分布式估計是分布式信號處理領(lǐng)域的一項重要分支,它通過節(jié)點間合作的方式從噪聲環(huán)境中估計感興趣的參數(shù)值。分布式估計因具有更強的靈活性,魯棒性以及更好的能量有效性已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks,WSNs）的重要應(yīng)用,并廣泛運用于精密農(nóng)業(yè),環(huán)境監(jiān)測,軍事或空中監(jiān)視等實際應(yīng)用中。而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是分布式估計在實際環(huán)境運用中的重要依托,兩者相輔相成,互相促進。其中,分布式擴散最小均方算法（Diffusion Least Mean Square,DLMS）是一種經(jīng)典的分布式估計的方法。然而,DLMS算法也存在著某些缺點,例如:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點與自己直接相鄰的鄰居節(jié)點進行交換信息時,如果單純地擴大交換信息的鄰居節(jié)點范圍會在一定程度上提高估計的準(zhǔn)確性,但通信量也會顯著增加;除此之外,在環(huán)境噪聲為高斯噪聲的情況下,DLMS算法可以實現(xiàn)較好的估計效果,而環(huán)境噪聲為非高斯時,尤其是脈沖噪聲情況下,估計準(zhǔn)確性將會急劇下降。本文針對DLMS算法采取多跳鄰居節(jié)點通信的方法來提高估計準(zhǔn)確性,造成通信量顯著增加的問題,設(shè)計了一種減少通信量的多跳減小通信量的擴散最小均方（Multi-h... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

集中式信息處理方式示意圖

然而集中式的這種傳輸方式會消耗大量的能量。所以，集中式的估計方法會對整個系統(tǒng)的生存周期造成很大影響。另外，當(dāng)中心處理節(jié)點因為不可控因素而失效時，會導(dǎo)致節(jié)點間通信失敗，甚至造成整個網(wǎng)絡(luò)的癱瘓，因此集中式的估計方法魯棒性較低。針對集中式估計算法的局限性，近年來，研究者提出了分布式算法[3]。圖 1.2給出了分布式數(shù)據(jù)信息處理示意圖，在分布式算法中，每個節(jié)點都有傳遞和計算信息的能力，圖中虛線所示區(qū)域為源節(jié)點的鄰居節(jié)點集合。其中基于擴散策略的分布式估計算法得到了最為廣泛的應(yīng)用。在基于擴散策略的分布式估計算法中，源節(jié)點通過與它的鄰居節(jié)點集合交換信息得到中間估計量，在該步驟完成后，節(jié)點又結(jié)合它鄰居節(jié)點的所有新的中間估計量與自身估計值，得到一個新的估計。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，因為在通信過程中所消耗的能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于計算過程。所以，分布式估計算法可以有效的避免因每個時刻都將數(shù)據(jù)傳輸給中心節(jié)點而造成的大量能量損耗，進而提高整個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存周期。擴散最小均方算法（DLMS）是一種經(jīng)典的擴散分布式方法，DLMS 具有靈活性高，易于實現(xiàn)，魯棒性好，性能穩(wěn)定等特點，使得 DLMS 算法得到了極為廣泛的應(yīng)用[4]。

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文算法無法實現(xiàn)實時自適應(yīng)�；跀U散策略的分布式算法中，每個節(jié)點與其周圍的鄰居節(jié)點集合進行通信，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息交換，通過相互協(xié)作的方式來估計目標(biāo)參數(shù)。因為擴散分布式策略不再要求網(wǎng)絡(luò)具有一個環(huán)形的循環(huán)結(jié)構(gòu)，不需要約束每個節(jié)點與周圍鄰居節(jié)點收斂到相同值，因此擴散分布式策略具有更好的靈活性，更強的魯棒性且在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)上能實現(xiàn)實時自適應(yīng)的更新。出于擴散分布式策略的以上優(yōu)點考慮，本文主要針對擴散策略進行研究。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的軍事應(yīng)用模式研究進展[J]. 胡曦明,董淑福,王曉東,韓仲祥.  傳感器與微系統(tǒng). 2011(03)
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[3]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用綜述[J]. 毛曉峰,楊珉,毛迪林.  計算機應(yīng)用與軟件. 2008(03)



本文編號：3509271