傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合研究.pdf

1、傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合是傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的一個關(guān)鍵問題。傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合是一種對來自傳感器網(wǎng)絡(luò)的所有傳感器的信息進行融合，并作出對某個目標或某個事件的決策的檢測技術(shù)。近年來，隨著傳感器組網(wǎng)技術(shù)及信號檢測理論的發(fā)展，傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合問題受到了廣泛關(guān)注。本文針對基于分布式融合方式的傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合問題，深入研究了相關(guān)觀測條件下傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合系統(tǒng)的優(yōu)化方法及非理想信道下的資源受限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的決策融合規(guī)則。本文由六章構(gòu)成，各章內(nèi)容

2、安排如下：
　　 第一章簡要介紹了傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合的基本概念和研究現(xiàn)狀，并指出了目前在傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合研究中存在的問題。最后，給出了本文關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合研究的內(nèi)容安排。
　　 第二章基于奈曼-皮爾遜準則，研究了相關(guān)觀測環(huán)境下，具有固定決策融合規(guī)則的傳感器網(wǎng)絡(luò)決策融合系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計問題。首先對傳統(tǒng)的基于牛頓-拉斐森算法和離散迭代梯度算法的優(yōu)化方法進行了簡要介紹。然后提出了基于人工免疫策略算法的新的優(yōu)化方法。并通過

3、數(shù)值實驗將此方法與上述的傳統(tǒng)方法進行了性能比較。
　　 第三章在不同分布的衰減信道下，對使用篩選信息傳輸策略的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的決策融合規(guī)則進行研究。首先介紹了檢測性能最優(yōu)的基于信道實時狀態(tài)信息的似然比決策融合規(guī)則。然后，在萊斯衰減信道下，推導(dǎo)了次優(yōu)的基于萊斯衰減信道統(tǒng)計分布信息的似然比決策融合規(guī)則，并且基于此次優(yōu)決策融合規(guī)則在較低的信道信噪比下給出了兩種簡化的非參數(shù)決策融合規(guī)則。通過仿真對上述的次優(yōu)及最優(yōu)決策融合規(guī)則進行了檢測性

4、能比較。接著，在Nakagami衰減信道條件下，簡要介紹了已有的次優(yōu)的基于級數(shù)展開方法的似然比決策融合規(guī)則和基于刪除的混合融合方法的非參數(shù)決策融合規(guī)則。并提出了基于拉普拉斯近似的次優(yōu)似然比決策融合規(guī)則。通過仿真將本文提出的次優(yōu)決策融合規(guī)則與已有的次優(yōu)決策融合規(guī)則及最優(yōu)決策融合規(guī)則進行了檢測性能比較。
　　 第四章為了解決傳感器局部決策的遠距離傳輸問題，構(gòu)建了使用多跳信息傳輸方式的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。針對使用傳統(tǒng)信息傳輸策略的多跳無線

5、傳感器網(wǎng)絡(luò)，先后推導(dǎo)了性能最優(yōu)的基于信道實時狀態(tài)信息的似然比決策融合規(guī)則及次優(yōu)的基于瑞利衰減信道統(tǒng)計分布信息的似然比決策融合規(guī)則，而且在較低及較高的信道信噪比條件下，基于次優(yōu)決策融合規(guī)則分別給出了兩種簡化的非參數(shù)決策融合規(guī)則，并對上述決策融合規(guī)則的檢測性能進行了仿真分析。接著，為了降低能量消耗，將篩選信息傳輸策略引入到多跳無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。在篩選多跳無線傳感器網(wǎng)絡(luò)下，推導(dǎo)了性能最優(yōu)的基于信道實時狀態(tài)信息的似然比決策融合規(guī)則及次優(yōu)的基于瑞

6、利衰減信道統(tǒng)計分布信息的似然比決策融合規(guī)則，同時在較低的信道信噪比下，給出了次優(yōu)決策融合規(guī)則的一種簡化形式。通過仿真比較了次優(yōu)與最優(yōu)決策融合規(guī)則的檢測性能。
　　 第五章在瑞利衰減信道下，對動態(tài)大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)下的決策融合問題進行了研究。首先，在并行信道架構(gòu)下，分別針對使用傳統(tǒng)信息傳輸策略及篩選信息傳輸策略的動態(tài)大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，推導(dǎo)了虛警控制及表決決策融合規(guī)則，并將這些決策融合規(guī)則與已有的非參數(shù)決策融合規(guī)則通過仿真比較