| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 传感器网络中的分布式信号处理 | 第9-11页 |
| 1.2 盲估计问题 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第12页 |
| 1.4 本文用到的一些记号说明 | 第12-13页 |
| 2 基于FIR信道模型的分布式盲估计 | 第13-39页 |
| 2.1 基于FIR的传感器网络模型 | 第13-14页 |
| 2.2 分布式子信道匹配算法 | 第14-17页 |
| 2.3 分布式稀疏子信道匹配算法 | 第17-28页 |
| 2.3.1 l_1范数与l_0范数 | 第17-18页 |
| 2.3.2 分布式稀疏子信道匹配算法原理 | 第18-20页 |
| 2.3.3 收敛性分析 | 第20-28页 |
| 2.4 源信号的估计 | 第28-32页 |
| 2.4.1 分布式源信号估计 | 第28-31页 |
| 2.4.2 收敛性分析 | 第31-32页 |
| 2.5 仿真 | 第32-39页 |
| 2.5.1 FIR信道盲估计 | 第32-37页 |
| 2.5.2 源信号盲估计 | 第37-39页 |
| 3 基于IIR系统模型的分布式盲估计 | 第39-56页 |
| 3.1 IIR系统模型 | 第39-41页 |
| 3.2 基于过采样的盲系统辨识 | 第41-45页 |
| 3.3 基于Powell算法的分布式IIR系统辨识 | 第45-49页 |
| 3.4 基于隐私保护的分布式IIR系统辨识 | 第49-51页 |
| 3.5 仿真 | 第51-56页 |
| 3.5.1 全极点IIR系统模型中的估计问题 | 第51-53页 |
| 3.5.2 一般的IIR系统中的估计问题 | 第53-56页 |
| 4 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |