近年来,随着社会经济的飞速发展,粉尘污染问题越来越严峻。粉尘污染不但制约着经济生产,而且危害人们的生命安全。目前,粉尘监测系统存在传输距离近、抗干扰能力差和智能化水平不够等问题。针对上述问题,结合传感器网络技术、长距离(LoRa,Long Range)无线传输技术和嵌入式开发技术,设计了一种基于LoRa的粉尘智能预警系统。该系统主要分为三部分,分别为数据采集子系统、数据传输子系统和智能主机,实现了粉尘现场监测的功能。论文各部分的研究内容如下:(1)在数据采集子系统中,数据终端通过三种传感器获取了粉尘现场的温湿度和粉尘浓度数据,并通过报警装置和调控装置保障粉尘现场的安全性。本系统在这部分完成了测温电缆、湿度检测模块和粉尘浓度检测模块的软硬件设计。为了保证温度数据的准确性,本系统通过DS18B20测温电缆实现多点测温。针对单总线DS18B20测温电缆中序列号传统二叉树搜索算法效率低的问题,基于对单根测温电缆的不同DS18B20序列号中相同家族码和位数的标识,设计一种优化的二叉树搜索算法。该算法能够保证搜索准确性,同时提高搜索效率。(2)在数据传输子系统中,LoRa终端实现了数据终端和智能主机间数据传输。本系统在这部分完成了LoRa终端软硬件设计和低功耗的设计。通过分析各种网络结构的优缺点,结合LoRa无线传输技术的优势,设计了一种基于星型网络结构的低功耗远距离数据传输方案。该方案主要包括的设计内容有:基于信道活动检测实现休眠机制,两种方式结合的低功耗唤醒模式,按照模块号有序上传数据和采用Contiki嵌入式系统实现多进程高效工作。通过建立的低功耗计算模型,在正常情况下,本系统电池供电终端至少能够工作一年的时间。(3)在智能主机中,智能主机实现了对传感器数据的接收、存储与预测。本系统在这部分完成了基于嵌入式ARM+Linux的平台的搭建和设计了一种基于局部加权线性回归算法的预测模型。结合历史的与下一时刻传感器数据的相关性,通过预测点附近数据分配不同的权重,设计了一种基于局部加权线性回归算法的预测模型。通过该模型与基于线性回归算法的预测模型的对比,验证了该模型具有更好的预测效果。通过LoRa终端和系统功能的测试与分析,多组测试结果表明,本系统设计的粉尘现场监测系统传输距离远和系统功耗低,并具有智能预警的功能。该系统解决了目前粉尘监测领域存在的问题,具有较强的应用推广价值。