具有模糊信息和自学习权重的分布式检测算法

摘要

本文研究了一种由局部自适应模糊检测器和在线自学习融合算法所构成的分布式信号检测系统的设计方法.由模糊集对不精确信号参数的局部检测器进行建模,该模糊模型可自适应不精确信号参数的变化.融合中心以最佳融合规则作为目标函数在线自学习局部判决的权重.局部模糊检测器的鲁棒性和自学习融合算法的自适应性使该分布式检测系统在不确定环境下的检测性能得到提高.也使该系统能够处理未知分布的未知参数以及非随机未知参数的分布式信号检测.