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1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(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(diǎn)組成,它們監(jiān)測(cè)采集周邊環(huán)境信息并傳送到基站進(jìn)行處理。在某一時(shí)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(dāng)前WSN研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)一般部署在惡劣環(huán)境中,一些偶然因素會(huì)使采集的數(shù)據(jù)中出現(xiàn)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),用戶依據(jù)這樣的數(shù)據(jù)很難準(zhǔn)確判斷出被測(cè)對(duì)象的真實(shí)狀態(tài)?;谀:碚摰臎Q策級(jí)數(shù)據(jù)融合算法能夠很好的解決
2、這個(gè)問題。
本文以國家863研究項(xiàng)目《基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的鐵路危險(xiǎn)貨物在途安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究》為背景,結(jié)合鐵路運(yùn)輸中棉花在途狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā),在分析了當(dāng)前有效的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)基礎(chǔ)上,提出了基于模糊理論的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合算法,該算法通過對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,以獲得準(zhǔn)確的被測(cè)對(duì)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(jí)數(shù)據(jù)融合算法,如自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法和算術(shù)平均數(shù)數(shù)據(jù)融合算
3、法,總結(jié)這兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和檢測(cè)系統(tǒng)的需求,進(jìn)一步明確理想算法應(yīng)達(dá)到的目標(biāo)。
(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(jìn)行同類數(shù)據(jù)的融合校準(zhǔn),這一階段的目的是剔除錯(cuò)誤的和可信度較差的數(shù)據(jù),得到相對(duì)更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。第二階段利用模糊推理對(duì)第一個(gè)階段得到的異類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合推理,得到被測(cè)對(duì)象當(dāng)前狀態(tài)的描述,為決策提供支持。
(3)結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真本文所提出的算法,結(jié)果證
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