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无线传感器网络中数据融合技术的研究

作 者: 曾颖
导 师: 史景伦; 刘志鹏
学 校: 华南理工大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 无线传感器网络 数据融合 卡尔曼滤波
分类号: TN929.5
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 30次
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内容摘要


无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为新时代的一项变革性技术,通过实时监测对象并采集需要的对象信息,是一个全新的信息获取平台,在军事国防、环境监测、智能家居等领域具有广泛的应用前景。本文在介绍了无线传感器网络的基础上,着重描述了数据融合技术对传感器网络的意义。通过分析各种融合技术的原理与优缺点,选取了卡尔曼滤波作为本文的研究对象;在列举一些国际上卡尔曼滤波在多传感器数据融合领域的应用后,选取了一种典型应用-IMM算法与卡尔曼滤波结合做分析,充分说明了卡尔曼滤波在该领域的应用潜力。论文从融合数据的准确度与能量消耗两大方面入手,主要研究内容如下:(1)在数据准确度方面,本文先提出在无线传感器网络中,传感器所采集到的数据很有可能会存在一些异常数据,这些异常数据与正常数据相差甚远。如果这些异常数据继续加入到数据融合处理中,则会对数据融合的准确度有一定的影响。通过比较几种数据校验方法,选取合适的数据处理方法,再选用Kalman滤波法对样本数据进行融合处理。通过Matlab仿真实验,该方法能够避免异常数据对数据处理结果的不良影响,从而提高数据融合的准确度。(2)针对卡尔曼滤波的融合能量消耗问题,本文对一组二维数据的融合进行研究。通过不同的测量次数作对比,探讨各组数据在经过Kalman滤波后得出的融合结果间的误差范围变化。通过Matlab仿真实验,各组不同测量次数的数值经融合后对结果的准确性影响不大,从而采用减少测量次数的方法,以达到节约系统能量,延长网络寿命的目的。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 绪论  9-11
  1.1 课题背景及意义  9
  1.2 本文主要的研究方向  9-10
  1.3 论文的组织架构  10-11
第二章 数据融合的关联技术  11-20
  2.1 无线传感器网络的结构  11-12
    2.1.1 通信结构  11
    2.1.2 传感器节点的组成  11-12
    2.1.3 无线传感器网络的组网过程  12
  2.2 数据融合技术  12-19
    2.2.1 数据融合的原理及过程  13-14
    2.2.2 数据融合的主要特点  14
    2.2.3 传感器网络数据融合的基本结构  14-16
    2.2.4 数据融合的分类  16-19
  2.3 本章小结  19-20
第三章 卡尔曼滤波法  20-28
  3.1 滤波器模型的建立  20
  3.2 滤波法的原理过程  20-22
  3.3 卡尔曼滤波研究现状  22-24
  3.4 典型应用  24-27
  3.5 本章小结  27-28
第四章 基于小样本的改进型卡尔曼滤波  28-48
  4.1 数据校验与卡尔曼滤波的结合  28-35
    4.1.1 数据检验的数字滤波法  28-30
    4.1.2 传感器网络中的数据校验  30-32
    4.1.3 数据校验与卡尔曼滤波的结合  32-35
  4.2 测量次数对卡尔曼滤波的影响  35-46
    4.2.1 实验设计  35-38
    4.2.2 仿真与分析  38-46
  4.4 本章小结  46-48
第五章 总结与展望  48-50
  5.1 全文总结  48-49
  5.2 下一步工作展望  49-50
参考文献  50-52
攻读硕士学位期间取得的研究成果  52-53
致谢  53-54
附件  54

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 移动通信
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