隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,傳感器性能獲得了極大的提高。為了獲得最佳的入侵目標(biāo)檢測(cè)性能,依靠單傳感器提供信息已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)需要,必須運(yùn)用各種有源和無(wú)源的傳感器在內(nèi)的多傳感器來(lái)集成提供多種觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題可以抽象為兩大步驟:對(duì)多源信息進(jìn)行融合,識(shí)別入侵目標(biāo);對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精確定位,繼而實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)和跟蹤。本文圍繞著入侵目標(biāo)識(shí)別以及入侵目標(biāo)定位兩個(gè)方面展開(kāi)研究。對(duì)于入侵目標(biāo)識(shí)別,多源信息融合是該問(wèn)題解決的關(guān)鍵環(huán)節(jié)�？紤]到信息融合過(guò)程中的不確定性和信息之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),本文采用D-S證據(jù)理論中的概率分布度量目標(biāo)識(shí)別結(jié)論的不確定性,灰靶思想刻畫(huà)多源信息內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系,定義了信息分辨率作為衡量傳感器信息質(zhì)量的指標(biāo),提出了一種基于D-S證據(jù)理論和灰靶理論的信息融合集成算法DS-GT來(lái)實(shí)現(xiàn)信息融合過(guò)程。節(jié)點(diǎn)呈柵格部署的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特殊,在目標(biāo)定位應(yīng)用領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文基于柵格部署的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò),提出了柵格預(yù)置點(diǎn)目標(biāo)定位方法,通過(guò)設(shè)定和選擇合適的柵格預(yù)置點(diǎn)進(jìn)行目標(biāo)定位。最后,本文以某預(yù)警中心無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)為例,在VS平臺(tái)下對(duì)DS-GT信息融合算法及柵格預(yù)置點(diǎn)匹配的目標(biāo)定位... 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 目標(biāo)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題分析與研究框架
    2.1 基本概念分析
        2.1.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)傳感器分析
        2.1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征分析
        2.1.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)信息結(jié)構(gòu)分析
    2.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題描述與分析
        2.2.1 問(wèn)題抽象和相關(guān)概念
        2.2.2 問(wèn)題的基本假設(shè)條件
        2.2.3 問(wèn)題輸入輸出和要件剖析
    2.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題研究框架
        2.3.1 問(wèn)題求解技術(shù)可行性分析
        2.3.2 入侵目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題求解框架
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于DS-GT信息融合算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)識(shí)別
    3.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)識(shí)別分析
        3.1.1 入侵目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題分析
        3.1.2 不同融合層次的目標(biāo)識(shí)別流程
        3.1.3 入侵目標(biāo)信息融合技術(shù)分析
    3.2 D-S證據(jù)理論算法與灰靶理論
        3.2.1 D-S證據(jù)理論算法基本思想
        3.2.2 灰靶理論基本思想
        3.2.3 基于灰靶理論的貢獻(xiàn)度計(jì)算過(guò)程
    3.3 基于DS-GT的信息融合算法設(shè)計(jì)
        3.3.1 DS-GT算法相關(guān)概念定義
        3.3.2 信息融合算法DS-GT流程設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于柵格預(yù)置點(diǎn)匹配的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵目標(biāo)定位
    4.1 入侵目標(biāo)定位分析
        4.1.1 目標(biāo)定位過(guò)程分析
        4.1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述
    4.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)柵格定位分析
        4.2.1 柵格部署的定義
        4.2.2 單層?xùn)鸥穸ㄎ环治?br>        4.2.3 雙層?xùn)鸥穸ㄎ环治?br>    4.3 基于柵格預(yù)置點(diǎn)的目標(biāo)定位算法設(shè)計(jì)
        4.3.1 預(yù)置點(diǎn)匹配定位定義
        4.3.2 柵格預(yù)置點(diǎn)匹配算法流程設(shè)計(jì)
        4.3.3 與傳統(tǒng)方法精度對(duì)比分析
    4.4 本章小節(jié)
第五章 某預(yù)警中心無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)入侵目標(biāo)仿真實(shí)驗(yàn)示例
    5.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境
        5.1.1 仿真實(shí)驗(yàn)介紹
        5.1.2 實(shí)驗(yàn)想定描述
    5.2 DS-GT信息融合算法仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        5.2.1 DS-GT算法驗(yàn)證輸入數(shù)據(jù)
        5.2.2 計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)與分析
    5.3 目標(biāo)定位算法仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.3.2 實(shí)際系統(tǒng)測(cè)試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)束語(yǔ)
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果
附錄A DS-GT算法相關(guān)代碼
    A-1 GT算法實(shí)現(xiàn)代碼
    A-2 DS-GT-MAX算法實(shí)現(xiàn)代碼
    A-3 DS-GT-MEAN算法實(shí)現(xiàn)代碼
    A-4 DS-GT-NONE算法實(shí)現(xiàn)代碼


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3537975