两种基于局部广义符号统计量的融合准则

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为提高基于二元局部判决的分布式广义符号检测器的检测性能,研究了基于广义符号统计量的分布式检测,提出了直接求和与删除求和两种融合准则。在W e ibu ll杂波和Sw erlingII目标下,直接求和融合具有比某参数化的分布式恒虚警检测更好的检测性能,并能达到集中式广义符号检测相同的性能。某些传感器信杂比极低时,采用删除求和融合能获得比直接求和融合更好的检测性能。给出了在多雷达分布式检测中应用各种融合准则的方法。 In order to improve the detection performance of distributed generalized symbol detector based on binary local decision, distributed detection based on generalized symbolic statistics is studied. Two fusion criteria of direct summation and delete summation are proposed. Under the Wiebull clutter and Swerling II targets, direct summation fusion has better detection performance than some parametric distributed CFAR detection and achieves the same performance of centralized generalized symbol detection. For some sensors with very low signal-to-noise ratios, the de-summation fusion can achieve better detection performance than the direct summation fusion. A method of applying various fusion criteria in multi-radar distributed detection is given.
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