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无线传感器网络信号处理 🔍
方俊,李少谦著 北京:国防工业出版社, 2016, 2016
中文 [zh] · PDF · 82.4MB · 2016 · 📗 未知类型的图书 · 🚀/duxiu/zlibzh · Save
描述
1 (p1): 第1章 概述 1 (p1-1): 1.1 无线传感器网络的特点 4 (p1-1-1): 1.1.1 无线传感器网络的检测 6 (p1-1-2): 1.1.2 无线传感器网络的估计 7 (p1-1-3): 1.1.3 无线传感器网络的定位 8 (p1-2): 1.2 无线传感器网络的应用 9 (p1-2-1): 1.2.1 大鸭岛实验 10 (p1-2-2): 1.2.2 狙击手侦测系统 11 (p1-2-3): 1.2.3 冰川监测 11 (p1-2-4): 1.2.4 俄勒冈州葡萄园 12 (p1-3): 1.3 无线传感器网络的主要挑战 14 (p1-4): 1.4 本书章节安排 16 (p1-5): 参考文献 21 (p2): 第2章 无线传感器网络的分布式检测 22 (p2-1): 2.1 二元假设检验理论 23 (p2-1-1): 2.1.1 纽曼-皮尔逊准则 26 (p2-1-2): 2.1.2 贝叶斯准则 30 (p2-2): 2.2 分布式信号检测局部最优化 31 (p2-2-1): 2.2.1 两个传感器的局部最优随机信号检测 36 (p2-2-2): 2.2.2 窄带信号 38 (p2-3): 2.3 非参数分布式检测 40 (p2-4): 2.4 CFAR分布式检测 41 (p2-4-1): 2.4.1 分布式单元平均恒虚警率(CA-CFAR)检测 44 (p2-4-2): 2.4.2 分布式有序统计量恒虚警率(OS-CFAR)检测 45 (p2-4-3): 2.4.3 分布式CFAR检测应用举例 46 (p2-5): 2.5 鲁棒性分布式检测 48 (p2-6): 2.6 分布式序贯检测 49 (p2-6-1): 2.6.1 集中式序贯检测 50 (p2-6-2): 2.6.2 融合中心的分布式序贯检测 52 (p2-6-3): 2.6.3 快速分布式检测 54 (p2-7): 参考文献 55 (p3): 第3章 无融合中心的分布式检测 55 (p3-1): 3.1 分布式检测与网络拓扑设计 55 (p3-1-1): 3.1.1 分布式贝叶斯检测 56 (p3-1-2): 3.1.2 全局最优检测性能 58 (p3-1-3): 3.1.3 拓扑最优化 61 (p3-2): 3.2 分布式置信传播检测 62 (p3-2-1): 3.2.1 MAP检测基础 62 (p3-2-2): 3.2.2 置信传播 65 (p3-2-3): 3.2.3 一致收敛性 67 (p3-2-4): 3.2.4 特殊拓扑 68 (p3-2-5): 3.2.5 修正的BP算法 71 (p3-3): 3.3 连续一致性检测 71 (p3-3-1): 3.3.1 集中式检测 73 (p3-3-2): 3.3.2 分布式检测 74 (p3-3-3): 3.3.3 渐进最优检测 75 (p3-3-4): 3.3.4 实验结果 77 (p3-4): 3.4 扩散式检测 77 (p3-4-1): 3.4.1 信号模型 79 (p3-4-2): 3.4.2 集中式检测 80 (p3-4-3): 3.4.3 分布式检测 82 (p3-4-4): 3.4.4 分布式RLS与LMS估计 84 (p3-4-5): 3.4.5 分布式RLS与LMS检测 89 (p3-5): 参考文献 91 (p4): 第4章 传感器网络估计理论基础 91 (p4-1): 4.1 估计理论基础 91 (p4-1-1): 4.1.1 点估计 92 (p4-1-2): 4.1.2 无偏估计量、最小方差估计量 93 (p4-1-3): 4.1.3 最大似然估计量(MLE) 95 (p4-1-4): 4.1.4 充分性 97 (p4-2): 4.2 估计量的评优准则 98 (p4-2-1): 4.2.1 无偏性 98 (p4-2-2): 4.2.2 有效性 98 (p4-2-3): 4.2.3 一致性 99 (p4-3): 4.3 无线传感器网络的估计 101 (p4-3-1): 4.3.1 无中心节点的观测和估计 102 (p4-3-2):...
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元数据中的注释
Bookmarks: p1 (p1): 第1章 概述
p1-1 (p1): 1.1 无线传感器网络的特点
p1-1-1 (p4): 1.1.1 无线传感器网络的检测
p1-1-2 (p6): 1.1.2 无线传感器网络的估计
p1-1-3 (p7): 1.1.3 无线传感器网络的定位
p1-2 (p8): 1.2 无线传感器网络的应用
p1-2-1 (p9): 1.2.1 大鸭岛实验
p1-2-2 (p10): 1.2.2 狙击手侦测系统
p1-2-3 (p11): 1.2.3 冰川监测
p1-2-4 (p11): 1.2.4 俄勒冈州葡萄园
p1-3 (p12): 1.3 无线传感器网络的主要挑战
p1-4 (p14): 1.4 本书章节安排
p1-5 (p16): 参考文献
p2 (p21): 第2章 无线传感器网络的分布式检测
p2-1 (p22): 2.1 二元假设检验理论
p2-1-1 (p23): 2.1.1 纽曼-皮尔逊准则
p2-1-2 (p26): 2.1.2 贝叶斯准则
p2-2 (p30): 2.2 分布式信号检测局部最优化
p2-2-1 (p31): 2.2.1 两个传感器的局部最优随机信号检测
p2-2-2 (p36): 2.2.2 窄带信号
p2-3 (p38): 2.3 非参数分布式检测
p2-4 (p40): 2.4 CFAR分布式检测
p2-4-1 (p41): 2.4.1 分布式单元平均恒虚警率（CA-CFAR）检测
p2-4-2 (p44): 2.4.2 分布式有序统计量恒虚警率（OS-CFAR）检测
p2-4-3 (p45): 2.4.3 分布式CFAR检测应用举例
p2-5 (p46): 2.5 鲁棒性分布式检测
p2-6 (p48): 2.6 分布式序贯检测
p2-6-1 (p49): 2.6.1 集中式序贯检测
p2-6-2 (p50): 2.6.2 融合中心的分布式序贯检测
p2-6-3 (p52): 2.6.3 快速分布式检测
p2-7 (p54): 参考文献
p3 (p55): 第3章 无融合中心的分布式检测
p3-1 (p55): 3.1 分布式检测与网络拓扑设计
p3-1-1 (p55): 3.1.1 分布式贝叶斯检测
p3-1-2 (p56): 3.1.2 全局最优检测性能
p3-1-3 (p58): 3.1.3 拓扑最优化
p3-2 (p61): 3.2 分布式置信传播检测
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p3-2-3 (p65): 3.2.3 一致收敛性
p3-2-4 (p67): 3.2.4 特殊拓扑
p3-2-5 (p68): 3.2.5 修正的BP算法
p3-3 (p71): 3.3 连续一致性检测
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p3-3-4 (p75): 3.3.4 实验结果
p3-4 (p77): 3.4 扩散式检测
p3-4-1 (p77): 3.4.1 信号模型
p3-4-2 (p79): 3.4.2 集中式检测
p3-4-3 (p80): 3.4.3 分布式检测
p3-4-4 (p82): 3.4.4 分布式RLS与LMS估计
p3-4-5 (p84): 3.4.5 分布式RLS与LMS检测
p3-5 (p89): 参考文献
p4 (p91): 第4章 传感器网络估计理论基础
p4-1 (p91): 4.1 估计理论基础
p4-1-1 (p91): 4.1.1 点估计
p4-1-2 (p92): 4.1.2 无偏估计量、最小方差估计量
p4-1-3 (p93): 4.1.3 最大似然估计量（MLE）
p4-1-4 (p95): 4.1.4 充分性
p4-2 (p97): 4.2 估计量的评优准则
p4-2-1 (p98): 4.2.1 无偏性
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p4-2-3 (p98): 4.2.3 一致性
p4-3 (p99): 4.3 无线传感器网络的估计
p4-3-1 (p101): 4.3.1 无中心节点的观测和估计
p4-3-2 (p102): 4.3.2 在高斯噪声下的分布式极大似然估计
p4-3-3 (p103): 4.3.3 在稀疏性约束下的分布式回归最小平方估计
p4-3-4 (p104): 4.3.4 在空间相关的观测下的分布式的参数估计
p4-4 (p105): 参考文献
p5 (p107): 第5章 分布式估计与1bit量化
p5-1 (p107): 5.1 带限无线传感器网络的通用分布式估计
p5-1-1 (p110): 5.1.1 已知噪声分布的分布式估计器设计
p5-1-2 (p112): 5.1.2 未知噪声分布的分布式估计器
p5-2 (p119): 5.2 带限信号的自适应分布式估计
p5-2-1 (p120): 5.2.1 固定量化的分布式估计
p5-2-2 (p121): 5.2.2 自适应分布式估计
p5-2-3 (p124): 5.2.3 能量检测与估计中的自适应量化方案
p5-2-4 (p128): 5.2.4 基于GLRT检测器的融合中心
p5-3 (p130): 5.3 非均匀感知环境下的分布式估计
p5-4 (p131): 5.4 基于超平面向量量化的分布式估计
p5-5 (p137): 参考文献
p6 (p138): 第6章 分布式降维估计
p6-1 (p138): 6.1 分布式降维估计概述与最佳线性无偏估计方法
p6-2 (p142): 6.2 理想信道条件下的分布式降维估计
p6-2-1 (p142): 6.2.1 问题描述
p6-2-2 (p144): 6.2.2 最优压缩矩阵设计
p6-3 (p150): 6.3 非理想信道条件下的分布式降维估计
p6-3-1 (p150): 6.3.1 降维维度已知情况
p6-3-2 (p156): 6.3.2 降维估计与降维维度优化
p6-4 (p176): 参考文献
p7 (p178): 第7章 分布式一致估计
p7-1 (p178): 7.1 介绍
p7-2 (p179): 7.2 基本原理
p7-2-1 (p179): 7.2.1 平均一致性更新
p7-2-2 (p179): 7.2.2 收敛率
p7-2-3 (p181): 7.2.3 拉普拉斯矩阵
p7-3 (p181): 7.3 常见一致性算法
p7-3-1 (p181): 7.3.1 快速线性迭代一致性估计
p7-3-2 (p185): 7.3.2 最小均方差一致性估计SLEM
p7-4 (p187): 7.4 优化后的分布式一致性算法
p7-4-1 (p187): 7.4.1 多项式滤波器运用于分布式一致性算法
p7-4-2 (p192): 7.4.2 时序平均分布式一致性估计
p7-4-3 (p196): 7.4.3 考虑连接中断和信道噪声的分布式一致性估计
p7-5 (p205): 参考文献
p8 (p206): 第8章 无线传感器网络中的定位算法
p8-1 (p206): 8.1 定位算法简介
p8-2 (p210): 8.2 基于能量的定位算法
p8-2-1 (p210): 8.2.1 最大似然估计源定位算法
p8-2-2 (p218): 8.2.2 基于凸集投影的源定位算法
p8-3 (p224): 8.3 其他定位算法
p8-3-1 (p224): 8.3.1 基于距离的定位算法
p8-3-2 (p231): 8.3.2 非基于测距的定位算法
p8-4 (p235): 8.4 高效无线定位算法
p8-4-1 (p235): 8.4.1 基于量化数据的无线传感器网络的源定位算法
p8-4-2 (p243): 8.4.2 基于二值量化数据的无线传感器网络的源定位算法
p8-5 (p251): 参考文献
元数据中的注释
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开源日期
2024-06-13
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