• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 11
    • 下载费用:20 金币  

    重庆时时彩后三走势图技巧: 无线传感网虚拟多输入多输出系统信号盲检测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410082022.7

    申请日:

    2014.03.07

    公开号:

    CN103916344A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04L 25/03申请日:20140307|||公开
    IPC分类号: H04L25/03; H04L1/00; G06N3/00 主分类号: H04L25/03
    申请人: 南京邮电大学
    发明人: 张昀; 于舒娟; 于大为; 张振洲; 宦如松; 刘欢; 胡蓉
    地址: 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
    优先权:
    专利代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 朱小兵
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410082022.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.08|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了无线传感网虚拟多输入多输出系统信号盲检测方法,所述方法利用无线传感器网传感器高密度分布的特点,在无线传感器网进行分簇处理的基础上,构造了一种虚拟MIMO系统盲检测模型,引入hopfield神经网络,采用多用户的Hopfield盲检测算法,实现无线传感网的接收端对簇间的簇首信号盲检测;然后将单用户的Hopfield盲检测算法,用于簇内各传感器节点信号盲检测。本发明方法在低信噪比,短数据的环境下,成功实现了盲检测,性能较好,为无线传感网提供了一种高速、低复杂度的信号盲检测方法。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  无线传感网虚拟多输入多输出系统信号盲检测方法,其特征在于,包括簇间MIMO传感器信号的Hopfield检测方法和簇内簇首节点自带的SIMO Hopfield信号检测方法,具体步骤如下:
    簇间MIMO传感器信号的Hopfield检测方法
    步骤A,构造接收数据矩阵:
    设无线传感网虚拟MIMO传输模型传感器节点分为p簇,Sink接收端安装有q根天线,簇首间信号无相关性,将该模型作为p输入q输出的虚拟MIMO有限冲激响应系统,其基带输出信号为:
    XN=SN·ΓT
    式中,XN是接收数据阵,SN是是各簇簇首的发送信号阵,Γ是由信道冲激响应hjj构成的块Toeplitz矩阵;(·)T表示矩阵转置;
    其中,发送信号阵:
    SN=[sL(k),…,sL(k+N-1)]T=[sn(k),…,sn(k-M-L)]N×(L+M+1)p,
    M为信道阶数,L为均衡器阶数,N为所需数据长度;
    sL(k)=[sT(k),…,sT(k-L-M)]T;其中,sT(k)=[s1(k) s2(k) … sp(k)],
    si(k)∈{±1},i=1,2…,p,时刻k为自然数,[·]T为矩阵转置;
    hjj=[h0,…,hM]q×(M+1)p,jj=0,1,…,p;
    q是过采样因子,取值为正整数;
    XN=[x(k),…,x(k+N-1)]T是Sink接收端接收数据阵是N×(L+1)q接收数据阵,其中x(k)=?!L(k);
    步骤B,接收数据矩阵奇异值分解:
    XN=[Us,Uv]·D0·VT]]>
    式中,
    Us是奇异值分解中的N×(L+M+1)p酉基阵;
    0是(N-(L+M+1)p)×(L+1)q零矩阵;
    V是(L+1)q×(L+1)q酉基阵;
    Uv是N×(N-(L+M+1)p)酉基阵;
    D是(L+M+1)p×(L+1)q奇异值阵;
    步骤C,设置权矩阵W=IN-Q,其中IN是N×N维的单位阵,
    步骤D,得到一个簇的发送信号sn(k)
    利用全反馈神经网络动力学方程
    sn(k+1)=f(W·sn(k))=f(y(k))
    对该方程进行迭代,直到sn(k+1)=sn(k);
    其中y(k)是由标量yi(k)构成的向量,wij为神经网络权矩阵W中的元素,表示从神经元i到神经元j的联结权值,i、j都为小于等于N的正整数;最后平衡时得到的sn(k)即为所求的簇的发送信号,此簇标识为第一个簇;
    f(·)为连续二值激活函数,且:f(·)=tanh(·)为双曲正切函数;
    步骤E,MIMO信号空间删除法
    对于p簇情况,由于第一个簇信号对于其他簇来说是干扰信号,将检测出的第一个簇信号加入到XN的补空间,

    式中定义为步骤D获得的第一个簇的发送信号;
    利用Uv构造新的补投影算子Q,再一次构成新的代价函数
    Q=UvUvT]]>
    设置权矩阵
    W=IN-Q
    然后继续利用步骤D进行求解,由于第一簇的估计信号已经加入到其补空间里,因此,此时估计出的信号序列不会依然收敛于第一个簇,从而求出第二个簇的信号序列,依次类推,求出所有簇的信号;
    簇内簇首节点自带的SIMO Hopfield信号检测方法
    步骤F,构造簇内SIMO模型接收矩阵
    设无线传感网某簇内具有qc个节点,分别发送信号至簇首,将该模型看作SIMO的有限冲激响应系统,其输出信号为:
    Xc=Sc·ΓcT
    式中,Xc是接收数据阵,Sc是加扰后的发送信号阵,Γc是由各节点至簇首信道的冲激响应hcl构成的块Toeplitz矩阵;(·)T表示矩阵转置;
    其中,发送信号阵:
    Sc=[sLc(t),…,sLc(t+Nc-1)]T=[snc(t),…,snc(t-Mc-Lc)]Nc×(Lc+Mc+1),
    Mc为各节点至簇首信道的阶数,Lc为均衡器阶数,Nc为簇首接收数据长度;
    sLc(t)=[scT(t),…,scT(t-Lc-Mc)]T;其中,sc(t)∈{±1},是传感器发送的数字信号b(t)被扰码c扰动后的信号,sc(t)=c·b(t),时刻t为正整数;
    hcl=[hc0,…,hcM]qc×(Mc+1);
    Xc=[xLc(t),…,xLc(t+Nc-1)]T是簇首接收数据阵,是Nc×(Lc+1)·qc接收数据阵,其中xLc(t)=Γc·sLc(t);
    步骤G,簇首接收数据矩阵奇异值分解:
    Xc=[Ucs,Ucv]·Dc0·VcT]]>
    式中,
    Ucs是奇异值分解中的Nc×(Lc+Mc+1)酉基阵;
    0是(Nc-(Lc+Mc+1))×(Lc+1)qc零矩阵;
    Vc是(Lc+1)qc×(Lc+1)qc酉基阵;
    Ucv是Nc×(Nc-(Lc+Mc+1))酉基阵;
    Dc是(Lc+Mc+1)×(Lc+1)qc奇异值阵;
    步骤H,设置Wc=IcN-Qc,其中IcN是Nc×Nc维的单位阵,
    步骤I,
    利用全反馈神经网络动力学方程
    snc(t+1)=f(Wc·snc(t))=f(yc(t))
    进行迭代,直到snc(t+1)=snc(t);
    yc(t)是由标量yci(t)构成的向量,wcmm为权矩阵Wc中的元素,表示从神经元m到神经元n的联结权值,m和n为小于等于Nc的正整数;最后平衡时得到的snc(t)即为所求簇内第一个传感器的发送信号;
    f(·)为连续二值激活函数,且:f(·)=tanh(·)为双曲正切函数;
    步骤J,由扰码特性对求得的snc(t)解扰,得到第一个传感器的发送信号b(t);
    步骤K,由求得的snc(t)构造Sc,求得第一个传感器信道的Toeplitz矩阵Γc:
    Γc=XcT(ScT)#
    其中(·)#表示伪逆运算;
    步骤L,由相关性推导出簇内其他传感器的信道;
    利用该簇中所有节点的发送信号具有高互相关性的特点,对该簇中所有传感器节点进行信道盲估计与均衡;
    设求得的簇首信道的Toeplitz矩阵为Γc1,定义对应于第a列向量为:
    Hc1(a)=[0a-M,hcM,…,hc0 0L-a]T
    其中M≤a≤L,0a-M即为a-M维的0向量;
    求取簇内任一传感器e与簇首之间的信号相关矩阵,设定
    Rle=limM→1MΣl=1MX1(n1l+a)XeT(nel+a)ω1e(l)]]>
    其中X1(n1l+a)=Γc1·s(Lc+Mc)1(n1l+a),n1l为一正整数;当M≤a≤L且e≠1时,即有
    R1e=r1eHc1(a)·HceT(a)]]>
    r1e为传感器e与簇首之间信号的相关性,其值为0.95;
    获取传感器e的信道向量Hce(a):
    Hce(a)=1r1eR1e·Hc1(a).]]>

    关 键 词:
    无线 传感 虚拟 输入 输出 系统 信号 检测 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    0条评论

    还可以输入200字符

    暂无评论,赶快抢占沙发吧。

    关于本文
    本文标题:无线传感网虚拟多输入多输出系统信号盲检测方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-6130522.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03