【摘 要】
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无线传感器网络中,低比特数据传输和处理有利于节约网络的开支和节点能耗.然而,低比特数据在传输过程中,很容易受到干扰而导致比特值随机反相.论文研究利用非理想信道情况下接收到的1比特采样信号的变量含误差(EIV)模型参数估计问题,提出了一种基于牛顿迭代的鲁棒估计算法.该算法首先将问题转化为基于比特扰动概率的极大似然优化问题,然后利用牛顿迭代算法获得问题的最优解.该算法有较快的收敛性,同时针对EIV模型中的乘性噪声和比特值随机反相问题有较好的鲁棒性.论文推导了克拉美罗下界(CRLB),并且进行了性能仿真,结果验
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,浙江 杭州310000
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无线传感器网络中,低比特数据传输和处理有利于节约网络的开支和节点能耗.然而,低比特数据在传输过程中,很容易受到干扰而导致比特值随机反相.论文研究利用非理想信道情况下接收到的1比特采样信号的变量含误差(EIV)模型参数估计问题,提出了一种基于牛顿迭代的鲁棒估计算法.该算法首先将问题转化为基于比特扰动概率的极大似然优化问题,然后利用牛顿迭代算法获得问题的最优解.该算法有较快的收敛性,同时针对EIV模型中的乘性噪声和比特值随机反相问题有较好的鲁棒性.论文推导了克拉美罗下界(CRLB),并且进行了性能仿真,结果验证了算法的有效性.
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