一种多元分布式决策融合方法技术

本发明专利技术属于无线通信技术领域，具体涉及一种多元分布式决策融合方法

【技术实现步骤摘要】
一种多元分布式决策融合方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种多元分布式决策融合方法
。

技术介绍

[0002]智慧城市的发展需要广泛覆盖的信息感知网络作为关键基础设施，实现数字化
、
网络化和智能化
。
在这个网络中，感知层位于最底层，负责智慧城市本地智能终端设备的无线接入
。
为了保证应用层处理数据的精确度和数据挖掘结论的准确性，感知层数据的质量至关重要
。
因此，确保泛在感知网络中感知层数据的可靠传输，成为实现智慧城市时空信息可靠感知的最有效途径，对其进行研究非常重要
。
[0003]随着智慧城市的不断发展，多传感器分布式二元决策融合不再适用于智慧交通管理
、
突发事件分级管理等领域
。
因此，多传感器分布式多元决策融合在智慧城市有着更广泛和更实际的应用
。
然而，在多元分布式决策融合方案中，融合中心需要对每条传输链路的瞬时信道状态信息进行估计，且融合方案的实施过程中涉及大量比较复杂的对数与指数运算
。
这对于资源受限的无线传感器节点来说，不易于工程应用
。
并且，信道状态信息具有实变性，对信道状态信息的实时估计，复杂度高且能耗大，与无线传感器网络低复杂度和低成本的要求相矛盾
。
当信道状态信息的估计存在误差时，整个系统的融合性能将急剧下降，即传统多元分布式决策融合方案对信道状态信息的鲁棒性不强
。<br/>
技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种多元分布式决策融合方法，用以解决采用由于现有技术方法涉及大量较为复杂的对数与指数运算造成的计算复杂度高且能耗大的问题
。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种多元分布式决策融合方法，包括如下步骤：
[0006]1)
本地传感器接收信源发送的
M
进制数据后，对接收数据进行硬判决，将判决结果编码为二进制比特序列，进而将该二进制比特序列经由中继节点转发至融合中心；
[0007]2)
融合中心先将二进制比特序列译码为
M
进制数据
y
i
，再提取基于汉明距离或基于投票策略的判决度量值；其中，融合中心根据接收到的
M
进制数据
y
i
与
k
之间的汉明距离得到信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于汉明距离的判决度量值，信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于投票策略的判决度量值
Λ
k
＝
L
k
，
L
k
表示所有接收值
y
i
中等于
k
的接收值数量，
k∈{0,1,
…
,M
‑
1}
；
[0008]3)
依据提取的判决度量值进行融合判决得到判决结果
。
[0009]上述技术方案的有益效果为：专利技术提出的多元分布式决策融合方法，融合方案中基于汉明距离或者投票策略来计算判决度量值，该种方式不需要信道状态信息，不涉及指数和对数等复杂的运算，相较于最佳判决度量值，本专利技术所提方案的性能损失不大，具有实现复杂度低
、
功耗小
、
对信道状态信息的鲁棒性强的特点，能够有效降低网络节点的能耗，具有较高的实用价值
。
[0010]进一步地，信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于汉明距离的判决度量值
Λ
k
为：
[0011][0012]或者其中
i
＝
argmin
ε
i
[0013]式中，表示译码后输入融合中心的
M
进制接收值
y
i
对应的二进制比特序列；表示假设信源发送信息为
M
进制数据中的
k
时对应的二进制比特序列；
I
表示总的传输链路数量；
d(,)
表示二进制比特序列之间的汉明距离；
ε
i
表示第
i
条传输链路的多个中继二进制对称信道等价为一个二进制对称信号后的等价错误转移概率；
argmin()
表示求最小函数
。
[0014]上述技术方案的有益效果为：给出两种判决度量值的计算方法，可根据实际需求灵活选择，且第二种是第一种的简化处理
。
[0015]进一步地，步骤
3)
中融合判决的公式为：
[0016][0017]或者式中，表示判决结果；
argmin()
表示求最小函数；
argmax()
表示求最大函数
。
[0018]上述技术方案的有益效果为：给出两种融合判决的方法，可根据实际需求灵活选择
。
[0019]进一步地，中继节点转发时采用放大转发策略，且放大系数为
1。
[0020]上述技术方案的有益效果为：放大系数设置为1，中继节点无需做处理，只需转发即可，处理效率得以提高
。
[0021]进一步地，本地传感器与中继节点之间
、
中继节点与中继节点之间
、
中继节点与融合中心之间的信道均为二进制对称信道
。
[0022]进一步地，步骤
1)
中利用最大似然准则对接收数据进行硬判决
。
附图说明
[0023]图1是本专利技术在一般情况时式
(13)
在融合中心的数据处理流程图；
[0024]图
2、
图
3、
图4分别是本专利技术在信源到本地传感器之间的信道是理想时，式
(14)、
式
(20)、
式
(27)
在融合中心的数据处理流程图；
[0025]图5是本专利技术实施例1的数据融合决策方法的流程图；
[0026]图6是本专利技术实施例中通信系统的工作流程图；
[0027]图
7、
图8分别是实施例1中在信源到本地传感器之间的信道是理想的情况下基于最佳判决度量值提取方法
(13)
与基于简化判决度量值提取方法
(14)
和
(20)
性能比较的
BER
影响图
、FER
影响图；
[0028]图
9、
图
10
分别是实施例1中在信源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多元分布式决策融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)
本地传感器接收信源发送的
M
进制数据后，对接收数据进行硬判决，将判决结果编码为二进制比特序列，进而将该二进制比特序列经由中继节点转发至融合中心；
2)
融合中心先将二进制比特序列译码为
M
进制数据
y
i
，再提取基于汉明距离或基于投票策略的判决度量值；其中，融合中心根据接收到的
M
进制数据
y
i
与
k
之间的汉明距离得到信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于汉明距离的判决度量值，信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于投票策略的判决度量值
Λ
k
＝
L
k
，
L
k
表示所有接收值
y
i
中等于
k
的接收值数量，
k∈{0,1,
…
,M
‑
1}
；
3)
依据提取的判决度量值进行融合判决得到判决结果
。2.
根据权利要求1所述的多元分布式决策融合方法，其特征在于，信源发送的第
k
个
M
进制数据
H
k
的基于汉明距离的判决度量值
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张高远，李永恩，冀保峰，唐杰，宋欢欢，文红，李兴旺，李春国，王东署，孙力帆，陶发展，张冀，张平，王楠，陈开，王鹏飞，何晓东，谢萍，张晓辉，穆昱，李奕玮，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：