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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄庆东[1] 卢光跃[1] 庞胜利[1] 包志强[1]
机构地区:[1]西安邮电大学通信与信息工程学院,西安710121
出 处:《南京航空航天大学学报》2015年第1期52-58,共7页Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics
基 金: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
摘 要:为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,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(Multistage Wiener filter,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。To reduce the calculation of distributed linearly constrained minimum variance (D-LCMV) beamforming in tree topology wireless sensor network (WSN), a multistage Wiener filter (MSWF) based D-LCMV beamforming method is proposed by introducing a multistage decomposition techniques. By effectively applying the MSWF technology to the new method, the estimation and the inversion of lo- cal covariance matrix are avoided. The new method can reach the same output performance as that of the D-LCMV beamformer with less amount of calculation. Therefore it is shown that the new method inher- its advantages of both MSWF and D-LCMV beamformer. Simulation results prove that the new method achieves excellent performance.
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
分 类 号:TN911.23[电子电信—通信与信息系统]
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