基于數(shù)據(jù)融合的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)部署研究.pdf

1、作為傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要分支，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)在海洋數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、海洋河流環(huán)境監(jiān)測(cè)、海洋災(zāi)害預(yù)防、水下及艦艇導(dǎo)航定位、海洋資源勘測(cè)、分布式戰(zhàn)術(shù)監(jiān)測(cè)以及水下目標(biāo)的探測(cè)、跟蹤與定位等領(lǐng)域的應(yīng)用前景極為廣泛。本課題針對(duì)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題，在評(píng)價(jià)指標(biāo)、感知模型、數(shù)據(jù)融合、部署算法等方面，對(duì)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署的問(wèn)題進(jìn)行了研究。
　　本研究針對(duì)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的三維部署，利用被動(dòng)聲吶概率感知模型和改進(jìn)后D-S證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合模型

2、，分析了在數(shù)據(jù)融合下水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)區(qū)域的-信度覆蓋的變化，依據(jù)檢測(cè)區(qū)域中目標(biāo)分布的先驗(yàn)概率，本文提出了基于改進(jìn)D-S證據(jù)理論和先驗(yàn)概率的部署算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。仿真結(jié)果表明，與均勻部署算法和基于均勻部署的非均勻部署算法相比，能夠有效減少部署節(jié)點(diǎn)，減少節(jié)點(diǎn)能耗，擴(kuò)大檢測(cè)范圍，提高網(wǎng)絡(luò)的探測(cè)性能。根據(jù)被動(dòng)聲納的概率感知模型，結(jié)合水下環(huán)境影響因素，建立了模糊感知模型和模糊數(shù)據(jù)融合模型，研究了模糊數(shù)據(jù)融合對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)部署

3、的促進(jìn)作用，提出了基于模糊數(shù)據(jù)融合的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署策略(NAFC)。利用MATLAB驗(yàn)證了算法的有效性：NAFC算法能夠有效減少部署節(jié)點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋度和單個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)效率，減少節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，擴(kuò)大檢測(cè)范圍，提高網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)性能。針對(duì)異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署，基于異構(gòu)節(jié)點(diǎn)不同的概率感知特點(diǎn)，借鑒有機(jī)小分子組成的結(jié)構(gòu)模型，提出了異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)―類分子感知模型，研究了采用新的模型和數(shù)據(jù)融合后網(wǎng)絡(luò)覆蓋度的變化，提出了基于DS