Sammanfattning av denna webbsida: Beslutsfusion i sensornätverk gör det möjligt för sensorer att förbättra klassificeringsnoggrannheten och samtidigt minska energiförbrukningen och bandbreddsbehovet för dataöverföring. I detta dokument fokuserar vi på det decentraliserade flerklassens klassificeringsfusionsproblem i trådlösa sensornätverk (WSN) och en ny enkel men effektiv beslutsfusionsregel baserad på trosfunktionsteori föreslås. Till skillnad från befintliga tro funktionsbaserade beslut fusion system, den föreslagna metoden är kompatibel med alla typer av klassificering eftersom de grundläggande tro uppdrag (BBAs) för varje sensor är konstruerade på grundval av klassificerarens utbildning resultat förvirring matris och realtid observationer. Vi härleder också explicit global BBA i fusionscentret under Dempsters kombinationsregel, vilket gör beslutsfattandet i fusionscentret avsevärt förenklat. Att skicka hela BBA-strukturen till fusionscentret undviks också. Experimentella resultat visar att den föreslagna fusionsregeln har bättre resultat i fråga om fusionsnoggrannhet jämfört med den naiva Bayes-regeln och den viktade majoritetsregeln.
För att ta itu med WSN:s utmaningar och det välrenommerade problemet med den decentraliserade klassificeringen fusionsproblem, föreslogs i REF en enkel, men effektiv beslutsfusionsregel baserad på trosfunktionsteori.
Belief Function Based Decision Fusion for Decentralized Target Classification in Wireless Sensor Networks