在过去的十多年时间,无线传感器网络引起了学术界和工业界的广泛关注。一个典型的传感器网络监测应用由待监测事件、大量随机散布的本地传感器节点和汇聚节点构成。其中本地传感器节点能量和计算资源受限,主要计算和融合的任务在汇聚节点完成。对于一个分布式检测问题,首先大量的本地传感器节点对待监测的事件或者感兴趣的环境参数进行实时检测,然后通过无线链路将其本地检测结果传输到汇聚节点,最终汇聚节点综合各个本地传感器节点的判决结果来统一对待监测的事件做出融合判决。因为无线传感器网络的基本功能就是对环境的参数感知和对事件的监测,所以如何设计高效的分布式检测系统是无线传感器网络的一个核心问题。影响无线传感器网络分布式检测性能主要有两个因素,一个是本地传感器节点对待监测事件的检测性能,这个主要由环境的噪声和干扰决定。二是从本地节点到汇聚节点传输的信道的质量以及汇聚节点对多个本地判决结果的融合算法,无线信道的衰落特性是传感器网路分布式检测不同于传统数据融合问题的核心。整个分布式检测的研究都是针对于这两个因素展开的,尤其是针对无线信道衰落特性的研究更是研究的热点。本论文首先介绍了研究的相关背景、基本的检测理论和多输入多输出的基本技术和思想,然后重点针对无线传感器网络分布式检测算法问题展开研究,取得了一些研究成果。主要包括:(1)提出了一种基于广义似然比检验的无需任何信道幅度信息的高鲁棒性检测算法,并以定理形式给出了在低信噪比下渐近状态下的分布式检测器的结构。这是一种无模型的算法,即其不依赖具体信道幅度信息的统计模型。本文提出的分布式检测算法避免了现在通常分布式检测算法对于信道知识和信道模型假设的依赖,具有很高的鲁棒性,因此对于一些特殊复杂恶劣的监测环境有着重要的实际意义。(2)提出了基于分布式正交空时分组码辅助的分布式检测算法。这种系统设计的出发点是通过引入空间维度资源来从改造本地传感器节点和汇聚节点之间的无线衰落信道。现有的算法对应的无线传输系统都是工作在无分集的状态,这使得无线传输的不稳定性成为制约分布式检测性能的瓶颈。特别的,由于采用正交空时分组码的特殊结构,可以将本文提出问题转化为已有的问题加以解决。不同的是,新的等价信道的分集重数随着参与分布式编码的本地传感器节点的数目线性地增加。这就从根本上提高了无线传输的可靠性,从而获得比现有算法更好的检测性能。