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混合高斯参数估计的动态簇算法 被引量:1
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作者 王平波 蔡志明 刘旺锁 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第4期741-746,共6页
混合高斯概率密度模型可以很好地拟合非高斯样本的概率密度。在各高斯分量概率密度互不重叠的条件下,使用动态簇算法可以快速而精确地估计出混合高斯概率密度模型参数。这是一种基于最小均方差原则的递推算法,在正向推导出各种可能的簇... 混合高斯概率密度模型可以很好地拟合非高斯样本的概率密度。在各高斯分量概率密度互不重叠的条件下,使用动态簇算法可以快速而精确地估计出混合高斯概率密度模型参数。这是一种基于最小均方差原则的递推算法,在正向推导出各种可能的簇边界后,再根据确定的最末边界值逆向推定各前导簇边界,从而得到混合高斯概率密度模型参数估计值。描述模型及参数估计问题之后,动态簇算法被推导出来。然后深入探讨了该算法的实质及适用条件。最后结合数值仿真实例,分析了动态簇算法的估计性能。 展开更多
关键词 混合高斯 累积方差 动态簇算法
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超密集组网中基于上行容量分析的增强型动态分簇算法 被引量:4
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作者 曾捷 张琪 +1 位作者 粟欣 容丽萍 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第18期69-73,共5页
超密集组网(ultra-dense network,UDN)是未来5G(5th generation)网络的一个关键技术。UDN拥有更小的小区半径,是一个新型的网络架构。UDN的核心概念是在热点地区部署低功率基站。由于UDN小区密度的增加,UDN中的干扰问题比宏微异构网络... 超密集组网(ultra-dense network,UDN)是未来5G(5th generation)网络的一个关键技术。UDN拥有更小的小区半径,是一个新型的网络架构。UDN的核心概念是在热点地区部署低功率基站。由于UDN小区密度的增加,UDN中的干扰问题比宏微异构网络中干扰问题更加严峻。分簇合作方法可以降低干扰。首先推导出系统上行容量表达式,然后提出一种新颖的动态分簇算法。在小区密集部署的网络中,此算法在系统性能和复杂度之间做出了很好的权衡,同时降低了移动台之间的干扰。仿真结果显示提出的方法与一些已提出来的分簇方法相比有很大的容量增益。 展开更多
关键词 超密集组网 上行容量 动态算法 干扰
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基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法 被引量:9
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作者 高迪 陈斌 +1 位作者 裴丽莹 万江文 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2836-2839,共4页
为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法。在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖... 为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法。在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇。仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间。 展开更多
关键词 无线传感器网络 动态路由算法 事件驱动 EDDCR
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基于协作MIMO的UWSN三维动态分簇路由算法研究 被引量:6
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作者 梁平元 李杰 +1 位作者 彭娇 王会 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期336-342,361,共8页
为解决基于协作的多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)同构水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)的能量节省和能耗均衡的问题,建立了多跳分布式UWSN三维系统模型。文中弥补了DCREDT选择算法能量空间... 为解决基于协作的多输入多输出(Multi-input Multi-output,MIMO)同构水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)的能量节省和能耗均衡的问题,建立了多跳分布式UWSN三维系统模型。文中弥补了DCREDT选择算法能量空间分布不均的不足,通过引入能量门限和距离算法,提出了一种基于能量和距离的带门限水下动态分簇路由算法(Underwater Dynamic Clustering Routing Algorithm Based on Energy and Distance with Thresholds,UDCREDT),同时定量分析了能耗均衡性对网络寿命的影响并确定了门限的取值方法等。通过仿真分析验证了UDCREDT算法的合理性和有效性。相比DCREDT选择算法,所提算法的能耗降低了约6.81%,均衡性提高了约7.98%,有效延长了网络的使用寿命。 展开更多
关键词 水下无线传感器网络 水声通信 多跳传输 协作多输入多输出 三维动态路由算法
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有色非高斯数据PSD/PDF建模的MLE/DC方法
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作者 王平波 蔡志明 沈德刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3196-3199,共4页
AR模型、混合高斯模型分别可以很好地拟合样本的功率谱和概率密度。AR模型参数估计可以使用最大似然估计法(MLE);而在各高斯分量概率密度互不重叠的条件下,使用动态簇算法(DC)则可快速而精确地估计出混合高斯模型参数。使用MLE/DC参数... AR模型、混合高斯模型分别可以很好地拟合样本的功率谱和概率密度。AR模型参数估计可以使用最大似然估计法(MLE);而在各高斯分量概率密度互不重叠的条件下,使用动态簇算法(DC)则可快速而精确地估计出混合高斯模型参数。使用MLE/DC参数估计方法,并在两种方法间建立一定耦合,即可对有色非高斯数据进行准确的功率谱和概率密度建模,进而实现数据的预白与高斯化。 展开更多
关键词 混合高斯 最大似然估计 动态簇算法 预白 高斯化
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混合高斯自回归模型参数估计方法之ML-DC
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作者 王平波 蔡志明 刘旺锁 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第6期864-868,共5页
混合高斯自回归模型可以对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合.而ML-DC算法则可解决这一模型的参数估计问题。描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后,分别导出了功率谱密度参数的最大似然估计和概率密度参数... 混合高斯自回归模型可以对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合.而ML-DC算法则可解决这一模型的参数估计问题。描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后,分别导出了功率谱密度参数的最大似然估计和概率密度参数估计的动态簇算法,并由此组成了参数耦合估计的ML-DC算法。最后结合一组仿真实例对其估计性能进行了详细探讨,指出并解释了算法的适用范围。 展开更多
关键词 混合高斯自回归模型 最大似然估计 动态簇算法
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一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略 被引量:4
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作者 王赛 郝建军 姚亚芬 《电讯技术》 北大核心 2018年第2期131-137,共7页
针对传统的最小跳路由无线传感器网络(WSN)在数据汇聚上较高的能量开销问题,提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分... 针对传统的最小跳路由无线传感器网络(WSN)在数据汇聚上较高的能量开销问题,提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量,使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率,采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明,与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比,所提出的基于无人机的无线传感器网络(UAV-WSN)在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%,并且以上两种网络的能量利用率高达70%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 无人机 动态算法 无人海岛监控网络 数据收集 蚁群算法
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