基于稀疏信号的分布式扩散算法研究

发布时间：2025-04-10 23:35

　　分布式数据的收集和处理无处不在,尤其是在无线传感器网络（WSN）中。分布式估计是利用分布在某个地理区域中的节点收集的含有噪声的观测值来协作地估计某些感兴趣的参数。分布式估计基于每个节点的本地估计以及和单跳邻居节点之间的通信来估计我们感兴趣的参数,它不仅能获得良好的估计性能,而且节省能量消耗。由于其可扩展性,鲁棒性和低功耗,分布式估计正在吸引越来越多的关注,并且被广泛应用于许多实际应用中,包括军事监视,工业自动化和精准农业。分布式估计算法三种不同的策略:增量策略,一致性策略和扩散策略。由于基于增量策略的分布式算法存在不能实时地自适应和学习等缺点,一致性策略要求网络具有严格的对称性,否则会导致整个网络状态的不稳定增长。而扩散策略可以很好地避免以上问题,且对节点和链路故障具有良好的鲁棒性。因此,本文主要基于扩散策略的分布式估计算法进行研究。在自然界和工程系统中,许多信号呈现出高度的稀疏性,即,其中包含许多零或近零分量。例如,语音信号,图像信号和太阳波。在最近的研究中,已经证明利用估计信号的稀疏性能够有效提高算法的估计性能。因此,对于稀疏参数对的估计问题,吸引了越来越多的关注,并且已经扩展到了分...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1网络中某个节点的邻居节点集合节点k的任意邻居节点都可以与其交换信息

还介绍了在扩散策略的LMS算法中，算法优劣性的两个重收敛性以及均方误差行。本章内容是分布式算法领域的基的内容作了良好的铺垫。感器网络感器网络是由N个传感器节点组成的网络，这些节点被随。本文中，我们主要考虑全连接网络。即，如果我们选择任意至少一条连接它们的路径。如果两个节点....

图2.2网络中节点的连接权重权重,lkklaa可以不相同，且可以为0,因此，在连接相邻节点k,l的边上信息ak,l

西南大学硕士学位论文节点k是节点l的邻居节点，那么节点l也是节点k的邻息交换权重却不一定是对称的。我们将连接两个相邻权重，如图2.2所示。我们用lka表示来自节点l的数据对于节点l的信任度和可靠性的度量。这里，下标lk中的k表示接收信息的节点。因此，lklkaa....

图2.3无线传感器网络模型

图2.3无线传感器网络模型在集中式解决方案是，网络中的每个节点将其采集的数据发送到一个中中心处理。这种方法的缺点是当融合中心出现故障时，该方案不具有鲁棒性，在无线传感器网络的背景下，将所有采集的数据集中在单个节点中缺乏可，并且可能会消耗大量的能量和通信资源[5]。为了克服集中....

图2.4基于增量策略分布式估计[35]

西南大学硕士学位论文01*1,,11,...,iiiiikkkkikkikiiNwdiukNw(2.6)在每个时刻i，每个节点k利用其....

本文编号：4039159