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基于概率图模型的无线传感器网络信息融合的任务书
一、任务背景和意义
无线传感器网络（WSN）是一种由许多节点组成的分布式网络，节点具有感知和通信能力。传感器节点可以监测环境中的各种物理或化学量，例如温度、湿度、压力、光线、声音等等。这些数据可以被采集、处理、传输和存储，以提供对物理世界的全面了解。传感器节点通常通过局部通信连接来传输数据，并将其转发到集中式处理中心，从而形成整个网络的测量信息。
WSN的信息融合是利用WSN中各个传感器节点汇集来的信息，将其处理和推断出有用的信息，从而为应用程序提供更准确的测量值。然而，由于节点可能受到有害外部干扰、电池能量不足以及节点之间通信受限等原因，同时网络具有大规模分布、无线广播和异构等特点，节点数据的可靠性和准确性是信息融合的关键问题之一。
概率图模型（PGM）是一种弯曲的统计学模型。它用图形表示关于随机变量的概率分布，包括变量之间的条件独立性关系。对于WSN的信息融合问题，PGM可以描述节点之间的关系假设，并且利用一些基本的概率学方法来处理融合问题。
二、任务目标和要求
1.掌握PGM的基本理论和方法，并理解其在WSN信息融合中的应用。
2.研究WSN信息融合的问题和挑战，例如可靠性、准确性、计算效率、网络拓扑结构和节点能量管理等。
3.基于PGM，设计并实现一种信息融合算法，并与其他相关算法进行比较和分析。
4.使用MATLAB或Python等数学软件，建立并仿真WSN信息融合模型，评估算法的性能和有效性。
5.撰写一份完整的报告，包括任务背景和意义、论文综述、算法设计和实现、仿真实验结果和分析，以及总结和展望等。
三、任务计划和路线图
1.第1周：了解任务要求和背景，收集和整理相关资料，撰写任务书。
2.第2周-第3周：深入理解PGM的基本理论和方法，掌握常用的概率计算和推断技巧。
3.第4周-第5周：调研WSN信息融合的问题和挑战，例如数据采集、能量管理、拓扑结构和节点信任等。
4.第6周-第7周：设计并实现一种基于PGM的信息融合算法，包括节点数据传输和计算模型。
5.第8周-第9周：使用MATLAB或Python等数学软件，建立WSN信息融合仿真模型，分析算法的性能和有效性。
6.第10周-第11周：总结测试结果和数据分析，与其他相关算法进行比较和评估。
7.第12周-第13周：撰写任务报告，并针对未来相关研究方向进行展望和总结。
四、参考文献
[1]Kulkarni,AB.ProbabilityandRandomProcesses,Elsevier,2013.
[2]Gao,J.,Li,S.,&Krishnamurthy,V.etal.DistributedDetectionandDataFusion,Springer,2011.
[3]Liu,Y.,&Paschalidis,I.F.etal.DistributedSensorFusionforNetworkedSystems,CambridgeUniversityPress,2014.
[4]Zhang,J.,&Ma,J.etal.AShortIntroductiontoProbabilisticGraphicalModels,2017.
[5]Wei,W.,Zhu,Q.,&Zhou,L.etal.AProbabilisticGraphicalModels-BasedApproachforIntelligentCommunicationinWirelessSensorNetworks,IEEECommunicationsMagazine,2018.