| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-14页 |
| ·无线传感器网络综述及应用 | 第7-12页 |
| ·无线传感器网络的定义 | 第7-9页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第9-10页 |
| ·无线传感器网络的应用 | 第10-12页 |
| ·国内外研究概况及发展趋势 | 第12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 多传感器系统 | 第14-20页 |
| ·系统简介 | 第14-15页 |
| ·系统中的传感器 | 第15-19页 |
| ·声音传感器 | 第15-17页 |
| ·红外传感器 | 第17-18页 |
| ·振动传感器 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 多传感器数据融合 | 第20-37页 |
| ·多传感器数据融合的定义 | 第20-21页 |
| ·多传感器数据融合的基本原理 | 第21页 |
| ·多传感器数据融合的结构模型 | 第21-25页 |
| ·融合的层次 | 第21-22页 |
| ·融合系统的模型结构 | 第22-25页 |
| ·多传感器数据融合的方法 | 第25-36页 |
| ·经典推理 | 第26-27页 |
| ·Bayes推理方法 | 第27-28页 |
| ·卡尔曼滤波(KF) | 第28-29页 |
| ·Dempster-Shafer(D-S)证据理论 | 第29-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 基于D-S证据理论的多传感器数据融合系统实现 | 第37-68页 |
| ·融合系统中的传感器 | 第37-44页 |
| ·声音传感器 | 第37-39页 |
| ·红外传感器 | 第39页 |
| ·振动传感器 | 第39-40页 |
| ·数字滤波器的设计 | 第40-44页 |
| ·融合系统的结构 | 第44-45页 |
| ·基本概率赋值的获取及证据组合 | 第45-48页 |
| ·融合算法的软件实现和硬件建立 | 第48-67页 |
| ·MCS-51单片机 | 第49-50页 |
| ·融合中心的硬件建立 | 第50-51页 |
| ·融合系统的软件实现 | 第51-55页 |
| ·无线信号发射接收控制单元 | 第55-65页 |
| ·系统的优化和简化设计 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |