森林火災(zāi)是一種危害性極大的自然災(zāi)害,每一次森林火災(zāi)的發(fā)生帶來的往往是大片森林資源的消耗以及對周邊農(nóng)業(yè)畜牧業(yè)的深遠(yuǎn)影響。同時由于場景情況特殊,通常處于處理與救助都較為困難的情景,因此針對森林環(huán)境的火災(zāi)監(jiān)測與告警已成為許多國家高度重視的問題。隨著科技的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)也不斷增多,由于大多森林都位于偏遠(yuǎn)地區(qū),傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的部署與維護(hù)成本高、監(jiān)管不便與電力供應(yīng)不足等諸多問題都導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在森林火災(zāi)監(jiān)測方面優(yōu)勢較低。而新興的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)卻在無人值守的遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)測、與災(zāi)害撲救等特殊領(lǐng)域有著較高的優(yōu)勢。其中Zigbee技術(shù)是專為數(shù)據(jù)吞吐量要求不高,更希望擁有低功耗、低成本、低時延、組網(wǎng)靈活、安全可靠特性的應(yīng)用場景提出的標(biāo)準(zhǔn)無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。它的出現(xiàn)結(jié)合森林場景的種種需求使得該技術(shù)在森林火災(zāi)監(jiān)測上有著不可比擬的優(yōu)勢。同時由于森林火災(zāi)地理因素多變且復(fù)雜,因此由單一傳感器判定火災(zāi)的發(fā)生與否精準(zhǔn)度往往較低,應(yīng)用到實際場景中容易造成救援資源的浪費,而多數(shù)據(jù)指標(biāo)必然涉及多因素數(shù)據(jù)融合問題,因此森林火災(zāi)場景下該問題也尤為重要。本文圍繞提高森林火災(zāi)監(jiān)測告警系統(tǒng)告警準(zhǔn)確性方向進(jìn)行研究。由于本文場景中...

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【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 森林火災(zāi)監(jiān)測技術(shù)
        1.2.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 研究基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)分析
    2.1 物聯(lián)網(wǎng)概述及體系結(jié)構(gòu)
    2.2 感知層關(guān)鍵技術(shù)研究及分析
        2.2.1 感知層場景研究
        2.2.2 感知層常用短距離無線通信網(wǎng)絡(luò)的對比及分析
    2.3 Zigbee技術(shù)介紹
        2.3.1 Zigbee技術(shù)概述
        2.3.2 Zigbee節(jié)點類型及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.3.3 Zigbee技術(shù)特點
    2.4 應(yīng)用層數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究及分析
        2.4.1 應(yīng)用層技術(shù)分析
        2.4.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合原理
        2.4.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合層次
        2.4.4 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究對比及分析
    2.5 D-S證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合算法研究
        2.5.1 D-S證據(jù)理論理論基礎(chǔ)
        2.5.2 D-S證據(jù)理論算法優(yōu)缺點
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于模糊推理的一級融合算法研究
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
        3.2.1 模糊數(shù)學(xué)理論
        3.2.2 模糊推理
    3.3 基于模糊推理的一級融合算法
        3.3.1 提取特征數(shù)據(jù)
        3.3.2 利用模糊推理求取BPA
    3.4 仿真實驗及結(jié)果分析
        3.4.1 算法例證及仿真
        3.4.2 結(jié)果分析
        3.4.3 火災(zāi)告警算法仿真
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于加權(quán)優(yōu)化的二級融合算法研究
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
        4.2.1 模糊貼進(jìn)度
    4.3 基于優(yōu)化加權(quán)的二級融合算法
        4.3.1 計算權(quán)重系數(shù)
        4.3.2 權(quán)值改進(jìn)D-S證據(jù)理論
    4.4 仿真實驗及結(jié)果分析
        4.4.1 算法例證及仿真
        4.4.2 性能分析
        4.4.3 火災(zāi)告警算法仿真
    4.5 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)及驗證
    5.1 系統(tǒng)方案分析研究及設(shè)計
        5.1.1 系統(tǒng)需求分析及設(shè)計原則
        5.1.2 系統(tǒng)整體方案及功能設(shè)計
    5.2 系統(tǒng)感知層及網(wǎng)絡(luò)層實現(xiàn)
        5.2.1 感知層功能
        5.2.2 感知層通信結(jié)構(gòu)設(shè)計
        5.2.3 硬件結(jié)構(gòu)及軟件實現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)應(yīng)用層實現(xiàn)
        5.3.1 應(yīng)用層基礎(chǔ)功能
        5.3.2 應(yīng)用層軟件架構(gòu)設(shè)計
        5.3.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
        5.3.4 軟件實現(xiàn)
    5.4 系統(tǒng)驗證
        5.4.1 系統(tǒng)丟包率測試
        5.4.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與上傳功能驗證
        5.4.3 系統(tǒng)監(jiān)測告警功能驗證
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：4039503