針對(duì)土壤監(jiān)測(cè)的無(wú)線異構(gòu)傳感網(wǎng)信息融合方法的研究.pdf

1、土壤是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)和生產(chǎn)保證，是人類(lèi)珍貴的自然資源，土壤中的微生物能夠降解生活和生產(chǎn)中的造成的垃圾并將其納入天然循環(huán)軌跡并保持生態(tài)平衡。然而，近年來(lái)由于對(duì)土壤的操作不當(dāng)，導(dǎo)致土壤侵蝕及土壤污染越來(lái)越嚴(yán)重，嚴(yán)重威脅了我國(guó)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。因此為了控制和治理土壤侵蝕及土壤環(huán)境污染問(wèn)題，必須對(duì)土壤環(huán)境的質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。由于土壤的時(shí)空變異性，土壤信息具有豐富多維性，必須對(duì)土壤監(jiān)測(cè)到的各種信息進(jìn)行融合才能得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。
　　目前，

2、信息融合的關(guān)鍵技術(shù)還未實(shí)現(xiàn)理論性的突破，亦未形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大面積土壤信息及時(shí)獲取的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。針對(duì)該問(wèn)題，本文對(duì)土壤監(jiān)測(cè)的異構(gòu)無(wú)線傳感網(wǎng)（Heterogeneous Wireless Sensor Network, HWSN）信息融合方法進(jìn)行了研究，按照監(jiān)測(cè)的目的不同，主要從土壤的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與靜態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合兩個(gè)方面進(jìn)行了研究。
　　一、土壤的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合算法研究
　　從關(guān)注的點(diǎn)不同，可以將土壤的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)融合

3、問(wèn)題分解為兩個(gè)問(wèn)題：?jiǎn)文繕?biāo)監(jiān)測(cè)，即關(guān)注有無(wú)外來(lái)物入侵的問(wèn)題；多目標(biāo)監(jiān)測(cè)問(wèn)題，即關(guān)注外來(lái)物侵入的個(gè)數(shù)問(wèn)題。該部分的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、建立了土壤動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的HWSN模型，并對(duì)多目標(biāo)監(jiān)測(cè)模型信號(hào)在信道中的傳遞形式進(jìn)行了合理的假設(shè)；
　　2、在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)的情況下，對(duì)目標(biāo)監(jiān)測(cè)信息融合算法進(jìn)行了新的探究。首先從Likelihood Ratio（LR）融合規(guī)則著手，推導(dǎo)出了單目標(biāo)在高信噪比（signal-to-noise

4、ratio, SNR）情況下的Chair-Varshney融合規(guī)則，在低SNR情況下推導(dǎo)出了Maxmum Ratio Combiner（MRC）和Equal Gain Combiner（EGC）融合規(guī)則，并將它們推廣到多目標(biāo)監(jiān)測(cè)融合中；
　　3、在只知道信道統(tǒng)計(jì)（channel statistics, CS）信息條件下推導(dǎo)出了單目標(biāo)的LR-CS（LR in CS）、MRC-CS（MRC in CS）融合算法，并將它們成功地推廣到了

5、多目標(biāo)監(jiān)測(cè)融合中，推導(dǎo)出了相應(yīng)的多目標(biāo)融合算法。
　　二、土壤的靜態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合算法研究
　　本部分主要研究了Dempster-Shafer（D-S）證據(jù)理論在土壤靜態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合中的應(yīng)用。D-S證據(jù)理論應(yīng)用在土壤靜態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合中會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，本部分針對(duì)這些問(wèn)題對(duì)其進(jìn)行了相應(yīng)的研究與改進(jìn)。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、針對(duì)Dempster證據(jù)組合在土壤靜態(tài)監(jiān)測(cè)融合應(yīng)用中可能會(huì)產(chǎn)生反直觀現(xiàn)象的問(wèn)題，提出利用相似性系數(shù)加

6、權(quán)改進(jìn)的DSSC（D-S on Similarity Coefficient）算法，通過(guò)對(duì)土壤的靜態(tài)監(jiān)測(cè)融合實(shí)例分析證明了改進(jìn)算法的有效性，通過(guò)對(duì)比先前的改進(jìn)算法驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性；
　　2、針對(duì)土壤證據(jù)沖突的度量問(wèn)題，提出了基于相似矩陣轉(zhuǎn)變的BetPm-unSim度量單位。BetPm-unSim不僅避免了傳統(tǒng)沖突度量單位K存在的缺陷，而且相對(duì)于BPAd和difBetP兩種沖突度量，靈敏性更高、區(qū)分度更好，且計(jì)算量相對(duì)來(lái)說(shuō)也較