Vi anser att distribuerad detektion i ett klustererat trådlöst sensornätverk (WSN) utplaceras slumpmässigt i ett stort fält för att upptäcka intrång. WSN modelleras av en homogen Poisson-punktprocess. Sensorn noder (SNs) beräkna lokala beslut om inkräktarens närvaro och skicka dem till kluster huvuden (CHs). En stokastisk geometriram används för att härleda den optimala klusterbaserade fusionsregeln (OCR), som är ett vägt genomsnitt av den lokala beslutssumman för varje kluster. Intressant nog minskar denna struktur effekten av falsklarm på detektionsprestandan. Dessutom utvecklas en generaliserad sannolikhetskvottest (GLRT) för klusterbaserad fusion (GCR) för att hantera fallet med okända inkräktarparametrar. Simuleringsresultat visar att OCR-prestandan ligger nära cheir-Varshney-regeln. I själva verket kan det senare riktmärket uppnås genom att bilda fler kluster i nätverket utan att öka SN-utbyggnadens intensitet. Simuleringsresultat visar också att GCR fungerar mycket nära OCR när antalet kluster är tillräckligt stort. Prestandan förbättras ytterligare när SN-utbyggnadsintensiteten ökas.
Å andra sidan har vi i vårt tidigare arbete REF härlett en optimal-klusterbaserad fusionsregel (OCR) för klustererade sensornätverk.
Optimal fusion rule for distributed detection in clustered wireless sensor networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}