雷達(dá)傳感網(wǎng)部署與融合關(guān)鍵技術(shù).pdf

1、分布式雷達(dá)傳感器(Radar Sensor,RS)是一個獨(dú)立小型系統(tǒng),它發(fā)送已知波形,接收、分析目標(biāo)和障礙物的回波以確定與目標(biāo)相關(guān)的信息。雷達(dá)傳感網(wǎng)(Radar Sensor Network,RSN)就是由分布在廣闊的地理區(qū)域內(nèi)、具有協(xié)同工作模式的RS節(jié)點(diǎn)有機(jī)地組成的。它們可以用于監(jiān)測大面積區(qū)域,并從多個角度觀測目標(biāo)。RSN在反射物體(例如飛機(jī)、船舶、車輛以及人等)的檢測、定位、跟蹤等領(lǐng)域越來越重要。然而,RSN的目標(biāo)檢測性能受其關(guān)鍵技

2、術(shù)(如部署方式、分簇算法、融合方式等)的影響很大。
　　本文以提高監(jiān)測區(qū)域內(nèi)目標(biāo)檢測概率為目的,針對雷達(dá)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的幾個關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。主要研究內(nèi)容包括:
　　1.搭建了適用于雷達(dá)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸模型和目標(biāo)檢測系統(tǒng),確立了本文RSN關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)。
　　2.本文提出了兩種適用于 RSN的節(jié)點(diǎn)部署方法:Hexagonal Deployment Strategy(HDS)和Diamond Deployment

3、 Strategy(DDS)。該兩種方法是在使RS節(jié)點(diǎn)均勻分布于監(jiān)測區(qū)域的思想下被提出的。在保證一定目標(biāo)虛警概率的前提下,通過這兩種部署方式提高目標(biāo)檢測概率。仿真實驗證明,無論從目標(biāo)檢測概率還是消耗的平均能量的表現(xiàn)來看,DDS部署策略都優(yōu)于HDS部署策略,而這兩種部署方式都優(yōu)于Random Deployment Strategy(DDS)部署策略。所以對于RSN網(wǎng)絡(luò), DDS和HDS部署策略都是有效的部署策略。
　　3.本文研究了

4、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的兩種經(jīng)典分簇算法:LEACH算法和HEED算法,并將其應(yīng)用于RSN中,研究它們在RSN系統(tǒng)中的適用性。本文還將這兩種分簇算法應(yīng)用到經(jīng)由DDS部署方式確定了RS位置的RSN中,從而提高系統(tǒng)性能。蒙特卡羅仿真表明,同等條件下,按HEED算法分簇的RSN網(wǎng)絡(luò)比按LEACH算法分簇的網(wǎng)絡(luò)具有更長的網(wǎng)絡(luò)生存時間。在采用HEED算法分簇時,由DDS部署的RSN網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測概率大于由RDS部署的RSN網(wǎng)絡(luò)的檢測概率。
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5、.本文在Path-Loss信道衰落模型下,提出了兩種適用于RSN的檢測級數(shù)據(jù)融合方法:Decision Fusion Rules with Binary Transmission(BT)和Decision Fusion Rules without Binary Transmission(NBT)。針對多跳的RSN,將這兩種融合方法與兩種部署方式相結(jié)合,進(jìn)一步提高RSN目標(biāo)檢測性能。仿真結(jié)果表明,相比于NBT融合算法,BT融合算法下RSN