摘要：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，wSN是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成，它们监测采集周边环境信息并传送到基站进行处理在某一时刻通过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。基于模糊理论的决策级数据融合算法能够很好的解决这个问题本文以国家863研究项目《基于无线传感器网络的铁路危险货物在途安全状态监测技术研究》为背景，结合铁路运输中棉花在途状态监测系统的开发，在分析了当前有效的决策级数据融合技术基础上，提出了基于模糊理论的决策级数据融合算法，该算法通过对采集数据进行处理和分析，以获得准确的被测对象状态的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中传统的决策级数据融合算法，如自适应加权数据融合算法和算术平均数数据融合算法，总结这两种算法的优缺点和检测系统的需求，进步明确理想算法应达到的目标。（2）提出了基于模糊理论的两阶段数据融合算法：该算法第一阶段利用基于贴近度的数据融合算法进行同类数据的融合校准，这一阶段的目的是剔除错误的和可信度较差的数据，得到相对更加准确的数据，第二阶段利用模糊推理对第个阶段得到的异类数据进行融合推理，得到被测对象当前状态的描述，为决策提供支持（3）结合实测数据仿真本文所提出的算法，结果证明与传统的融合算法相比，可以更加准确的描述被测对象状态
标签： 无线传感器
上传时间： 2022-03-17
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如今大多数关于算法的图书都是大学教科书，或者是令人厌倦的相同算法集合改头换面后的作品。本书是给出所有算法的完整代码实现的第一本书，这些算法在开发人员的日常工作中非常有用本书重点关注的是实用。立即可用的代码，并且广泛讨论了可移植性和特定于实现的细节。本书作者介绍了一些有用但很少被讨论的算法，它们可用于语音查找，日期和时间例程（直到公元1年），B树和索引文件、数据压縮、任意精度的算术，校验和与数据验证，并且全面地介绍了查找例程、排序算法和数据结构本书只要求读者具有C语言的初级知识以及基本代数的相关知识。源代码经过测试符合ANS|标准，可以运行在UNX下，以及 Borland. Micros和 Watcom的编译器上作者简介Andrew Binstock是《 UNIX Review》的主编和《 C Gazette》的创刊编辑。他是aserJet Programming》（ Addison-Wesley，1991）的第一作者John Rex是一位计算机顾问，专攻C和C++。他是《 C Gazette》的前任技术编辑，并且为许多杂志撰写文章。
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