【摘要】：森林火災會給人們的生命和財產(chǎn)安全造成嚴重的威脅,林火監(jiān)測是預防火災發(fā)生的重要手段。但現(xiàn)有的林火監(jiān)測技術普遍存在監(jiān)測周期長、監(jiān)測靈敏度低、實施難度大等不足,無法滿足人們對林火監(jiān)測的需求。無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)憑借其成本低廉、靈活性好、自動化程度高等優(yōu)點,在森林防火方面具有較好的應用前景。數(shù)據(jù)融合技術在處理WSN數(shù)據(jù)智能處理方面具有明顯的優(yōu)勢。因此,本文將針對WSN在森林火災監(jiān)測中的應用進行研究。論文在分析了火災發(fā)展過程特征的基礎上,選取溫度、煙霧濃度及CO濃度作為本文林火監(jiān)測的參考指標,提出一種基于WSN的兩級數(shù)據(jù)融合方法,提高林火監(jiān)測的及時性和準確性,論文的主要工作如下:1.第一級數(shù)據(jù)融合的主要目的是完成火災預判和數(shù)據(jù)去冗余。基于對火災過程特征的分析,本文提出火災支持度概念,并在此基礎上提出一種基于火災支持度加權的數(shù)據(jù)融合算法。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)去冗余算法是在同類傳感器上進行數(shù)據(jù)融合,對初期火災的識別靈敏度較低。本文針對這一問題提出一種基于火災支持度加權的融合算法,該算法可以對異類傳感器數(shù)據(jù)進行融合,并考慮被監(jiān)測指標的變化特征,能有效提高初期火災探測的靈敏度,從而提高火災識別的及時性。2.在第二級數(shù)據(jù)融合中,本文在分析了單一D-S證據(jù)理論或粗糙集理論應用于林火監(jiān)測中存在的不足的基礎上,提出一種結合D-S證據(jù)理論和粗糙集理論的數(shù)據(jù)融合算法。論文從理論角度證明了算法的可行性,同時還對D-S證據(jù)理論中存在的證據(jù)沖突問題及粗糙集理論中存在的數(shù)據(jù)離散化問題給出解決方案。新算法可以彌補D-S證據(jù)理論初始函數(shù)賦值易受主觀性影響的缺陷以及粗糙集理論決策解決不確定的缺陷,得到更加客觀,有說服力的決策結果。3.通過對中國標準試驗火數(shù)據(jù)進行仿真,證明本文所提出的數(shù)據(jù)融合算法在林火監(jiān)測的及時性和準確性上均有一定提高。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5;S762.3
【圖文】：

圖 2.1 信息融合系統(tǒng) 6 級功能分類模型簡化框圖上圖中的數(shù)據(jù)融合分類模型為 6 級融合模型，其融合功能主要包括信源預處理、檢測級融合、位置級融合、目標識別級融合、態(tài)勢估計、威脅估計以及精細處理。在實際應用中，根據(jù)實際應用場景和要求的不同可對模型進行相應的調(diào)整。檢測級融合的融合過程發(fā)生在信號層面或者在監(jiān)測判決層。在經(jīng)典的多傳感器檢測中，傳感器節(jié)點將自身采集到的所有數(shù)據(jù)直接上傳至數(shù)據(jù)處理中心，由處理中心利用相應的算法對所有數(shù)據(jù)進行處理并完成最優(yōu)目標檢測的任務；在分布式檢測系統(tǒng)中，各傳感器節(jié)點先對自身采集到的數(shù)據(jù)進行一定規(guī)則的預處理，然后將處理過的信息傳送至數(shù)據(jù)處理中心，數(shù)據(jù)處理中心對這些信息進行處理并得出全局決策判決；位置級融合是直接在觀測報告或測量點跡上進行的融合或在各個傳感器狀態(tài)估計上進行的融合，例如對傳感器時間和空間上的融合就是一種位置級融合，位置級數(shù)據(jù)融合在進行數(shù)據(jù)分析利用時有著十分重要的作用；目標識

圖 2.2 數(shù)據(jù)級融合模型特征級融合征級融合處理的是傳感器數(shù)據(jù)抽象后提取出的特征向量，如圖 2.4 融合過程中，首先要對傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行特征提取，之后對征進行關聯(lián)處理，在特征關聯(lián)的基礎上進行屬性判決。特征級融合傳輸量，實時性較強。并且特征級融合可以對多個不同類型的數(shù)據(jù)因而能夠比較準確的對數(shù)據(jù)采集對象進行描述。但是，在對原始數(shù)取的過程中，不可避免的會過濾掉某些有用的信息，對融合結果的一些影響。

圖 2.2 數(shù)據(jù)級融合模型2. 特征級融合特征級融合處理的是傳感器數(shù)據(jù)抽象后提取出的特征向量，如圖 2.4 所級融合過程中，首先要對傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行特征提取，之后對特征進行關聯(lián)處理，在特征關聯(lián)的基礎上進行屬性判決。特征級融合的傳輸量，實時性較強。并且特征級融合可以對多個不同類型的數(shù)據(jù)，因而能夠比較準確的對數(shù)據(jù)采集對象進行描述。但是，在對原始數(shù)提取的過程中，不可避免的會過濾掉某些有用的信息，對融合結果的有一些影響。

【參考文獻】

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本文編號：2757186