基于信任度的二次数据融合的研究

发布时间：2017-05-01 16:12

  本文关键词：基于信任度的二次数据融合的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,随着信息网络技术的发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)作为一种新型的智能监测网络系统在经济发展和生活中发挥着愈来愈重要的作用。该类网络中一般部署大量的传感器节点,对同一目标任务进行监测控制,多个传感器必然会产生大量的数据信息,而要得到对目标任务的真实可靠的数据描述,这就需要采用数据融合技术。然而,在实际的应用中,由于多种不确定性因素,信息采集过程中往往会造成大量冗余的、模糊的甚至矛盾的信息,从而导致数据融合系统的处理效率低下、准确度不高、可信度较低等问题。因此,如何改善数据融合技术得到一个更准确、更可信赖的结果具有现实的研究意义。本文在分析数据融合技术现状及相关理论研究的基础上,重点研究了分批估计理论与一般信任度方法等传统算法在多源数据融合处理中存在的精度低、算法稳定性差问题,论文提出了分级融合算法,该算法是基于信任度进行二次融合的方法。首先,将分批估计算法与中位数理论相结合,可避免极端性数据的影响,各个传感器通过改进算法首次融合,得到较为可靠的局部决策；其次,鉴于在实际的融合中,数据被硬性地判定为“可信”或“不可信”,造成数据信任程度的绝对化,本文依据隶属度函数理论,定义了一种信任程度为模糊性指数形式的信任度函数,通过信任矩阵得到局部决策数据的信任支持度,该信任度在[0,1]范围内取值,避免了信任程度的绝对化与主观化,以此为依据,对局部决策数据进行二次融合处理,得到最终融合结果。最后,通过MATLAB平台仿真分析,实验结果表明,与算术平均法、自适应加权算法、一般信任度方法进行比较,分级融合算法的结果更贴近实际情况,绝对误差小,精度更高,抗干扰性更好,在存在有极端性数据的融合时表现出一定的优势,可有效地提高数据融合的精度及算法的稳定性,并且对数据融合方面具有一定的理论意义。
【关键词】：无线传感器网络 二次融合 信任度 模糊理论 数据融合
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目录】：

• 附件4-8
• 摘要8-9
• Abstract9-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-16
• 1.3 研究内容及方法16-17
• 1.4 论文章节安排17-19
• 第二章 无线传感器网络和数据融合技术19-31
• 2.1 无线传感器网络19-24
• 2.1.1 无线传感器网络基本概述19-20
• 2.1.2 无线传感器网络的关键技术20-22
• 2.1.3 无线传感器网络的应用及发展22-24
• 2.2 无线传感器网络的数据融合技术24-27
• 2.2.1 数据融合概念24-25
• 2.2.2 数据融合的特点25-26
• 2.2.3 数据融合的意义26-27
• 2.3 传统的数据融合算法27-29
• 2.3.1 算术平均融合算法27-28
• 2.3.2 自适应加权融合算法28-29
• 2.4 本章小结29-31
• 第三章 基于信任度的二次数据融合的方法31-45
• 3.1 分批估计算法及其改进31-34
• 3.1.1 分批估计算法31-32
• 3.1.2 分批估计算法的改进32-34
• 3.2 信任计算34-40
• 3.2.1 模糊理论与隶属度函数35-37
• 3.2.2 一般信任度方法37-39
• 3.2.3 信任度函数39-40
• 3.3 基于信任度的二次数据融合的方法40-43
• 3.3.1 数据融合模型40-41
• 3.3.2 数据融合的计算过程41-43
• 3.4 本章小结43-45
• 第四章 数据融合仿真与分析45-53
• 4.1 仿真实验数据45-46
• 4.2 性能分析46-52
• 4.2.1 融合结果及误差分析47-50
• 4.2.2 稳定性分析50-52
• 4.3 本章小结52-53
• 第五章 结论53-55
• 5.1 论文总结53-54
• 5.2 论文展望54-55
• 致谢55-57
• 参考文献57-63
• 附录 (作者硕士期间研究成果)63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 夏佩伦;;D-S证据论不可信性的分析[J];电光与控制;2008年06期

2 吴文全,席泽敏,郭加宁;多传感器测量数据预处理[J];海军工程大学学报;2005年04期

3 林志贵,刘英平,徐立中,谈鹏程;基于D-S证据理论的信息融合软件的设计与开发[J];计算机工程与应用;2005年15期

4 唐良瑞,谢晓辉,蔡安妮,孙景鳌;基于D-S证据理论的指纹图像分割方法[J];计算机学报;2003年07期

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本文编号：339247