一种网络事件分布式并行检测机制

如何有效地检测网络事件是大规模网络管理面对的一个挑战 .本文在对网络事件进行定义和分类的基础上 ,提出了一种网络事件的分布式并行检测方法 。

基于子波滤波的并行分布式检测融合算法分析

将软阈值决策子波域滤波算法与多传感器并行分布式检测融合系统有机地结合在一起,提出了多传感器并行分布式检测系统在Neyman-Pearson(N-P)准则下融合规则和局部判决规则之间相互关系的理论分析方法,完整地给出了两种次最佳系统和全局最佳系统判决规则的理论推导,并藉此理论对以上3种系统进行了瑞利噪声环境下的仿真,结果表明子波域滤波算法和多传感器并行分布式检测融合系统的同时引入明显提高了雷达探测系统的检测性能。

分布式多传感器多元假设检验的最优决策融合算法

研究分布式并行检测融合系统的M元假设检验融合算法。融合系统由融合中心及N部传感器构成。由于融合系统的检测性能由融合规则及各部传感器的判决规则共同决定,因此为了优化系统检测性能,需要联合优化融合规则及各部传感器的判决规则。在各部传感器观测相关的条件下,推导了联合最优化融合规则及传感器判决规则满足的必要条件,并给出了求解最优融合规则及传感器判决规则的数值迭代算法。仿真实验结果表明,采用该融合算法对系统性能进行优化,可获得明显优于单部传感器的检测性能。