多传感器分布式Neyman-Pearson检测

作者讨论了在相关观测下，固定融合律的多传感器分布式二元Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ检测．给出了最优分站压缩律的不动点类的必要条件和相应的离散迭代算法，讨论了算法的收敛性．最后，用计算机数值模拟数据，比较了在各种固定融合律下，分布式Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ检测的性能．

基于小生境遗传算法的分布式OS-CFAR检测系统优化与性能分析

利用小生境遗传算法 ,对不同检测窗长度和检测信噪比的三传感器分布式 OS-CFAR检测系统进行了优化设计 ,给出了一组针对不同检测环境与融合方式的搜索结果。分析表明 ,对于非一致环境下分布式 OS-CFAR检测系统 ,小生境遗传算法是一种良好的优化算法。利用搜索结果 ,研究了不同融合方式下环境变化对分布式 OS-CFAR检测系统的性能影响 ,结果表明 ,“或”融合对检测环境的非一致变化具有较强的鲁棒性 ,而“3选 2”融合和“与”融合对检测环境的变化比较敏感。