本文關鍵詞：無線傳感網(wǎng)絡下基于數(shù)據(jù)融合的目標檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡由于其方便、自組織性能好等優(yōu)點被應用到各行各業(yè)中;多源數(shù)據(jù)融合作為其一個分支領域,引來了相當多的關注;而分布式目標檢測作為多源數(shù)據(jù)融合的一項重要應用,也得到許多研究者的青睞。無線傳感網(wǎng)絡下基于數(shù)據(jù)融合的目標檢測已成為許多學者研究的熱點。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)多跳網(wǎng)絡,提高網(wǎng)絡的可靠性。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)自身權值,這個權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,與子節(jié)點發(fā)送的決策值有關。第二種方案為比例分配法,即與傳感器決策相關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)門限的設定問題通過引進錯誤率的概念,它是一個與系統(tǒng)的虛警率和檢測率相關的函數(shù)。當錯誤率最小時所得門限的值就是最優(yōu)值。用傳感器的觀測值與最優(yōu)門限做比較,從而就能得出系統(tǒng)決策值。本文證明了最優(yōu)門限值的存在,并通過仿真找到了最優(yōu)值。
【關鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡 多源數(shù)據(jù)融合 分布式目標檢測 樹形拓撲 融合規(guī)則 最優(yōu)門限
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景與意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 論文主要工作及結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 無線傳感網(wǎng)絡概述15-22
• 2.1 無線傳感網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)15-17
• 2.2 無線傳感網(wǎng)絡的特征17-18
• 2.2.1 無線傳感網(wǎng)絡的特點17-18
• 2.2.2 無線傳感網(wǎng)絡的限制18
• 2.3 無線傳感網(wǎng)絡關鍵技術18-20
• 2.4 無線傳感網(wǎng)絡的應用20-21
• 2.5 小結(jié)21-22
• 第三章 多源數(shù)據(jù)融合技術分析22-36
• 3.1 多源數(shù)據(jù)融合概述22-23
• 3.2 數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的模型與結(jié)構(gòu)23-26
• 3.3 多源數(shù)據(jù)融合主要技術與方法26-35
• 3.3.1 信號處理與估計方法26-30
• 3.3.2 統(tǒng)計推斷方法30-33
• 3.3.3 人工智能方法33-35
• 3.4 小結(jié)35-36
• 第四章 分布式檢測算法理論36-48
• 4.1 貝葉斯準則36-41
• 4.2 Neyman-Pearson準則41-42
• 4.3 并行融合系統(tǒng)下的應用42-45
• 4.3.1 結(jié)構(gòu)描述42-43
• 4.3.2 檢測算法分析43-45
• 4.4 串行融合系統(tǒng)下的應用45-47
• 4.4.1 結(jié)構(gòu)描述45-46
• 4.4.2 檢測算法分析46-47
• 4.5 樹形融合系統(tǒng)下的應用47
• 4.6 小結(jié)47-48
• 第五章 基于樹形拓撲的目標檢測48-66
• 5.1 結(jié)合Huffman樹的結(jié)構(gòu)模型49-53
• 5.1.1 Huffman樹及算法49-50
• 5.1.2 信號衰減模型50-51
• 5.1.3 結(jié)構(gòu)模型51-52
• 5.1.4 傳輸模型52-53
• 5.2 基于樹形結(jié)構(gòu)的動態(tài)門限檢測融合53-59
• 5.2.1 門限變更算法分析53-56
• 5.2.2 仿真分析56-59
• 5.3 基于樹形結(jié)構(gòu)的比例分配檢測融合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 小結(jié)65-66
• 第六章 分布式檢測算法的最優(yōu)門限分析66-74
• 6.1 經(jīng)典融合系統(tǒng)下的門限規(guī)則66-68
• 6.2 樹形結(jié)構(gòu)下的門限規(guī)則68-73
• 6.2.1 最優(yōu)門限計算69-71
• 6.2.2 數(shù)值分析與仿真71-73
• 6.3 小結(jié)73-74
• 第七章 總結(jié)與展望74-76
• 7.1 論文總結(jié)74
• 7.2 前景展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻77-81
• 攻讀碩士學位期間取得的成果81-82

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