传感器网络决策融合是传感器网络数据融合的一个关键问题。传感器网络决策融合是一种对来自传感器网络的所有传感器的信息进行融合,并作出对某个目标或某个事件的决策的检测技术。近年来,随着传感器组网技术及信号检测理论的发展,传感器网络决策融合问题受到了广泛关注。本文针对基于分布式融合方式的传感器网络决策融合问题,深入研究了相关观测条件下传感器网络决策融合系统的优化方法及非理想信道下的资源受限的无线传感器网络的决策融合规则。本文由六章构成,各章内容安排如下:第一章简要介绍了传感器网络决策融合的基本概念和研究现状,并指出了目前在传感器网络决策融合研究中存在的问题。最后,给出了本文关于传感器网络决策融合研究的内容安排。第二章基于奈曼-皮尔逊准则,研究了相关观测环境下,具有固定决策融合规则的传感器网络决策融合系统的优化设计问题。首先对传统的基于牛顿-拉斐森算法和离散迭代梯度算法的优化方法进行了简要介绍。然后提出了基于人工免疫策略算法的新的优化方法。并通过数值实验将此方法与上述的传统方法进行了性能比较。第三章在不同分布的衰减信道下,对使用筛选信息传输策略的无线传感器网络的决策融合规则进行研究。首先介绍了检测性能最优的基于信道实时状态信息的似然比决策融合规则。然后,在莱斯衰减信道下,推导了次优的基于莱斯衰减信道统计分布信息的似然比决策融合规则,并且基于此次优决策融合规则在较低的信道信噪比下给出了两种简化的非参数决策融合规则。通过仿真对上述的次优及最优决策融合规则进行了检测性能比较。接着,在Nakagami衰减信道条件下,简要介绍了已有的次优的基于级数展开方法的似然比决策融合规则和基于删除的混合融合方法的非参数决策融合规则。并提出了基于拉普拉斯近似的次优似然比决策融合规则。通过仿真将本文提出的次优决策融合规则与已有的次优决策融合规则及最优决策融合规则进行了检测性能比较。第四章为了解决传感器局部决策的远距离传输问题,构建了使用多跳信息传输方式的无线传感器网络。针对使用传统信息传输策略的多跳无线传感器网络,先后推导了性能最优的基于信道实时状态信息的似然比决策融合规则及次优的基于瑞利衰减信道统计分布信息的似然比决策融合规则,而且在较低及较高的信道信噪比条件下,基于次优决策融合规则分别给出了两种简化的非参数决策融合规则,并对上述决策融合规则的检测性能进行了仿真分析。接着,为了降低能量消耗,将筛选信息传输策略引入到多跳无线传感器网络中。在筛选多跳无线传感器网络下,推导了性能最优的基于信道实时状态信息的似然比决策融合规则及次优的基于瑞利衰减信道统计分布信息的似然比决策融合规则,同时在较低的信道信噪比下,给出了次优决策融合规则的一种简化形式。通过仿真比较了次优与最优决策融合规则的检测性能。第五章在瑞利衰减信道下,对动态大规模无线传感器网络下的决策融合问题进行了研究。首先,在并行信道架构下,分别针对使用传统信息传输策略及筛选信息传输策略的动态大规模无线传感器网络,推导了虚警控制及表决决策融合规则,并将这些决策融合规则与已有的非参数决策融合规则通过仿真比较了检测性能。接着,在多接入信道架构下,推导了正交平方和决策融合规则,并将此决策融合规则的检测性能与基于正交分量平方和的似然比决策融合规则进行了仿真比较。第六章总结全文工作,并对传感器网络决策融合问题的研究进行了展望。