多源传感器数据融合及其在目标检测中的应用

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多源传感器数据融合技术在目标检测中应用广泛，能够很大程度提高目标检测的可靠性，准确性，对跨学科领域如目标跟踪，目标识别具有很大作用。目前，世界各国都在研究多源传感器数据融合，积极研究其理论和实践应用，特别是战场环境的应用、灾害区的应用等。本文主要研究了多源传感器数据融合下的目标检测融合规则，主要工作如下：
　　1、研究了多源传感器数据融合模型，研究了多源传感数据融合下的目标检测问题，分析了集中式目标检测和分布目检测框架的优缺点，重点研究了分布式目标检测中的并行拓扑结构；分析了经典Chair-Varshney融合规则和Counting Rule融合规则的原理和影响因素。
　　2、研究了基于传感器失效的融合规则，深入分析了传统的目标检测融合问题，大部分文献考虑了能量消耗问题，信道噪声问题，传感器区域覆盖问题，安全问题，很少有考虑传感器失效的问题。本文考虑了传感器失效的问题，引入了可靠性理论中的Bathtub-Shaped的失效率，建立了传感器失效的概率，修改了经典Chair-Varshney的目标检测融合规则，得到了扩展的似然比融合规则，并对其做了数值仿真，可以发现随着传感器失效的增加，融合中心的性能逐渐下降，而扩展的似然比融合规则能够优于传统的融合规则的性能。
　　3、研究大数据处理方法中的机器学习方法，将其应用到多源传感器数据融合中，深入探讨了Counting Rule融合规则和K/N融合规则的本质，挖掘出其共同的特征，研究了基于逻辑斯回归的融合规则（Logistic Regression Fusion Rule, LRFR）和基于逻辑斯回归的融合规则的算法（Logistic Regression Fusion Algorithm, LRFA），最后通过数值仿真，研究了LRFR的性能和目标信号的功率变化对采用LRFR的融合中心系统性能的影响，比较了LRFR和K/N融合规则的性能，以及LRFR和Counting Rule融合规则的性能，得出了LRFR的优点是有一套完善的优化算法，能够容易地得到模型的参数，同时也发现了其缺点是需要样本，样本的数量和质量对其有着非常大的影响。

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作者
李涛;
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作者单位

电子科技大学;

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授予单位电子科技大学;
学科信号与信息处理
授予学位硕士
导师姓名罗俊海;
年度 2015
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP212.9;TP274.2;
关键词
多源传感器; 数据融合; 无线传感器网络; 机器学习; 目标检测;

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