多源傳感器數(shù)據(jù)融合及其在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用.pdf

1、多源傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在目標(biāo)檢測中應(yīng)用廣泛，能夠很大程度提高目標(biāo)檢測的可靠性，準(zhǔn)確性，對跨學(xué)科領(lǐng)域如目標(biāo)跟蹤，目標(biāo)識別具有很大作用。目前，世界各國都在研究多源傳感器數(shù)據(jù)融合，積極研究其理論和實(shí)踐應(yīng)用，特別是戰(zhàn)場環(huán)境的應(yīng)用、災(zāi)害區(qū)的應(yīng)用等。本文主要研究了多源傳感器數(shù)據(jù)融合下的目標(biāo)檢測融合規(guī)則，主要工作如下：
　　1、研究了多源傳感器數(shù)據(jù)融合模型，研究了多源傳感數(shù)據(jù)融合下的目標(biāo)檢測問題，分析了集中式目標(biāo)檢測和分布目檢測框架的優(yōu)缺點(diǎn)，重

2、點(diǎn)研究了分布式目標(biāo)檢測中的并行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；分析了經(jīng)典Chair-Varshney融合規(guī)則和Counting Rule融合規(guī)則的原理和影響因素。
　　2、研究了基于傳感器失效的融合規(guī)則，深入分析了傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測融合問題，大部分文獻(xiàn)考慮了能量消耗問題，信道噪聲問題，傳感器區(qū)域覆蓋問題，安全問題，很少有考慮傳感器失效的問題。本文考慮了傳感器失效的問題，引入了可靠性理論中的Bathtub-Shaped的失效率，建立了傳感器失效的概率，修改了

3、經(jīng)典Chair-Varshney的目標(biāo)檢測融合規(guī)則，得到了擴(kuò)展的似然比融合規(guī)則，并對其做了數(shù)值仿真，可以發(fā)現(xiàn)隨著傳感器失效的增加，融合中心的性能逐漸下降，而擴(kuò)展的似然比融合規(guī)則能夠優(yōu)于傳統(tǒng)的融合規(guī)則的性能。
　　3、研究大數(shù)據(jù)處理方法中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將其應(yīng)用到多源傳感器數(shù)據(jù)融合中，深入探討了Counting Rule融合規(guī)則和K/N融合規(guī)則的本質(zhì)，挖掘出其共同的特征，研究了基于邏輯斯回歸的融合規(guī)則（Logistic Regres

4、sion Fusion Rule, LRFR）和基于邏輯斯回歸的融合規(guī)則的算法（Logistic Regression Fusion Algorithm, LRFA），最后通過數(shù)值仿真，研究了LRFR的性能和目標(biāo)信號的功率變化對采用LRFR的融合中心系統(tǒng)性能的影響，比較了LRFR和K/N融合規(guī)則的性能，以及LRFR和Counting Rule融合規(guī)則的性能，得出了LRFR的優(yōu)點(diǎn)是有一套完善的優(yōu)化算法，能夠容易地得到模型的參數(shù)，同時也發(fā)現(xiàn)