基于概率數(shù)據(jù)融合技術的無線傳感器網(wǎng)絡檢測質(zhì)量優(yōu)化.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡在任務關鍵性（Mission-critical）檢測應用中具有非常嚴格的性能要求，例如極低的系統(tǒng)虛警率和要求較高的檢測準確率等。然而，由于物理環(huán)境的不確定性和節(jié)點自身的差異導致傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出不同的質(zhì)量特性，從而影響系統(tǒng)的檢測性能。作為消除噪聲和自身制造差異等因素影響并提高系統(tǒng)精確度的有效方法，數(shù)據(jù)融合技術能收集和融合多個傳感器節(jié)點的采樣結(jié)果，充分利用節(jié)點之間的協(xié)作關系，在數(shù)據(jù)質(zhì)量較低的情況下實現(xiàn)高性能的系統(tǒng)檢測

2、。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合技術通常使用簡單的投票機制和貝葉斯準則，需要以預先假設的目標事件先驗概率和代價因子作為已知條件和分析基礎，而先驗概率在實際應用中卻難以進行精確的估計?；诟怕蕶z測模型設計出最優(yōu)的檢測機制成為實際應用的瓶頸；
　　根據(jù)上述問題，本文使用了概率數(shù)據(jù)融合模型，先后利用N-P準則和最大最小化準則，分析和設計用于優(yōu)化檢測質(zhì)量的決策融合機制。首先，在傳統(tǒng)的決策融合理論基礎上，設計了使用奈曼-皮爾遜判定準則下由虛警率條件約

3、束的最大檢測準確概率的檢測規(guī)則，并推導出局部判決閥值和全局判決閥值的求解方法；其次，針對預先假設的先驗概率和代價因子難以預估的問題，提出了基于最大最小化原則的決策融合機制，推導出無需檢測目標事件發(fā)生先驗概率和代價因子的最優(yōu)融合閥值推導方法；最后，通過不同的仿真場景設置進行數(shù)值分析和仿真，并與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法進行比較，驗證了本文提出方法的有效性。這些優(yōu)化機制的分析和提出，將對傳感器網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)融合技術的相關研究提供理論上和實踐上的參考和借