發(fā)布時間：2025-04-10 23:35

　　分布式數(shù)據(jù)的收集和處理無處不在,尤其是在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（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(diǎn)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(shù)。分布式估計基于每個節(jié)點(diǎn)的本地估計以及和單跳鄰居節(jié)點(diǎn)之間的通信來估計我們感興趣的參數(shù),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(kuò)展性,魯棒性和低功耗,分布式估計正在吸引越來越多的關(guān)注,并且被廣泛應(yīng)用于許多實(shí)際應(yīng)用中,包括軍事監(jiān)視,工業(yè)自動化和精準(zhǔn)農(nóng)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(kuò)散策略。由于基于增量策略的分布式算法存在不能實(shí)時地自適應(yīng)和學(xué)習(xí)等缺點(diǎn),一致性策略要求網(wǎng)絡(luò)具有嚴(yán)格的對稱性,否則會導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的不穩(wěn)定增長。而擴(kuò)散策略可以很好地避免以上問題,且對節(jié)點(diǎn)和鏈路故障具有良好的魯棒性。因此,本文主要基于擴(kuò)散策略的分布式估計算法進(jìn)行研究。在自然界和工程系統(tǒng)中,許多信號呈現(xiàn)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(jīng)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(shù)對的估計問題,吸引了越來越多的關(guān)注,并且已經(jīng)擴(kuò)展到了分...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1網(wǎng)絡(luò)中某個節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合節(jié)點(diǎn)k的任意鄰居節(jié)點(diǎn)都可以與其交換信息

還介紹了在擴(kuò)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(nèi)容是分布式算法領(lǐng)域的基的內(nèi)容作了良好的鋪墊。感器網(wǎng)絡(luò)感器網(wǎng)絡(luò)是由N個傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)，這些節(jié)點(diǎn)被隨。本文中，我們主要考慮全連接網(wǎng)絡(luò)。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(diǎn)....

圖2.2網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重權(quán)重,lkklaa可以不相同，且可以為0,因此，在連接相鄰節(jié)點(diǎn)k,l的邊上信息ak,l

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

圖2.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型

圖2.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型在集中式解決方案是，網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點(diǎn)將其采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到一個中中心處理。這種方法的缺點(diǎn)是當(dāng)融合中心出現(xiàn)故障時，該方案不具有魯棒性，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的背景下，將所有采集的數(shù)據(jù)集中在單個節(jié)點(diǎn)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]

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

本文編號：4039159