无线传感器网络中基于多比特量化的极大似然分布式估计方法
本文关键词：无线传感器网络中基于多比特量化的极大似然分布式估计方法
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【摘要】：在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法(UQS)和未量化方法(NQS)进行对比.理论分析和仿真实验表明,MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时,MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 无线传感器网络 多比特量化 分布式估计 粒子群算法
【基金】：国家自然科学基金(No.61271263,No.61101141)
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 1引言 与集中式融合估计相比,分布式融合估计在降低传输带宽、提高系统可靠性等方面具有明显优势,近年来越来越受到关注,得到了广泛深入的研究[1~3].无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)存在固有的功率/带宽限制,针对这个问题,Ribeiro提出了基于最大似然的分布式一
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本文编号：1091301
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