先验概率和似然函数未知时的分布式检测融合

• 作者: 王国宏
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 数学
• 关键词: 检测 融合 贝叶斯假设 边际分析
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 10-14,21
• 页数: 6页
• 分类号: O21|O174
• 字数: 3968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2004.01.004

摘要

在先验概率和各局部检测器的似然函数均未知的情况下,综合利用贝叶斯假设和边际分析方法,推导出了分布式检测融合模型,对融合模型进行了详细的讨论,并在多种不同的条件下进行了计算机仿真,结果表明,对于这种特殊情况下的分布式检测融合,针对不同的传感器数量、代价函数的不同取值以及融合中心的度量准则,通过选择不同的融合模型可以使融合中心的性能达到最优.因此,可以通过事先离线计算制表、实际应用时实时查表的方法进行融合模型的优化管理,实现融合中心性能的最优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国宏	海军航空工程学院信息融合研究所	266	2616	24.0	37.0