基于无线传感器网络的分布式检测技术研究

发布时间：2024-01-29 23:40

　　无线传感器网络(WSN)在军事侦察、环境监测和医疗卫生等领域具有广阔的应用前景,受到了研究者们的广泛关注。基于WSN的检测技术作为WSN应用的一个重要分支,有潜力实现非合作目标、频谱空隙以及非合作信号等对象的高效可靠检测,具有重要的研究意义。本文针对无反馈并行拓扑结构WSN中的分布式检测问题,提出了分布式固定样本数(FSS)检测和分布式序贯检测的相关算法,为基于WSN的检测应用奠定了理论基础。本文的主要贡献总结如下:(1)以FSS条件下非合作目标的分布式主动检测为算法的研究背景,考虑了(目标存在时)节点观测值与未知的目标反射角和位置都相关的特点,提出了基于均匀量化和广义似然比检测(GLRT)的分布式FSS检测算法。首先通过最大化备选假设与零假设之间的Kullback-Leibler距离,优化设计了均匀量化的门限,提高了检测性能。然后将提出的分布式FSS检测算法推广到了节点信息经二元对称信道(BSC)传输的场景,扩展了算法的应用范围。最后设计了节点观测值的自适应量化方案,显著降低了节点所需传输的信息比特数。(2)在简单假设检验背景下研究了基于幅度触发采样(LTS)的分布式序贯概率比检测(...

【文章页数】：141 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
缩写及符号使用说明
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究历史与现状
        1.2.1 分布式FSS检测
        1.2.2 分布式序贯检测
        1.2.3 研究现状总结
    1.3 本文主要内容与组织结构
第二章 分布式检测理论基础
    2.1 检测的基本理论
        2.1.1 FSS检测
        2.1.2 序贯检测
    2.2 分布式FSS检测
        2.2.1 节点的决策规则
        2.2.2 融合中心的融合规则
    2.3 分布式序贯检测
        2.3.1 节点似然比的均匀采样和量化
        2.3.2 融合中心的SPRT判决方法
    2.4 本章小结
第三章 基于均匀量化和GLRT的分布式固定样本数检测
    3.1 非合作目标的分布式检测模型
    3.2 基于扫描统计量的硬决策融合
    3.3 基于GLRT的融合检测方法
        3.3.1 性能基准——集中式GLRT融合检测
        3.3.2 理想信道条件下基于节点均匀量化的分布式GLRT决策融合
        3.3.3 BSC信道条件下基于节点均匀量化的分布式GLRT决策融合
        3.3.4 降低通信开销的节点自适应量化方案
    3.4 算法仿真与分析
    3.5 本章小结
第四章 基于LTS的分布式序贯概率比检测
    4.1 理想信道条件下基于LTS的分布式SPRT
        4.1.1 基于LTS的分布式SPRT算法
        4.1.2 误判概率分析
        4.1.3 融合中心的SPRT判决门限设计
    4.2 非理想信道条件下基于LTS的分布式SPRT
        4.2.1 基于信道状态信息的检测方法
        4.2.2 基于信息传输BER的检测方法
    4.3 算法仿真与分析
    4.4 本章小结
第五章 基于改进LTS的分布式截断单边序贯检测
    5.1 高斯随机信号的分布式TOS检测
        5.1.1 检测模型
        5.1.2 基于传统均匀采样和1比特量化的分布式TOS检测
        5.1.3 基于改进LTS的分布式TOS检测
        5.1.4 低计算复杂度的分布式TOS检测
        5.1.5 仿真分析
    5.2 确定性信号的分布式TOS检测
        5.2.1 检测模型
        5.2.2 基于改进LTS和 GLR统计量的分布式TOS检测
        5.2.3 基于G-Rao统计量的低计算复杂度分布式TOS检测
        5.2.4 仿真分析
    5.3 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 论文主要工作及创新点
    6.2 课题进一步研究的方向
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
附录A 利用差分进化算法求解式(3.16)
附录B 式(4.9)的证明



本文编号：3889065