传感器网络中的分布式盲估计问题研究

发布时间：2017-03-21 12:05

  本文关键词：传感器网络中的分布式盲估计问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着传感器网络的出现,分布式处理引起了人们的广泛关注。在分布式处理中,每个传感器通过与其邻居节点的分布式合作实现某种特定的任务。它具有鲁棒性强,通信量少,计算复杂度低的特点,在农业、环境监测、工业监控等方面具有重要的应用价值。分布式估计是分布式处理中的一个重要研究分支。近年来,国内外学者相继提出了许多分布式估计算法,并应用于数字通信系统中对信道和信源的估计中。然而这些已有的分布式估计算法绝大多数是非盲的。譬如,在信道的估计中,我们需要知道信源信息；而在信源的估计中,我们需要预先传输一定的训练序列以获得信道模型。这在某些实际问题中不但难以实现,而且会降低传输时频带利用率和传输效率。考虑到上述问题,本文主要研究了信道以及信源的分布式盲估计问题。首先,我们将信道建模成有限冲激响应(Finite impulse response, FIR),研究了FIR信道以及源信号的分布式盲估计问题。考虑到信道模型的稀疏性,我们提出了一种分布式稀疏信道估计方法,并应用信源的估计中。然后,我们考虑了无限冲激响应(Infinite impulse response, IIR)系统模型中的系统辨识与输入信号的分布式盲估计问题。此外,从安全性的角度出发,我们还提出了一种基于隐私保护的分布式盲估计算法。本文通过理论分析和仿真实验证明了这些算法的有效性。
【关键词】：传感器网络 分布式 盲估计 FIR信道模型 ⅡR系统模型
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 传感器网络中的分布式信号处理9-11
• 1.2 盲估计问题11-12
• 1.3 本文的主要内容和结构安排12
• 1.4 本文用到的一些记号说明12-13
• 2 基于FIR信道模型的分布式盲估计13-39
• 2.1 基于FIR的传感器网络模型13-14
• 2.2 分布式子信道匹配算法14-17
• 2.3 分布式稀疏子信道匹配算法17-28
• 2.3.1 l_1范数与l_0范数17-18
• 2.3.2 分布式稀疏子信道匹配算法原理18-20
• 2.3.3 收敛性分析20-28
• 2.4 源信号的估计28-32
• 2.4.1 分布式源信号估计28-31
• 2.4.2 收敛性分析31-32
• 2.5 仿真32-39
• 2.5.1 FIR信道盲估计32-37
• 2.5.2 源信号盲估计37-39
• 3 基于IIR系统模型的分布式盲估计39-56
• 3.1 IIR系统模型39-41
• 3.2 基于过采样的盲系统辨识41-45
• 3.3 基于Powell算法的分布式IIR系统辨识45-49
• 3.4 基于隐私保护的分布式IIR系统辨识49-51
• 3.5 仿真51-56
• 3.5.1 全极点IIR系统模型中的估计问题51-53
• 3.5.2 一般的IIR系统中的估计问题53-56
• 4 结论与展望56-58
• 参考文献58-60

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本文编号：259611