智慧城市中实时细粒度空气质量传感网络：设计、实现与优化

在日益严重的空气污染问题驱动下，空气质量监测在理论研究与工程实践中均受到广泛关注。本文给出我们自主开发的空气质量传感系统的架构、实现与优化，该系统提供监测区域的实时细粒度空气质量图。作为核心部分，我们详细研究了系统的优化问题。目标是最小化所建立实时空气质量图的平均联合误差，其中涉及对未测数据值的数据推断。针对功率控制问题，提出了一种深度 Q 学习方案，以在线合理规划功率受限传感设备的感知任务。针对位置选择问题，设计了一种遗传算法，以高效寻找合适位置部署数量有限的传感设备。通过仿真评估了所提方案的性能，表明同时采用两种策略时性能增益显著。