无线传感器网络汇聚节点信息融合算法研究
机场助航灯光单灯实现自动监控是助航灯光故障巡检的必然趋势.在基于无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)的机场助航灯光单灯监控系统中,汇聚节点数据的快速处理对监控系统应急响应至关重要.本文采用脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)进行助航灯故障信息的处理,对提高助航灯故障监控系统的寿命及可靠性,加强机场助航灯光应急实时响应能力与地面保障的能力,保证安全具有非常重要的意义.本文首先对在无线传感器网络中的各种数据融合方法进行了阐述.为高效地进行数据融合,提高系统实时性与保障故障信息分类准确率,提出了一种基于脉冲耦合神经网络的汇聚节点数据融合方法.基于该方法,在软件实现上与BP神经网络做比较实验.通过仿真实验结果表明该网络在数据融合处理方面优于BP神经网络的数据融合处理方法,能有效地进行故障的应急处理,节约系统资源,提高故障分类准确率和速度.在机场助航灯故障进行应急处理时,考虑到机场助航灯光监控实时性要求,利用FPGA作为硬件实现平台,充分利用芯片中可以并行计算的多硬件乘法器来执行数据融合算法,以获得较高的融合速度.初步的实验表明无线传感器网络汇聚节点脉冲耦合神经网络数据融合方法可行,该方法可提高监控系统应急处理的实时性,实现助航灯故障信息的判断与应急处理.
- 作者：
- 徐龙
- 学位授予单位：
- 中国民航大学
- 专业名称：
- 载运工具运用工程
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2014年
- 导师姓名：
- 王丙元
- 中图分类号：
- V351.32
- 关键词：
- 脉冲耦合神经网络；汇聚节点；数据融合；助航灯光
- pulse coupled neural network； aggregation node； data fusion； airfield lighting