一种多传感器分布式系统的数据融合方法
【专利摘要】本文涉及多传感器分布式系统的数据融合方法，针对不同传感器信噪比变化较大的情况，提出一种利用局部统计量的幂求和的数据融合方法。步骤如下：各局部传感器存储接收到的N个脉冲数据；各局部传感器根据接收到的数据计算局部R统计量；各局部传感器将R统计量传给融合中心；融合中心利用各局部传感器的统计量计算全局加权求和统计量R；融合中心基于全局加权求和统计量进行检测。
【专利说明】一种多传感器分布式系统的数据融合方法
【技术领域】
[0001]本文涉及分布式多传感器系统的数据融合方法，更具体的说，涉及当各传感器信噪比变化较大时的数据处理和判决方法。
【背景技术】
[0002]近年来多传感器分布式系统在检测中得到广泛关注。相较单传感器系统，多传感器系统可以获得更好性能和更高可靠性。分布式系统可以提高系统计算容量，对信道容量的要求更低，得到广泛应用。
[0003]分布式传感器网络是由一组传感器构成的有线或无线网络，能协作地采集和处理网络覆盖地理区域中所感知对象的信息。例如，传感器网络可以对感兴趣区域内的车辆，行人等进行目标定位和检测，从而进行动态规划。一个分布式检测系统主要由两部分构成，即融合中心和局部传感器。传感器网络工作方式是将很多传感器节点放到感兴趣的区域，各个独立的传感器根据接收到的信号进行独立检测和判断，再将结果传递到融合中心。融合中心利用这些物理量的附加信息，依靠传感器网络中各节点的协同感知和计算能力做出最终的判断。
[0004]当局部传感器和融合中心间通信信道容量足够大的时候，局部传感器可以传递更多信息例如某些局部检测统计量到融合中心，以获得更好的检测性能。局部统计量分为R，S和P类统计量。当局部传感器的噪声功率水平不同的时候，基于R类统计量的检测系统性能优于基于S类和P类统计量的检测系统。R类统计量是用检测单元采样与噪声功率水平的比值。针对R类统计量，直接求和准则是一种常用的数据融合方法，该方法在各个局部传感器信噪比很接近的时候性能不错，但是当局部传感器信噪比变化较大时，检测性能下降。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种多传感器分布式系统的加权求和数据融合方法，以提高当局部传感器信噪比有较大差异的检测性能。
[0006]为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的:
[0007]步骤一:各局部传感器存储接收到的N个数据；
[0008]步骤二:各局部传感器根据接收到的数据计算局部R统计量；
[0009]步骤三:各局部传感器将局部R统计量传给融合中心；
[0010]步骤四:融合中心利用各局部传感器的统计量计算全局加权求和统计量R ；
[0011]步骤五:融合中心基于加权统计量进行检测。
[0012]进一步，步骤二中局部传感器根据接收到的数据计算R统计量的方法是:
[0013]设Xin表示第i个传感器的第η个脉冲数据，N是第i个传感器在一次检测中的脉冲积累数，σ,2代表第i个局部传感器的噪声功率水平，则第i个传感器的R统计量为:
【权利要求】
1.一种多传感器分布式系统的数据融合方法，其特征在于:各局部传感器存储接收到的N个脉冲数据；各局部传感器根据接收到的数据计算局部R统计量；局部传感器将局部R统计量传给融合中心；融合中心利用各局部传感器的统计量计算全局加权求和统计量R ;融合中心基于全局加权统计量进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法，该分布式系统由多个局部传感器和一个融合中心构成，各局部观测是统计独立的。
3.根据权力要求I所述的方法，局部传感器计算R统计量的方法是: 设Xin表示第i个传感器的第η个脉冲数据，Ni是第i个传感器在一次检测中的脉冲积累数，ex,2代表第i个局部传感器的噪声功率水平，，则局部R统计量A为:
4.根据权力要求I所述的方法，融合中心计算全局加权求和统计量R的方法是:
5.根据权力要求I所述的方法，基于全局加权求和统计量R的检测方法为将统计量与门限进行比较，如果统计量的范数大于门限T，将判定为有信号；如果统计量的范数小于门限，则判定为无信号。
【文档编号】H04W84/18GK103731848SQ201210384681
【公开日】2014年4月16日 申请日期:2012年10月12日 优先权日:2012年10月12日
【发明者】严军 申请人:北京源微达科技有限公司