基于householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形...

silenced · 发表于 2020-11-23 10:55

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摘要：针对减少分布式ＬＣＭＶ波束形成器在全联通ＷＳＮ中的计算量问题，提出基于Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ多级维纳滤波器（ＨＭＳＷＦ）的分布式ＬＣＭＶ波束形成器方法．该方法通过有效引入ＨＭＳＷＦ技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算，能以更少的计算量获得分布式ＬＣＭＶ波束形成器相同的输出性能．另外，还可以在递推过程中进行合理截断处理来进一步降低运算量．计算机仿真结果验证了算法的优良性能．关键词：无线传感器网络；分布式信号估计；线性约束最小方差波束形成器

无线传感器网络（ＷＳＮ）技术中节点的计算量、网络的通信带宽以及算法的收敛速度是最重要的三个问题．集中式处理方法［１］虽然容易获取最优输出，但网络通信量和计算量大．分布式处理方法［２～１０］具有通信带宽小、节点处理能力要求低且算法可扩展性强等优点，引起普遍关注．分布式参数估计（ＤＰＥ）［２～４］通过网络节点交换中间局部估计结果来迭代估计参数向量．分布式信号估计（ＤＳＥ）［５，６，１０］类似于块处理算法，不需要对每个样本进行迭代估计，它对传感器数据进行基于波束形成技术的网内压缩，节点间只需网内压缩形成的单通道（标量）信号信息交互．因此ＤＳＥ算法比ＤＰＥ算法通信带宽小，能够工作在更高的数据率．ＤＳＥ算法中最优化分布式波束形成器在一定条件下可通过自适应途径解决。研究了无约束分布式节点特定的信号估计，每个节点估计不同的信号，某节点的期望信号源可能是另一节的干扰源；文献［８］研究线性约束节点特定的信号估计，需要多通道传输线性约束．在此基础上，节点的波束形成器输出相同．另外，不需计算全网络信号协方差矩阵的情况下，每个节点仍能获得与集中型ＬＣＭＶ波束形成器相同的输出．此外，ＤＬＣＭＶ波束形成方法采用较小局部协方差矩阵，小样本情况下优于集中型ＬＣＭＶ波束形成方法，在数值上是有利的．

基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法.pdf (718.35 KB, 下载次数: 0)

zmmdmn · 发表于 2020-11-23 13:07

计算机仿真结果验证了算法的优良性能

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[毕业设计] 基于householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形...

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