网格环境下无线传感器网络数据融合研究

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1、太原理工大学硕士学位论文网格环境下无线传感器网络数据融合研究姓名：刘宝栋申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：冯秀芳20070501太原理工大学硕士研究生学位论文网格环境下无线传感器网络数据融合研究摘要无线传感器网络是由大量具有感知能力、计算能力和通信能力的微小传感器结点构成。传感器节点大量部署在监测区域内，通过无线通信方式形成自组织网络。无线传感器网络能实时监测、感知、采集和处理各种监测对象的信息，在环境监测、医疗监护、城市交通管理、仓储管理、军事侦察等领域具有广阔的应用前景。将无线传感器网络部署在监

2、测区域后，人们可以得到自然界第一手的数据资料。但是，无线传感器网络传感器节点具有计算能力低、存储容量小、通信速度慢等特点，这使得无线传感器网络自身无法对短时间内获得的大量传感数据进行复杂和及时的处理。网格技术是近年来出现的一种分布式计算技术，网格可以将高速计算机、大型数据库、存储设备等全部连接起来，为用户提供统一的网格服务。利用网格进行无线传感器网络的数据融合，可以发挥网格拥有巨量计算、存储资源的优势，使无线传感器网络数据得到更加充分的处理。利用网格进行无线传感器网络数据融合还可以使网格集成多个无线传感器网络系统

3、，屏蔽多个无线传感器网络数据的异构性，简化用户使用无线传感器网络数据的操作，给用户提供统一的数据界面。本文首先介绍了网格和无线传感器网络系统的基本特征、应用及系统软件，并分析了常用的数据融合算法。接着，本文提出了无线传感器网络I太原理工大学硕士研究生学位论文和网格的结合框架，并将该结合框架应用于森林火灾监测。该结合框架由无线传感器网络接入层、特征融合层和决策融合层构成。随后，本文设计实现了由无线传感器网络网内数据融合算法和D．S证据理论融合算法构成的特征层融合算法，以及由概率判决算法构成的决策融合算法。本文利用无

4、线传感器网络系统软件TinyOS和网格系统软件GloubsToolkit4构建了实验环境，利用TinyOS的工具TOSSIM和TinyDB来获得无线传感器网络的数据，并将数据传递给基于网格系统GlobusToolkit4实现的数据融合服务进行处理。通过结合框架的数据融合处理，可以大大减少无线传感器网络的数据传输量，提高无线传感器网络所得数据的使用效率。关键词：网格，无线传感器网络，数据融合，结合框架II太原理T大学硕十研究生学位论文THERESEARCHONDAIAFUSIONOFWIRELESSSENSORNE

5、TWORKINTHEGRIDABSTRACTTheWirelessSensorNetwork(WSN)iscomposedoflotssensornodes，whichhavethecapabilityofsensing，computingandcommunicating．Thesensornodesaredeployedinthesensorareaandformaself-organizationnetwork．TheWSNcanbeusedinenvironmentmonitor,medicaltreatm

6、ent,citytraffic，andmilitaryapplications．ThewidelydeployedWSNcangetlotsofenvironmentdataandmake、．peopleknowmoreabouttheenvironment．ButthedataprocessingcapabilityofWSNnodesisverylimited，andthestorage，communicationcapabilityofWSNnodesarealsorestricted，thismakest

7、heprocessingofsensordata，whicharecapturedfromnaturequickly,morecomplexandoutoftimeThegirdisadistributedcomputingtechnology,whichisverypopularinrecentyears．Thegridcanmakethecomputingcapability,database，andstoragealltogether’togiveauniformgridservice．Theusingof

8、girdtodotheWSNdatafusionworkhassomeadvantages．Firstly,thehugecomputationcapabilitycanbefullyusedtodothefusionworkandlettheWSNdatadeeplyprocessed．Secondly，thegridcanintegratemanyWSNandgive