论文部分内容阅读
随着电子技术，无线通信技术和计算机技术紧密地相互结合和发展，促进了无线传感器网络进入许多应用领域。无线传感器网络是有传感器节点、管理节点和汇聚节点组成的，集数据采集、通信和融合处理为一体的网络系统。它引起了世界上许多国家学术界和工业界的高度重视，成为当前备受关注的研究热点。在森林防火监测领域中，相比传统的森林防火监测方式，无线传感器网络技术具有价格低廉、自组织、实时性好和覆盖区域广等特点可以实现对监测范围全面的、连续的和实时的监测。但是在实际应用中仍然存在着一些有待研究和解决的问题，由于大部分监测区域都是环境相对恶劣或者人类不宜到达的区域，传感器节点会因外界因素的改变和自身因素的影响出现不稳定等现象，从而导致传感器测量数据不准确，无法对监测区域进行准确的检测。因此，有必要对传感器采集的数据进行融合。本论文针对森林防火监测的特点，提出了一种同质多传感器数据融合和异质多传感器数据融合的二层融合时段融合方案。第一个过程为同质多传感器数据融合，同质多传感器数据融合利用最小二乘方法、结合传感器的历史方差和实时方差，计算传感器的权重，最后加权数据融合算法。第二个过程为异质多传感器数据融合，异质多传感器数据融合时段采用模糊聚类分析对前一阶段得到的融合结果再次进行融合，从而得到当前对象监测区域的森林防火等级。最后仿真结果表明，在同质多传感器数据融合时段，本方法能够更加有效地提高数据融合的精度，从而延长无线传感器网络的寿命。在异质多传感器数据融合时段，采用模糊聚类分析相比单因素的国家森林防火监测判定标准更为科学的反应了当前森林火灾监测等级。