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在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法(UQS)和未量化方法(NQS)进行对比.理论分析和仿真实验表明,M...
针对水下多基阵分布式估计融合问题,为了解决常规方法中存在的获取完全水下信道特性难度大、算法实现复杂度高以及占用大量通信资源的缺点,在分布式等判决门限估计融合方法的基础上,建立了水下多基阵分布式估计融合模型,提出了多基阵分布式不等门限估计融合方法。理论分析和仿真试验表明:新方法在目标参数估计精度以及抗噪等方面优于等门限估计融合方法;在基阵数目较大时,其估计性能与似然估计方法相当。这种方法考虑了水声信...

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