【摘 要】
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在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观
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在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法（MQS）,利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法（UQS）和未量化方法（NQS）进行对比.理论分析和仿真实验表明,MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时,MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能.
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