本文關(guān)鍵詞： 代價參考 混沌信號重構(gòu) 能耗 廣義似然比　出處：《物理學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于傳感器網(wǎng)絡(luò)的自身特征和節(jié)點(diǎn)的資源受限,使得對觀測信號的處理必須考慮量化和能耗等因素,而引入的量化噪聲同時增加了系統(tǒng)整體噪聲的復(fù)雜性.針對傳感器網(wǎng)絡(luò)中整體噪聲統(tǒng)計特性難以準(zhǔn)確數(shù)學(xué)建模的特點(diǎn),提出了一種基于代價參考粒子濾波的混沌信號重構(gòu)算法.算法采用容積點(diǎn)變換以獲得相對準(zhǔn)確的更新粒子,并將局部重構(gòu)信號的代價增量構(gòu)建為廣義似然比函數(shù),用來選擇傳感器網(wǎng)絡(luò)中的有效工作節(jié)點(diǎn).仿真結(jié)果表明:所提算法可實(shí)現(xiàn)混沌信號的有效重構(gòu),且在噪聲統(tǒng)計特性未知時性能要優(yōu)于容積卡爾曼粒子濾波算法;算法同時能夠通過選擇不同的廣義似然比閾值,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能耗和重構(gòu)精度的折中.
[Abstract]:This paper presents a chaotic signal reconstruction algorithm based on cost reference particle filtering because of its own characteristics and the limited resources of the nodes , and the quantization noise introduced in the sensor network increases the complexity of the whole system noise . The algorithm adopts volume point transform to obtain relatively accurate update particles , and constructs the cost increment of the local reconstructed signal as a generalized likelihood ratio function to select the effective working node in the sensor network . The simulation results show that the proposed algorithm can realize the effective reconstruction of chaotic signal , and the performance of the local reconstructed signal is better than that of the volume Kalman particle filter algorithm when the noise statistic characteristic is unknown . The algorithm can also realize the compromise of network energy consumption and reconstruction precision by selecting different generalized likelihood ratio thresholds .

【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;東莞理工學(xué)院計算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:60872123) 國家自然科學(xué)基金委員會廣東省自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(批準(zhǔn)號:U0835001) 廣東省高�？萍紕�(chuàng)新計劃基金(2013KJCX0178)資助的課題~~
【分類號】：TN911.7;TP212.9
【正文快照】： 架的非線性濾波是一類有效的實(shí)時處理方法[8-13].1引言文獻(xiàn)[8]和[9]分別采用無先導(dǎo)卡爾曼濾波方法(un-scented Kalman?lter,UKF)和容積卡爾曼濾波傳感器網(wǎng)絡(luò)中通過節(jié)點(diǎn)間的相互協(xié)作,可以完(cubature Kalman?lter,CKF)實(shí)現(xiàn)了盲信號的重成復(fù)雜的信號處理任務(wù),已被廣泛應(yīng)用于生物

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本文編號：1465442