《動態不確定環境下的感測器網路協同融合關鍵問題研究》是依託北京科技大學，由王睿擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：動態不確定環境下的感測器網路協同融合關鍵問題研究
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：王睿
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
動態不確定環境下感測器網路的協同感知與信息融合面臨著：動態協同的時效性；輕量級不確定信息融合的準確高效性這兩個關鍵科學問題。本申請擬針對上述問題進行研究：1. 探索利用動態環境的狀態預測信息來指導協同策略，建立系統動態模型，構造綜合考慮信息收益與資源消耗的性能指標函式，提出基於狀態預測的分散式動態協同方法，分析關鍵協同參數，研究自適應策略，實現動態環境下滿足時效性的分散式協同感知；2. 借鑑DSmT不確定性推理理論思想，利用邏輯運算表達、資訊理論等理論工具，通過重新定義焦元集合和組合融合規則，構造描述不確定性的置信度函式，提出基於衝突焦元邏輯運算表達的不確定、高衝突信息融合改進方法，研究先驗信息的融合方法，對所提出融合方法進行收斂性、複雜度和性能分析，實現輕量級、準確高效的不確定信息融合。建立性能評價指標，在已具有的測試驗證平台上完成算法的實驗驗證和性能分析。
結題摘要
感測器網路的協同感知與信息融合是學術界研究的熱點。在很多無線感測器網路套用環境中，常具有動態和不確定性特點，這種動態不確定的特點給感測器網路協同感知與信息融合帶來了新的問題和挑戰。本項目針對上述問題開展了深入研究，已取得的研究成果主要包括：1. 為解決動態協同的挑戰，提出了一種基於分治結構的協同感知框架，能夠適應動態環境，在滿足用戶精度需求的前提下，最佳化資源消耗；針對環境的動態性問題，提出了基於狀態預測的感測器網路自適應協同策略，可依據環境的動態變化，自適應調整協同方式和協同參數；為解決異質感測器網路協同感知的圖像獲取完整性問題，提出了面向資源節省的有效圖像信息獲取方法，不僅可以保證感知性能，而且還顯著降低了存儲開銷和傳輸能耗。2. 對感測器網路的衝突信息融合問題，提出了基於邏輯表達的融合推理方法，能夠滿足在無線感測器網路信息融合中同時要求處理衝突信息與算法輕量級的需求；將所提出的融合推理方法用於感測器網路多目標跟蹤等典型套用場景，提出了基於邏輯表達融合推理的感測器網路多目標跟蹤方法，利用兩層結構解決了其中的信息融合與數據關聯問題；針對感測器網路感知中的分類問題，受AdaBoost思想啟發，提出了一種功耗節省的分類融合算法，並在太湖藍藻監測系統的真實數據上進行了實驗驗證。在以上研究的基礎上，還進一步對群智感知、社會網路建模與分析等進行了研究，基於社團劃分的思想，提出了基於醫療社會網路的高危風險評估模型，並在乳腺癌人群佇列的高危篩查中進行了初步的套用驗證。已在國際、國內期刊會議上發表學術論文15篇，包括本領域重要會議IEEE ICDCS論文1篇，IEEE Transactions期刊論文2篇，其中SCI收錄10篇，EI收錄4篇；獲得國家發明專利4項，申請受理4項；獲得軟體著作4項，協助舉辦相關國際學術會議一次，在有影響的國際期刊協助組織信息融合方向的專刊一期。
