微震监测技术具有远距离、三维、实时等优点,是隧道、采矿等地下工程灾害防治与预警最为有效的有效手段之一。现有监测系统大多仍然采用了有线采集方案,导致其可维护性、可迁移性与可扩展性较差,不利于大规模监测的灵活高效开展,无线监测因而也成为了微震监测技术发展的必然趋势和当前研究与应用的热点。无线微震监测目前主要面临数据量大且冗余度高、数据质量低下且特征多样、以及数据采集与处理系统间存在割裂等挑战,具体体现在如下三个方面:（1）海量监测数据的采集、传输与处理会带来巨大的能源、带宽、算力等资源消耗,给监测系统实时性与可靠性带来巨大的不良影响;（2）在环境噪声与地层介质的共同作用下,监测数据具有显著的低信噪比与特征多样特点,导致数据分析准确性与鲁棒性差;（3）数据采集与处理软硬件系统融合不足,无法有效支撑数据感知等方面改进的实施与验证。针对以上问题,本文以提高无线微震监测实时性、准确性与可靠性为研究目标,以数据采集、传输与处理分析的核心监测流程为研究脉络,对其中的海量监测数据实时感知、包含有效事件信息的微震信号实时感知、微震信号自适应处理、以及软硬件融合系统设计等方面开展研究,主要工作与创新点如下:（1）针对海量监测数据的实时感知问题,传统方法假设数据服从特定分布或结构特征,导致其信号特征表达能力与抗噪性能差,无法保证数据实时感知的稳定可靠进行。鉴于此,本文提出了一种基于噪声自适应的海量监测数据实时感知方法。该方法围绕数据多尺度特征及其噪声干扰非平稳性对事件检测的影响,结合卷积神经网络多尺度特征学习原理及小波包分解噪声自适应估计与抑制的优点,显著提升了微震事件检测的准确性和鲁棒性,从而有效引导了对包含有效事件信息的微震信号的实时采集与传输。研究表明,该方法能够通过丢失无关噪声数据的方式,有效降低监测系统约80%的数据总量,从而显著提高系统实时性与可靠性。（2）针对微震活动频发时大量包含有效事件信息微震信号的实时感知问题,现有数据压缩方法又存在着复杂度高、鲁棒性差等问题,难以继续严格保证数据感知的实时性。鉴于此,本文提出了一种基于自适应压缩采样的微震信号实时感知方法。该方法重点围绕微震信号特征多样性及其噪声干扰对数据压缩的影响,在构造过完备学习字典基础上,对随机采样快速信号压缩与传输、以及重构残差能量衰减引导的自适应高精度信号恢复算法进行了研究,显著降低了微震信号数据传输量。研究表明,该方法能够以较低时间成本降低80%以上的有效事件信号传输数据量,从而进一步提高系统实时性与可靠性。（3）针对数据信噪比低且特征多样背景下的微震信号处理问题,传统方法依赖于人工参数与数据模型,导致其自适应性低下,无法满足监测数据准确鲁棒分析的客观需求。鉴于此,本文重点对微震监测数据处理中的噪声抑制、初至时刻识别、以及波形拾取三个问题开展了研究,并分别提出了一种基于时-时频域联合模糊分析的微震信号噪声抑制方法和基于多尺度特征融合分析的自适应微震信号初至时刻识别及波形拾取方法。其中,该噪声抑制方法通过将模糊分析思想同时引入到原始时域与时频域中的有效信息识别与提取中,显著改善了信号成分保留与噪声去除效果;该初至时刻识别及波形拾取方法结合自适应模糊聚类、以及短时窗特征对振动信息的准确反映能力与长时窗特征对振动过程的完整表达能力,分步骤地实现了波形的粗略拾取及校准,从而显著提升了波形拾取的准确性与完整性。研究表明,该噪声抑制方法具有优于传统信号增强算法的信号质量改善性能,同时该初至时刻识别及波形拾取方法也有着显著优于传统方法的准确性、稳定性与数据自适应能力。（4）针对数据采集与处理间的割裂关系对监测系统实时性与可靠性等方面的影响,本文重点围绕边云协同、软硬件融合设计、以及采集仪器的低功耗与可靠性设计三个方面,结合监测工作的实际需要,自主设计并研制了一种新型无线微震监测数据采集仪器,并在此基础上有效融合与验证了本文实时感知与自适应处理方法研究成果,设计并提出了对应的基于边云协同的无线数据实时感知与自适应处理系统。实验室测试与多个实地监测实验结果表明,相对传统监测系统,本文所提出的无线实时数据感知及自适应处理系统能够高效、有效、稳定、可靠地对微震活动进行实时采集和分析,能够满足实际微震监测便捷部署、实时感知、长期稳定工作的具体要求。