无线传感器网络周界监测：阈值优化与多模态协同检测算法

"周界监测中的阈值优化和多模态节点协同检测算法 (2013年)" 这篇论文探讨了在无线传感器网络（WSN）应用于周界监测时如何提升多节点目标检测的效能。该研究主要针对两个核心问题：阈值优化和多模态节点的协同检测。 首先，论文提出了一个新的阈值优化方法。在考虑环境噪声的情况下，通过蒙特卡罗模拟建立了节点误警率与节点阈值以及系统误警率与系统阈值、节点误警率之间的关系模型。这种方法使得在网络中的每个节点可以根据其特定的环境条件和噪声水平，通过查找预先计算好的表格直接确定最佳阈值，从而实现节点阈值和系统阈值的优化。这种优化能够减少误报，提高目标检测的准确性。 其次，论文引入了节点空间分布特性和目标信号的信噪比（SNR）来实现多模态节点的检测结果融合。这意味着，不同位置的节点根据其检测到信号的质量（即SNR）被赋予不同的权重，然后将这些加权后的检测结果整合在一起，以得到更精确的目标存在判断。这种方法考虑了节点间的位置差异和信号质量，提升了整体的检测性能。 最后，论文通过仿真实验验证了所提出的阈值优化方法和多模态节点协同检测算法的有效性。结果显示，相比于单模态节点协同检测和简单的阈值判决算法，多模态节点协同检测算法在目标检测率上有了显著的提升，大约提高了25%相对于单模态节点协同检测，而相对于简单阈值判决算法则提高了3%。 这篇论文的贡献在于提供了一种改进的阈值设定策略和多模态信息融合方法，对于无线传感器网络在周界监测等安全监控场景中的应用具有重要的实践价值。其研究成果可以广泛应用于边防巡逻、保护区边界监控以及其他需要高精度目标检测的领域，以提高系统的可靠性和效率。