通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度，但是在具有频谱感知数据窜改（spectrum sensing data falsification，SSDF）节点的环境下，系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题，提出了一种基于加权序贯检测（weighted sequential probability ratio test，WSPRT）的频谱感知融合算法。通过给每个节点赋予信誉度权值，设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点，从而优化系统感知性能。仿真实验表明，所提出的算法减少了SSDF节点带来的影响，提高了系统的检测准确率和稳定性。

为了提高复杂环境下的目标跟踪精度，提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法．该方法在序贯检测机制下，将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和 CamShift 等方法结合．首先用基于颜色特征的粒子滤波，估计最优跟踪窗口；通过跟踪窗口和目标的相似度决定是否采用稀疏场主动轮廓方法，然后由目标轮廓和目标的相似度决定是否需要 CamShift 对轮廓进行修正；最后结合双目视觉的视差信息和标定模型对目标进行定位，引入视差置信区间判据可有效减少噪声影响，提高运动目标定位精度．实验表明本文所提的基于序贯检测机制的目标跟踪方法在摄像机运动－目标运动模式下，在目标有尺度、旋转、视角变化和环境有光照变化等情况下，能对运动目标进行有效地跟踪与定位，并且具有比较好的跟踪和定位精度

采用序贯检测对含噪信号进行信号检测,其中原信号有三元及以上

信号序贯检测matlab仿真代码，适用于信号检测，频谱感知等