微机电技术、嵌入式计算技术和无线通信技术的快速发展，使得具有低成本、低功耗、体积小、扩展性强等特性的微型监测节点的出现成为可能。无线传感器网络由大量具有感知、计算和无线通信能力的微型监测节点组成，能够智能感知监测区域的信息，并在自组织网络中处理和传输信息，可广泛地应用在战场监控、环境监测、医疗监护、智能交通系统等领域。　　 道路参数监测在智能交通系统中占有很重要的地位，对交通状态的判断和预测、对交通流的控制以及对紧急事件的快速反应等都依赖于实时道路参数信息，这些道路参数包括交通流量、车速等。基于无线传感器网络的道路参数监测系统与传统的监测系统相比，具有部署方便，便于扩展以及分布式监测等优点。　　 本文构建了基于无线传感器网络的智能道路参数监测系统，并研制了系统中的关键部件：智能道路参数监测节点。监测节点由五个功能模块组成，分别为磁传感器、信号调理模块、微处理器、无线通信模块和电源模块。节点周期性地采集磁场强度信号，从车辆引起的磁场扰动中提取所需信息，以实现道路参数的实时准确测量。　　 针对智能道路参数实时信息采集的应用需求，本文研究了符合监测节点性能特点的高效节能的轻量级信息处理技术，包括微小信号检测、信息提取、目标识别等，提出了一系列道路参数监测算法，并研究了该系列算法在节点中的嵌入式实现和节能技术。　　 为解决道路参数监测中的微小信号检测问题，提出一种基于匹配滤波器的降噪方法，并研究针对单个或多个匹配滤波器的车辆检测算法，实现了交通流量的监测。在车速测量中，采用两个同步节点，提出简单易行的主从节点同步机制，并研究车辆经过时间检测技术，获得精确的时间差，从而实现车速测量。针对自行车易引起监测节点误检的情况，研究高精度的目标识别方法，根据不同的节点布设方式，提出两种车辆识别算法。　　 为实现系统的分布式监测，研究了监测算法的嵌入式实现和节能技术。嵌入式实现的研究中，分析了节点的计算性能，提出轻量级嵌入式信号处理算法，在计算、存储能力有限的监测节点上实现了采样信号的嵌入式实时处理。节能技术的研究中，测量了监测节点各功能模块在不同工作状态下的功耗，并提出自适应节能算法，节省了大量不必要的计算开销，大大降低了节点的总能耗。　　 本文设计了一系列道路参数监测实验，并以真实的道路参数作为参考，来验证本文提出的各算法和技术的有效性。道路实测结果显示：交通流量的监测精度高于95％，车速的平均测量误差小于±10％，两种识别算法的车辆识别正确率均可达90％，能够满足交通监测的实际应用需求。