本文關(guān)鍵詞：基于Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式參數(shù)場估計

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【摘要】：如今,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大,節(jié)點數(shù)目不斷增多且分布范圍越發(fā)廣泛。在這樣大規(guī)模的分布式網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)的集中式通信方式已再不適用,而分布式信號處理技術(shù)卻是解決分布式網(wǎng)絡(luò)中問題的最佳選擇方案。在實際應(yīng)用中,研究人員通常需要獲得監(jiān)測區(qū)域內(nèi)某參數(shù)的整體分布圖,以便了解監(jiān)測區(qū)域參數(shù)場的整體分布情況。目前,國外的研究團(tuán)隊提出了將Gossip算法與壓縮感知算法結(jié)合的解決方案。利用壓縮感知算法對節(jié)點采集的離散參數(shù)值進(jìn)行稀疏壓縮。之后通過Gossip算法完成節(jié)點間的稀疏信號的交換和數(shù)據(jù)更新過程。最終,研究人員只要訪問網(wǎng)絡(luò)中任何一個節(jié)點的數(shù)據(jù)都可以重構(gòu)和估計出原始參數(shù)場的分布情況。本論文針對分布式參數(shù)場估計問題中涉及到的壓縮感知算法和Gossip算法進(jìn)行了理論分析和研究。首先對壓縮感知算法中的三個方面:信號的稀疏變換、測量矩陣的構(gòu)造和稀疏信號重構(gòu)問題分別進(jìn)行了分析。重點研究了分布式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)稀疏變換矩陣的構(gòu)造,以及梯度投影重構(gòu)算法。之后,對Gossip共識算法進(jìn)行研究。討論了平均共識問題和Gossip算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及時間模型。對成對Gossip算法的收斂性進(jìn)行了證明,并且分析其收斂速度的上下界。除此之外,對收斂速度更快的無偏廣播Gossip算法進(jìn)行理論研究,證明其在期望上及二階矩上的收斂性。在上述理論研究基礎(chǔ)上,本論文提出了基于無偏廣播Gossip算法的分布式參數(shù)場估計改進(jìn)方案。改進(jìn)方法利用信道的廣播特性,提高了算法的計算速度,節(jié)約了計算時間。同時,本論文創(chuàng)新性地將這些理論應(yīng)用于電磁場信號接收功率強度識別問題方面。通過仿真實驗對算法性能進(jìn)行驗證和分析。通過仿真分析可以看出由于使用了收斂速度更快的Gossip算法,改進(jìn)算法的計算時間更短,效率更高。同時,改進(jìn)算法在很少的迭代次數(shù)下仍可以到達(dá)到參數(shù)重構(gòu)精度要求,重構(gòu)精度不受影響。通過理論分析和仿真實驗都驗證了改進(jìn)算法在解決平滑參數(shù)場、有噪?yún)?shù)場和電磁場等不同環(huán)境中參數(shù)重構(gòu)和估計問題的可行性,表現(xiàn)出計算速度快,重構(gòu)精度滿足應(yīng)用要求的優(yōu)點。綜上所述,本文提出的改進(jìn)算法在實時性及精度要求都很高的分布式參數(shù)場估計應(yīng)用中具有實際參考價值。
【關(guān)鍵詞】：參數(shù)估計 壓縮感知 Gossip算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-11
• 1.1.1 分布式信號處理問題概述9-10
• 1.1.2 平滑參數(shù)場的估計10-11
• 1.1.3 電磁信號接收功率強度識別11
• 1.2 國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析11-15
• 1.2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式信號處理方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 Gossip算法研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 分布式壓縮感知算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排15-17
• 第2章 基于分布式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的壓縮感知算法17-29
• 2.1 引言17
• 2.2 壓縮感知算法基本理論17-20
• 2.2.1 信號稀疏變換17-18
• 2.2.2 構(gòu)建測量矩陣18-19
• 2.2.3 稀疏信號重構(gòu)19-20
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的稀疏變換20-23
• 2.3.1 空間壓縮20-21
• 2.3.2 圖小波21
• 2.3.3 擴(kuò)散小波21-23
• 2.4 梯度投影重構(gòu)算法23-28
• 2.4.1 GPSR-Basic算法24-25
• 2.4.2 GPSR-BB算法25-26
• 2.4.3 性能仿真26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于隨機幾何圖的GOSSIP算法29-46
• 3.1 引言29
• 3.2 GOSSIP算法基本理論29-31
• 3.2.1 分布式平均共識29-30
• 3.2.2 Gossip算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和時間模型30-31
• 3.3 成對GOSSIP算法31-37
• 3.3.1 成對Gossip算法原理32-33
• 3.3.2 成對Gossip算法在期望上的收斂性33
• 3.3.3 成對Gossip算法在二階矩上的收斂性33-35
• 3.3.4 成對Gossip算法的收斂速度35-37
• 3.4 無偏廣播GOSSIP算法37-42
• 3.4.1 無偏廣播Gossip算法原理38-39
• 3.4.2 無偏廣播Gossip算法在期望上的收斂性39-40
• 3.4.3 無偏廣播Gossip算法在二階矩上的收斂性40-42
• 3.5 性能仿真42-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于GOSSIP算法的分布式參數(shù)場估計46-67
• 4.1 引言46
• 4.2 算法流程46-47
• 4.3 分布式平滑參數(shù)場估計47-60
• 4.3.1 基于成對Gossip算法參數(shù)場估計的仿真與分析48-55
• 4.3.2 基于UBGA算法的平滑參數(shù)場估計仿真與分析55-58
• 4.3.3 算法性能比較58-60
• 4.4 分布式電磁場接收信號功率強度識別與估計60-66
• 4.4.1 電磁場接收信號功率強度分布模型60-63
• 4.4.2 算法性能仿真63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果73-75
• 致謝75

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本文編號：785274