發(fā)布時間：2017-09-14 03:10

  本文關鍵詞：針對土壤監(jiān)測的無線異構傳感網信息融合方法的研究

  更多相關文章： 土壤監(jiān)測 HWSN 信息融合 D-S證據理論 Fuzzy理論

【摘要】：土壤是農業(yè)生產的物質基礎和生產保證,是人類珍貴的自然資源,土壤中的微生物能夠降解生活和生產中的造成的垃圾并將其納入天然循環(huán)軌跡并保持生態(tài)平衡。然而,近年來由于對土壤的操作不當,導致土壤侵蝕及土壤污染越來越嚴重,嚴重威脅了我國的生態(tài)環(huán)境質量。因此為了控制和治理土壤侵蝕及土壤環(huán)境污染問題,必須對土壤環(huán)境的質量進行實時監(jiān)測。由于土壤的時空變異性,土壤信息具有豐富多維性,必須對土壤監(jiān)測到的各種信息進行融合才能得到更準確的結果。目前,信息融合的關鍵技術還未實現(xiàn)理論性的突破,亦未形成具有自主知識產權的大面積土壤信息及時獲取的無線網絡應用系統(tǒng)。針對該問題,本文對土壤監(jiān)測的異構無線傳感網(Heterogeneous Wireless Sensor Network,HWSN)信息融合方法進行了研究,按照監(jiān)測的目的不同,主要從土壤的動態(tài)監(jiān)測與靜態(tài)監(jiān)測信息融合兩個方面進行了研究。一、土壤的動態(tài)監(jiān)測信息融合算法研究從關注的點不同,可以將土壤的動態(tài)監(jiān)測融合問題分解為兩個問題:單目標監(jiān)測,即關注有無外來物入侵的問題;多目標監(jiān)測問題,即關注外來物侵入的個數問題。該部分的主要研究內容如下:1、建立了土壤動態(tài)監(jiān)測的HWSN模型,并對多目標監(jiān)測模型信號在信道中的傳遞形式進行了合理的假設;2、在無線傳感器網絡異構的情況下,對目標監(jiān)測信息融合算法進行了新的探究。首先從Likelihood Ratio(LR)融合規(guī)則著手,推導出了單目標在高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)情況下的Chair-Varshney融合規(guī)則,在低SNR情況下推導出了Maxmum Ratio Combiner(MRC)和Equal Gain Combiner(EGC)融合規(guī)則,并將它們推廣到多目標監(jiān)測融合中;3、在只知道信道統(tǒng)計(channel statistics,CS)信息條件下推導出了單目標的LR-CS(LR in CS)、MRC-CS(MRC in CS)融合算法,并將它們成功地推廣到了多目標監(jiān)測融合中,推導出了相應的多目標融合算法。二、土壤的靜態(tài)監(jiān)測信息融合算法研究本部分主要研究了Dempster-Shafer(D-S)證據理論在土壤靜態(tài)監(jiān)測信息融合中的應用。D-S證據理論應用在土壤靜態(tài)監(jiān)測信息融合中會出現(xiàn)一些問題,本部分針對這些問題對其進行了相應的研究與改進。主要研究內容如下:1、針對Dempster證據組合在土壤靜態(tài)監(jiān)測融合應用中可能會產生反直觀現(xiàn)象的問題,提出利用相似性系數加權改進的DSSC(D-S on Similarity Coefficient)算法,通過對土壤的靜態(tài)監(jiān)測融合實例分析證明了改進算法的有效性,通過對比先前的改進算法驗證了改進算法的優(yōu)越性;2、針對土壤證據沖突的度量問題,提出了基于相似矩陣轉變的-mBetP unSim度量單位。-mBetP unSim不僅避免了傳統(tǒng)沖突度量單位K存在的缺陷,而且相對于BPAd和difBetP兩種沖突度量,靈敏性更高、區(qū)分度更好,且計算量相對來說也較少;3、考慮到土壤的大樣本量的現(xiàn)實,基于Fuzzy理論中的模糊數生成BPA(Basic Probability Assignment)。
【關鍵詞】：土壤監(jiān)測 HWSN 信息融合 D-S證據理論 Fuzzy理論
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：S159.2;TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題來源及研究意義11-12
• 1.2 WSN概述12-14
• 1.2.1 WSN的概念12-13
• 1.2.2 WSN異構性介紹13-14
• 1.3 信息融合概述14-16
• 1.4 本文的主要貢獻和創(chuàng)新16
• 1.5 本文主要研究工作和章節(jié)安排16-18
• 第二章 針對土壤監(jiān)測融合系統(tǒng)的建模及算法研究18-30
• 2.1 信息融合系統(tǒng)的一般模型18-20
• 2.1.1 信息融合的功能模型18-19
• 2.1.2 融合檢測的結構模型19-20
• 2.2 信息融合的級別20-21
• 2.3 土壤監(jiān)測融合的兩種模型21-24
• 2.3.1 土壤的動態(tài)監(jiān)測融合模型22-23
• 2.3.2 土壤的靜態(tài)監(jiān)測融合模型23-24
• 2.4 信息融合的算法24-29
• 2.4.1 Bayes推理24-25
• 2.4.2 Dempster-Shafer證據理論25-27
• 2.4.3 模糊集理論27-28
• 2.4.4 其他融合算法28-29
• 2.5 本章小結29-30
• 第三章 針對土壤動態(tài)監(jiān)測的融合算法研究30-52
• 3.1 WSN的信道模型30-31
• 3.1.1 無線信道的概念30-31
• 3.1.2 傳播空間中的路徑損耗及噪聲干擾31
• 3.2 土壤的動態(tài)監(jiān)測的HWSN模型31-33
• 3.3 單目標監(jiān)測的融合算法研究33-42
• 3.3.1 高斯信道下單目標監(jiān)測融合算法推導33-35
• 3.3.2 瑞利信道統(tǒng)計下單目標監(jiān)測融合算法推導35-38
• 3.3.3 仿真結果及分析38-42
• 3.4 多目標監(jiān)測融合算法的研究42-51
• 3.4.1 高斯信道下多目標監(jiān)測融合算法推導42-44
• 3.4.2 瑞利信道統(tǒng)計下多目標監(jiān)測融合算法推導44-45
• 3.4.3 仿真結果及分析45-51
• 3.5 本章小結51-52
• 第四章 針對土壤的靜態(tài)監(jiān)測融合改進的D-S證據理論算法52-66
• 4.1 Dempster組合規(guī)則存在的問題及現(xiàn)有改進方法52-54
• 4.1.1 Dempster組合規(guī)則存在的問題52-53
• 4.1.2 針對證據沖突的現(xiàn)有改進方法53-54
• 4.2 一種新的DSSC改進算法54-57
• 4.2.1 相似性系數的概念54
• 4.2.2 采用相似性系數對D-S證據的加權54-55
• 4.2.3 DSSC在土壤靜態(tài)監(jiān)測融合應用中的實例分析55-57
• 4.3 基于傳統(tǒng)沖突度量存在的問題及其現(xiàn)有改進方法57-61
• 4.3.1 基于傳統(tǒng)沖突度量存在的問題57-59
• 4.3.2 現(xiàn)有的沖突度量標準59-61
• 4.4 一種新的 -mBetP unSim證據沖突度量61-64
• 4.4.1 -mBet P unSim的構造61-62
• 4.4.2 -mBet P unSim在土壤靜態(tài)監(jiān)測融合應用中的實例分析62-64
• 4.5 本章小結64-66
• 第五章 證據理論在土壤靜態(tài)監(jiān)測融合中的應用實例分析66-73
• 5.1 針對土壤靜態(tài)監(jiān)測的證據建模過程66
• 5.2 基于三角Fuzzy數生成BPA66-68
• 5.3 土壤靜態(tài)監(jiān)測融合的一個實例68-72
• 5.4 本章小結72-73
• 第六章 全文總結與展望73-75
• 6.1 全文總結73-74
• 6.2 后續(xù)工作展望74-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-80
• 攻讀碩士學位期間取得的成果80-81

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前3條

1 鄧勇,施文康,朱振福;一種有效處理沖突證據的組合方法[J];紅外與毫米波學報;2004年01期

2 李弼程,王波,魏俊,錢曾波,黃玉琪;一種有效的證據理論合成公式[J];數據采集與處理;2002年01期

3 肖建于;童敏明;朱昌杰;王小蕾;;基于廣義三角模糊數的基本概率賦值構造方法[J];儀器儀表學報;2012年02期

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本文編號：847519