一种针对二值传感器网络的参数估计方法技术

技术编号:19828075 阅读:35 留言:0更新日期:2018-12-19 16:53
一种针对二值传感器网络的参数估计方法,采用二值传感器节点代替传统高精度传感器节点,使用1比特测量值实现未知参数的在线估计,基于稀疏惩罚最大似然优化,结合期望最大化EM和最小均方LMS,并考虑未知参数的稀疏性,实现二值传感器网络参数的精度估计,有效降低了传感器的使用成本,具有较好的鲁棒性与实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种针对二值传感器网络的参数估计方法
本专利技术涉及无线传感器网络领域,特别涉及一种针对二值传感器网络的参数估计方法。
技术介绍
无线传感器网络是由大量空间分布的传感器节点组成的分布式网络系统,能够协同地实时监测、感知和采集网络区域中各种环境信息,在环境监测、军事国防和目标跟踪等领域有着重要的意义和广阔的应用前景。基于不同传感器节点的测量值,实现对感兴趣物理量未知参数的准确估计是无线传感器网络的一个重要应用。在传感器网络中,每个传感器节点通常具有有限的计算、通信和存储能力,传感器网络所使用节点的性能不同,成本也不同。在基于无线传感器网络的参数估计中,每个传感器节点在数据采集、存储、处理和传输等方面的能力有限,且使用成本高。近年来,基于二值传感器网络的理论与应用研究获得了广泛的关注,与能够提供模拟测量值(无限精度)的传感器相比,二值传感器的使用成本更低。由于二值传感器网络中的每个节点提供的是1比特的测量值,因此,从二值传感器网络的1比特测量中获得较好的参数估计性能,是一个值得研究的问题。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于解决上述现有二值传感器网络参数估计性能不佳的问题,提供了一种针对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对二值传感器网络的参数估计方法,其特征在于,包括:在基于传感器网络分布式LMS参数估计算法的基础上,考虑未知参数的稀疏性,基于稀疏惩罚最大似然优化,结合期望最大EM和最小均方LMS,采用1比特测量值实现参数的在线估计,有效提高参数估计的精度和鲁棒性。

【技术特征摘要】
1.一种针对二值传感器网络的参数估计方法,其特征在于,包括:在基于传感器网络分布式LMS参数估计算法的基础上,考虑未知参数的稀疏性,基于稀疏惩罚最大似然优化,结合期望最大EM和最小均方LMS,采用1比特测量值实现参数的在线估计,有效提高参数估计的精度和鲁棒性。2.如权利要求1所述的一种针对二值传感器网络的参数估计方法,其特征在于,具体包括:步骤1:在一定的的面积区域内随机分布N个二值传感器网络节点,根据节点间的通信距离确定网络的拓扑结构;在所述二值传感器网络中,连接到节点k的节点集,包括节点k本身,由Nk表示,Nk称为节点k的邻域;连接到节点k的节点数称为节点k的度,即Nk的基数,由nk表示;每个节点只和与其相邻的节点合作;步骤2:将所有网络节点k=1,2......N权值的初始值设置为一个值全为0.001的向量;步骤3:节点k在彦0时开始数据测量...

【专利技术属性】
技术研发人员:王文博姚英彪刘兆霆
申请(专利权)人:杭州电子科技大学
类型:发明
国别省市:浙江,33

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