[发明专利]基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测方法，其特征在于，包括进行信号处理的传感器、进行信号传输的传输信道、对多路信号进行判断的融合中心，所述多路观测数据分别构成多路观测向量，所述检测方法包括如下步骤：所述多路观测向量经所述传感器初步判定后通过所述传输信道传输到所述融合中心进行最终判定，在进行最终判定前在梯度法的贝叶斯准则下加入噪声，所述噪声的概率密度函数为： ,其中,表示噪声的概率密度函数，

    

其中通过以贝叶斯代价最小或者错误概率最小为目标，利用梯度法通过多次迭代，最终当错误概率变化等于或接近零时停止迭代得到。

2.根据权利要求1所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测方法，其特征在于，所述噪声在初步判定前作用于所述传感器。

3.根据权利要求1所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测方法，其特征在于，所述噪声在初步判定后最终判定前作用于所述融合中心。

4.根据权利要求1所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测方法，其特征在于，所述噪声在初步判定前作用于所述传感器，同时在初步判定后最终判定前作用于所述融合中心。

5.一种基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测系统，其特征在于，包括进行信号处理的传感器、进行信号传输的传输信道、对多路信号进行判断的融合中心、加入噪声的噪声模块，所述多路观测数据分别构成多路观测向量，所述多路观测向量经所述传感器初步判定后通过所述传输信道传输到所述融合中心进行最终判定，在进行最终判定前在梯度法的贝叶斯准则下所述噪声模块在信号中加入噪声，所述噪声的概率密度函数为：,其中, 表示噪声的概率密度函数，其中通过以贝叶斯代价最小或者错误概率最小为目标，利用梯度法通过多次迭代，最终当错误概率变化等于或接近零时停止迭代得到。

6.根据权利要求5所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测系统，其特征在于，所述噪声模块在初步判定前加入噪声作用于所述传感器。

7.根据权利要求5所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测系统，其特征在于，所述噪声模块在初步判定后最终判定前加入噪声作用于所述融合中心。

8.根据权利要求5所述基于梯度法贝叶斯准则下的噪声增强分布检测系统，其特征在于，所述噪声模块在初步判定前加入噪声作用于所述传感器，同时在初步判定后最终判定前加入噪声作用于所述融合中心。