一种无线传感器网络中的混沌信号重构算法
[Abstract]:A chaotic signal in the observation region of wireless sensor network nodes is transmitted to the fusion center for signal reconstruction. Due to the limited communication bandwidth of nodes, quantization is needed before signal transmission, which brings quantization noise to the signal and makes signal reconstruction more difficult. In this paper, the square root volume Kalman filter is used to reconstruct the signal collected from the fusion center. Firstly, the probability density function of the observed signal is estimated, and the optimal quantization performance is obtained under the limited quantization bit number by using the optimal quantizer. The square root volumetric Kalman filter has fewer capacitive integral points than the unguided Kalman filter, so it has the advantage of less computation. At the same time, the square root matrix of the transfer error matrix is used in the iterative process. Ensure the stability of the iterative process and improve the accuracy of data estimation. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively and quickly reconstruct the observed signals, and is faster than the one based on unguided Kalman filter.
【作者单位】： 华南理工大学电子与信息学院;东莞理工学院计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:60872123,61101014) 广东省高等学校高层次人才项目基金(批准号:N9101070) 中央高校基本科研基金(批准号:2012ZM0025)资助的课题~~
【分类号】：O415.5;TP212.9;TN929.5
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，本文编号：2292786
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