無線傳感網(wǎng)絡(luò)下基于數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)檢測.pdf

1、無線傳感網(wǎng)絡(luò)由于其方便、自組織性能好等優(yōu)點被應(yīng)用到各行各業(yè)中；多源數(shù)據(jù)融合作為其一個分支領(lǐng)域，引來了相當(dāng)多的關(guān)注；而分布式目標(biāo)檢測作為多源數(shù)據(jù)融合的一項重要應(yīng)用，也得到許多研究者的青睞。無線傳感網(wǎng)絡(luò)下基于數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)檢測已成為許多學(xué)者研究的熱點。本文研究了一種用于分布式檢測的拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并基于該結(jié)構(gòu)分析了兩種檢測融合算法。本文的工作主要如下：
　　本文首先在樹形拓撲的基礎(chǔ)上，結(jié)合最優(yōu)二元樹，研究一種新的拓撲結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)實現(xiàn)多跳

2、網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性。與并行拓撲結(jié)構(gòu)相比，可以減少融合中心的能量消耗；與串行拓撲相比，提高決策反應(yīng)時間；與傳統(tǒng)的樹形拓撲相比，傳感器節(jié)點進行有序排列根據(jù)自身權(quán)值，這個權(quán)值與信號幅值成正比，然后結(jié)合Huffman算法生成一顆有序的最優(yōu) Huffman滿二叉樹。樹根節(jié)點即為接收信號最強的節(jié)點，由它作為融合中心來做出總判決。
　　其次本文研究了兩種分布式檢測的方案。第一種方案為動態(tài)門限法，即每個傳感器做決策時它們的門限值都不是固定的，

3、與子節(jié)點發(fā)送的決策值有關(guān)。第二種方案為比例分配法，即與傳感器決策相關(guān)的三個決策因子是以一定比例進行分配的，比例確定后，傳感器再以此做出自己的判決。兩種方案的結(jié)果都以仿真形式呈現(xiàn)。仿真結(jié)果表明傳感器接收到的信號幅值越高，越靠近樹根節(jié)點，其檢測率也隨之增加。最后兩種方案也都分別與并行結(jié)構(gòu)和串行結(jié)構(gòu)進行了對比，在一定條件下，本文提出的方法優(yōu)于其他兩種算法。
　　最后，本文描述了最優(yōu)門限規(guī)則的問題。最優(yōu)門限的設(shè)定問題通過引進錯誤率的概念，