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Empirical Data Fusion for Decentralized Detection in Sensors Systems with Sequential Structure

机译：顺序结构传感器系统分散检测的经验数据融合

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The decentralized detection problem in wireless sensor network with sequential structure is considered. We propose a new empirical data fusion scheme. This scheme is investigated with assumption of spatially and temporally identically and independently distributed observations and individual energy consumption constraint. The influence of multiple access channel noises is studied. The detection performance is compared with other schemes of data fusion. Asymptotical optimality of this scheme which is achieved without utilization of the event probabilistic model in sensors is shown

机译：考虑了具有顺序结构的无线传感器网络中分散的检测问题。我们提出了一种新的经验数据融合方案。通过在空间上和时间上的假设和独立分布的观察和单独的能量消耗约束来研究该方案。研究了多次访问通道噪声的影响。将检测性能与其他数据融合方案进行比较。展示了在不利用传感器中实现事件概率模型实现的该方案的渐近最优性

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来源
《Asia-Pacific Conference on Communication》|2006年||共5页
会议地点
作者
Dmitry Kramarev; Seungho Bae; Kiseon Kim;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TN91-53;
关键词
multi-access systems; probability; sensor fusion; signal detection; wireless sensor networks; decentralized detection; empirical data fusion; event probabilistic model; identically-independently distributed observation; individual energy consumption constraint; mu;

机译：多接入系统;概率;传感器融合;信号检测;无线传感器网络;分散检测;经验数据融合;事件概率模型;相同独立的分布观察;个人能量消耗约束;亩;

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