● 摘要
无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域，并已广泛应用于智能交通、军事侦察、医疗护理、目标跟踪、环境监测和保护等领域。数据融合技术综合处理来自多个传感器的数据和相关信息，可以获得比运用单个、孤立的传感器更加详细而精确的结论。当今信息化战争要求获取高精确性、高可靠性和高时效性的战场信息；数据融合系统被广泛应用于目标侦测等领域。近些年来，基于红外、磁阻和声音等多传感器的数据融合技术在军事侦察领域针对普通行人、武装人员和车辆等目标的识别、定位及跟踪的应用日益广泛。主要内容如下：
结合战场环境中普通人员、武装人员和车辆三种类型目标的侦测需求，在实验室条件下设计了小规模无线传感器网络模拟侦测环境，根据目标特性及定位区域划分的不同，设计了系统的硬件平台、网络布局及红外、磁阻和声音三种侦测传感器信号的目标特征提取和检测方法，提出了一种简单有效的适合红外和磁阻信号的基于方差的固定阈值算法，并采用基于D-S证据理论的数据融合方法进行了目标识别，设计了基于双圆检测思想的多传感器数据融合的目标定位及跟踪算法。实验结果表明，该系统可以实现在实验室条件下单目标的可靠检测、识别、定位及跟踪。最后，针对现有无线传感器网络节点处理能力局限的问题，对无线传感器网络汇聚节点进行了硬件升级，完成了系统软件由51单片机到基于Cortex-M3的ARM移植及验证，验证结果表明基于ARM的STM32F103汇聚节点具有处理性能强、低功耗、低成本的特点，特别适合无线传感器网络应用。文中无线传感器网络对目标侦测的性能指标均达到了预期目标，论文设计的软硬件系统具有较好的应用前景。