电子科技大学学报
電子科技大學學報
전자과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2013年
3期
375-379
,共5页
贝叶斯理论%分布检测%分布式融合%传感器%目标检测
貝葉斯理論%分佈檢測%分佈式融閤%傳感器%目標檢測
패협사이론%분포검측%분포식융합%전감기%목표검측
Bayes theory%distributed detection%distributed fusion%sensor%target identification
现有分布式目标检测系统的优化一般采用穷举法、SFFO算-法或SOFF算法,计算复杂,且优化结果强烈依赖初值.该文采用蚁群算法和爬山变异算法结合,提出爬山变异蚁群算法及同步优化传感器判决门限和融合中心决策规则,理论上是一种全局最优算法.数值试验的结果表明,和相关算法相比,融合系统的贝叶斯风险降低了15％～20％,且优化结果不依赖初值,计算复杂度低于其他算法.
現有分佈式目標檢測繫統的優化一般採用窮舉法、SFFO算-法或SOFF算法,計算複雜,且優化結果彊烈依賴初值.該文採用蟻群算法和爬山變異算法結閤,提齣爬山變異蟻群算法及同步優化傳感器判決門限和融閤中心決策規則,理論上是一種全跼最優算法.數值試驗的結果錶明,和相關算法相比,融閤繫統的貝葉斯風險降低瞭15％～20％,且優化結果不依賴初值,計算複雜度低于其他算法.
현유분포식목표검측계통적우화일반채용궁거법、SFFO산-법혹SOFF산법,계산복잡,차우화결과강렬의뢰초치.해문채용의군산법화파산변이산법결합,제출파산변이의군산법급동보우화전감기판결문한화융합중심결책규칙,이론상시일충전국최우산법.수치시험적결과표명,화상관산법상비,융합계통적패협사풍험강저료15％～20％,차우화결과불의뢰초치,계산복잡도저우기타산법.
