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该文针对传感器网络目标探测的实际问题,构建了远程目标探测模型。在Neyman-Pearson准则下,提出一种小规模传感器网络对远程目标探测的融合规则(FRSS),旨在通过数据融合方式提高目标的探测距离。推导出远程目标探测融合统计量Counting统计量;通过随机化检测方法构建了门限求解模型,推导出系统检测性能的闭式表达式。最后,采用解析方法分析了理想信道、非理想信道下FRSS的检测性能,并采用Monte-Carlo方法对比分析了FRSS规则,Chair-Varshney融合规则,Bayes融合规则的探测性能。仿真结果表明:在远程目标探测模型下,FRSS规则探测性能略有下降,但是该规则在融合过程中需要较少的先验信息,大大减少了数据传输量;相比单节点探测系统,基于FRSS规则的融合系统探测性能显著提高。 相似文献
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在LTE系统的PDCCH盲检中,检测信道中的有效控制信道元素(CCE)是一种常用的盲检加速方法。对于有效CCE的检测,基于硬判决的能量检测与融合判决相结合的方法是一种常用手段,但随着信道环境的下降这种方法的可靠性也会大幅降低。为了确保低较差信道条件下的可靠性和提高算法性能,本文提出了一种基于软判决的有效CCE检测算法。利用奈曼-皮尔逊准则推导出满足系统可靠性需求的最佳软判决检测阈值,降低错检概率,提高了原有检测方法的性能。本文推导了判决的软信息形式,给出检测的软判决门限。仿真结果证明了理论推导的正确性。与硬判决相比,如系统在SNR = -2dB,漏警率均为0.15时,软判决虚警率降低了82%,表明所提算法可以有效保证检测的低漏警率并降低虚警的发生概率。 相似文献
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本文分析了快速跳频在部分频带干扰和高斯白噪声信道下的系统误码性能.推导了接收机采用了大数合并的误码率表达式,采用特征函数的办法重新分析了软判决线性合并时的误码率表达式.仿真结果表明,两种合并方法随着分集数的增大误码性能都下降,都不能抗全频带干扰.在干扰比较小时,软判决线性合并整体性能要好于大数合并. 相似文献