多傳感器分布式信號(hào)檢測理論與方法

第1章 概述
1．1 背景與意義
1．2 多傳感器信號(hào)檢測的分類
1．3 多傳感器分布式信號(hào)檢測的意義
1．4 信號(hào)檢測
1．4．1 兩類錯(cuò)誤
1．4．2 參數(shù)檢測和非參數(shù)檢測
1．5 多傳感器分布式信號(hào)檢測的研究現(xiàn)狀
1．5．1 多傳感器信號(hào)檢測系統(tǒng)的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
1．5．2 基于NP準(zhǔn)則的化
1．5．3 基于貝葉斯準(zhǔn)則的化
1．5．4 局部分布式信號(hào)檢測
1．5．5 分布式恒虛警率檢測
1．5．6 非參數(shù)分布式信號(hào)檢測
1．5．7 分布式信號(hào)檢測的融合準(zhǔn)則研究
1．5．8 非理想信道下的分布式信號(hào)檢測
1．5．9 基于隨機(jī)諧振的分布式信號(hào)檢測
1．5．1 0基于MIMO雷達(dá)的分布式信號(hào)檢測
1．5．1 1利用多個(gè)常規(guī)雷達(dá)實(shí)現(xiàn)多雷達(dá)協(xié)同檢測
1．6 本書主要內(nèi)容
第2章 多傳感器分布式信號(hào)檢測基礎(chǔ)
2．1 引言
2．1．1 條件獨(dú)立
2．1．2 充分統(tǒng)計(jì)量
2．1．3 簡單假設(shè)檢驗(yàn)和復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)
2．2 分布式信號(hào)檢測系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)
2．3 各個(gè)傳感器觀測信號(hào)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立時(shí)似然比量化的性
2．3．1 問題描述
2．3．2 NP準(zhǔn)則
2．3．3 貝葉斯準(zhǔn)則
2．3．4 互信息準(zhǔn)則
2．3．5 Ali-Silvey距離化準(zhǔn)則
2．4 各個(gè)傳感器觀測相關(guān)時(shí)的信號(hào)檢測
2．5 基于NP準(zhǔn)則的化
2．6 基于貝葉斯準(zhǔn)則的化
2．7 軟判決
2．8 二元累積檢測
第3章 分布式CFAR檢測
3．1 引言
3．2 基于二元判決的分布式CFAR檢測
3．2．1 分布式CA-CFAR檢測
3．2．2 分布式OS-CFAR檢測
3．2．3 基于小生境遺傳算法的分布式OS-CFAR檢測器優(yōu)化
3．3 多傳感器CFAR檢測在NP意義上的形式
3．4 R類分布式信號(hào)檢測方案
3．4．1 CA-R的統(tǒng)計(jì)特性
3．4．2 OS-R的統(tǒng)計(jì)特性
3．5 S類分布式信號(hào)檢測方案
3．5．1 CA-S的統(tǒng)計(jì)特性
3．5．2 OS-S的統(tǒng)計(jì)特性
3．5．3 S類局部檢測統(tǒng)計(jì)量在SUM融合準(zhǔn)則下的基本模型
3．6 P類分布式信號(hào)檢測方案
3．6．1 OS融合形成的G2的統(tǒng)計(jì)特性
3．6．2 Max-OS和Min-OS
3．6．3 Max-CA和Min-CA
3．7 三類局部檢測統(tǒng)計(jì)量比較
第4章 非參數(shù)分布式信號(hào)檢測
4．1 引言
4．2 廣義符號(hào)檢測器
4．3 廣義符號(hào)檢測器在各種雜波模型中的檢測性能
4．3．1 瑞利分布
4．3．2 威布爾分布
4．3．3 K分布
4．3．4 G0A分布
4．3．5 廣義符號(hào)檢測器的性能分析
4．4 基于局部二元判決的非參數(shù)分布式信號(hào)檢測
4．4．1 分布式廣義符號(hào)檢測器
4．4．2 基于局部二元判決的分布式Mann-Whitney檢測器
4．5 刪除求和融合準(zhǔn)則
4．5．1 直接求和融合
4．5．2 刪除求和融合
4．5．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
4．6 基于刪除求和的加權(quán)融合
4．6．1 算法
4．6．2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
4．7 基于Bootstrap的分布式信號(hào)檢測
4．7．1 基于Bootstrap的檢測
4．7．2 基于局部二元判決的分布式Bootstrap檢測
4．7．3 基于局部檢測統(tǒng)計(jì)量的分布式Bootstrap檢測
第5章 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式信號(hào)檢測
5．1 引言
5．2 問題描述
5．3 基于信道統(tǒng)計(jì)量的似然比檢驗(yàn)
5．4 基于刪除的混合融合
5．4．1 算法描述
5．4．2 檢測閾值的確定
5．4．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
5．5 基于同指數(shù)分布檢驗(yàn)的刪除求和融合
5．5．1 算法描述
5．5．2 檢測閾值的確定
5．5．3 數(shù)據(jù)選擇閾值tk的確定
5．5．4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
第6章 基于探測和通信功率分配的分布式信號(hào)檢測系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
6．1 引言
6．2 合適的信道傳輸質(zhì)量及其確定方法
6．3 信道信噪比對(duì)WSN檢測性能的影響
6．3．1 檢測模型
6．3．2 采用的融合準(zhǔn)則
6．3．3 性能分析
6．4 信道誤碼對(duì)WSN檢測性能的影響
6．4．1 存在信道誤碼時(shí)的融合準(zhǔn)則
6．4．2 信道誤碼對(duì)全局檢測概率的影響
6．4．3 二元非對(duì)稱信道條件下全局檢測概率的變化情況
6．5 WSN中節(jié)點(diǎn)功率聯(lián)合優(yōu)化問題研究
6．5．1 傳感器節(jié)點(diǎn)功耗模型
6．5．2 節(jié)點(diǎn)與融合中心之間的通信模型
6．5．3 融合準(zhǔn)則
6．5．4 傳感器節(jié)點(diǎn)的功率消耗情況分析
6．5．5 功率優(yōu)化
6．5．6 性能分析
6．6 基于信息論的分布式信號(hào)檢測系統(tǒng)功率優(yōu)化設(shè)計(jì)
6．6．1 基于信息論的系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
6．6．2 問題描述
6．6．3 基于J散度的功率分配策略
6．6．4 數(shù)值仿真和結(jié)果
第7章 信雜比未知時(shí)的分布式信號(hào)檢測
7．1 引言
7．2 問題描述
7．3 信雜比不相等條件下一致功效校驗(yàn)不存在的證明
7．3．1 瑞利雜波、SwedingⅡ目標(biāo)和平方律檢波
7．3．2 單傳感器樣本分布屬于MLR族時(shí)UMPT胛的不存在性
7．3．3 單傳感器檢測時(shí)存在UMP檢驗(yàn)但樣本分布不屬于MLR族
7．4 UMPT不存在條件下的檢測策略
7．5 分布式信號(hào)檢測算法的檢測性能度量
7．5．1 定義
7．5．2 單傳感器信號(hào)檢測
7．5．3 兩傳感器信號(hào)檢測
7．5．4 檢測性能函數(shù)的蒙特卡羅模擬
7．5．5 檢測性能函數(shù)和檢測性能密度函數(shù)的一些性質(zhì)
7．6 基于局部多元判決的分布式信號(hào)檢測
7．6．1 基于局部二元判決的分布式信號(hào)檢測
7．6．2 基于局部N閾值判決的分布式信號(hào)檢測策略
7．6．3 基于局部3閾值判決的分布式信號(hào)檢測
7．6．4 局部傳感器利用CA-CFAR形成局部多元判決
7．6．5 局部傳感器利用廣義符號(hào)統(tǒng)計(jì)量形成多元判決
7．7 自適應(yīng)刪除求和融合準(zhǔn)則
7．7．1 問題描述
7．7．2 自適應(yīng)刪除求和融合
7．7．3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
第8章 基于常規(guī)雷達(dá)的分布式信號(hào)檢測
8．1 引言
8．2 檢測級(jí)可融合區(qū)域的確定方法
8．3 雷達(dá)站的位置對(duì)檢測級(jí)可融合區(qū)域的影響
8．3．1 舉例
8．4 基于局部雷達(dá)分辨單元質(zhì)心的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
8．5 距離量化間隔對(duì)關(guān)聯(lián)算法性能的影響
8．6 目標(biāo)的位置估計(jì)
8．6．1 各個(gè)分辨單元完全重合時(shí)目標(biāo)的位置估計(jì)
8．6．2 各個(gè)分辨單元部分重合時(shí)位置估計(jì)
8．7 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的考慮
第9章 MIMO雷達(dá)分布式信號(hào)檢測及其優(yōu)化設(shè)讓
9．1 引言
9．2 AD-MIMO雷達(dá)及其LRT檢測器
9．2．1 MIMO雷達(dá)信號(hào)模型和空間分集條件
9．2．2 AD-MIM0雷達(dá)及其信號(hào)模型
9．2．3 AD-MIMO雷達(dá)的LRT檢測器
9．3 AD-MIMO雷達(dá)及其配置參數(shù)設(shè)計(jì)
9．3．1 AD-MIMO雷達(dá)優(yōu)化問題概述
9．3．2 針對(duì)三個(gè)優(yōu)化問題的均勻AD-MIM0雷達(dá)
9．4 AD-MIMO雷達(dá)性能驗(yàn)證
9．4．1 優(yōu)化問題（1）中隨L變化的小可檢測SNR
9．4．2 優(yōu)化問題（1）中隨PD變化的分集自由度
9．4．3 優(yōu)化問題（2）中隨L變化的檢測概率
9．4．4 優(yōu)化問題（2）中隨PF變化的分集自由度
9．4．5 優(yōu)化問題（2）中隨目標(biāo)SNR變化的分集自由度
9．4．6 優(yōu)化問題（2）中隨系統(tǒng)自由度變化的分集自由度DOF
9．4．7 優(yōu)化問題（3）中隨孔徑數(shù)L變化的小系統(tǒng)自由度Ds
9．5 小結(jié)
第10章 分布式信號(hào)檢測的部分高紐主題
10．1 引言
10．2 局部分布式信號(hào)檢測
10．2．1 兩傳感器局部隨機(jī)信號(hào)檢測
10．2．2 窄帶信號(hào)
10．3 穩(wěn)健分布式信號(hào)檢測
10．4 分布式序貫檢測
10．4．1 序貫檢測基本概念
10．4．2 問題描述
10．4．3 融合中心做序貫檢驗(yàn)的分布式信號(hào)檢測
10．4．4 局部傳感器完成序貫檢驗(yàn)的分布式信號(hào)檢測
10．5 分布式快速檢測
10．5．1 問題描述
10．5．2 貝葉斯解
10．5．3 數(shù)值計(jì)算方法
第11章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
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