一种基于似然比判决规则的检测融合算法及其鲁棒性分析

研究了一种传感器观测相关条件下分布式并行检测融合系统的检测性能优化方法,即限定各部传感器采用似然比判决规则,并在该约束条件下联合优化融合规则及各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优。推导了融合规则及各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优融合规则及传感器判决门限的数值迭代算法。仿真实验结果表明,该融合算法鲁棒性较好,且系统检测性能明显优于单部传感器的检测性能。

利用传感器判决门限联合优化的串行检测融合算法

针对传感器观测相关的条件下最优分布式检测融合算法较为复杂这一问题,提出了一种基于似然比判决规则的系统性能优化方法.该方法的基本思想是,限定各部传感器采用似然比判决规则,并在此约束条件下,联合优化各部传感器的判决门限,以使系统检测性能达到最优.对于由N部传感器组成的分布式串行检测融合系统,在Bayes准则下推导了各部传感器判决门限联合最优化的必要条件,得到了最优传感器判决门限满足的系统方程,并在此基础上给出了求解最优传感器判决门限的数值迭代算法.由于将传感器判决规则的联合优化问题简化为了判决门限的联合优化问题,因此该算法计算量较小,收敛性较好,更加便于工程应用.