检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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:周胜 石艳红 ZHOU Sheng;SHI Yanhong(Information Technology College, Nanjing Polytechnic Institute, Nanjing 210048, China)
机构地区:[1]南京科技职业学院信息工程学院
出 处:《兵器装备工程学报》2019年第6期139-142,共4页Journal of Ordnance Equipment Engineering
摘 要:传感节点向融合中心传输含噪声的观察数据,再由融合中心估计信源。然而,现存的估计算法并没有考虑脉冲噪声。为此,基于脉冲噪声存在,推导了高斯信源的最优贝叶斯估计(OBE)算法。OBE算法引用考虑瑞利衰落信道,并基于Middleton Class-A脉冲噪声环境,给出了信源估计值。同时,分析了OBE算法的最小均方误差性能,并推导了均方误差的上限和下限值。仿真数据表明,与基于加性高斯白噪声场景的线性估计相比,提出的OBE估计具有更好的性能。The sensor nodes transmit their noisy observations to the fusion center that estimated the source.Therefore,we derived Optimal Bayesian Estimation for a scalar Gaussian source estimation using distributed WSN in the presence of impulsive noise.MMSE-OBE considered the Rayleigh fading channel and Middleton class-A impulsive noise.Then,we provided upper and lower bounds for its Mean Square Error performance.Simulation results show that proposed optimal MMSE estimator performs significantly better than the LMMSE estimator developed for Additive White Gaussian Noise scenario.
关 键 词:无线传感网络 高斯信源 脉冲噪声 最小均方误差估计 瑞利衰落
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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