基于D-S证据理论的无线传感器网络目标定位MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现了一种基于D-S证据理论的无线传感器网络目标定位决策级融合系统。系统通过构建基本概率分配函数，应用Dempster组合规则融合多传感器证据，最终输出高可信度的目标位置估计，提升定位精度与可靠性。

详 情 说 明

基于D-S证据理论的无线传感器网络目标定位决策级融合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的无线传感器网络目标定位决策级融合系统。系统通过多个传感器节点采集目标位置信息，利用D-S证据理论对不确定观测信息进行建模与融合，最终输出目标位置的最优决策估计。该系统能够有效处理传感器网络环境中的不确定信息，提高目标定位的精度和可靠性。

功能特性

• 证据建模：根据传感器测量数据和环境参数构造基本概率分配函数
• 证据融合：应用Dempster组合规则进行多源证据的决策级融合
• 冲突处理：识别和处理证据间的冲突，保证融合结果的合理性
• 决策判断：基于融合结果进行目标位置的最优估计
• 结果分析：提供信度分布、冲突系数、置信度指标等详细分析报告
• 可视化展示：生成传感器分布与目标位置估计的可视化图形

使用方法

输入参数配置

1. 传感器节点位置坐标矩阵：N×2数组，表示N个传感器的二维坐标
2. 目标测量数据集合：包含距离测量、角度测量等不确定观测值
3. 传感器可靠性权重向量：1×N数组，表示各传感器的可靠程度
4. 环境噪声参数：测量误差方差等环境噪声特性参数
5. 识别框架定义：可能的目标位置假设集合

运行系统

配置完输入参数后，执行主程序即可运行融合系统。

输出结果

系统运行后将生成以下输出：

• 融合后基本概率分配函数结果（各命题的信度值分布）
• 目标位置最优估计坐标（二维坐标点）
• 融合决策置信度指标（Belief、Plausibility值）
• 证据冲突系数报告
• 定位结果可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于数据分析处理）
• 统计学与机器学习工具箱（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了传感器数据读取与预处理、基本概率分配函数的构造、Dempster证据组合计算、证据冲突检测与处理、目标位置决策判断以及结果可视化输出等核心功能。该文件作为系统的总控单元，协调各算法模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路。