發(fā)布時間：2017-05-01 16:12

  本文關(guān)鍵詞：基于信任度的二次數(shù)據(jù)融合的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來,隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)作為一種新型的智能監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在經(jīng)濟發(fā)展和生活中發(fā)揮著愈來愈重要的作用。該類網(wǎng)絡(luò)中一般部署大量的傳感器節(jié)點,對同一目標(biāo)任務(wù)進行監(jiān)測控制,多個傳感器必然會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息,而要得到對目標(biāo)任務(wù)的真實可靠的數(shù)據(jù)描述,這就需要采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)。然而,在實際的應(yīng)用中,由于多種不確定性因素,信息采集過程中往往會造成大量冗余的、模糊的甚至矛盾的信息,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的處理效率低下、準(zhǔn)確度不高、可信度較低等問題。因此,如何改善數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到一個更準(zhǔn)確、更可信賴的結(jié)果具有現(xiàn)實的研究意義。本文在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)現(xiàn)狀及相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上,重點研究了分批估計理論與一般信任度方法等傳統(tǒng)算法在多源數(shù)據(jù)融合處理中存在的精度低、算法穩(wěn)定性差問題,論文提出了分級融合算法,該算法是基于信任度進行二次融合的方法。首先,將分批估計算法與中位數(shù)理論相結(jié)合,可避免極端性數(shù)據(jù)的影響,各個傳感器通過改進算法首次融合,得到較為可靠的局部決策；其次,鑒于在實際的融合中,數(shù)據(jù)被硬性地判定為“可信”或“不可信”,造成數(shù)據(jù)信任程度的絕對化,本文依據(jù)隸屬度函數(shù)理論,定義了一種信任程度為模糊性指數(shù)形式的信任度函數(shù),通過信任矩陣得到局部決策數(shù)據(jù)的信任支持度,該信任度在[0,1]范圍內(nèi)取值,避免了信任程度的絕對化與主觀化,以此為依據(jù),對局部決策數(shù)據(jù)進行二次融合處理,得到最終融合結(jié)果。最后,通過MATLAB平臺仿真分析,實驗結(jié)果表明,與算術(shù)平均法、自適應(yīng)加權(quán)算法、一般信任度方法進行比較,分級融合算法的結(jié)果更貼近實際情況,絕對誤差小,精度更高,抗干擾性更好,在存在有極端性數(shù)據(jù)的融合時表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢,可有效地提高數(shù)據(jù)融合的精度及算法的穩(wěn)定性,并且對數(shù)據(jù)融合方面具有一定的理論意義。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 二次融合 信任度 模糊理論 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目錄】：

• 附件4-8
• 摘要8-9
• Abstract9-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景及意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究內(nèi)容及方法16-17
• 1.4 論文章節(jié)安排17-19
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)19-31
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)19-24
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基本概述19-20
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)20-22
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及發(fā)展22-24
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)24-27
• 2.2.1 數(shù)據(jù)融合概念24-25
• 2.2.2 數(shù)據(jù)融合的特點25-26
• 2.2.3 數(shù)據(jù)融合的意義26-27
• 2.3 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法27-29
• 2.3.1 算術(shù)平均融合算法27-28
• 2.3.2 自適應(yīng)加權(quán)融合算法28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于信任度的二次數(shù)據(jù)融合的方法31-45
• 3.1 分批估計算法及其改進31-34
• 3.1.1 分批估計算法31-32
• 3.1.2 分批估計算法的改進32-34
• 3.2 信任計算34-40
• 3.2.1 模糊理論與隸屬度函數(shù)35-37
• 3.2.2 一般信任度方法37-39
• 3.2.3 信任度函數(shù)39-40
• 3.3 基于信任度的二次數(shù)據(jù)融合的方法40-43
• 3.3.1 數(shù)據(jù)融合模型40-41
• 3.3.2 數(shù)據(jù)融合的計算過程41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第四章 數(shù)據(jù)融合仿真與分析45-53
• 4.1 仿真實驗數(shù)據(jù)45-46
• 4.2 性能分析46-52
• 4.2.1 融合結(jié)果及誤差分析47-50
• 4.2.2 穩(wěn)定性分析50-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論53-55
• 5.1 論文總結(jié)53-54
• 5.2 論文展望54-55
• 致謝55-57
• 參考文獻57-63
• 附錄 (作者碩士期間研究成果)63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 夏佩倫;;D-S證據(jù)論不可信性的分析[J];電光與控制;2008年06期

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3 林志貴,劉英平,徐立中,談鵬程;基于D-S證據(jù)理論的信息融合軟件的設(shè)計與開發(fā)[J];計算機工程與應(yīng)用;2005年15期

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本文編號：339247