高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类(multiple signal classificatio...
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高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M-1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。
当前的采能技术已经能够让传感器节点自动从环境中获得适量的能量补给,针对现有自供能无线传感器网络分簇路由算法中未考虑位于不同地理区域的节点所获补给能量大小的不同,而导致能量补给少区域的簇头数过少、簇规模过大,全网能耗不均衡等问题,提出了一种能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇路由算法-EBCS(Energy Balanced Clustering with Self-Energized),该算法结合实际能量补给场景对簇头选举机制进行了改进,并采用了一种自适应式簇间通信机制,充分保存与利用补给能量。理论和仿真实验表明:EBCS算法能够较好维持预设的簇头比例,在网络平均剩余能量、当前可用节点数量等性能方面优于另外两种现有算法。
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