1、實時檢測黃河的含沙量及其分布等信息，可為黃河流域的水土保持、水質評價、河道清淤以及排水排沙等提供決策依據。然而，現(xiàn)有的高懸浮含沙量檢測方法在信息的獲取、環(huán)境影響的消除以及融合模型的構建等方面還存在諸多問題，目前尚無針對黃河高懸浮含沙量實時在線檢測的有效方法。
　　隨著水利信息技術的發(fā)展，多源多尺度數據融合研究已成為黃河含沙量在線檢測和數據處理的主要方向之一。在黃河等高懸浮含沙量河流中建立含沙量自動檢測系統(tǒng)，除與選用的傳感器有關外，

2、還要能適應復雜檢測環(huán)境以及智能檢測的需求，以保證檢測系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)定性?，F(xiàn)代傳感器技術、多源數據融合理論、多尺度分析理論及水利信息可視化技術等極大地提升含沙量檢測的水平。因此，開展基于多源多尺度數據融合的含沙量檢測研究具有重要的理論意義與實用價值。本文研究了含沙量檢測多源多尺度數據融合理論和技術，取得以下主要成果和結論:
　　1.分析和總結了現(xiàn)有的黃河含沙量檢測方法和技術，研究了影響黃河含沙量在線檢測的環(huán)境因素以及不同環(huán)境因素下

3、的懸浮泥沙物理本質，論述含沙量檢測多源多尺度數據融合處理所需的理論基礎。
　　2.針對高懸浮含沙量不同其音頻共振頻率不同的物理特性，提出了一種基于音頻共振方法的含沙量檢測多尺度貫序式卡爾曼-溫度融合方法，用Kalman濾波器將含沙量信息和溫度信息進行有機融合，再根據測量誤差來動態(tài)地調節(jié)小波分解層數，實現(xiàn)了基于音頻共振方法的黃河含沙量多尺度動態(tài)檢測。
　　3.提出了一種利用改進遺傳算法(IGA)優(yōu)化RBF神經網絡的方法，建立了

4、基于IGA-RBF的多傳感器非線性融合模型，將含沙量信息與溫度、深度和流速值作為RBF網絡的輸入，并用遺傳算法對RBF神經網絡進行優(yōu)化，有效地減小了環(huán)境因素對黃河含沙量檢測的影響。
　　4.構建了基于電容差壓法、音頻共振法、超聲波法和光電法等黃河含沙量在線檢測系統(tǒng)，提出了Wavelet-Curvelet的含沙量多源多尺度融合模型，采用基于Wavelet的多尺度分段標量加權融合方法對各個趨勢項信息進行融合，同時用Curvelet變換

5、來提取含沙量隨溫度變化的方向細節(jié)信息;最后建立了基于Wavelet-Curvelet的多源多尺度反演模型，將含沙量的趨勢項信息和方向細節(jié)信息進行重構，實現(xiàn)含沙量多源多尺度最優(yōu)融合處理。
　　5.綜合應用了ZigBee、GPRS等無線傳輸技術，構建了基于物聯(lián)網技術的黃河含沙量檢測系統(tǒng)，研發(fā)了基于LabVIEW的含沙量信息可視化平臺，解決多源異構數據組織、管理、高效傳輸及可視化等關鍵技術問題，實現(xiàn)了含沙量檢測的信息可視化、數據分析、融