分布式检测的仿真需求挺常见的，尤其是做传感器网络和融合算法这块的朋友。distributed_detection_simulation这个仓库里的 Matlab 代码还挺实用的，仿得比较细，连数据生成脚本都写好了。

仿真的核心流程是先用generate_gaussian_data.m生成观测矩阵，大小是package_size × length。嗯，说白了就是每个传感器在多个时间步的观测值，模拟高斯分布下的观测。

数据是分包的，存成gaussian_H0__.mat或者gaussian_H1__.mat。每包的索引也加上了，读取和定位数据都方便。如果你想跑多轮模拟或者换不同参数，直接改参数就行，不用改主流程。

还有一点比较贴心的，是它考虑了翻转攻击的场景。也就是说，部分观测值是故意从对立假设下的分布生成的，这个在测试鲁棒性的时候挺有的。

，这套代码结构清晰，改起来不累，比较适合做融合中心算法或分布式检测研究的朋友入手玩一玩。尤其是你刚好在搞信息融合或者安全检测这类方向。

如果你还在找配套资源，下面这些也挺不错的：

如果你正好在做相关实验，不妨直接下下来跑几轮看看效果，顺手还能改成自己项目的基础框架。