多传感器分布式检测和估计融合.pdfVIP

沈晓静：多传感器分布式检测和估计融合 统的数据融合方式有中心式和分布式两种．中心式融合是利用所有局部的未处理过的观测数据作出判 决或对参数和状态作出估计．如果局部传感器与中心站之间有足够的通讯带宽，中心站有足够的计算 能力，那么，中心式的融合是可行的也是最好的．但是，分布式融合在实际应用中有更多的优势，包括： 减少通讯带宽，减少计算负担，增强系统的稳健性、生存性和可靠性．由于篇幅有限，本文略去所有证 明，有兴趣的读者可参见原学位论文 …． 2 多传感器分布式检测融合算法设计 Tsitsiklis2【1证明了在传感器观测相关的情况下获得最优传感器律是 NP困难的问题 f该结果获 得 IEEE控制系统协会杰出论文奖，1986年美国总统青年研究者奖)．因此，在 20世纪，信息融合领域 的主流认识一直认为获得一般统计特性传感器观测下的最优传感器律和最优融合律是极为困难的，其 间只有两篇论文讨论其中的一些特定问题 3【，41．2000年，Zhu等人5【]开始在这一问题上有了实质性进 展：他们获得了一般相关传感器观测条件下最优传感器律为一个积分算子的不动点，诱导出高效迭代 算法来有哪些信誉好的足球投注网站最优传感器律，并在一种特定的传感器网络通讯模式下给出了最优融合律的表达式．但如 何在一般通讯模式下设计全局最优的融合系统，即在设计最优传感器律的同时给出最优的融合律是自 1981年 MITLincolnLaboratory的两位学者Tenney和SandellJr建立分布式检测融合理论以来，国 际上未解决的公开难题．我们对一般的相关传感器律的分布式检测融合系统，集成文献 5『，6]中的方法 的各 自优点，严格分析出最优传感器律和最优的融合律同时满足的不动点必要条件及统一 目标函数， 从而诱导出同时有哪些信誉好的足球投注网站最优传感器律和最优融合律的高效迭代算法．随后，将这一结果及其中有效研究 技巧发展到多传感器分布式估计融合的最优传感器量化律 ／压缩律研究，建立起了处理任意网络结构 估计融合系统的同时有哪些信誉好的足球投注网站最优传感器量化律和估计融合律的算法． 2．1 问题的描述 考虑 传感器的分布式并联检测融合框架，融合 中心采用二元假设 凰 和 风 下的Bayes决策． 观测为 Y1，Y2… ．，YL，第 i个传感器压缩 维观测向量 Yt到r个字节，记作 (Yi)：毗-4{0，1)… ．， ()：Rm--+{o，1)， i=1，… ，L． (2．1) 假定非随机的二元压缩 ()=扎；=o／1，J=1，…，，i=1…．，L被传送到融合中心，中心采用 非随机化的融合律 F并做出二元决策 =o／1．为了记号的简便，我们讨论 = 1的情况，并记 (Y)=厶(玑)，称作传感器压缩律；记 ，“= ，i=1… ．，L．相应的结果可以容易地推广到多字节的 情况．融合律 F是集合S={(1，…，UL)：扎=0／1，i=1，2…．，}上的一个示性函数定义如下： F((1… ．，uL))：S {0，1)． (2．2) 注意一个融合律事实上是集合 S的一个二元划分，而集合S有2L个元素．因此，总共有 2 种融合 律．令 8是 s的第 元素， =1，…，2L．显然，每个 8是 维向量且 sk(i)=0／1，i=1，…，．进 一 步，记 和 S1分别是 S中划分到凰 和 日 的元素集合，即 = {s：F(sk)=0，k=1…．，2)， s】={s：F(sk)=1，：1…．，2)． (2．3) 我们令 Q=Rn ×… × m，并记 fro={(1，．．．，YL)：I1(Y1)=s(1)，．．．， (L)=s()；F(．sk)=0，=1，…，2)， (2．4) 中国科学：数学 第 44卷 第 2期 2【1={(1，…，YL)：Ii(1)=s(1)，．．．，IL(yL)=s()；F(sk)=1，=1，… ，2L)． (2．5) l 2