本文针对无线传感器网络目标信号检测的应用背景,主要分析了无线传感器网络的分布式检测性能,并详细介绍了几种分布式检测的方法,包括:并行拓扑结构下通过神经网络进行信号分类,从而检测目标是否存在;考虑信道误码情况下的无线传感器网络串行分布式检测方法;考虑目标和传感器节点之间的距离对检测信号影响的无线传感器网络串行分布式检测方法。针对基于似然比检测的无线传感器网络最优分布式检测方法对信道状态、噪声分布和传感器检测性能等信息的依赖,难以满足实际系统的需要,提出使用支持向量机实现无线传感器网络的分布式信号检测,达到不需要信道状态和噪声分布信息,简化无线传感器节点功能的目的。该方法要求传感器节点将测量结果放大跨发至数据中心,数据中心利用训练好的支持向量机对接收到的信号进行判决。仿真结果表明采用该方法进行分布式检测可以获得很高的检测精度。鉴于信道噪声在实际的传感器网络中难以避免,本文考虑了有信道噪声情况下的无线传感器网络串行分布式检测方法。不同于传统的并行分布式检测,在串行分布式检测中,各传感器节点采用短距离多跳的方式将本地判决结果发送给融合中心。分析结果表明,串行分布式检测在检测精度上虽不如并行分布式检测,但与并行分布式检测相比能大大降低检测过程中的能耗。考虑目标和传感器节点间的距离对检测信号的影响时,由于离目标越远,检测到的信号强度将越弱,于是我们将检测区域分成几个小区域,在每个小区域内进行最短路径的串行分布式检测,并通过寻找最短路由的方法把融合结果传到融合中心。仿真表明,该方法既能使检测精度达到一定的要求,又能节约系统总能耗。