傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源分離與信號(hào)重構(gòu)

前言

　　信號(hào)分離和重構(gòu)是近年來(lái)國(guó)際信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。混沌信號(hào)的盲分離和重構(gòu)在混沌通信和其他領(lǐng)域中都有潛在的應(yīng)用價(jià)值。其他信號(hào)的分離和重構(gòu)也廣泛應(yīng)用于通信系統(tǒng)干擾抑制、語(yǔ)音識(shí)別、圖像恢復(fù)等領(lǐng)域。盲源分離的問(wèn)題背景是一個(gè)傳感器陣列中的多個(gè)傳感器同時(shí)觀測(cè)到多個(gè)源信號(hào)的混疊，從多個(gè)觀測(cè)信號(hào)中同時(shí)分離所有源信號(hào)或者依次提取源信號(hào)。研究人員對(duì)語(yǔ)音和圖像信號(hào)的分離研究得很多，而對(duì)混沌信號(hào)的分離很少關(guān)注。另外，現(xiàn)有的盲源分離方面的研究主要在傳感器陣列平臺(tái)上進(jìn)行，傳感器的原始觀測(cè)信號(hào)可以被直接利用。已有的混沌信號(hào)重構(gòu)方面的研究大多針對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的信號(hào)模型，沒(méi)有考慮傳感器網(wǎng)絡(luò)中的混沌信號(hào)重構(gòu)?！　鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)部署方便、價(jià)格低廉，有望應(yīng)用于智能家居、交通預(yù)報(bào)、水下和化學(xué)放射等危險(xiǎn)區(qū)域探測(cè)、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視等場(chǎng)合。它是新興的面向應(yīng)用的分布式計(jì)算平臺(tái)，能夠完成信號(hào)檢測(cè)和估計(jì)等任務(wù)。在這個(gè)新的平臺(tái)上，盲源分離和信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題的研究還很少有人涉及。這兩個(gè)問(wèn)題都屬于分布式估計(jì)的范疇。由于傳感器的通信帶寬受限，需要將觀測(cè)信號(hào)先進(jìn)行量化，再進(jìn)行傳輸。觀測(cè)噪聲、量化噪聲和無(wú)線通信引起的誤碼都會(huì)導(dǎo)致觀測(cè)信號(hào)失真。另外，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的資源約束和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性使得傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式估計(jì)問(wèn)題的研究充滿(mǎn)了挑戰(zhàn)性。傳感器節(jié)點(diǎn)自帶能量有限，部署以后很難回收。傳感器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間也有限。傳感器網(wǎng)絡(luò)一般部署在惡劣的自然環(huán)境中，傳感器節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)鏈接都很容易出故障。這些因素都要求我們?cè)O(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的分布式估計(jì)方案，在能量約束下盡可能獲得好的估計(jì)性能。目前，傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式估計(jì)問(wèn)題研究涉及單個(gè)參數(shù)估計(jì)、一個(gè)或者多個(gè)信號(hào)估計(jì)，但是很少考慮盲源分離和混沌信號(hào)重構(gòu)?！　≈吒鶕?jù)目前的技術(shù)發(fā)展和近年來(lái)所取得的一些研究成果，編寫(xiě)了這本專(zhuān)門(mén)介紹傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源分離與信號(hào)重構(gòu)技術(shù)的書(shū)籍?！　”緯?shū)分為10章，具體內(nèi)容編排如下：　　第1章介紹傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)；　　第2章介紹分布式估計(jì)的量化器和估計(jì)器設(shè)計(jì)方法；　　第3章介紹盲源分離的混疊模型和經(jīng)典算法；　　第4章介紹信號(hào)重構(gòu)的模型和經(jīng)典算法；　　第5章詳細(xì)地講述帶寬受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)盲源提取的方案；　　第6章介紹傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)其中盲源提取的性能和能效的影響；　　第7章討論多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行盲源提取時(shí)的性能和能耗之間的折中；　　第8章討論多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行盲源提取時(shí)的性能和生命周期之間的折中；　　第9章介紹多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式估計(jì)的性能和能耗；　　第10章介紹一種在帶寬受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)中重構(gòu)混沌信號(hào)的方法?！　”緯?shū)研究?jī)?nèi)容受到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金-廣東省自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目（編號(hào)U0835001）、香港理工大學(xué)基金（編號(hào)1-BBZA，G-YF51）、廣西教育廳重大項(xiàng)目（編號(hào)201101ZD006）以及華南理工大學(xué)研究生重點(diǎn)課程建設(shè)基金（編號(hào)yjzk2011001）的資助，在此特別表示感謝。在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中，參閱了大量中英文參考文獻(xiàn)，在此對(duì)原作者表示感謝?！　∮捎趥鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)中的分布式估計(jì)技術(shù)、盲源分離技術(shù)和信號(hào)重構(gòu)技術(shù)正在不斷發(fā)展，再加上著者學(xué)識(shí)有限，書(shū)中錯(cuò)誤在所難免，敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。歡迎讀者來(lái)信討論其中的技術(shù)問(wèn)題?！　≈摺　?012年9月

內(nèi)容概要

　　本書(shū)系統(tǒng)地闡釋了傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源分離與信號(hào)重構(gòu)的算法、性能評(píng)估及能效和生命周期優(yōu)化。全書(shū)共10章，內(nèi)容包括：傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)；分布式估計(jì)的量化器和估計(jì)器的設(shè)計(jì)方法；盲源分離的混疊模型和經(jīng)典算法；信號(hào)重構(gòu)的模型和經(jīng)典算法；帶寬受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)盲源提取的方案；傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)其中盲源提取的性能和能效的影響；多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行盲源提取時(shí)的性能和能耗之間的折中；多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行盲源提取時(shí)的性能和生命周期之間的折中；多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式估計(jì)的性能和能耗；在帶寬受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)中重構(gòu)混沌信號(hào)的方法。

書(shū)籍目錄

第1章 傳感器網(wǎng)絡(luò)
　1.1 引言
　1.2 系統(tǒng)架構(gòu)
　　1.2.1 有簇和無(wú)簇的傳感器網(wǎng)絡(luò)
　　1.2.2 單跳和多跳的傳感器網(wǎng)絡(luò)
　1.3 關(guān)鍵技術(shù)
　　1.3.1 分簇
　　1.3.2 節(jié)點(diǎn)休眠調(diào)度
　　1.3.3 媒質(zhì)接入控制協(xié)議
　　1.3.4 路由協(xié)議
　　1.3.5 同步
　　1.3.6 分布式信號(hào)處理
　1.4 發(fā)展趨勢(shì)
　　1.4.1 物聯(lián)網(wǎng)
　　1.4.2 能量獲取傳感器網(wǎng)絡(luò)
　　1.4.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)線充電
　1.5 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第2章 分布式估計(jì)
　2.1 引言
　2.2 普適分布式估計(jì)器
　2.3 最大似然分布式估計(jì)器
　2.4 分布式估計(jì)的性能和能耗
　2.5 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第3章 盲源分離
　3.1 引言
　3.2 混疊模型
　3.3 經(jīng)典算法
　3.4 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第4章 信號(hào)重構(gòu)
　4.1 引言
　4.2 系統(tǒng)模型
　4.3 經(jīng)典算法
　4.4 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第5章 帶寬受限傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　5.1 引言
　5.2 傳感器陣列中的盲源提取
　　5.2.1 混疊模型
　　5.2.2 盲源提取算法
　5.3 均勻傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　　5.3.1 盲源提取方案
　　5.3.2 盲源提取算法
　　5.3.3 仿真結(jié)果
　5.4 非均勻傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　　5.4.1 傳感器的觀測(cè)信號(hào)重構(gòu)
　　5.4.2 傳感器選擇方案
　　5.4.3 仿真結(jié)果
　5.5 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第6章 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源提取的性能和能效的影響
　6.1 引 言
　6.2 針對(duì)無(wú)噪混疊的基準(zhǔn)盲源提取
　6.3 有簇的傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　6.4 帶融合中心的傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　6.5 級(jí)聯(lián)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　6.6 觀測(cè)信號(hào)含噪時(shí)的盲源提取
　6.7 能效和生命周期對(duì)比
　　6.7.1 能效對(duì)比
　　6.7.2 生命周期對(duì)比
　6.8 討論
　　6.8.1 傳感器故障的影響
　　6.8.2 數(shù)據(jù)鏈接故障的影響
　6.9 仿真結(jié)果
　　6.9.1 傳感器數(shù)對(duì)性能的影響
　　6.9.2 量化比特?cái)?shù)對(duì)性能的影響
　　6.9.3 觀測(cè)噪聲對(duì)性能的影響
　　6.9.4 能效對(duì)比
　　6.9.5 生命周期對(duì)比
　　6.9.6 傳感器故障和數(shù)據(jù)鏈接故障對(duì)性能的影響
　　6.9.7 傳播提取向量過(guò)程中的差錯(cuò)對(duì)性能的影響
　6.10 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第7章 多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源提取的有效能耗最小化
　7.1 引言
　7.2 多簇傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　7.3 盲源提取算法
　　7.3.1 第一階段的算法
　　7.3.2 第二階段的算法
　7.4 待折中的參數(shù)
　　7.4.1 盲源提取的性能
　　7.4.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的總能耗
　　7.4.3 優(yōu)化尺度
　　7.4.4 最優(yōu)簇?cái)?shù)
　7.5 形成簇的策略
　7.6 關(guān)于最優(yōu)簇?cái)?shù)的分析
　　7.6.1 最優(yōu)簇?cái)?shù)和源信號(hào)數(shù)之間的關(guān)系
　　7.6.2 最優(yōu)簇?cái)?shù)和觀測(cè)信號(hào)數(shù)之間的關(guān)系
　　7.6.3 最優(yōu)簇?cái)?shù)和樣本數(shù)之間的關(guān)系
　7.7 仿真結(jié)果
　7.8 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第8章 多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源提取的性能和生命周期的折中
　8.1 引言
　8.2 多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源提取
　8.3 關(guān)于通信差錯(cuò)的分析
　8.4 網(wǎng)絡(luò)生命周期
　　8.4.1 單個(gè)傳感器的能量約束
　　8.4.2 網(wǎng)絡(luò)的能量約束
　　8.4.3 生命周期最大化
　8.5 性能和生命周期的折中
　　8.5.1 性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
　　8.5.2 優(yōu)化問(wèn)題
　　8.5.3 關(guān)于優(yōu)化問(wèn)題解的分析
　8.6 能量分配策略
　8.7 仿真結(jié)果
　　8.7.1 性能和分支數(shù)之間的關(guān)系
　　8.7.2 性能和每個(gè)信道的誤比特率之間的關(guān)系
　　8.7.3 性能和每個(gè)分支上的傳感器數(shù)之間的關(guān)系
　　8.7.4 生命周期和能量約束之間的關(guān)系
　　8.7.5 生命周期內(nèi)的性能變化關(guān)系
　　8.7.6 性能和生命周期的折中
　　8.7.7 網(wǎng)絡(luò)能量約束下的能量分配
　8.8 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第9章 多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式估計(jì)的性能和能耗
　9.1 引言
　9.2 多跳傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式估計(jì)
　9.3 能耗和網(wǎng)絡(luò)生命周期
　9.4 折中
　　9.4.1 性能和能耗之間的折中
　　9.4.2 性能和生命周期之間的折中
　9.5 分析
　　9.5.1 均勻感知環(huán)境
　　9.5.2 非均勻感知環(huán)境
　9.6 仿真結(jié)果
　　9.6.1 性能—能耗折中
　　9.6.2 生命周期內(nèi)的性能變化
　　9.6.3 性能—生命周期折中
　9.7 本章小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第10章 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信號(hào)重構(gòu)
　10.1 引言
　10.2 信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題
　10.3 重構(gòu)算法
　　10.3.1 觀測(cè)信號(hào)的重組
　　10.3.2 基準(zhǔn)信號(hào)重構(gòu)和最佳線性無(wú)偏估計(jì)
　　10.3.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信號(hào)重構(gòu)算法
　　10.3.4 性能仿真
　10.4 基于閾值判決的傳感器選擇策略
　　10.4.1 代價(jià)函數(shù)和閾值之間的關(guān)系分析
　　10.4.2 仿真結(jié)果
　10.5 本章小結(jié)
　　參考文獻(xiàn)

編輯推薦

陳宏濱編著的《傳感器網(wǎng)絡(luò)中的盲源分離與信號(hào)重構(gòu)(精)》系統(tǒng)地闡釋了傳感器網(wǎng)絡(luò)中盲源分離與信號(hào)重構(gòu)的算法、性能評(píng)估及能效和生命周期優(yōu)化。本書(shū)可供從事傳感器網(wǎng)絡(luò)研究和開(kāi)發(fā)的科研人員，高等院校通信、信息工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、傳感網(wǎng)工程及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教師、研究生和高年級(jí)本科生參考學(xué)習(xí)。

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