无线传感器网络是一种由大量空间分布式自治设备组成的无线网络,通常利用位于不同位置的传感器节点相互协作监测某一物理或者环境条件,过去的20年已经从理论概念发展成一种新兴的现代技术。目标检测作为无线传感器网络的一种具体应用,即判断目标对象是否出现在监测区域,可应用于军事指挥、医疗诊断和天气预测等。近年来,将数据融合技术应用于目标检测,极大地提高了目标检测的精确度和可靠性。本文主要研究了基于数据融合的无线传感器网络目标检测问题,主要工作如下:1.介绍了无线传感器网络和数据融合技术的相关内容,并对数据融合的功能模型和结构模型进行着重介绍,本文主要针对检测融合结构进行研究。多传感器检测系统通常采用集中式和分布式两种检测结构,本文对基于两种检测结构的目标检测问题分别进行了分析研究。2.介绍了多传感器目标检测的基础理论,包括二元假设检验问题、贝叶斯准则和Neyman-Pearson准则,这是论文的理论基础。然后分析了两种经典的分布式目标检测融合规则,Chair-Varshney融合规则和CountingRule,并通过仿真对比了两种融合规则的检测性能。3.研究了一种基于顺序传输的传感器选择策略,传统的集中式目标检测中,监测区域内的所有传感器节点需要将接收观测数据发送至融合中心,通信开销较大。文章从减少参与判决传感器节点数量进而减少通信开销的角度分析了一种基于顺序传输的集中式目标检测策略。通过该策略,融合中心仅利用监测区域内的部分传感器节点就能进行判决,从而减少通信开销和能量消耗。4.基于可靠性理论中的Bathtub-Shaped失效率,进一步研究了无线传感器网络存在失效传感器节点的分布式目标检测问题。虽然考虑Bathtub-Shaped失效率的并行拓扑结构优于经典的Chair-Varshney融合规则,但当存在大量失效传感器节点时,并行拓扑结构的检测性能下降较快。针对这一问题,利用目标辐射能量衰减模型,文章给出了一种基于目标辐射能量的串行目标检测融合结构,并推导了相应的决策融合规则,最后通过仿真对比所提融合规则与考虑传感器失效率的并行拓扑结构的检测性能。