本书主要针对具有模糊感知和模糊位置等信息的不确定覆盖和定位问题，探索一种新的模糊信息处理方法，从信息学角度出发，给出了自组织网络不确定信息的模糊度量，并研究了其模糊几何性质，为实现具有模糊信息的覆盖和定位问题提供有效解决方案。本书利用模糊理论相关知识，提出模糊n维几何理论及其在传感受器网络被动目标定位中的应用、Sugeno测度的传感器网络信息覆盖、Sugeno测度的模糊流形及其在传感受器网络定位中的应用、传感器网络模糊信息覆盖分析、传感器网络云覆盖，最后对模糊信息处理的不确定覆盖和定位方法进行了总结与展望。

不确定覆盖和定位问题是传感器网络实际应用中的热点问题。本书针对具有模糊感知识和模糊位置等信息的不确定覆盖和定位问题，探索一种新的模糊信息处理方法，从信息学角度出发，给出自组织网络不确定信息的模糊度量，并研究其模糊几何性质，为实现具有模糊信息覆盖和定位问题提供有效的解决方案。本书的主要内容有：模糊理论相关知识、模糊n维几何理论及其在传感器网络被动目标定位中的应用、Sugeno测度的传感器网络信息覆盖、Sugeno测度的模糊流形及其在传感器网络定位中的应用、传感器网络模糊信息覆盖分析、传感器网络云覆盖。

本书适合从事传感器网络，模糊信息处理、智能信息处理、人工智能、模糊式识别等领域工作的学者和研究人员阅读人参考，同时也可以作为理工科大学相关专业研究生的教学参考书。

第1章 绪论/1

 1.1 传感器网络简介/1

1.1.1 传感器网络的特点/1

1.1.2 国内外研究现状/3

 1.2 传感器网络覆盖定位问题研究现状/5

1.2.1 传感器网络覆盖问题研究现状/5

1.2.2 传感器网络定位问题研究现状/10

 1.3 本书的主要贡献/12

第2章 模糊理论基础/14

 2.1 引言/14

 2.2 普通集合/16

2.2.1 集合的表示方法/16

2.2.2 集合的运算/17

 2.3 模糊集合/18

2.3.1 基本概念/18

2.3.2 模糊集合的运算/21

 2.4 分解定理与扩展原理/24

2.4.1 分解定理/26

2.4.2 扩展原理/27

 2.5 模糊关系/28

2.5.1 关系的基本知识/28

2.5.2 模糊关系及其基本运算、投影、截关系/29

2.5.3 模糊关系的合成/31

2.5.4 模糊关系的性质/32

 2.6 模糊数/33

2.6.1 凸模糊集/33

2.6.2 模糊数/33

 2.7 模糊语言与模糊推理/35

2.7.1 语言变量/35

2.7.2 模糊命题/38

2.7.3 模糊推理/39

 2.8 模糊性度量/41

2.8.1 模糊集合的模糊性度量/41

2.8.2 模糊事件的概率/44

 2.9 小结/46

第3章 模糊n维几何理论及其在传感器网络被动目标定位中的应用/47

 3.1 引言/47

 3.2 模糊n维几何理论/48

3.2.1 模糊数/48

3.2.2 Rn空间模糊点与模糊向量/49

3.2.3 Rn空间模糊线/56

3.2.4 Rn空间模糊二次超曲面/57

 3.3 传感器网络被动目标模糊几何定位算法/59

3.3.1 模糊线性观测轨迹下的被动目标模糊几何定位算法/60

3.3.2 模糊三角形观测结构下的被动目标模糊几何定位算法/65

3.3.3 正规模糊椭圆观测轨迹下的被动目标模糊几何定位算法/70

3.3.4 R3空间中运动状态下的被动目标模糊几何定位算法/73

 3.4 小结/79

第4章 Sugeno测度的传感器网络信息覆盖/80

 4.1 引言/80

 4.2 Sugeno测度基本概念与性质/81

 4.3 Sugeno测度的传感器网络信息覆盖方法/84

4.3.1 Sugeno测度的传感器网络信息覆盖分析/85

4.3.2 Sugeno测度的传感器网络周界覆盖分析/87

4.3.3 Sugeno测度的蜂窝网状部署传感器网络信息覆盖分析/91

 4.4 Sugeno测度的最佳情况模糊信息覆盖分析/93

4.4.1 Sugeno测度的融合算子/94

4.4.2 最佳情况模糊信息覆盖分析/95

 4.5 小结/101

第5章 Sugeno测度的模糊流形及其在传感器网络定位中的应用/103

 5.1 引言/103

 5.2 Sugeno测度空间上随机变量的数字特征/104

5.2.1 Sugeno测度空间上随机变量及其分布函数/104

5.2.2 Sugeno测度空间上随机变量的数学期望与方差/107

 5.3 Sugeno测度的模糊流形/109

5.3.1 基本概念/109

5.3.2 切空间/113

5.3.3 距离和黎曼度量/125

 5.4 信号强度的Sugeno模型匹配定位算法/129

5.4.1 Sugeno模型匹配定位算法/130

5.4.2 仿真分析/135

 5.5 小结/135

第6章 传感器网络模糊信息覆盖分析/137

 6.1 引言/137

 6.2 模糊信息覆盖/138

6.2.1 基本概念/138

6.2.2 覆盖强度隶属函数与融合算子/139

 6.3 确定部署模糊信息覆盖分析/143

 6.4 高阶模糊信息覆盖分析/146

6.4.1 问题描述/146

6.4.2 充分条件/147

6.4.3 完全(K,Dth)覆盖判别算法/148

6.4.4 实例/149

 6.5 随机部署模糊信息覆盖分析/150

6.5.1 随机均匀部署模糊信息覆盖分析/150

6.5.2 随机泊松部署模糊信息覆盖分析/152

 6.6 界线模糊信息覆盖分析/156

 6.7 小结/163

第7章 传感器网络云覆盖/165

 7.1 引言/165

 7.2 云模型理论概述/166

7.2.1 云模型理论的基本概念/166

7.2.2 云的数字特征/167

 7.3 云覆盖/169

7.3.1 问题描述/169

7.3.2 云覆盖模型/170

 7.4 实例分析/172

 7.5 结论/174

第8章 总结与展望/175

附录A 相关定理证明/178

参考文献/185