[发明专利]针对广义高斯分布情况的单比特分布式稀疏信号检测方法

说明书

本发明提出一种针对广义高斯分布情况的单比特分布式稀疏信号检测方法，属于信号检测领域。该方法首先在检测区域中设置一个包含融合中心和多个本地节点的分布式无线传感器网络；在任意时刻，每个本地节点根据是否接收到稀疏信号输出对应的模拟观测值，对模拟观测值进行量化得到对应的量化结果并发送给融合中心；融合中心利用所有的量化值计算局部最大势的检验统计量并计算判决阈值；最后，比较检验统计量和判决阈值的大小，输出该时刻的检测结果。本发明可作为目前已有的针对高斯情况下的单比特分布式稀疏信号检测方法的重要补充，可以适用于多种噪声/信号分布情况的下信号检测，具有较高的应用价值。

技术领域

本发明属于信号检测领域，具体涉及一种针对广义高斯分布情况的单比特分布式稀疏信号检测方法。

背景技术

压缩感知技术旨在从少量的观测数据中实现高维的稀疏信号的重构。压缩感知技术也为基于分布式传感器网络的稀疏信号检测提供了借鉴。在分布式传感器网络中，各个本地传感器节点(简称本地节点)仅传输少量的观测数据给融合中心，融合中心作出所感兴趣的稀疏信号是否存在的判决。在这种框架之下，少量数据的传输和处理降低了分布式传感器网络的带宽和能量消耗。在实际中，分布式传感器网络中的本地节点往往会将待传输的模拟观测信息进行单比特量化。单比特量化有助于来进一步降低分布式传感器网络所需的带宽，且耗电量低，有利于降低本地节点的硬件复杂度。尽管单比特量化会损失数据的幅度信息，但目前已有理论证明，通过增加一定比例的传感器数量可以弥补单比特量化带来的检测性能损失。

针对基于单比特量化数据的分布式稀疏信号检测问题，目前的方法只针对高斯信号和高斯噪声场景。然而在实际中，非高斯的信号和噪声普遍存在。广义高斯分布是一种常见的非高斯分布，且已经在舰船检测、语音和视频处理领域得到广泛的关注。目前尚没有一种针对广义高斯分布情况的分布式单比特稀疏信号检测方法。

发明内容

本发明的目的是为填补已有技术的空白之处，提出了一种针对广义高斯分布情况的单比特分布式稀疏信号检测方法。该方法可作为目前已有的针对高斯情况下的单比特分布式稀疏信号检测方法的重要补充。相比于已有方法，本发明提出的检测方法的适用范围更加广泛，可以适用于多种噪声/信号分布情况的下信号检测，具有较高的应用价值。

本发明提出一种针对广义高斯分布情况的单比特分布式稀疏信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在检测区域中设置一个包含融合中心和L个本地节点的分布式无线传感器网络；设置虚警概率0＜P_FA＜1，加性噪声的方差和形状参数β_w＞1；

2)在任意时刻，若本地节点l接收到稀疏信号，则该本地节点对接收到的稀疏信号进行线性压缩得到对应的其中，x_l为本地节点l接收到的稀疏信号，h_l为本地节点l的压缩向量，w_l为第l个本地节点处的加性噪声，l＝1,2,…,L；若本地节点l未接收到稀疏信号，则本地节点l输出模拟观测值为y_l＝w_l，l＝1,2,…,L；

3)每个本地节点l利用量化阈值τ_l对模拟观测值y_l进行量化得到对应的量化结果b_l并传递给传递给融合中心；b_l的计算表达式如下：

b_l＝sign(y_l-τ_l)

其中

4)融合中心利用所有的量化值{b₁,b₂,…,b_L}计算局部最大势的检验统计量：

其中，