摘要
温度测量在环境监测、工业控制、医疗保健等领域发挥着至关重要的作用。
无线传感器网络(WSN)作为一种新兴的技术，为温度测量的实现提供了新的解决方案。
最佳线性无偏估计(BLUE)是一种经典的估计理论，在处理噪声数据时具有优良的性能。
本文针对基于BLUE和WSN的温度测量问题，首先阐述了BLUE和WSN的基本概念，并回顾了温度测量的传统方法及其局限性。
接着，重点综述了近年来BLUE和WSN在温度测量领域的研究现状，详细介绍了基于BLUE的温度数据融合算法、基于WSN的温度测量系统设计以及相关关键技术。
此外，还分析了现有研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：温度测量；无线传感器网络；最佳线性无偏估计；数据融合；系统设计
温度作为七大基本物理量之一，是表征物体冷热程度的物理量，其测量在科学研究、工业生产、环境监测以及日常生活等领域都扮演着至关重要的角色[1]。
传统的温度测量方法主要依赖于热敏电阻、热电偶等接触式传感器，其测量精度受限于传感器本身的性能以及环境因素的影响，且难以实现大规模、多点、实时的温度监测。
无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)作为一种新兴的信息获取和处理技术，近年来在环境监测、目标跟踪、工业控制等领域得到了广泛应用[2]。
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