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相似文献
 共查询到15条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
文中研究了非理想信道条件下分布式检测融合系统的性能优化问题。融合系统由融合中心及N部传感器构成,各部传感器通过非理想信道与融合中心连接。为了使系统检测性能达到最优,需要对融合规则及各部传感器的判决规则进行全局最优化。文中推导了融合系统检测性能的全局最优化融合算法,并采用该融合算法对系统性能进行了优化。  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
基于串行系统配置结构的分布式NEYMAN-PEARSON检测融合算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究采用串行系统配置结构的分布式检测融合系统。融合系统由N部传感器构成。由于融合系统的检测性能由N部传感器的判决规则共同决定,故为了使系统性能达到最优,需要联合设计各部传感器的最优判决规则。文中给出了融合系统检测性能最优化的必要条件,以及求解最优系统判决规则的数值迭代算法。采用该融合算法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化,系统性能有明显提高。  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
基于NEYMAN-PEARSON准则的最优分布式量化检测融合算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
研究分布式NEYMAN-PEARSON量化检测融合系统的性能优化问题,融合系统由融合中心及多部传感器构成。各部传感器对同一目标或现象进行观测,并将量化后的观测信息传送至融合中心,融合中心对各部传感器的量化信息进行融合,并作出系统的最终判决。文中推导了融合系统检测性能最优化的必要条件。并在此基础上给出了各部传感器的最优量化规则,采用这一最优量化检测方法对分布式水声信号检测系统的性能进行优化,所得系统性能明显优于单部声呐的检测性能。  相似文献   

6.
一种非理想信道条件下双传感器检测系统的融合算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
研究一种非理想信道条件下检测融合系统的性能优化问题。融合系统由两部传感器构成,系统配置结构采用串行结构。为了使系统检测性能达到最优,需要对两部传感器的判决规则进行联合最优化。在非理想信道条件下,推导了两部传感器的最优判决规则,并给出了求解最优判决规则的数值迭代算法。仿真结果表明,采用该融合算法对系统性能进行优化,可明显提高融合系统的检测性能。  相似文献   

7.
研究了某导弹雷达在布网方式下对目标的检测特性,讨论了该导弹雷达网的布站方式和检测原理,给出了该导弹雷达网分布式检测融合系统的最优检测问题,并给出了融合系统全局最优化的必要条件和求解系统全局最优解的数值迭代算法。  相似文献   

8.
在分布式检测系统中,对于融合中心采用软判决融合的情况,大多数研究都假定各传感器的量化位数相同,而没有考虑各传感器量化位数之间的关系.在Neyman-Pearson准则下,给出了最优检测时各传感器量化位数问的关系,并指出了在一定条件下传感器量化位数存在着上界.在不损失系统检测性能的前提下,这些关系可以帮助确定各传感器的最大量化位数.  相似文献   

9.
多传感器分布式融合检测自适应算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
多传感器融合检测系统的主要结构为分布并行式融合结构,贝叶斯融合检测策略则是分布式融合检测系统中最典型的一种融合方法。在该策略中必须给定假设的先验概率和各个传感器的虚警概率和漏检概率,而在实际应用中,这些统计量是未知的或者随时间变化的。文中给出一种分布式融合结构的自适应融合算法,可以在线自适应学习先验概率、虚警概率及漏检概率,从而利用融合算法解决决策融合问题。计算机仿真结果表明了算法自适应逼近传感器虚警概率和漏检概率的过程,及融合检测的有效性。  相似文献   

10.
针对本地检测器的检测环境比较恶劣和本地检测器至融合中心的传输信道为非理想信道的情况,提出一新的反馈算法。将融合中心的判决信息反馈至融合中心,用来剔除工作不正常的本地检测器或性能恶劣的信道,基于性能正常的本地判决信息,应用聂曼一皮尔逊(NP)规则来推出融合中心的最优化判决形式。最后通过三检测器的系统仿真表明:在此情况下,融合中心应用反馈使检测性能得到了改善。  相似文献   

11.
基于多光谱与显著性,提出一种红外弱小目标融合检测算法。该算法旨在将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱图像信息组合到一起,利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性,提高系统的检测性能。采用一种新的基于人类视觉注意机制的显著性方法,该方法能够快速准确找到图像中的显著性区域;将目标看作一类,背景和干扰点看作另一类,选取离差平方和准则,使类内距离最小,类间距离最大;训练出融合参数,得到融合后的显著性图像。通过设定的门限值二值化,可以看出该融合方法能很好地将目标与背景分开,从而检测出目标。  相似文献   

12.
针对点源信源和远程遥测信源混合部署的检测融合问题,对混合信源的分布式检测融合算法进行研究。 分析混合信源检测融合的特点,研究基于Neyman-Pearson 准则的异步检测融合算法,构建数值仿真实验环境,并对 提出的算法进行数值验证。验证结果表明:混合信源的分布式检测融合方法能够大幅降低漏警率,提高了报警精度。  相似文献   

13.
为了提高雷达、红外传感器对目标的检测性能,结合传感器的检测原理,对雷达和红外传感器的检测级融合进行了研究;在对N-P准则研究的基础上,研究了雷达和红外信号检测级数据融合的体系结构、融合规则、融合算法等,通过仿真验证,给出了雷达、红外及融合系统的检测性能曲线及相关系数、接收机信噪比等参数与检测性能的关系,通过分析可知,融合系统的检测性能优于雷达、红外单部传感器的检测性能。  相似文献   

14.
针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明:改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。  相似文献   

15.
针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO) 和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO 算法的领域算子基础上,融入PSO 算法的全局算子,加入权重系 数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测 试函数对ACRO-PSO 进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO 算法能高效地解决待优化问题。  相似文献   

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