【摘 要】
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在基于传感器网络的参数估计中,由于网络带宽和节点能量通常是有限的,直接传输每个节点获得的采样信号(无限比特精度)将消耗较多的带宽资源和节点能量。为了缓解这种情况,同
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671192);浙江省自然科学基金项目(LY16F010012)
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在基于传感器网络的参数估计中,由于网络带宽和节点能量通常是有限的,直接传输每个节点获得的采样信号(无限比特精度)将消耗较多的带宽资源和节点能量。为了缓解这种情况,同时保证参数估计有较好的性能,考虑了利用无线传感器网络采样信号的低比特量化测量实现参数的自适应估计问题,并提出了一种基于递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)的低比特量传输估计算法。通过仿真实验表明,该算法相比现有低比特算法,估计精度更高,且能够达到与经典RLS算法几乎相同的估计精度和收敛速度。
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