题目：无线传感器网络面向目标识别与目标跟踪的数据融合

近年来，对无线传感器网络应用研究日益深入。无线传感器网络的应用前景非常广阔，能够广泛应用于军事、环境监测、城市交通和智能家居。传感器网络具有自组织性、鲁棒性和隐蔽性等特点，在入侵检测、目标跟踪和目标识别有其自身的优势。本课题研究的便是模拟战场环境，利用无线传感器网络和多传感器数据融合技术来实现对战场环境的人员与车辆可靠检测、识别与位置估计。本文主要内容如下： 在满足无线传感器网络低功耗、低成本约束条件的前提下，根据应用特点，选择了合适的传感器组合，针对节点能量资源的有限性和应用领域特点，设计了与应用相适应的能量节省机制， 硬件节点的设计采用模块化的设计思想，传感器节点分为通信模块、处理器模块、电源模块和传感器模块四个部分，其中传感器模块的设计是重点，红外传感器作为“唤醒传感器”实现节点睡眠唤醒的功能，同时也起对人员与车辆检测的作用，磁场传感器负责对铁磁物质的检测，声音传感器负责对车辆与人员的声音信号特征的检测。 多传感器数据融合能够有效提高目标检测率和目标识别精度，论文在讲述多传感器数据融合的体系结构与常用方法之前，分别讲述了各个传感器的检测原理，重点讲述了基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法和实现思路。 软件设计分为监测节点软件、汇聚节点软件和上位机监控软件三部分，监测节点主要负责对监测区域的监控，汇聚节点主要负责网络的建立与维护及接收监测节点信息并转发至上位机，上位机主要实现实时监控的功能。 最后，论文给出了系统多项测试的测试方法和测试结果。测试结果表明，硬件设计基本满足了设计要求，睡眠唤醒机制能够正常实现，节点通信正常，传感器检测及数据融合算法有效。整个监测系统可以实现对监测区域的有效监测求。