无线传感器网络上的分布式非负参数估计算法研究

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1、硕士学位论文论文题目：无线传感器网络上的分布式非负参数估计算法研究作者姓名邓小龙指导教师黄伟学科专业计算机技术培养类别全日制专业学位硕士所在学院计算机学院提交日期2017年3月28日万方数据浙江工业大学硕士学位论文无线传感器网络上的分布式非负参数估计算法研究作者姓名：邓小龙指导教师：黄伟浙江工业大学计算机学院2017年3月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterStudyondistributedalgorithmfornon-negativeparamete

2、restimationinwirelesssensornetworksCandidate:XiaolongDengAdvisor:WeiHuangCollegeofMechanicalEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyMarch2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要

3、贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密□，在______年解密后适用本授权书。2．不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文无线传感器网

4、络上的分布式非负参数估计算法研究摘要无线传感器网络（wirelesssensornetwork,WSN）作为一种特殊的自组织分布式网络，具备成本小、功耗低和体积小等众多优点，广泛应用于环境监测、工农业控制和城市管理等领域。分布式参数估计算法应用在WSN中可以有效解决其能量有限，通信能力有限以及存储计算能力有限等缺点。因此，对分布式参数估计算法的研究有着重要意义。在许多实际系统中，某些参数是受到非负约束的，例如，组合预测模型中的参数和高光谱数据分解中的丰度。本文针对WSN中的分布式非负参数估计问题，在分析分布式参数估计的国内外研究现状的基础上，主要展开了以下研究工作：（1）

5、建立了具有参数非负性约束的目标函数，利用梯度下降法对具有约束条件的目标函数进行推导，得到了分布式非负参数估计算法；（2）对得到的分布式非负参数估计算法进行误差均值和均方稳定性分析；（3）通过对分布式非负参数估计算法的数值仿真，将本文算法与其他几种算法进行比较。一方面，验证了性能分析的正确性，另一方面，验证本文算法在参数估计问题中的优势；（4）在矿井瓦斯智能预警系统中应用分布式非负参数估计算法，取得了良好的效果。总之，本文提出了一种保证参数非负性的分布式非负参数估计算法。结合WSN中拓扑结构、环境噪声和节点异常等方面，在分布式非负参数估计问题中，还有诸多方面值得深入研究。关

6、键词：无线传感器网络，信号处理，分布式算法，非负参数估计。I万方数据浙江工业大学硕士学位论文STUDYONDISTRIBUTEDALGORITHMFORNON-NEGATIVEPARAMETERESTIMATIONINWIRELESSSENSORNETWORKSABSTRACTWiththeadvantagesoflowcost,lowpowerconsumptionandsmallsize,wirelesssensornetwork(WSN)iswidelyusedinareassuchasenvironmentalmonitoring,industrialandagr

7、iculturalcontrol,citymanagementetc.TheapplicationofdistributedalgorithmforparameterestimationinWSNcaneffectivelysolvetheproblemsoflimitedenergy,limitedcommunicationcapacityandlimitedstoragecapacity.Therefore,thestudyondistributedalgorithmforparameterestimationissign