【摘要】：隨著低功耗無線通信技術(shù)之發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)技術(shù)隨之興起,并得到廣泛關(guān)注。目前,WSNs中信號處理面臨的主要挑戰(zhàn)有信道估計(jì)、節(jié)點(diǎn)時鐘同步、節(jié)點(diǎn)間信息傳輸去噪、分布式參數(shù)估計(jì)等。本文主要研究了基于壓縮感知的分布式估計(jì)算法在信道估計(jì)中的應(yīng)用。首先,介紹了WSNs中集中式和分布式兩種處理技術(shù),敘述了分布式的優(yōu)越性 協(xié)同合作。介紹了分布式算法廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。然后介紹了信道估計(jì)的數(shù)學(xué)模型及常見的LMS信道估計(jì)算法。其次介紹了分布式的各類協(xié)作模式,著重研究擴(kuò)散式協(xié)作策略。由此引入了Metropolis融合準(zhǔn)則下的擴(kuò)散式LMS(D-LMS)算法,它是分布式自適應(yīng)信道估計(jì)算法的其中一種。本文對D-LMS算法的收斂性進(jìn)行了理論分析和求證。近年來,高維數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)在學(xué)界和工業(yè)界相關(guān)領(lǐng)域。隨著應(yīng)用需求的不斷提升,需要估計(jì)的參數(shù)的維度也不斷增加,采用傳統(tǒng)算法處理往往帶來更高的復(fù)雜度和更大的能量消耗,以及更低的收斂速度和更低的估計(jì)精度�？紤]到WSNs中感知節(jié)點(diǎn)本身就有能量、存儲空間、計(jì)算能力受限的特點(diǎn),必須對分布式估計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。本文充分利用信道的稀疏性,在分布式信道估計(jì)框架中引入了壓縮感知這一有力工具。基于壓縮感知的分布式信道估計(jì)系統(tǒng)為自適應(yīng)估計(jì)環(huán)節(jié)降低數(shù)據(jù)維度,從而降低節(jié)點(diǎn)的計(jì)算復(fù)雜度。新系統(tǒng)可行的依據(jù)來自壓縮感知在有噪測量下的重構(gòu)理論。最后,在基于壓縮感知的分布式信道估計(jì)框架中,優(yōu)化了測量矩陣,目的是為提高信道系數(shù)的重構(gòu)精度。這個矩陣優(yōu)化算法對傳統(tǒng)的優(yōu)化算法做了步驟精簡,將列歸一化與列相干系數(shù)優(yōu)化兩者合并,轉(zhuǎn)化為求解一個最優(yōu)化問題。通過仿真驗(yàn)證了新算法在矩陣平均列相干性以及信道系數(shù)重構(gòu)精度方面的優(yōu)勢。本文將分布式協(xié)作、自適應(yīng)信號處理和壓縮感知三大技術(shù)有機(jī)結(jié)合,應(yīng)用于信道估計(jì)。主要貢獻(xiàn)如下:1.在WSNs環(huán)境下將D-LMS算法用于信道估計(jì),且作收斂性分析;2.將壓縮感知技術(shù)融入到分布式信道估計(jì)系統(tǒng)中,形成CS-DCE系統(tǒng);3.優(yōu)化CS-DCE系統(tǒng)中的測量矩陣,改進(jìn)了CS-DCE重構(gòu)誤差;4.用仿真驗(yàn)證了提出的測量矩陣優(yōu)化算法對應(yīng)的CS-DCE系統(tǒng)性能。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2679691