无线传感器网络中多传感器数据融合方法的研究

发布时间：2017-05-21 15:14

  本文关键词：无线传感器网络中多传感器数据融合方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多传感器数据融合技术是国家重点研究项目,已列为未来十大新兴技术之首,举足轻重,目前已经发展应用到诸多领域,如医疗、工业、农业等。多传感器数据融合技术是通过综合来自不同传感器的量测信息,进行数据预处理、数据关联、数据决策和数据融合等,做出正确的判断与决策的过程。本文围绕融合技术中的关键问题展开研究,论文的主要研究内容包括数据预处理中冗余数据的剔除、数据关联、数据融合等。首先介绍了无线传感器的理论基础和应用方法,从数据融合的基本模型,融合的基本级别,以及融合的数学理论基础等方面进行了阐述。其次,在特定的网络结构中,数据处理过程往往存在数据量过大、环境噪声干扰、节点本身的零点漂移等现象造成传感器测量结果失效,从而导致融合结果出现偏差,针对这一问题本文设计了以下两种算法:(1)在研究同质的多传感器数据融合方法中,由于现有的融合算法仅根据经验值来设定融合阈值,造成融合结果精确度不高且容易产生误判,针对这一问题,本文设计了一种用于同质多传感器的数据融合方法。通过定义空间关联系数得到连续采样周期内节点的相关程度,引入社区计算中节点间兴趣度来求取融合算法中节点间信任度值以及一致整合度值,最后重新给节点分配权重系数,得到最终融合表达式,通过仿真验证了算法的可靠性。(2)在研究异质的多传感器数据融合方法中,首先,加入相对梯度预处理步骤,引入导函数极值及中值滤波的方法,通过曲线拟合剔除错误数据和冗余数据,得到该一阶段的最佳值;其次,定义了相容度和冲突因子等,通过分析证据的一致性和确定焦元重要性对D-S证据理论方法进行改进,从全局的角度出发,综合考虑证据间的关联信息,对目标信息进行综合判断,得到最终的融合结果。仿真结果表明,该算法能更有效地处理两两互不相容的证据,融合精度更高。
【关键词】：多传感器数据融合 D-S证据理论 空间关联系数 相对梯度
【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】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 多传感器数据融合的基本概念和特点8-10
• 1.2.1 多传感器数据融合的基本概念8-9
• 1.2.2 多传感器数据融合的特点9-10
• 1.3 多传感器数据融合研究现状及未来发展10-13
• 1.3.1 多传感器数据融合的研究现状10-12
• 1.3.2 多传感器数据融合未来发展方向12-13
• 1.4 论文研究内容和工作安排13-14
• 第2章 多传感器数据融合应用模型14-24
• 2.1 引言14
• 2.2 多传感器融合级别划分14-16
• 2.2.1 数据级融合14-15
• 2.2.2 特征级融合15
• 2.2.3 决策级融合15-16
• 2.3 多传感器数据融合主要方法16-18
• 2.4 多传感器数据融合数学基础18-22
• 2.5 多传感器数据融合预处理模型22-23
• 2.5.1 同质多传感器预处理模型22-23
• 2.5.2 异质多传感器预处理模型23
• 2.6 本章小结23-24
• 第3章 一种用于同质多传感器的数据融合算法24-34
• 3.1 引言24
• 3.2 同质多传感器数据融合模型24-25
• 3.3 基于模糊自适应信任度值的融合算法25-28
• 3.3.1 融合参数定义25-27
• 3.3.2 融合数据预处理27
• 3.3.3 基于模糊自适应信任度值的数据融合27-28
• 3.4 仿真实例及分析28-33
• 3.4.1 最优阈值的确定28-29
• 3.4.2 精度比较29-32
• 3.4.3 结果分析32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 一种用于异质多传感器的数据融合算法34-44
• 4.1 引言34
• 4.2 异质多传感器数据融合模型34-35
• 4.3 一种改进的证据理论数据融合方法35-40
• 4.3.1 基于相对梯度的数据融合预处理35-37
• 4.3.2 基于相容系数加权修正的证据理论数据融合37-40
• 4.4 仿真实例及分析40-43
• 4.4.1 冲突证据合成实验对比40-42
• 4.4.2 融合参数比较42-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 全文总结及未来展望工作44-46
• 5.1 内容总结44
• 5.2 研究展望44-46
• 参考文献46-50
• 致谢50-51
• 攻读硕士学位期间的科研情况51

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 万树平;;多传感器数据融合的概率权方法[J];传感器与微系统;2009年08期

2 汪永伟;刘育楠;赵荣彩;司成;邱卫;;基于改进证据理论的态势评估方法[J];计算机应用;2014年02期

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本文编号：384019