无线传感器网络模型在卫星编队数据融合中的应用研究

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1、工学硕士学位论文无线传感器网络模型在卫星编队数据融合中的应用研究林炳哈尔滨工业大学2007年7月国内图书分类号：TP391国际图书分类号：621工学硕士学位论文硕士研究生导师申请学位学科、专业所在单位答辩日期授予学位单位无线传感器网络模型在卫星编队数据融合中的应用研究林加沈毅教授工学硕士检测技术与自动化装置信息科学与工程学院2007年7月哈尔滨工业人学ClassifiedIndex：TP391U.D.C：621DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringApplicationofWirelessSensorNe

2、tworksModelinSatelliteFormationDataFusionCandidate:LinBingSupervisor:Prof.ShenYiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:DetectionTechniqueandAutomationDevicesAffiliation:Dept,ofInformationandControlEngineeringDateofDefence:June,2007Degree-Conferring-Institution:Har

3、binInstituteofTechnology摘要无线传感器网络由大量具冇数据感知、信息处理和无线通信能力的传感器节点组成，节点间以无线多跳的无屮心方式连接，它集合了传感测量、微电机系统、嵌入式计算以及网络通信等多种学科，是一门新兴综合性科学技术。在国防军事、安全反恐、环境监测、交通管理、医疗卫生和生产制造等领域具有广阔应用前景。本课题就是围绕卫星编队中无线传感器网络数据融合问题展开，将无线传感器网络应用到卫星编队屮，对卫星编队屮传感器节点，传感拓扑结构、融合体系结构、基于小波神经网络的数据融合算法等进行研究。主要研究内容如下：首先介绍了无线传感器网

4、络技术和卫星编队飞行技术的起源与发展，在此基础上针对卫星编队这一特殊应用背景，捉出了在卫星编队中建立一个移动无线传感器网络，对这一无线传感器网络屮采用的无线通信技术以及卫星编队屮无线传感器网络的特点进行了研究；对卫星编队中无线传感器网络的传感拓扑结构问题进行了研究，总结出了卫星编队屮最住传感拓扑结构多目标优化模型，并由此模型得出3-regular-l为6卫星节点下的最佳传感拓扑结构。然后对小波理论及自适应共振神经网络理论进行研究，捉出了一种基于小波神经网络的无线传感器网络数据融合方案：先利用小波实现无线传感器网络数据的融合预处理，然后充分利用自适应共振

5、理论神经网络简单平行分布式计算，无监督自主学习，分类数目不需要预先设定等优点，对预处理后的数据进行分类处理，实现对无线传感器网络的数据融合。最后对无线传感器网络数据融合体系结构进行了研究，并使用"Smart-Its”无线传感器网络系统所测数据对所捉数据融合方案进行了仿真实验，仿真结果显示所捉方案能够准确地对无线传感器网络采集数据进行分类融合，第11个传感器以及3-regular-l传感拓扑结构下卫星节点1岀现故障两种情况下的仿真结果表明所捉融合方案具冇良好的鲁棒性。关键词卫星编队；无线传感器网络；数据融合；小波；自适应共振理论AbstractRecen

6、tadvancesinsensor,micro-electro-mechanicalsystemstechnology(MEMS),nestedcomputationandwirelesscommunicationshaveenabledthedevelopmentofwirelesssensornetworks(WSN)includingalargenumberofsensornodes,whichconsistsofsensing,dataprocessing,andcommunicatingcomponents.WSNisanoveltechno

7、logy,whichiswidelyusedinnationaldefense,infrastructuresecurity,environmentmonitoring,trafficmanagementandindustrycontrolapplications.Theapplicationofwirelesssensornetworksmodelinsatelliteformationdatafusionisresearched.Theresearchworkandthemainresultsareasfollows:Firstly,weprese

8、ntthedevelopmentofthewirelesssensornetworksandt