基于證據(jù)理論的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合算法研究.pdf

1、近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、智能家居、健康醫(yī)療等領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。隨著傳感器的感知、存儲和計(jì)算能力的日益增強(qiáng)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)正朝著異構(gòu)化、大流量和智能化的方向發(fā)展。決策融合技術(shù)能夠大幅度降低數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)約傳輸耗能，延長WSN工作壽命并提升數(shù)據(jù)處理精度，是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域熱點(diǎn)研究問題之一。
　　本文對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合問題以及證據(jù)理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹，提出了決策融合的四層模型，并對當(dāng)前各類決策融合模型進(jìn)行了總

2、結(jié)分析。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于證據(jù)理論的決策融合算法及其在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用問題。主要工作包括以下三個(gè)方面:
　　(1)針對WSN分布式目標(biāo)分類決策融合問題，提出基于證據(jù)理論的可靠度-概率（RP）決策融合算法，并推導(dǎo)出簡單明確的融合規(guī)則。已有的信度構(gòu)建算法只是單獨(dú)考慮分類器的認(rèn)知不確定性或隨機(jī)不確定性，具有一定的片面性。本文將信度作為概率的不確定表述，在簡單支信度函數(shù)框架下，提出了基于決策可靠度-概率的信度構(gòu)建算法。首先提

3、出基于距離的可靠度計(jì)算方法，對決策的可靠度進(jìn)行量化。隨后根據(jù)RP信度構(gòu)建算法得到本地基本信度分配(BBA)，最后推導(dǎo)出了全局BBA的表達(dá)式并得到了明確的RP融合規(guī)則。該規(guī)則不僅避免了Dempster組合規(guī)則的復(fù)雜計(jì)算，而且降低了數(shù)據(jù)通信量。
　　(2)針對WSN分布式目標(biāo)檢測決策融合問題，同樣使用RP決策融合算法進(jìn)行了建模。針對目標(biāo)信號和噪聲信號能量分布函數(shù)的不同，提出了基于累積概率密度分布函數(shù)信度計(jì)算方法，結(jié)合傳感器的檢測率和虛

4、警率構(gòu)建本地BBA，并且得到了二元檢測場景下的BRP決策融合規(guī)則。相比已有的基于證據(jù)理論的融合方法，本文提出的規(guī)則簡單易實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)傳輸量更低，且兼容通用的閾值式目標(biāo)檢測模型。
　　(3)通過仿真對比驗(yàn)證本文提出的算法的性能。針對在WSN目標(biāo)分類中提出的RP策融合算法，使用隨機(jī)可變數(shù)據(jù)集和實(shí)際車輛傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明，在本地分類精度或傳感器數(shù)量不同的環(huán)境下，本文提出算法的融合結(jié)果精確度均明顯優(yōu)于貝葉斯融合和加權(quán)融合方法