基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
从被噪声污染的信号测量值中获得对某一参数的估计,从而确定不同物理量间的相互依赖关系是传感器网络的一个重要应用,然而测量环境可能存在冲击噪声或脉冲干扰,导致获得的测量数据中包含了大大偏离实际范围的离群值(outliers),从而无法获得有效的参数估计.为了解决这个问题,论文提出了一种分布式鲁棒自适应估计算法,该算法基于离群值稀疏性的思想,在代价函数中引入?1范数,对可能的离群值进行识别并剔除,同时利用网络各节点的相互协作,进一步提高参数估计的性能.通过计算机仿真实验,验证了该算法具有较好的鲁棒性.
推荐文章
多传感器分布式融合检测自适应算法
多传感器数据融合
分布式检测
贝叶斯融合检测策略
自适应学习
基于信息滤波的分布式多传感器状态估计算法
信息滤波
Kalman滤波
多传感器
分布式
状态估计
传感器网络中的时变信号跟踪分布式估计器
传感器网络
时变信号
跟踪估计
帕累托优化
成本函数
均方误差
无线传感器网络中的分布式遗传算法
分布式
在线学习
算法设计
遗传算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 传感器网络分布式鲁棒自适应估计算法
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 传感器网络 鲁棒性 分布式处理 自适应估计
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 无线传感器技术
研究方向 页码范围 602-606
页数 5页 分类号 TP393
字数 3604字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘兆霆 杭州电子科技大学通信工程学院 10 9 3.0 3.0
2 康凯凯 杭州电子科技大学通信工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (15)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (4)
二级引证文献  (0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2014(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2015(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
鲁棒性
分布式处理
自适应估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
6772
总下载数(次)
23
总被引数(次)
65542
论文1v1指导