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基于多代理网络的稀疏参数协同估计算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 论文研究主要内容第11-15页
        1.2.1 基于LP范数约束的稀疏系统辨识第12-13页
        1.2.2 分布式协同策略第13-14页
        1.2.3 偏差补偿问题第14-15页
    1.3 国内外研究现状及发展趋势第15-16页
    1.4 论文内容安排第16-18页
第2章 稀疏系统辨识第18-31页
    2.1 稀疏问题第18-22页
        2.1.1 稀疏信号第18-19页
        2.1.2 稀疏信道第19-21页
        2.1.3 LP范数第21-22页
    2.2 用于稀疏系统辨识的L0-LMS辨识算法第22-26页
        2.2.1 基于L0范数约束的基本算法第22页
        2.2.2 改进算法第22-23页
        2.2.3 仿真实验第23-26页
    2.3 用于稀疏系统辨识的L1-LMS辨识算法第26-30页
        2.3.1 基于L1范数约束的基本算法第26页
        2.3.2 改进算法第26-27页
        2.3.3 仿真实验第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于多代理网络的分布式协同估计第31-46页
    3.1 多代理网络模型第31-32页
    3.2 分布式协同估计第32-41页
        3.2.1 分布式协同估计策略第33-38页
        3.2.2 分布式协同估计LMS算法第38-40页
        3.2.3 分布式LMS算法仿真分析第40-41页
    3.3 基于分布式协同估计的稀疏系统辨识第41-44页
        3.3.1 基于分布式的RZA-LMS算法第41-42页
        3.3.2 分布式RZA-LMS算法仿真分析第42-44页
    3.4 本章小结第44-46页
第4章 基于分布式网络的偏差补偿稀疏参数估计第46-69页
    4.1 输入噪声问题第46-48页
    4.2 单代理下的偏差补偿稀疏参数估计第48-56页
        4.2.1 输入噪声方差估计方法 1第48-49页
        4.2.2 输入噪声方差估计方法 2第49-50页
        4.2.3 单代理BCRZA-LMS算法第50-52页
        4.2.4 单代理BCRZA-LMS算法仿真分析第52-56页
    4.3 单代理下的总体稀疏参数估计第56-65页
        4.3.1 总体最小均方算法第56-60页
        4.3.2 单代理RZA-TLMS算法第60-61页
        4.3.3 单代理RZA-TLMS算法仿真分析第61-65页
    4.4 基于多代理网络的分布式偏差补偿稀疏参数估计第65-67页
        4.4.1 基于多代理网络的分布式BCRZA-LMS算法第65-66页
        4.4.2 基于多代理网络的BCRZA-LMS算法比较分析第66-67页
    4.5 本章小结第67-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第75-76页
致谢第76页

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