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.pdf

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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