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基于模糊集合和D-S证据理论的无线体域网数据融合的研究

作　者: 张丽
导　师: 杨永健
学　校: 吉林大学
专　业: 网络与信息安全
关键词: 无线体域网数据融合 D-S证据理论模糊集合节点淘汰体征常值提取
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

无线体域网也是一种无线传感器网络,因此它也具备无线传感器网络的缺点,因此数据融合的研究是十分有必要的。本文建立的信息融合框架是将采集到的人体体征指标进行数据预处理,判断出数据的类型是正常数据,异常数据还是错误数据,并针对不同的用途采用不同的数据。对于正确数据,可以用来对使用者的生命体征进行提取,文中对于质心算法,圆心算法和极大似然法进行了比较,针对传感器计算能力、存储空间有限的特点选择了质心算法进行计算。异常数数据可以用来判断是否是由于身体状态的异常是否是由于环境因素引起的。本文采用了模糊集合理论的知识定义了基本信任分配函数,其中考虑和环境因素的影响,在对证据进行合成时,采用了证据间的距离的理论,利用模糊集合中的格贴近度对Josselme的距离公式进行了改进,提高了计算效率。本文对Josselme的合成方法和本文中的方法进行了比较,说明了本文方法在保证融合结果的正确性的基础上计算更简单,并通过另外的例子说明了本文中的理论可以解决环境因素引起的体征的改变被误报的问题。而错误数据则用来判断节点是否可靠性已经达不到要求,是否需要替换。本文通过计算元器件的故障率和对变化趋势的变化来判断是否需要替换。

全文目录

提要  4-5
摘要  5-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-17
  1.1 无线体域网的概念及研究现状  11-13
  1.2 数据融合的发展  13-15
  1.3 研究目标  15
  1.4 设计目标  15-16
  1.5 论文安排  16-17
第2章数据融合基础知识  17-31
  2.1 数据融合知识  17-20
    2.1.1 数据融合的概念  17-18
    2.1.2 数据融合分类  18
    2.1.3 数据融合常用的方法  18-20
  2.2 证据理论知识  20-25
    2.2.1 证据理论基本概念  20-22
    2.2.2 证据理论的合成规则  22-23
    2.2.3 证据理论的不足  23-24
    2.2.4 证据理论的改进  24-25
  2.3 模糊集合理论知识  25-31
    2.3.1 模糊集合理论基本概念  25-26
    2.3.2 模糊集合的运算  26-27
    2.3.3 两个模糊集的贴近度  27
    2.3.4 隶属函数和基本信任分配函数的关系  27-31
第3章无线体域网数据融合框架及各模块算法设计与改进  31-44
  3.1 总体设计目标  31-32
  3.2 各模块功能说明  32-33
  3.3 数据预处理模块  33-34
  3.4 基于模糊集和证据理论的异常数据融合  34-39
    3.4.1 基本信任分配函数确定  35-37
    3.4.2 合成规则  37-39
  3.5 体征常值提取  39-42
  3.6 节点淘汰判断  42-44
第4章算法实例分析  44-52
  4.1 体征常值提取算法比较  44-46
  4.2 Josselme和本文方法对比  46-49
  4.3 对环境因素的判断  49-52
第5章总结与展望  52-53
  5.1 总结  52
  5.2 展望  52-53
参考文献  53-55
作者简介及在学期间所取得的科研成果  55-56
致谢  56

基于模糊集合和D-S证据理论的无线体域网数据融合的研究

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