無線傳感器網(wǎng)絡中基于模糊理論的決策級數(shù)據(jù)融合技術的研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(WirelessSensorNetworks,WSN)是由許多具有低功率無線收發(fā)裝置的傳感器節(jié)點組成，它們監(jiān)測采集周邊環(huán)境信息并傳送到基站進行處理。在某一時刻通過WSN采集的數(shù)據(jù)量非常大，如何正確、高效地處理這些數(shù)據(jù)成為當前WSN研究中的一個熱點。傳感器節(jié)點一般部署在惡劣環(huán)境中，一些偶然因素會使采集的數(shù)據(jù)中出現(xiàn)不準確的數(shù)據(jù)，用戶依據(jù)這樣的數(shù)據(jù)很難準確判斷出被測對象的真實狀態(tài)?；谀：碚摰臎Q策級數(shù)據(jù)融合算法能夠很好的解決

2、這個問題。
　　 本文以國家863研究項目《基于無線傳感器網(wǎng)絡的鐵路危險貨物在途安全狀態(tài)監(jiān)測技術研究》為背景，結合鐵路運輸中棉花在途狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)，在分析了當前有效的決策級數(shù)據(jù)融合技術基礎上，提出了基于模糊理論的決策級數(shù)據(jù)融合算法，該算法通過對采集數(shù)據(jù)進行處理和分析，以獲得準確的被測對象狀態(tài)的描述。本文的主要工作包括：
　　 (1)分析了WSN中傳統(tǒng)的決策級數(shù)據(jù)融合算法，如自適應加權數(shù)據(jù)融合算法和算術平均數(shù)數(shù)據(jù)融合算

3、法，總結這兩種算法的優(yōu)缺點和檢測系統(tǒng)的需求，進一步明確理想算法應達到的目標。
　　 (2)提出了基于模糊理論的兩階段數(shù)據(jù)融合算法；該算法第一階段利用基于貼近度的數(shù)據(jù)融合算法進行同類數(shù)據(jù)的融合校準，這一階段的目的是剔除錯誤的和可信度較差的數(shù)據(jù)，得到相對更加準確的數(shù)據(jù)。第二階段利用模糊推理對第一個階段得到的異類數(shù)據(jù)進行融合推理，得到被測對象當前狀態(tài)的描述，為決策提供支持。
　　 (3)結合實測數(shù)據(jù)仿真本文所提出的算法，結果證