[发明专利]基于概率统计的检测可靠性估计方法

权利要求书

1.基于概率统计的检测可靠性估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：各个检测节点将本地检测结果经过信息融合中心融合，得出本检测周期的全局检测结果；

步骤2：更新融合中心缓存，将本检测周期的本地和全局检测结果存入信息融合中心设置的缓存中。

步骤3：利用缓存内历史的本地和全局检测结果，以及缓存内的正确检出率和误检率，估计本地检测结果的可靠性指标；

步骤4：利用缓存内的本地检测可靠性指标，计算全局检测结果的可靠性指标；

步骤5：将步骤3计算所得的本地检测结果可靠性指标和步骤4计算所得的全局检测结果可靠性指标存入缓存，覆盖缓存内原有数据；

步骤6：返回步骤1，等待开始下一检测周期。

2.根据权利要求1所述的一种基于概率统计的检测可靠性估计方法，其特征在于：所述缓存够存储若干个检测周期内的本地和全局检测结果，及本地检测和全局检测的可靠性指标。

3.根据权利要求1所述的一种基于概率统计的检测可靠性估计方法，其特征在于，步骤3中本地检测结果的可靠性指标的计算方法包括如下步骤：

1）N个参与协作的检测节点的本地检测结果记为l_i(i=1,2,…,N)。其中，i为检测节点编号，N为侦察网络中参与协作的检测节点个数，l_i的取值为

2）全局检测结果g是l_i的函数，因此信息融合的方案可以表示为

其中，[l_i]_1×N为N个本地检测结果构成的向量。

3）在融合过程中，本地检测结果l_i的可靠性由本地检测正确检出率P_d,i和误检率P_f,i两个指标来衡量，其定义为

Pd,i=P{li=1|H1}Pf,i=P{li=1|H0}]]>

其中，H₀表示目标信号实际不存在，H₁表示目标信号实际存在。

4）定义全局检测结果g的可靠性指标：全局检测正确检出率P_d和误检率P_f

Pd=P{g=1|H1}Pf=P{g=1|H0}]]>

5）通过对比每个周期内缓存中存储的历史的本地和全局检测结果，融合中心可以对每个检测节点i统计事件{l_i=1|g=1}和事件{l_i=1|g=0}发生的次数，进而得到概率P{l_i=1|g=1}和P{l_i=1|g=0}。根据全概率公式，上述概率可以表示为

P{li=1|g=1}=P{H1}PdPd,i+P{H0}PfPf,iP{H1}Pd+P{H0}PfP{li=1|g=0}=P{H1}(1-Pd)Pd,i+P{H0}(1-Pf)Pf,iP{H1}(1-Pd)+P{H0}(1-Pf)]]>

其中，H₀表示目标信号实际不存在，H₁表示目标信号实际存在，P{H₁}和P{H₀}分别表示目标信号出现和不出现的先验概率，取决于目标信号本身的特征，是可以预先获得的已知量。

6）令a1=P{H1}PdP{H1}Pd+P{H0}Pf]]>

b1=P{H0}PfP{H1}Pd+P{H0}Pf]]>

c₁=P{l_i=1|g=1}

a2=P{H1}(1-Pd)P{H1}(1-Pd)+P{H0}(1-Pf)]]>

b2=P{H0}(1-Pf)P{H1}(1-Pd)+P{H0}(1-Pf)]]>

c₂=P{l_i=1|g=0}

则检测节点i的本地检测可靠性为

Pf,i=c1a2-c2a1b1a2-b2a1Pd,i=c1b2-c2b1a1b2-a2b1]]>

即所求的地检测结果的可靠性指标。

4.根据权利要求1所述的一种基于概率统计的检测可靠性估计方法，其特征在于，步骤4中全局检测结果的可靠性指标的计算方法如下：

步骤4-1、在目标信号实际存在的假设H₁下，遍历本地检测向量空间L，对空间中每一种可能的本地检测结果向量计算全局检测结果。

其中本地检测向量空间L的定义为：

L={[l_i]_1×N|l_i=1或0,1≤i≤N}

本地向量检测空间给出了各个检测节点本地检测结果l_i所有可能的组合；

步骤4-2、从向量空间L中选出满足的本地检测结果向量

表示满足全局检测结果为1的特定的本地检测结果取值。

步骤4-3、根据计算每个符合的发生的概率；

步骤4-4、将上一步计算所得的所有概率相加即全局检测的正确检出P_d；

步骤4-5、在目标信号实际存在的假设H₀下，遍历本地检测向量空间L，对空间中每一种可能的本地检测结果向量计算全局检测结果；

步骤4-6、从向量空间L中选出满足的本地检测结果向量

步骤4-7、根据计算每个符合的发生的概率；

步骤4-8、将上一步计算所得的所有概率相加即全局检测的误检率P_f；

上述流程中，步骤4-3和步骤4-7中需要的本地检测可靠性指标P_d,i和P_f,i来自于缓存中存储的值。