基于NEYMAN-PEARSON准则的最优分布式量化检测融合算法

来源 :探测与控制学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:happysanban
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研究分布式 NEYMAN-PEARSON量化检测融合系统的性能优化问题。融合系统由融合中心及多部传感器构成。各部传感器对同一目标或现象进行观测 ,并将量化后的观测信息传送至融合中心。融合中心对各部传感器的量化信息进行融合 ,并作出系统的最终判决。文中推导了融合系统检测性能最优化的必要条件 ,并在此基础上给出了各部传感器的最优量化规则。采用这一最优量化检测方法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化 ,所得系统性能明显优于单部声呐的检测性能 Research on the Performance Optimization of Distributed NEYMAN-PEARSON Quantization Detection Fusion System. The fusion system consists of a fusion center and multiple sensors. Each sensor observes the same target or phenomenon, and transmits the quantified observation information to the fusion center. Fusion Center of the Ministry of the sensor of quantitative information fusion, and make the final decision of the system. In this paper, the necessary conditions for optimizing the performance of the fusion system are deduced. Based on this, the optimal quantization rules for each sensor are given. Optimized the performance of distributed underwater acoustic signal detection system by this optimal quantization detection method, the performance of the system obtained is obviously superior to that of single sonar
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