无线传感网络中多传感器数据融合算法研究

发布时间：2017-10-11 05:12

  本文关键词：无线传感网络中多传感器数据融合算法研究

  更多相关文章： 四分位距 融合度矩阵 融合模型 无线传感器网络

【摘要】：多传感器数据融合是一种多层次,多方面的处理过程,是对多源数据进行检测,结合,相关,估计和组合以达到精确的状态估计和实时评估。本文对无线传感器网络中数据层的数据融合算法进行了深入的研究和分析,主要工作如下:首先阐述了无线传感器网络和数据融合的背景知识和两者之间的关联性。归纳总结了各种数据融合算法类型。介绍了数据融合算法中常用的数学模型,为后续的算法研究做铺垫。归纳总结了数据融合算法常用的方法和特征,并分别阐述了各方法的优缺点。然后对模糊数学中的最大最小贴近度进行相关研究和分析,并将之引入到数据融合中,重新定义了数据之间的相关度特性。在此基础上计算出亲信度矩阵,以及亲信度均值和方差。对权重因子重新定义和计算,最后由权重因子得出表达式。用实验数据和仿真平台分别对算法进行了性能分析,并与其他算法进行对比。对比结果证明了这种方法具有不错的精确度和健壮性。然而主流的数据融合算法对采样数据的筛选并没有一个公认的好方法。本文借助统计数学中的四分位距的概念,对数据的平均离散程度进行估计,并以此为基准,超过这种标准的数据即认为是大误差数据,从采样数据集中删除。在此之后用隶属度函数描述数据的关联性,进而计算出融合度矩阵。最后计算出关联融合度和均衡融合度,以此确定最终的权重系数。同样用实验结果和仿真平台分别对算法结果进行分析和对比。仿真表明了该思路具有优良的准确度和健壮性。
【关键词】：四分位距 融合度矩阵 融合模型 无线传感器网络
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-20
• 1.1 课题背景和研究意义8-10
• 1.2 无线传感器网络概述10-15
• 1.2.1 无线传感器网络的系统结构10-13
• 1.2.2 无线传感器网络的特点13-14
• 1.2.3 无线传感器网络的关键技术14-15
• 1.3 无线传感器网络数据融合的分类15-18
• 1.3.1 数据层数据融合16
• 1.3.2 特征层数据融合16-17
• 1.3.3 决策层数据融合17-18
• 1.4 本文的研究内容和结构安排18-20
• 第2章 无线传感网中的数据融合数学模型20-27
• 2.1 数据融合算法数学模型20-22
• 2.1.1 采样数据模型20-21
• 2.1.2 融合度函数21
• 2.1.3 融合度矩阵21-22
• 2.1.4 融合结果表达式22
• 2.2 数据层数据融合算法概述22-26
• 2.2.1 典型数据融合算法23-25
• 2.2.2 融合算法的集成25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 一种基于亲信度的WSNS数据融合算法27-36
• 3.1 算法储备知识27-29
• 3.1.1 采样数据模型27
• 3.1.2 模糊数学和贴近度27-28
• 3.1.3 亲信度矩阵28-29
• 3.1.4 亲信度均值和方差29
• 3.2 算法描述29-30
• 3.2.1 加权系数确定29-30
• 3.2.2 融合结果30
• 3.3 仿真结果分析30-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 一种基于四分位距优化集的WSNS数据融合算法36-48
• 4.1 算法知识储备36-38
• 4.1.1 四分位距36
• 4.1.2 优化集的确定36-37
• 4.1.3 融合度矩阵37-38
• 4.1.4 关联融合度和均衡融合度38
• 4.2 算法描述38-40
• 4.2.1 加权系数确定38-39
• 4.2.2 融合结果表达39-40
• 4.3 仿真结果分析40-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 总结与展望48-50
• 5.1 全文总结48-49
• 5.2 后续工作与展望49-50
• 参考文献50-54
• 致谢54-55
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果55

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本文编号：1010664