基于模糊理论的传感器网络决策融合技术研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

传感器网络，是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络，这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况（比如温度、声音、振动、压力、运动或污染物）。无线传感器网络(wirelesssensornetworks,wsn)是随着微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步而出现的。在某一时刻通过wsn采集的数据量非常大,如何正确、高效地处理这些数据成为当前wsn研究中的一个热点。传感器节点一般部署在恶劣环境中,一些偶然因素会使采集的数据中出现不准确的数据,用户依据这样的数据很难准确判断出被测对象的真实状态。

传感器网络决策融合是传感器网络数据融合的一个关键问题。传感器网络决策融合是一种对来自传感器网络的所有传感器的信息进行融合,并作出对某个目标或某个事件的决策的检测技术。传感器网络决策融合的产生源于现代战争中对来自传感器网络的海量信息进行自动决策处理的需要。近年来，随着传感器网络技术及信号检测技术的进步，传感器网络决策融合问题受到了广泛关注，并且产生了许多相关的研究成果。

传感器网络决策融合系统通过网络中所有传感器的多源信息进行决策,即使在恶劣的检测条件下，仍可获得良好的检测性能。传感器网络决策融合系统使用网络中所有的传感器联合完成决策，因而，可以通过增加决策融合系统中传感器的数量，拓展其覆盖范围。传感器网络决策融合系统中包含大量的传感器，只要保证融合中心的正常工作，个别传感器出现问题只会使决策融合系统的检测性能有所下降，而决策融合系统仍可完成检测工作，因而，传感器网络决策融合系统具有较高的可靠性和生存能力。当前，传感器网络决策融合的应用已经不局限于单一的军事用途，而是广泛应用到了具有类似需求的社会各个领域，推动了工业控制、图像处理及医疗诊断等应用理论的发展。因而，对传感器网络决策融合问题进行研究可以获得良好的经济和社会效益。

2. 研究的基本内容与方案

随着传感器网络技术的迅速发展，迫切要求研究传感器网络在能量、计算能力和传输能力等各种约束条件下的最优决策融合问题。特别是对不确定环境下的分布式检测问题，建立自适应的鲁棒的决策融合准则，使用非参数方法，可以更好地对付环境的不确定性。针对这一问题，基于模糊理论对传感器网络决策融合技术展开研究。

本次设计以棉花在铁路运输过程中的安全状态为研究对象，提出了基于模糊理论的决策融合算法,通过该算法得到运输货物的状态,判断棉花是否处于危险状态，以提高铁路运输的安全性。通过无线传感器网络采集运输途中棉花的温度和湿度,然后对采集到的数据进行数据融合,判断棉花是否处于危险状态。

由于监测系统需要监测运输设备不同点的环境参数,如果想全面掌握运输设备的环境状况,必须要采用多个传感器组成多类传感器集合来共同完成此监测任务。对于多传感器的检测信息,由于各个传感器的测量精度和测量环境不同,如温度,物品的上层和下层、有阳光侧和背阴侧都可形成较大差别，测量的准确性之间必然存在差异。如果对多传感器一视同仁,不加区别地将检测数据加以处理利用,必然带来检测结果的不精确而导致系统处理结果的误差,有时这个误差会很大。所以需要针对各个传感器在检测系统中所处的地位和检测的准确性,有选择地对传感器的重要性加以区别。采用基于模糊理论的决策融合技术可以有效的解决这个问题。

3. 研究计划与安排

第1－2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，确定方案，完成开题报告。

第3－6周：学习传感器网络决策融合理论及matlab编程。

第7－8周：阅读相关英文资料，完成英文资料的翻译。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]韩崇昭，朱洪艳，段战胜.多源信息融合[m].第2版.北京:清华大学出版社,2010.

[2]周中良，于雷，敬军.基于模糊理论的多传感器数据融合系统[j].电光与控制，2007，14(2):23-29.[3]孙利民，李建中，陈渝等.无线传感器网络[m].北京:清华大学出版社,2005.

[4]董宇涵.多传感器数据融合系统设计与算法改进[d].北京.清华大学.2005.