无线传感网络下基于数据融合的目标检测

发布时间：2017-05-02 00:09

  本文关键词：无线传感网络下基于数据融合的目标检测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感网络由于其方便、自组织性能好等优点被应用到各行各业中;多源数据融合作为其一个分支领域,引来了相当多的关注;而分布式目标检测作为多源数据融合的一项重要应用,也得到许多研究者的青睐。无线传感网络下基于数据融合的目标检测已成为许多学者研究的热点。本文研究了一种用于分布式检测的拓扑网络结构,并基于该结构分析了两种检测融合算法。本文的工作主要如下:本文首先在树形拓扑的基础上,结合最优二元树,研究一种新的拓扑结构,该结构实现多跳网络,提高网络的可靠性。与并行拓扑结构相比,可以减少融合中心的能量消耗;与串行拓扑相比,提高决策反应时间;与传统的树形拓扑相比,传感器节点进行有序排列根据自身权值,这个权值与信号幅值成正比,然后结合Huffman算法生成一颗有序的最优Huffman满二叉树。树根节点即为接收信号最强的节点,由它作为融合中心来做出总判决。其次本文研究了两种分布式检测的方案。第一种方案为动态门限法,即每个传感器做决策时它们的门限值都不是固定的,与子节点发送的决策值有关。第二种方案为比例分配法,即与传感器决策相关的三个决策因子是以一定比例进行分配的,比例确定后,传感器再以此做出自己的判决。两种方案的结果都以仿真形式呈现。仿真结果表明传感器接收到的信号幅值越高,越靠近树根节点,其检测率也随之增加。最后两种方案也都分别与并行结构和串行结构进行了对比,在一定条件下,本文提出的方法优于其他两种算法。最后,本文描述了最优门限规则的问题。最优门限的设定问题通过引进错误率的概念,它是一个与系统的虚警率和检测率相关的函数。当错误率最小时所得门限的值就是最优值。用传感器的观测值与最优门限做比较,从而就能得出系统决策值。本文证明了最优门限值的存在,并通过仿真找到了最优值。
【关键词】：无线传感网络 多源数据融合 分布式目标检测 树形拓扑 融合规则 最优门限
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究背景与意义10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 论文主要工作及结构13-15
• 第二章 无线传感网络概述15-22
• 2.1 无线传感网络的结构15-17
• 2.2 无线传感网络的特征17-18
• 2.2.1 无线传感网络的特点17-18
• 2.2.2 无线传感网络的限制18
• 2.3 无线传感网络关键技术18-20
• 2.4 无线传感网络的应用20-21
• 2.5 小结21-22
• 第三章 多源数据融合技术分析22-36
• 3.1 多源数据融合概述22-23
• 3.2 数据融合系统的模型与结构23-26
• 3.3 多源数据融合主要技术与方法26-35
• 3.3.1 信号处理与估计方法26-30
• 3.3.2 统计推断方法30-33
• 3.3.3 人工智能方法33-35
• 3.4 小结35-36
• 第四章 分布式检测算法理论36-48
• 4.1 贝叶斯准则36-41
• 4.2 Neyman-Pearson准则41-42
• 4.3 并行融合系统下的应用42-45
• 4.3.1 结构描述42-43
• 4.3.2 检测算法分析43-45
• 4.4 串行融合系统下的应用45-47
• 4.4.1 结构描述45-46
• 4.4.2 检测算法分析46-47
• 4.5 树形融合系统下的应用47
• 4.6 小结47-48
• 第五章 基于树形拓扑的目标检测48-66
• 5.1 结合Huffman树的结构模型49-53
• 5.1.1 Huffman树及算法49-50
• 5.1.2 信号衰减模型50-51
• 5.1.3 结构模型51-52
• 5.1.4 传输模型52-53
• 5.2 基于树形结构的动态门限检测融合53-59
• 5.2.1 门限变更算法分析53-56
• 5.2.2 仿真分析56-59
• 5.3 基于树形结构的比例分配检测融合59-65
• 5.3.1 比例分配算法分析59-62
• 5.3.2 仿真分析62-65
• 5.4 小结65-66
• 第六章 分布式检测算法的最优门限分析66-74
• 6.1 经典融合系统下的门限规则66-68
• 6.2 树形结构下的门限规则68-73
• 6.2.1 最优门限计算69-71
• 6.2.2 数值分析与仿真71-73
• 6.3 小结73-74
• 第七章 总结与展望74-76
• 7.1 论文总结74
• 7.2 前景展望74-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间取得的成果81-82

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