基于N-P标准的多传感器数据融合

简介：
本研究探讨了基于N-P（ Neyman-Pearson ）准则下的多传感器数据融合技术，提出了一种优化算法以提高决策准确性与系统性能。 本段落探讨了基于N-P准则的多传感器信息融合技术。通过假设检测统计量、阈值（似然比）等相关参数，并设计相应的判别规则，研究分析了虚警概率设定、信号幅值、量测序列长度及噪声水平等变量对观察概率特性曲线的影响。借助ROC曲线可以有效对比不同传感器的性能表现，结果显示多传感器融合技术在检测效果上显著优于单一传感器。 实验中使用了一台配置为Intel(R) Core(TM) i5-11400F @ 2.60GHz CPU、RAM容量为16GB以及Windows 10专业版操作系统的计算机。编程语言采用Python（版本3.9.7），程序平均运行时间为4.5秒。