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3 篇 工学
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- 2 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 信息与通信工程

主题

3 篇 leastmean square...
2 篇 translation tran...
2 篇 adaptive filteri...
2 篇 variable step
1 篇 variable step si...
1 篇 wireless sensor ...
1 篇 node localizatio...

机构

1 篇 hubei univ sci &...
1 篇 key laboratory o...
1 篇 shanghai univ ke...

作者

1 篇 tian jinpeng
1 篇 liu yanping
1 篇 wang zhongyou
1 篇 yong chen
1 篇 wu mou
1 篇 dai wenhua
1 篇 hu siping
1 篇 chen yong
1 篇 jinpeng tian
1 篇 yanping liu

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3 篇 英文

检索条件"主题词=Leastmean square algorithm"

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Node localization based on incremental LMS algorithm with variable step size 20

Node localization based on incremental LMS algorithm with va...

引用

20th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) / 15th IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC)

作者： Wu, Mou Dai, Wenhua Wang, Zhongyou Hu, Siping Hubei Univ Sci & Technol Sch Comp Sci & Technol Xianning 437100 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781538632215

A lot of work has been done to design algorithms that utilize three or more anchors to locate the unknown-position sensor nodes. In this paper, we propose a new sensor network node localization technique based on incremental LMS (least mean squared) distributed estimation algorithm with variable step size. In our network topology, the location-aware anchor nodes are deployed along the border of monitoring area and organized into a cycle where each anchor communicates only with its immediate neighbor. The positions of unknown nodes can be estimated by measuring the distance and direction vector between anchor nodes and unknown nodes. A recursive estimation method is used to enhance location accuracy with low communication overhead. Unlike traditional LMS algorithm with fixed step size, a variable step size strategy is utilized to achieve the tradeoff between location accuracy and convergence speed. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词： wireless sensor network node localization leastmean square algorithm variable step size

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Variable Step Size LMS algorithm Based on Modified Sigmoid Function 4

Variable Step Size LMS Algorithm Based on Modified Sigmoid F...

引用

International Conference on Audio, Language and Image Processing

作者： Chen, Yong Tian, Jinpeng Liu, Yanping Shanghai Univ Key Lab Specialty Fiber Opt & Opt Access Networks Shanghai 200072 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781479939039

By studyingthe shortage of the traditional fixed step size least mean square (LMS) algorithm. This paper builds a nonlinear function relationship between mu and the error signal by reviewing the existing algorithm and presents a novel variable step size LMS adaptive filtering algorithm by improving Sigmoid function based on translation transformation. The selective of parameters and the performance of convergence are discussed. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed variable step size LMS algorithm has better performance. Comparing with some existing algorithms, the algorithm improves their convergence performance.

关键词： leastmean square algorithm adaptive filtering algorithm translation transformation variable step

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Variable Step Size LMS algorithm Based on Modified Sigmoid Function

Variable Step Size LMS Algorithm Based on Modified Sigmoid F...

引用

International Conference on Audio, Language and Image Processing

作者： Yong Chen Jinpeng Tian Yanping Liu Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks Shanghai University

ISBN: (纸本)9781479939046

By studyingthe shortage of the traditional fixed step size least mean square (LMS) algorithm. This paper builds a nonlinear function relationship between μ and the error signal by reviewing the existing algorithm and presents a novel variable step size LMS adaptive filtering algorithm by improving Sigmoid function based on translation transformation. The selective of parameters and the performance of convergence are discussed. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed variable step size LMS algorithm has better performance. Comparing with some existing algorithms, the algorithm improves their convergence performance.

关键词： leastmean square algorithm Adaptive filtering algorithm Translation transformation Variable step

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