| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 无线体域网的概念及研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2 数据融合的发展 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标 | 第15页 |
| 1.4 设计目标 | 第15-16页 |
| 1.5 论文安排 | 第16-17页 |
| 第2章 数据融合基础知识 | 第17-31页 |
| 2.1 数据融合知识 | 第17-20页 |
| 2.1.1 数据融合的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 数据融合分类 | 第18页 |
| 2.1.3 数据融合常用的方法 | 第18-20页 |
| 2.2 证据理论知识 | 第20-25页 |
| 2.2.1 证据理论基本概念 | 第20-22页 |
| 2.2.2 证据理论的合成规则 | 第22-23页 |
| 2.2.3 证据理论的不足 | 第23-24页 |
| 2.2.4 证据理论的改进 | 第24-25页 |
| 2.3 模糊集合理论知识 | 第25-31页 |
| 2.3.1 模糊集合理论基本概念 | 第25-26页 |
| 2.3.2 模糊集合的运算 | 第26-27页 |
| 2.3.3 两个模糊集的贴近度 | 第27页 |
| 2.3.4 隶属函数和基本信任分配函数的关系 | 第27-31页 |
| 第3章 无线体域网数据融合框架及各模块算法设计与改进 | 第31-44页 |
| 3.1 总体设计目标 | 第31-32页 |
| 3.2 各模块功能说明 | 第32-33页 |
| 3.3 数据预处理模块 | 第33-34页 |
| 3.4 基于模糊集和证据理论的异常数据融合 | 第34-39页 |
| 3.4.1 基本信任分配函数确定 | 第35-37页 |
| 3.4.2 合成规则 | 第37-39页 |
| 3.5 体征常值提取 | 第39-42页 |
| 3.6 节点淘汰判断 | 第42-44页 |
| 第4章 算法实例分析 | 第44-52页 |
| 4.1 体征常值提取算法比较 | 第44-46页 |
| 4.2 Josselme和本文方法对比 | 第46-49页 |
| 4.3 对环境因素的判断 | 第49-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |