基于數(shù)據(jù)融合的傳感網(wǎng)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用研究.pdf

1、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于豐富的應(yīng)用場(chǎng)景中。其中，最為重要的當(dāng)屬目標(biāo)檢測(cè)了。通過(guò)在感興趣區(qū)域內(nèi)安放大量的傳感器節(jié)點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)感知到數(shù)據(jù)后，將它們發(fā)送到匯聚節(jié)點(diǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)需要依據(jù)接收到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地判斷出目標(biāo)是否出現(xiàn)。無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中冗余數(shù)據(jù)的傳輸不斷地消耗著網(wǎng)絡(luò)中有限的能量。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以有效地壓縮檢測(cè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量，從而提高系統(tǒng)的工作時(shí)間?；跀?shù)據(jù)融合的傳感網(wǎng)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用研究也就以兩個(gè)主要目標(biāo)為主：提升網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能和延長(zhǎng)檢測(cè)系統(tǒng)的工作時(shí)

2、間。
　　本文首先介紹了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)融合的基本理論知識(shí)以及經(jīng)典算法。主要介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)以及數(shù)據(jù)融合在目標(biāo)檢測(cè)中起到的作用，并對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行仿真分析。
　　然后，針對(duì)現(xiàn)存算法在低信噪比下，檢測(cè)性能無(wú)法滿足要求的情況。本文提出了具有本地投票判決的掃描統(tǒng)計(jì)算法（SSLV）。通過(guò)在掃描統(tǒng)計(jì)之前進(jìn)行本地投票的操作，可以有效地提升網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能。由于執(zhí)行了本地投票，傳統(tǒng)掃描統(tǒng)計(jì)的全局虛警概率表達(dá)式不再適用于SSL

3、V。所以在文中利用Haiman定理為全局虛警概率推導(dǎo)了新的表達(dá)式。本地投票還使得檢測(cè)到目標(biāo)的傳感器分布變得更加集中。這為在SSLV算法中加入可變步長(zhǎng)參數(shù)提供了更好的契機(jī)。在掃描統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)步長(zhǎng)參數(shù)的大小。通過(guò)仿真驗(yàn)證了引入步長(zhǎng)參數(shù)的SSLV在不損失網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)性能的前提下縮短了掃描時(shí)間。這就在連續(xù)和非連續(xù)掃描統(tǒng)計(jì)算法中找到了平衡點(diǎn)。
　　最后，由于目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)中的能量只會(huì)不斷地減少，如何有效降低網(wǎng)絡(luò)能量開(kāi)銷(xiāo)的

4、協(xié)議一直是研究的另一個(gè)重點(diǎn)。對(duì)靜態(tài)匯聚節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，距離匯聚節(jié)點(diǎn)較近的節(jié)點(diǎn)由于過(guò)多的中繼數(shù)據(jù)而過(guò)快死亡。所以本文提出了基于可用能量的移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在部署后按照虛擬網(wǎng)格進(jìn)行劃分。各個(gè)傳感器根據(jù)自己的位置確定所處的網(wǎng)格編號(hào)。當(dāng)傳感器檢測(cè)到目標(biāo)后，它會(huì)主動(dòng)發(fā)送消息給所處網(wǎng)格中的簇頭節(jié)點(diǎn)。簇頭節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中的其他簇頭以多跳的方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)綜合考慮存活簇頭節(jié)點(diǎn)的位置和可用能量，周期性地在網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)以均衡網(wǎng)絡(luò)