无线传感器网络中基于目标跟踪的数据融合研究与实现

【摘要】： 随着信息技术及半导体技术的迅猛发展,使得廉价、低功耗、体积小、并具备一定计算及感知环境、通信能力的设备得以实现,并且部署于各个物理环境之中,形成一种新型的网络:无线传感器网络WSN(Wireless SensorNetwork)。它是一种全新的计算模式,是继Internet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,它将逻辑上的信息世界与物理世界融合在一起,将改变人与自然的交互方式。 无线传感器网络的应用已经由最初的军事领域扩展到众多民用领域,如环境监测、经济农业、医疗卫生、人员定位等。面对部署区域庞大的数据传输量是无线传感器网络所面对的最大挑战,数据融合技术正是以减少网络冗余数据、减少通信量、延长网络寿命为目标,成为无线传感器网络重要的研究课题。 本文提出了一种新的数据融合技术,其基本思想是在网络中部署一个能够自由运动的节点,称为运动节点,通过不断地在监测区域中运动,收集环境参数,直接送至基站(sink节点)。本文围绕该技术做了如下工作: (1)将模糊推理系统应用于传感器节点间距离测定,建立了专门利用RSSI(Received Signal Strength Indicator)值测定节点间距离的模糊推理模型; (2)围绕动态定位,对已有的物理层协议、MAC层协议进行了必要的改进,减少了网络运行时的能量损耗; (3)构造了以动态定位为基础的目标跟踪系统,系统后台程序能够实时地通过友好的GUI界面反映出节点所处位置及其在该位置的环境参数(光照强度),并根据实验需要展示数据包路由情况。