本文關(guān)鍵詞：傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式盲估計(jì)問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),分布式處理引起了人們的廣泛關(guān)注。在分布式處理中,每個(gè)傳感器通過與其鄰居節(jié)點(diǎn)的分布式合作實(shí)現(xiàn)某種特定的任務(wù)。它具有魯棒性強(qiáng),通信量少,計(jì)算復(fù)雜度低的特點(diǎn),在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、工業(yè)監(jiān)控等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。分布式估計(jì)是分布式處理中的一個(gè)重要研究分支。近年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者相繼提出了許多分布式估計(jì)算法,并應(yīng)用于數(shù)字通信系統(tǒng)中對(duì)信道和信源的估計(jì)中。然而這些已有的分布式估計(jì)算法絕大多數(shù)是非盲的。譬如,在信道的估計(jì)中,我們需要知道信源信息；而在信源的估計(jì)中,我們需要預(yù)先傳輸一定的訓(xùn)練序列以獲得信道模型。這在某些實(shí)際問題中不但難以實(shí)現(xiàn),而且會(huì)降低傳輸時(shí)頻帶利用率和傳輸效率�？紤]到上述問題,本文主要研究了信道以及信源的分布式盲估計(jì)問題。首先,我們將信道建模成有限沖激響應(yīng)(Finite impulse response, FIR),研究了FIR信道以及源信號(hào)的分布式盲估計(jì)問題。考慮到信道模型的稀疏性,我們提出了一種分布式稀疏信道估計(jì)方法,并應(yīng)用信源的估計(jì)中。然后,我們考慮了無限沖激響應(yīng)(Infinite impulse response, IIR)系統(tǒng)模型中的系統(tǒng)辨識(shí)與輸入信號(hào)的分布式盲估計(jì)問題。此外,從安全性的角度出發(fā),我們還提出了一種基于隱私保護(hù)的分布式盲估計(jì)算法。本文通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明了這些算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：傳感器網(wǎng)絡(luò) 分布式 盲估計(jì) FIR信道模型 ⅡR系統(tǒng)模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式信號(hào)處理9-11
• 1.2 盲估計(jì)問題11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12
• 1.4 本文用到的一些記號(hào)說明12-13
• 2 基于FIR信道模型的分布式盲估計(jì)13-39
• 2.1 基于FIR的傳感器網(wǎng)絡(luò)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范數(shù)與l_0范數(shù)17-18
• 2.3.2 分布式稀疏子信道匹配算法原理18-20
• 2.3.3 收斂性分析20-28
• 2.4 源信號(hào)的估計(jì)28-32
• 2.4.1 分布式源信號(hào)估計(jì)28-31
• 2.4.2 收斂性分析31-32
• 2.5 仿真32-39
• 2.5.1 FIR信道盲估計(jì)32-37
• 2.5.2 源信號(hào)盲估計(jì)37-39
• 3 基于IIR系統(tǒng)模型的分布式盲估計(jì)39-56
• 3.1 IIR系統(tǒng)模型39-41
• 3.2 基于過采樣的盲系統(tǒng)辨識(shí)41-45
• 3.3 基于Powell算法的分布式IIR系統(tǒng)辨識(shí)45-49
• 3.4 基于隱私保護(hù)的分布式IIR系統(tǒng)辨識(shí)49-51
• 3.5 仿真51-56
• 3.5.1 全極點(diǎn)IIR系統(tǒng)模型中的估計(jì)問題51-53
• 3.5.2 一般的IIR系統(tǒng)中的估計(jì)問題53-56
• 4 結(jié)論與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60

【相似文獻(xiàn)】

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