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时间:2020-03-22
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1、第47卷第1期2015年2月南京航JournalofNanjing空航天大学学报UniversityofAeronautics&AstronauticsV01.47No.1Feb.2015DOI:10.16356/j.1005—2615.2015.01.007基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法黄庆东卢光跃庞胜利包志强(西安邮电大学通信与信息工程学院,西安,710121)摘要:为减少树型无线传感器网络(Wirelesssensornetwork,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearlycon—strainedminimumva
2、riance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(MultistageWienerf.1ter,MSwF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF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,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。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;LCMV波束形成器;多级维纳滤波器;分布式信号估计中图分类号:TN911.23文献标志码:A文章编号:1005—2615(20
3、15)O卜0052一07MultistageWienerFilterBasedDistributedLCMVBeamformingMethodinTreeTopologyWSNH“口挖gQi挖gdo咒g,L“G“口,zgy”P,P口咒gS^P咒gZi,B口oZ讫iqinng(Sch001ofCommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunicatiDns,Xi’an,710121,China)Abstr舵t:Toreducethecalculationofdistr
4、ibuted1inearlyconstrainedminimumvariance(D—LCMV)beamformingintreetopologywirelesssensornetwork(WSN),amultistageWienerfilter(MSWF)basedD卜LCMVbeamformingmethodisproposedbyintroducingamultistagedecompositiontechniques.ByeffectivelyapplyingtheMSWFtechnologytothenewmethod,theestimationandt
5、heinversionoflo—calcovariancematrixareavoided.ThenewmethodcanreachthesameoutputperformanceasthatoftheD—LCMVbeamformerwithlessamountofcalculation.Thereforeitisshownthatthenewmethodinhe卜itsadvantagesofbothMSWFandD—LCMVbeamformer.Simulationresultsprovethatthenewmethodachievesexcellentper
6、formance.Keywords:wirelesssensornetwork(WSN);linearlyconstrainedminimumvariance(LCMV)beam—former;multistageWienerfilter(MSWF);distributedsignalestimation(DSE)无线传感器网络(wirelesssensornetwork,wSN)通过互联节点相互协作完成一定的信号处理任务。集中式处理方法‘11容易获取最优输出,但往往不能够充分体现WSN网络的性能和特点。分布式处理方法‘2。161具有通信带宽小、节点处理能力要求较
7、低且算法可扩展性强等特点,引起广大学者的普遍关注。分布式参数估计(Distributedpa—rameterestimAtion,DPE)m3方法通过网络节点基金项目:国家自然科学基金(61301091,61271276)资助项目;陕西省教育厅课题(11JK0929)资助项目。收稿日期:2014一05—18;修订日期:2014一06—23通信作者:黄庆东,男,副教授,E-mail:huangqingdong@xupt.edu.cn。第1期黄庆东,等:基于多级维纳滤波器的树型wsN分布式线性约束最小方差波束形成方法53交互协作迭代估计一个固定长度的参数向量。分布式信
8、号估计(D
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