无线传感器网络中基于模糊神经网络的目标跟踪技术研究与实现

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无线传感器网络(WSN)是一种集成了传感器技术、微机电系统技术、无线通信技术和分布式信息处理技术的全新计算模式，它被誉为继因特网之后将对21世纪人类生活方式产生重大影响的IT热点技术之一。因特网拉近了人与人之间的距离，改变了人与人之间的沟通、交流方式，而WSN将逻辑上的信息世界与物理世界融合在了一起，将改变人与自然的交互方式。
　　 WSN集成了传感、计算、无线通信、信息处理、人工智能等众多技术，它的低成本、低功耗、体积小、高冗余、多功能的特性使之在目标检测、跟踪等方面的应用比传统的网络更方便、更可靠、更有效。
　　 WSN在拥有众多优点的同时也存在着许多不足，传感器节点的能量、处理能力、通信能力和存储能力都是非常有限的，而且由于对传感器节点的成本要求，导致节点的可靠性也不是很高，这些都给WSN的应用带来了很大的挑战。为应对这个挑战，在WSN的应用中大量的使用了数据融合技术，数据融合技术大大减小了节点的计算量和通信量，延长了网络寿命，扩大了应用范围。本文采用的是基于模糊神经网络的数据融合技术，神经网络以其优秀的非线性处理能力及分类能力在模式识别、自动控制等领域得到了广泛应用，它的分布式计算、较强的容错能力，高度的自适应能力正与WSN的特点相吻合。模糊技术是以模糊逻辑为基础，通过模仿人类思维的模糊综合判断推理来处理常规方法难以解决的不确定性环境下的决策行为，这与多目标跟踪中的技术需求极为符合，因此也在基于WSN的数据融合中有着极广泛的应用。而模糊神经网络是结合了这两者优点的一门技术，因此本文使用了模糊神经网络进行了目标跟踪中的数据融合。
　　本文针对目标跟踪应用的需求，对WSN的目标定位、目标跟踪和数据融合等相关热点问题进行了研究，对原有的WSN分析与管理平台SNAMP2.0进行了完善和改进，使之能够监控多个运动目标，为以后继续研究基于WSN的目标跟踪技术打下了良好的基础。同时利用模糊神经网络对该系统计算得到的跟踪数据进行了融合处理，验证了所提出的融合技术的有效性。

著录项

作者
孙超;
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作者单位

太原理工大学;

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授予单位太原理工大学;
学科
授予学位硕士
导师姓名冯秀芳;
年度 2009
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TN925.93;
关键词
无线传感器网络; 模糊神经网络; 目标跟踪; 分布式信息处理;

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