基于ZigBee、蓝牙等技术的低功耗WSN温度测量系统。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括：
1.最佳线性无偏估计理论研究:深入研究BLUE的定义、性质及其在信号估计中的应用，分析其在WSN温度测量中的优势和局限性。
2.无线传感器网络温度测量系统分析:研究WSN的结构特点、温度传感器节点构成以及无线传感器网络温度测量原理，为算法设计提供基础。
3.基于BLUE的无线传感器网络温度测量算法设计:针对WSN温度测量的特点，建立系统模型，将BLUE算法应用于温度测量中，并设计相应的温度估计算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论研究阶段:深入研究BLUE理论，分析其在WSN温度测量中的适用性，并研究现有WSN温度测量技术，分析其优缺点，为算法设计奠定理论基础。
2.算法设计阶段:针对WSN温度测量的特点和需求，设计基于BLUE的温度估计算法。
首先，建立WSN温度测量的系统模型，考虑传感器噪声、环境干扰等因素的影响。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将BLUE理论应用于WSN温度测量领域:目前，国内外将BLUE理论应用于WSN温度测量的研究还比较少，本研究将填补这一空白，为提高WSN温度测量精度提供新的思路和方法。
2.设计低复杂度的BLUE温度估计算法:针对现有BLUE算法计算复杂度高的问题，本研究将设计低复杂度的BLUE温度估计算法，以降低算法的计算量和通信开销，提高算法在实际应用中的可行性。
3.构建WSN温度测量实验平台:为了验证算法的有效性，本研究将构建WSN温度测量实验平台，进行实际数据的采集和分析，以验证算法在实际应用环境中的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李飞,李宁,方滨,等.无线传感器网络中基于信誉的加权融合定位算法[J].传感技术学报,2020,33(03):437-442.
[2]刘少华,米红.无线传感器网络中一种基于改进鲸鱼算法的节点定位算法[J].计算机应用研究,2021,38(03):839-844.
[3]张丽,许长勇,李春林.无线传感器网络中改进的DV-Hop加权定位算法[J].计算机工程与应用,2022,58(13):104-111.
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