摘 要

近些年来，无线传感网络（WSN）蓬勃兴起并呈现出方兴未艾的发展趋势，究其原因，无线通信技术的先一步飞速发展为其奠定了基础。传感器通常是分布在比较差的环境中，导致传感器收集到的一些数据会偏离正常，因此如何正确地处理这些数据是一个问题。运用基于模糊理论的决策融合技术对这个问题的解决有着很大的帮助。

在本次设计中，以交通运输中的棉花为研究背景，通过收集的棉花的温湿度，运用基于模糊理论的决策融合推理棉花是否会燃烧。首先用基于贴近度法分别对收集的棉花温湿度进行校准处理。接着将校准后的数据模糊化处理，建立一个模糊推理系统，确定模糊控制规则和模糊推理方式，并最终推理出棉花的真实状态。最后用MATLAB进行仿真，并分析得到的结果。

得到的结果可以证明运用模糊理论的决策融合技术在这类问题上的处理有优秀的效果。另外决策融合技术也是WSN中一直研究的内容，相信它在未来的发展空间会很大。

关键词：无线传感器网络；模糊理论；决策融合

Abstract

In recent years, wireless sensor network (WSN) is booming and showing a trend of development. The reason is that the rapid development of wireless communication technology has laid a foundation for it.Sensor is usually distributed in a relatively poor environment， lead to the sensors to collect some data will deviate from the normal， therefore how to properly deal with these data is a problem. By using the fusion technology is a great help to solve the problem based on fuzzy decision theory.

In this design， transportation to cotton as the research background， through the temperature and humidity of the collected cotton，using fusion reasoning cotton whether combustion based on fuzzy decision theory. Firstly， based on the nearness degree method respectively to collect cotton temperature and humidity calibration processing. Then the calibration data is fuzzified， establish a fuzzy inference system， the fuzzy control rules and fuzzy reasoning method is confirmed and the ultimate reasoning cotton real state. Finally using MATLAB simulation and analysis of the results obtained.

Obtained results can be proved using fuzzy theory decision fusion techniques in this kind of problem processing has good effect. In addition decision fusion technology is also the content of WSN has been studied， it is believed that it will be a great space for development in the future.

Key Words：Wireless Sensor Networks；fuzzy theory；Decision fusion

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 本文研究目的及意义 1

1.2 课题研究背景与现状 2

第2章 无线传感器网络 3

2.1 无线传感器网络简介 3

2.2 无线传感器网络结构特点 3

第3章 无线传感网络数据融合技术 5

3.1 数据融合技术概述 5

3.2 数据融合的分类 5

3.3数据融合经典算法 8

3.3.1 卡尔曼滤波法 8

3.3.2 模糊理论法 8

3.3.3 贝叶斯估计法 9

3.3.4 D-S证据理论法 9

第4章 基于模糊理论的传感网络决策融合 11

4.1 系统方案 11

4.2 同类数据校准融合 12

4.3 异类数据的融合推理 14

4.3.1 输入输出变量的模糊化 14

4.3.2 建立模糊控制规则 16

4.3.3 模糊推理设计 16

4.3.4 输出变量逆模糊化 16

第5章 仿真与分析 18

5.1 仿真软件简介 18

5.2 数据获取及校准 18

5.3模糊推理系统的建立 22

第6章 总结与展望 27

6.1 工作总结 27

6.2 未来展望 27

参考文献 28

致谢 29

第1章 绪论

1.1 本文研究目的及意义

从宽泛意义上来讲，系统中分布存在的自动装置对传感网络的形成有至关重要的作用，周围高变动性的环境因素每时每刻都可以被分布存在的自动装置检测出来。近些年来，无线传感网络（WSN）蓬勃兴起并呈现出方兴未艾的发展趋势，究其原因，无线通信技术的先一步飞速发展为其奠定了基础。传感器通常是分布在比较差的环境中，导致传感器收集到的一些数据会偏离正常，因此如何正确地处理这些数据是一个问题。

只有顺利完成WSN中决策融合问题，才有可能使数据融合的过程顺利进行下去。决策融合的数据获取工具是传感器，完成决策融合的必要过程就是充分融合该工具检测到的所有有效数据，这是决策融合的一个大致过程。它能检测出对测量对象所作出的一系列决策。对数据的分析一直是社会上各领域都存在的或多或少的问题，决策融合的产生是由于社会上普遍产生了对WSN收集的所有信息进行自动评析并作出决策的技术的需求，并且这一技术在出现之后便如雨后春笋般成长。这几年检测信号的手段和WSN取得了很大的发展，因此人们特别注意到了WSN中的决策融合这一门技术。经过十几年的发展，传感器网络的理论研究获得较大的实质性跨越，这其中最具典型并走在发展研究前沿的方面就是决策融合。

WSN决策融合系统中做出科学有效决策的前提是获得渠道来源广，覆盖面积大的数据。因此，即使自动分布的传感装置处于非常不稳定的检测环境中，只要能满足数据最低数量要求，其检测性能仍能得到较大程度上的发挥，表现出优异的性能。系统决策的成功实现对系统内部传感器的协同合作提出了较高的要求。因此它的涵盖范围很大程度上由内部传感器的数量决定，传感器数量越多，网络决策融合系统涵盖范围越广。WSN决策融合系统中的传感器数量非常的多，如果只是其中的一两个装置有故障，并不会导致太大的问题，仍然可以进行检测。虽然这样可能会使WSN决策融合系统检测的能力不是那么精确，但它可靠性还是很高的。在当代社会中，WSN中的决策融合不再只是运用在军事中，在社会中的所有领域都有它的身影，如医疗领域和工业等。所以研究WSN决策融合的相关技术是有着很好的社会效益的。