基于局部检测统计量的反馈多传感器分布式检测

传统的多传感器分布式检测反馈方法把融合中心的二元判决送到局部检测器,再利用局部检测器的二元判决形成下一次融合,从而需要双向通信.为了更充分的利用观测信息,降低系统的复杂度,该文提出了一种基于局部检测统计量的多传感器分布式检测反馈方法.新的反馈方案把融合中心的全局统计量重新送到融合中心,与下一步的局部检测统计量一起形成新的全局统计量.并在局部检测器为两个的情况下,分析了新的反馈方案的检测性能并与传统的方案进行了比较.结果表明新的方案使分布式检测性能有明显加强,同时更便于实现.最后给出了实际应用的计算分析方法.     

一种改进的递推最小二乘盲多用户检测算法

为提高基于递推最小二乘(RLS)算法的盲多址干扰抑制检测器的稳态输出性能，根据空间正交投影算法和自适应判决反馈控制算法，提出一种基于RLS算法的自适应判决反馈盲干扰抑制检测器，该检测器在启动阶段，等价为一种基于RLS准则的盲干扰抑制检测器，在稳态收敛阶段，等价为一种有训练数据的RLS干扰抑制检测器．既保持了最小输出能量(MOE)检测器的全局收敛性，又具有最小均方误差检测器高输出信干比的优点．计算机仿真结果表明，该检测器性能优于已有的基于MOE准则的检测器，且能应用于时变信道．     

同步CDMA通信用正交判决反馈多用户检测器

提出一种用于同步ＣＤＭＡ移动通信系统的新型多用户检测器———正交判决反馈多用户检测器，并将其与一般的判决反馈检测器作了对比．结果表明，两种检测器具有同样的抗远近效应性能，但正交判决反馈多用户检测器的结构简单，计算复杂度也得到简化．     

基于非理想信道的分布式多检测器软决策融合算法

在实际检测中由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道。对在非理想信道状态下检测系统的性能优化算法进行了研究,并且为了提高检测性能和合理的利用通信资源,在本地应用软决策判决。根据聂曼-皮尔逊规则推出本地检测器和融合中心的优化判决形式。最后通过两检测器系统仿真表明,应用软决策确实提高了系统的检测性能,而非理想信道的恶化又确实降低了系统的检测性能。     

基于分支定界算法的DS—CDMAUWB系统多用户检测技术研究

研究一种带预处理的检测器,利用预处理动态设定的门限值直接判决用户的比特数据信息,用以解决线性多用户检测器由于判决门限值固定而影响检测性能的问题;利用分支定界算法进行预处理可以得到全局最优解,将原有的多用户检测问题转变成较小规模的检测问题,以达到减少多址干扰、增加正确判决的概率以及降低系统检测误码率的目的．仿真实验结果表明：预处理后,系统检测正确判决的概率增大,误码率降低．     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2-2.5dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,和基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2~2.5 dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8 dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,与基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFB-LSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFB-LSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

基于分布式结构的判决反馈数据融合算法

提出了一种新的分布式结构下的故障检测算法·在该算法中,不仅用于故障检测的多传感器数据被传送到数据融合中心,而且上一时刻的判决输出也反馈到融合中心·从理论上分析了应用此算法时全局判决概率的动态收敛性能,并证明了在平稳环境中,融合中心DFC(datafusioncenter)的判决以概率1收敛·该算法处理动态问题优于传统的无反馈的融合算法·     

编码同步CDMA系统中的Turbo DFD多用户检测

Turbo处理方法可以充分利用编码冗余信息，因此自从提出以来在通信各个领域得到广泛采用。这一方法应用于多用户检测中时，则可从AKMMSE的判决反馈多用户检测器的近似概率密度出发，推导出编码符号的对数似然比信息，然后把该信息作为先验信息输入到采用修正BCJR算法信道解码器中。经信道解码输出的外部信息给多用户检测器进行干扰抵消。然后采用Turbo原理进行迭代，多次迭代后利用MAP解码算法得到解码符号。最后的仿真结果证明这种方法具有较高的效率和接近于单用户的性能。     

分布式无源检测系统中自适应检测融合

针对在分布式多基地雷达无源检测系统中,检测概率通常未知或时变的信息不完全的检测融合问题,研究了一种在线自适应检测融合算法,该算法基于Neyman-Pearson准则,通过局部判决估计未知的每个接收站的检测概率,从而实现最优判决融合.计算机仿真结果说明了其有效性.     

基于多传感器融合技术的高大空间火灾探测

提出了一种新型的、应用多传感器数据融合技术于当前高大空间建筑的火灾探测报警系统的方法。该种方法采用多传感器探测火灾多种参量,先使用神经-模糊网络进行局部判定,局部判定结果与融合中心进行历史数据的融合,得到误差后确定下一步全局决策。通过试验与仿真证明此方法大大提高了火灾探测的及时性,同时又提高系统可靠性,减少了误报警。     

基于极大似然比频谱检测的认知无线电子载波分配算法

在认知无线电多载波调制系统中,子载波分配是实现主用户与认知用户频谱共享的前提.研究了认知OFDM中基于极大似然比检测(MLD)的子载波分配算法,认知用户采用MLD模型对主用户频谱使用情况进行分布式检测,利用频谱检测信息动态分配子载波,通过认知基站对认知用户子载波频谱感知信息进行融合判决.推导了MLD模型的判决区域上下界阈值、检测概率与虚警概率,并与能量检测进行性能比较.仿真结果表明,相对于能量检测,MLD判决阈值与子载波平均接收信噪比(SNR)有关,检测性能自适应信道变化.MLD用于CR多载波调制中的子载波分配,可明显提高认知OFDM子载波频谱感知性能,从而达到高效利用频谱资源,实现"绿色通信".     

基于威胁博弈理论的决策级融合模型

针对多传感器信息融合系统中普遍存在的冲突信息环境下的融合系统决策问题,提出了一种新的基于威胁博弈的决策级信息融合模型·该模型将冲突环境下的融合过程视为局部决策空间、策略空间和全局决策空间上的变换过程,并以此构建融合中心的一种结构模型·在融合算法的研究中,以威胁博弈的算法实现融合中心的多传感器交互决策·在应用中将该模型用于丰满水电仿真系统调速器PID模型的参数在线调整·经现场应用表明,该模型可以有效地解决原PID模型参数整定困难而导致的系统转速和频率振荡等问题·     

一种新颖的多用户协作频谱检测算法

频谱检测是认知无线电的一项核心技术,其检测性能容易受到信道衰落的影响.与单用户频谱检测相比较,多用户频谱检测能够克服认知无线电中衰落环境对系统检测性能的影响.文章分析了能量检测在高斯信道、瑞利衰落信道和阴影衰落信道下的检测性能,提出了一种新的多用户协作频谱检测数据融合算法.该方法采用1 bit的双极性信号表示单节点认知用户能量检测的判决结果并送至融合中心,融合中心根据每个认知用户的信噪比进行加权融合.仿真结果表明,该算法能够更加有效地克服信道衰落对频谱检测性能的影响,其检测性能明显优于OR准则算法.     

基于粗集理论的C3I信息融合性能评估方法

讨论了基于粗集理论的信息融合系统性能评估的理论和方法, 以C³I的应用为背景建立了信息融合性能指标体系. 给出基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤和确定评估指标权值的算法, 尤其是在有信息遗失情况下的信息处理方法. 同时提出一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构, 通过软件测试的方法, 对融合算法进行测试与评估, 实现了对融合算法选择和参数选择的指导, 实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于因素空间的多传感器决策融合方法

基于因素空间理论,建立一种多传感器多目标识别方法。根据多传感器探测与控制网络系统的决策特性提出了传感器模糊矩阵的建立方法,根据对概念的反馈外延计算提出多目标识别方法。仿真结果表明该方法能使系统的识别错误率低于１０％。多传感器多目标决策融合的工程方法为其决策融合方法的建立提供了一条新的途径。     

基于SNR比较的2次协作的感知无线电频谱检测

在感知无线电系统中多径、阴影和隐藏终端等问题不可避免,协作频谱检测是解决这些问题的有效手段。针对目前协作频谱检测算法的不足,提出一种基于SNR判决的2次协作频谱检测算法,分析了非理想报告信道对性能的影响。数值分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高检测概率,减少判决融合决策节点数量,以及减少传给最终融合中心的数据量。