混沌信号在无线传感器网络中的盲分离

• 作者: 冯久超 吕善翔 黄锦旺
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 混沌信号 盲分离 无线传感器网络 粒子滤波器
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 050502-1-050502-8
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.63.050502

摘要

混沌信号在本质上属于非线性非高斯信号，它在无线传感器网络下的应用还涉及到信号量化问题，这使得混沌信号在此应用环境下的信号盲分离更为棘手.针对此问题，本文在容积卡尔曼粒子滤波的框架下提出一种解决方法.文中首先推导出观测信号的概率密度函数，在量化比特有限的情况下，采用最优量化器，获得最优的量化结果.在此基础上，使用容积卡尔曼滤波器产生粒子滤波中的重要性概率密度函数，融入最新的观测值，提高粒子对系统状态后验概率的逼近，提高信号盲分离的精度.仿真结果表明算法能够有效地分离混合混沌信号，参数估计的精度及其运算量均优于已有的无先导卡尔曼粒子滤波算法，其运行时间为无先导卡尔曼粒子滤波算法的88.77%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯久超	华南理工大学电子与信息学院	73	473	11.0	17.0
2	吕善翔	华南理工大学电子与信息学院	7	39	4.0	6.0
3	黄锦旺	华南理工大学电子与信息学院	4	19	3.0	4.0