面向无线传感器网络低复杂度集员共轭梯度信道估计算法

发布时间：2020-12-31 02:16

　　近年来,无线传感器网络受到越来越多研究人员的关注。它具有低功耗、动态的拓扑结构、低成本以及不易受环境影响等特性。其应用领域也是越来越广,涉及到军事、医疗、经济以及生活等各个方面。但是组成该网络的传感器节点是由有限能源且不可替换的电池供电的,所以能耗问题是一个迫切需要解决的问题。另外,信道状态信息的优劣是决定能耗大小的重要因素之一。数据通过良好的信道环境传输,会大幅度的降低信号丢失、重传以及信号衰弱等问题,从而提高数据的传输效率,降低功率损耗。为了解决无线传感器网络的能耗问题,本论文主要研究了无线传感器网络的信道估计算法。通过保证信道的通信质量,提高无线传感器网络的能量利用率,从而增加无线传感器网络的使用寿命并保证其优越的性能。目前相关领域的研究人员已经提出了大量的信道估计算法,但是这些算法无法解决快速收敛速度和低的稳态均方误差的折中问题。其中最小均方误差系列的算法使用最快速下降方法,实现简单,并且拥有较低的计算复杂度,但是其稳态的最小均方误差性能受到收敛因子的限制;对于最小二乘系列算法而言,该系列算法由于保留了矩阵求逆的计算,因此其可以实现快速的收敛且拥有低的稳态最小均方误差性能,但是... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
Acknowledgement
Nomenclature
Chapter 1 Introduction
    1.1 Background
    1.2 Propose and Motivation
    1.3 Contributions
    1.4 Dissertation Outline
Chapter 2 Literature Review
    2.1 The Applications of WSNs
    2.2 Cooperative Diversity
    2.3 Traditional Channel Estimation Algorithms
    2.4 Set-Membership Filtering
    2.5 Summary
Chapter 3 Conjugate Gradient Channel Estimation for Cooperative WSNs
    3.1 Cooperative WSN system model
    3.2 Derivation of the CG Channel Estimation
        3.2.1 Vector-based CG （VCG） Algorithm
        3.2.2 Matrix-based CG （MCG） Algorithm
    3.3 Simulations
    3.4 Summary
Chapter 4 Set-membership Conjugate Gradient Channel Estimation andUpdating Criterion
    4.1 Proposed SM-CG Channel Estimation
        4.1.1 SM-VCG Algorithm
        4.1.2 SM-MCG Algorithm
max">    4.2 An Updating Criterion of kmax

        4.2.1 Exponentially Decaying Bound
max">        4.2.2 SM-MCG Algorithm with Upating k_max

    4.3 Computational Complexity Analysis
    4.4 Simulations
    4.5 Summary
Conclusions
References
Author’s Publications



本文编号：2948750

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