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基于测量矩阵优化的分布式压缩估计算法
被引量：
1
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作者
刘云
陈倩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期114-118,共5页
为更好地解决无线传感网分布式测量中有效数据估计问题,提出一种新的分布式压缩估计算法。通过在一个压缩维度上完成未知参数变量的分布式估计,并采用自适应随机梯度递归方法更新测量矩阵,将分布式压缩估计与测量矩阵优化相结合,实现收...
为更好地解决无线传感网分布式测量中有效数据估计问题,提出一种新的分布式压缩估计算法。通过在一个压缩维度上完成未知参数变量的分布式估计,并采用自适应随机梯度递归方法更新测量矩阵,将分布式压缩估计与测量矩阵优化相结合,实现收敛速度及估计误差精度的最优化。仿真结果表明,与d NLMS、DCE算法相比,该算法具有更快的收敛速度及更高的估计误差精度。
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关键词
无线传感测量
分布式压缩估计
梯度递归
测量矩阵优化
系统模型
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职称材料
题名
基于测量矩阵优化的分布式压缩估计算法
被引量：
1
1
作者
刘云
陈倩
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期114-118,共5页
基金
国家自然科学基金(61262040)
文摘
为更好地解决无线传感网分布式测量中有效数据估计问题,提出一种新的分布式压缩估计算法。通过在一个压缩维度上完成未知参数变量的分布式估计,并采用自适应随机梯度递归方法更新测量矩阵,将分布式压缩估计与测量矩阵优化相结合,实现收敛速度及估计误差精度的最优化。仿真结果表明,与d NLMS、DCE算法相比,该算法具有更快的收敛速度及更高的估计误差精度。
关键词
无线传感测量
分布式压缩估计
梯度递归
测量矩阵优化
系统模型
Keywords
wireless sensor measurement
Distributed Compression Estimation （DCE）
gradient recursion
measurementmatrix optimization
system model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于测量矩阵优化的分布式压缩估计算法
刘云
陈倩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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