本文關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于多比特量化的極大似然分布式估計(jì)方法

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【摘要】：在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)背景下的分布式估計(jì)中,由于傳輸網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)送功率和傳輸帶寬的限制,壓縮信源冗余、降低通信數(shù)據(jù)量便成為一個(gè)重要的課題.為此,本文提出了一種基于多比特量化觀測(cè)的分布式估計(jì)方法(MQS),利用漸進(jìn)性能作為優(yōu)化準(zhǔn)則構(gòu)造量化閾值優(yōu)化問(wèn)題,運(yùn)用粒子群算法對(duì)其進(jìn)行求解得到最優(yōu)量化閾值,給出了克拉美羅下界的解析表達(dá)式,并與均勻量化方法(UQS)和未量化方法(NQS)進(jìn)行對(duì)比.理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明,MQS的性能優(yōu)于UQS.當(dāng)量化深度增大到3時(shí),MQS的估計(jì)性能十分接近NQS的估計(jì)性能.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 多比特量化 分布式估計(jì) 粒子群算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61271263,No.61101141)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 1引言 與集中式融合估計(jì)相比,分布式融合估計(jì)在降低傳輸帶寬、提高系統(tǒng)可靠性等方面具有明顯優(yōu)勢(shì),近年來(lái)越來(lái)越受到關(guān)注,得到了廣泛深入的研究[1~3].無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)存在固有的功率/帶寬限制,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,Ribeiro提出了基于最大似然的分布式一

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