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基于稀疏信號的分布式擴散算法研究

發(fā)布時間:2025-04-10 23:35
  分布式數據的收集和處理無處不在,尤其是在無線傳感器網絡(WSN)中。分布式估計是利用分布在某個地理區(qū)域中的節(jié)點收集的含有噪聲的觀測值來協(xié)作地估計某些感興趣的參數。分布式估計基于每個節(jié)點的本地估計以及和單跳鄰居節(jié)點之間的通信來估計我們感興趣的參數,它不僅能獲得良好的估計性能,而且節(jié)省能量消耗。由于其可擴展性,魯棒性和低功耗,分布式估計正在吸引越來越多的關注,并且被廣泛應用于許多實際應用中,包括軍事監(jiān)視,工業(yè)自動化和精準農業(yè)。分布式估計算法三種不同的策略:增量策略,一致性策略和擴散策略。由于基于增量策略的分布式算法存在不能實時地自適應和學習等缺點,一致性策略要求網絡具有嚴格的對稱性,否則會導致整個網絡狀態(tài)的不穩(wěn)定增長。而擴散策略可以很好地避免以上問題,且對節(jié)點和鏈路故障具有良好的魯棒性。因此,本文主要基于擴散策略的分布式估計算法進行研究。在自然界和工程系統(tǒng)中,許多信號呈現出高度的稀疏性,即,其中包含許多零或近零分量。例如,語音信號,圖像信號和太陽波。在最近的研究中,已經證明利用估計信號的稀疏性能夠有效提高算法的估計性能。因此,對于稀疏參數對的估計問題,吸引了越來越多的關注,并且已經擴展到了分...

【文章頁數】:58 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1網絡中某個節(jié)點的鄰居節(jié)點集合節(jié)點k的任意鄰居節(jié)點都可以與其交換信息

圖2.1網絡中某個節(jié)點的鄰居節(jié)點集合節(jié)點k的任意鄰居節(jié)點都可以與其交換信息

還介紹了在擴散策略的LMS算法中,算法優(yōu)劣性的兩個重收斂性以及均方誤差行。本章內容是分布式算法領域的基的內容作了良好的鋪墊。感器網絡感器網絡是由N個傳感器節(jié)點組成的網絡,這些節(jié)點被隨。本文中,我們主要考慮全連接網絡。即,如果我們選擇任意至少一條連接它們的路徑。如果兩個節(jié)點....


圖2.2網絡中節(jié)點的連接權重權重,lkklaa可以不相同,且可以為0,因此,在連接相鄰節(jié)點k,l的邊上信息ak,l

圖2.2網絡中節(jié)點的連接權重權重,lkklaa可以不相同,且可以為0,因此,在連接相鄰節(jié)點k,l的邊上信息ak,l

西南大學碩士學位論文節(jié)點k是節(jié)點l的鄰居節(jié)點,那么節(jié)點l也是節(jié)點k的鄰息交換權重卻不一定是對稱的。我們將連接兩個相鄰權重,如圖2.2所示。我們用lka表示來自節(jié)點l的數據對于節(jié)點l的信任度和可靠性的度量。這里,下標lk中的k表示接收信息的節(jié)點。因此,lklkaa....


圖2.3無線傳感器網絡模型

圖2.3無線傳感器網絡模型

圖2.3無線傳感器網絡模型在集中式解決方案是,網絡中的每個節(jié)點將其采集的數據發(fā)送到一個中中心處理。這種方法的缺點是當融合中心出現故障時,該方案不具有魯棒性,在無線傳感器網絡的背景下,將所有采集的數據集中在單個節(jié)點中缺乏可,并且可能會消耗大量的能量和通信資源[5]。為了克服集中....


圖2.4基于增量策略分布式估計[35]

圖2.4基于增量策略分布式估計[35]

西南大學碩士學位論文01*1,,11,...,iiiiikkkkikkikiiNwdiukNw(2.6)在每個時刻i,每個節(jié)點k利用其....



本文編號:4039159

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