无线传感器网络中抵御噪声干扰的分布式算法研究

发布时间：2024-03-20 19:53

　　无线传感器网络由可进行信息的收集和处理的传感器节点构成。分布式估计可通过网络内部的节点合作通信去估计目标参数,以其特有的鲁棒性、稳定性、有效性等特点在无线传感器网络中受到广泛应用。当传感器节点进行数据的采集和处理时,背景噪声的干扰无法避免。所以,解决无线传感器网络中噪声干扰是分布式估计中一项重要工作。以往的研究发现,在传感器网络中,分布式最小均方算法和分布式符号算法可以抵御高斯噪声。然而,除高斯噪声以外,脉冲噪声一直广泛的存在于信号处理应用中,还会破坏这些算法的估计性能。为解决输出噪声干扰问题,我们在无线传感器网络中提出了分布式最小对数绝对值偏差算法。该算法基于最小对数绝对值偏差代价函数,其可较好抵御脉冲干扰。通过使用这种相对代价测量,此算法可以在误差优化的基础上有效地调整传统的代价函数。在脉冲噪声环境下,分布式最小对数绝对值偏差算法比分布式符号算法和分布式最小均方算法具有更好的性能。在高斯噪声时,分布式最小对数绝对值偏差算法与分布式最小均方算法具有相似的性能。在理论分析中,我们研究了算法的稳定性和收敛性。我们的仿真结果表明了分布式最小对数绝对值偏差算法比分布式最小均方乘算法和分布式符...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 分布式参数估计的研究现状
        1.3.1 能量宽度受限
        1.3.2 噪声干扰
    1.4 本章小结
第二章 无线传感器网络概述
    2.1 无线传感器网络
        2.1.1 无线传感器网络的特点
        2.1.2 无线传感器网络的主要应用
    2.2 网络中常见噪声类型
    2.3 本章小结
第三章 分布式估计算法
    3.1 分布式最小二乘算法
        3.1.1 期望稳定性
        3.1.2 均方性能
    3.2 分布式符号算法
    3.3 本章小结
第四章 扩散分布式最小对数绝对值偏差算法
    4.1 估计问题
    4.2 扩散最小对数绝对值偏差算法
    4.3 性能分析
        4.3.1 均值性能
        4.3.2 均方性能
        4.3.3 瞬时网络MSD
        4.3.4 稳态网络MSD
    4.4 仿真分析
        4.4.1 高斯噪声环境
        4.4.2 非高斯噪声环境
    4.5 本章小结
第五章 扩散分布式最小总误差熵算法
    5.1 最小总误差熵算法
    5.2 分布式最小总误差熵算法
        5.2.1 期望性能
        5.2.2 均方性能
    5.3 算法仿真
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文总结及主要贡献
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的学术论文
攻读硕士期间参与的研究项目



本文编号：3933218