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多传感器分布式检测综述
关键’ 何友” 彭应宁‘
曹
的优化,融台准则的优化和全局优化。讨论了在不确定环境中的分布式检测方法:渐近最优检测,非参数
检测和CFAR检测以及序贯检测。 。
【关键词】:分布式检测.Neymann-Pearson.Bayes,融合,CFAR,序贯检测
●
1日!考
i JJ口
分布式多传感器系统可应用于军事指挥、控制、通信、气象预报、医疗诊断、组织管
理决策。在雷达系统中,可以提高反应速度和生存能力、增加覆盖区域和监视目标数,提
高系统在单个传感器故障情况下的可靠性,提供更高的总的信噪LL[i1。在分布式多传感器
处理系统中,每个传感器对得到的观测先进行一定的预处理.然后将压缩的数据传送给其
它的传感器,最后汇总到被称为融合中心。对数据的压缩性预处理降低了对通信带宽的要
求。分布式多传感器结构可以降低对单个传感器的性能要求,降低造价。分散的信号处理
方式可以增加计算容量。但是,由于融合中心只能得到压缩的观测信息,相对于集中式检
测会有性能损失。然而,通过对传感器信息的最优局部处理和融合可以减小性能损失。
2基于14eyman—PeatSOn准则的最优化
分布式检测的典型网络结构直口图l至图4所示。每个传感器观测在传给融合中心前做
压缩性处理,例如形成二元局部判决或多位判决。由传感器和压缩处理算法构成局部处理
器(LP,localprocessor)。
●
图1有融合的并行结构 圈2没有融合的并行结构
● 2.1并行结构
对于图l所示的并行结构,假设x,是第i个传感器的观测数据向量,第,个局部处理器
LPi的压缩处理实际上是一种映射。在量化处理时,映射结果“,=甲,(x,)是离散量化信息。
台准则。
--335--
图3串行结构 圈4树状结构
利用NP准则优化分布式检测需要将融合中心的虚警概率限定在~定水平a,寻求使 §
融合中心检测概率最大化的最优局部判决准则和融台准则。还有两种特殊形式的优化:一
是在给定融合准则的条件下优化局部判决准则;另一种是在给定局部判决准则的条件下优
化融合准则。在各传感器观测相互统计独立时,NP意义上的最优局部判决准则和融合准卿
都是基于适当似然比检验(LRT,like}ihoodratiotest)的阈值准则。
对于二元假设检验问题,用H。代表信号不存在假设(原假设)和H。代襄信号存在假话:
是合理的),最优融台准则是单调性准则。(2)对于任意单调的融合准则和固定的检测阈值,
总的检测概率Pd是P,.(f=1.…,£)的增函数。由此可以证明NP意义上的最优解为融合c,
心的NP检验和局部LRT。该结论对局部多位量化情形也是成立的。求解最优解的过程j§
.r
很繁琐的。对于二元局部判决,要对22种融台准则的每一种联立地求解j二十1个阐值。然
而融合准则的单调性使最优准则数目大大减小,可以在较小的范围内搜索(3】。当在白噪,窘
中检测随机信号或者在相关噪声检测确定信号时.各传感器观测不独立。传感器的最优:佥
验不再是只基于单个传感器观测的似然比的闽值型判决。最优解通常很复杂。当传感器观
测的联合分布具有某种形式对,可以比较容易地确定某种分布式判决的检测性能[41。
2 2串行结构
在串行结构(见图3)中,假设所有传感器观测相互统计独立,文献[5]iiEB掘了当串行结构
的每一级都做NP检验时,则系统可以获得NP意义上的全局最优。对于臼两个传感器植成
的分布式检测网,擐优串t:结构的性能优于或等同于最优并行结构的性能[5】。对于两叩以
上的的串行和并行网络没有相似的结论。就渐近性能而言,串行结构的漏报概率趋于霉:的
速
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