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论文 在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和
低的误警率,是关键问题之一。采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度。提
出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布
置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域。仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有
效减少所使用的传感器节点数目。
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Sensor placeme
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calculating the probability of false alarm versus the probability of detection in cognitive radio networks
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有认知无线电CR的论文和Matlab代码，进行传统频谱感知算法的能量检测实现与SVM分类算法实现，两个进行对比检测概率性能，还有生成SVM三种核函数的分类检测图与统计三个错误率，得出SVM算法优于能量检测算法-Cognitive radio CR papers and Matlab code, perform traditional spectrum sensing algorithms to achieve energy detection and SVM classification alg
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包括回归分析和概率统计，有循环检测，周期性检测，具有丰富的参数选项。- Including regression analysis and probability and statistics, There are cycle detection, periodic testing, It has a wealth of parameter options.
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从先验概率中采样，计算权重，含噪脉冲信号进行相关检测,插值与拟合，解方程，数据分析。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Noisy pulse correlation detection signal, Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis.
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