基于无线传感器网络的LC-DANSE波束形成算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1LC-DANSE算法原理

4.2 LCMV算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

        在无线传感器网络中，通过MATLAB对比LC-DANSE波束形成算法和LCMV波束形成算法。对比SNR，mse等指标。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

...........................................................................
for Iter = Iteration    Iterind          = ind + 1;   for iii = 1:timesif Iter == 1for i = 1:Num_Sensorswitch icase 1,Wo(1,:) = W0(1,:)    + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 2,Wo(2,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)    + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 3,Wo(3,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)     + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 4,Wo(4,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)    + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 5,Wo(5,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)    + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 6,Wo(6,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)    + W0(7,:)*G7 + W0(8,:)*G8;case 7,Wo(7,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)    + W0(8,:)*G8;case 8,Wo(8,:) = W0(1,:)*G1 + W0(2,:)*G2 + W0(3,:)*G3  + W0(4,:)*G4 + W0(5,:)*G5 + W0(6,:)*G6 + W0(7,:)*G7 + W0(8,:);                   endend for i = 1:Num_SensorC{i} = Wo(i,:)'*H0(i,:); Z{i} = Wo(i,:)'*x1(i,:);endW   = Wo;Ws1 = W;Ws2 = W/64;H   = H0;endif Iter > 1for k = 1:Num_Sensori = mod(k,Num_Sensor)+1;Z{i}   = W(i,:)'*x1(i,:);C{i}   = W(i,:)'*H(i,:);R      = x*x';W      = inv(R)*H*inv((H'*inv(R)*H))*Fk;H(i,:) = H(i,:)*C{i};            %更新H%将每个节点的对应值保存Ws1(i,:)= W(i,:);endWs2= W;endy           = Ws2'*x1;   %以第一个信号源为准计算，如果是第二个信号源，也是同样处理%计算SNR值SNRm(iii)   = 10*log10(mean(abs(y(1,:)).^2)/mean(abs(Noise(1,:)).^2));%计算MSEMSEm(iii)   = abs(mean(W_comp - Ws1(:,1)).^2);end%计算SNR值SNRs(ind)    = mean(SNRm);%计算MSEMSEs(ind)    = mean(MSEm); 
endfigure;
subplot(211);
plot(Iteration,SNRs,'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('Iteration');
ylabel('SNR[dB]')
axis([0,20,-10,18]);
subplot(212);
semilogy(Iteration,MSEs,'-r>',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',6,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('Iteration');
ylabel('MSE')
save fig3.mat SNRs MSEs Iteration
27_003m

4.本算法原理

       无线传感器网络由大量分布在空间中的传感器节点组成，这些节点能够协作地感知、处理和传输信息。波束形成是阵列信号处理中的一种技术，旨在通过调整阵列中各个传感器的权重，使得阵列对某个方向的信号增益最大，同时抑制其他方向的干扰和噪声。

4.1LC-DANSE算法原理

 
         LC-DANSE算法是一种分布式自适应波束形成算法，它结合了分布式处理和特征波束形成的思想。该算法的目标是在满足一定线性约束条件下，最小化阵列输出的总功率，从而抑制噪声和干扰。假设无线传感器网络由( N )个传感器节点组成，每个节点接收到的信号可以表示为：

[ x_i(t) = s(t) + n_i(t) ]

其中，( s(t) )是期望信号，( n_i(t) )是第( i )个节点上的噪声和干扰。

LC-DANSE算法的主要步骤如下：

        在无线传感器网络中，由于节点间的通信受限，LC-DANSE算法需要采用分布式实现方式。每个节点根据本地接收到的信号和与其他节点的通信信息来更新自己的权重。这种分布式实现方式可以降低通信开销，提高算法的实时性和可扩展性。

4.2 LCMV算法原理


        LCMV算法是一种经典的线性约束最小方差波束形成算法。它的目标是在满足一定线性约束条件下，最小化阵列输出的方差（即功率），从而抑制干扰和噪声。LCMV算法的数学模型与LC-DANSE算法类似，也是通过求解一个带约束的优化问题来找到最优权重向量。不同之处在于，LCMV算法通常只考虑单个期望信号方向上的约束，而LC-DANSE算法可以考虑多个约束条件。

        目标：LC-DANSE和LCMV的目标都是最小化输出功率或方差，同时满足一定的线性约束条件。但LC-DANSE更注重分布式处理，适应于无线传感器网络等分布式系统。
        约束条件：LCMV通常只考虑单个期望信号方向上的约束，而LC-DANSE可以考虑多个约束条件，具有更强的灵活性和适应性。
        实现方式：LC-DANSE采用分布式实现方式，降低了通信开销和计算复杂度；而LCMV通常采用集中式处理方式，需要所有传感器的数据都传输到中央处理单元进行处理。
        性能：在相同条件下，LC-DANSE和LCMV的性能相近。但由于LC-DANSE考虑了多个约束条件和分布式处理的特点，在某些场景下可能具有更好的性能表现。
        应用场景：LC-DANSE更适用于无线传感器网络、分布式阵列等场景；而LCMV更适用于传统的阵列信号处理场景，如雷达、声呐等。
        LC-DANSE和LCMV都是基于线性约束的最小化方差波束形成算法。它们在原理上具有一定的相似性，但也存在一些不同之处。LC-DANSE更注重分布式处理和多个约束条件的考虑，适应于无线传感器网络等分布式系统；而LCMV则更适用于传统的阵列信号处理场景。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的算法。

5.完整程序

VVV

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/679926.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Day45- 动态规划part13

Day45- 动态规划part13

一、最长递增子序列 题目一：300. 最长递增子序列​​​​​​​ ​​​​​​​300. 最长递增子序列 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数…
阅读更多...
Java中的IO介绍

Java中的IO介绍

本章内容 一 、File概念 File可以代表一个目录或者一个文件，并不能代表文件的内容 文件和流的区别：File关注的是文件本身的特征，如名称、路径、修改时间、大小。 流关注的是文件的内容。 二、File基本的操作 常见构造方法 | File(String p…
阅读更多...
以用户为中心，酷开科技荣获“消费者服务之星”

以用户为中心，酷开科技荣获“消费者服务之星”

在企业顺应消费升级的道路中，企业自身不仅要着力强化对于消费者服务意识的提升，并且要树立诚信自律的行业示范带头作用，助力消费环境稳中向好，不断满足人民群众对美好生活的期待。企业的发展需要消费者的认可，酷开科技…
阅读更多...
算法刷题框架

算法刷题框架

前言：最近积累了一些算法题量，正在刷东神的算法笔记，监督自己记录下读后启发，顺便帮助道友们阅读 数据结构 这一部分老生常谈，数据的存储方式只有顺序存储和链式存储。 最基本的数组和链表对应这两者，栈…
阅读更多...
常见的单片机及其功能

常见的单片机及其功能

在当今电子技术快速发展的时代，单片机作为核心组件，在各类电子项目和产品中扮演着至关重要的角色。它们的应用范围从简单的家用电器控制到复杂的工业自动化系统，几乎无处不在。接下来，我们将以轻松的语言，探讨几种广泛…
阅读更多...
放大器设计

放大器设计

目录 简介单阶段放大器：低噪声放大器例题例题2例题3简介 放大器能够放大信号，是电路设计中不可或缺的一种重要软件。根据应用和结构的不同，可以将放大器分为三类。 小信号：设计目标是在输入输出匹配条件下，获取一个特定的传输增益，对输出信号的功率没有要求。低噪声：相…
阅读更多...
Spring 如何解决循环依赖？Spring三级缓存

Spring 如何解决循环依赖？Spring三级缓存

什么是循环依赖 说白是一个或多个对象实例之间存在直接或间接的依赖关系，这种依赖关系构成了构成一个环形调用。 自己依赖自己 两个对象间的依赖关系 多个对象间的依赖关系 Spring出现循环依赖的场景 单例的setter注入 Service public class A {Resourceprivate…
阅读更多...
C# 线程与线程池的使用方法、注意事项

C# 线程与线程池的使用方法、注意事项

在C#中，线程和线程池是两种用于实现多线程编程的方式。线程用于执行并发任务，而线程池提供了一种更有效率的方式来管理和复用线程资源。 C# 线程（System.Threading.Thread） 创建和启动线程： Thread thread new Thre…
阅读更多...
AI算法工程师-非leetcode题目总结

AI算法工程师-非leetcode题目总结

AI算法工程师-非leetcode题目总结 除了Leetcode你还需要这些实现nms旋转矩形IOU手动实现BN手动实现CONV实现CrossEntropyLoss 除了Leetcode你还需要这些 希望大家留言，我可以进行补充。持续更新~~~ 实现nms import numpy as np def nms(dets, threshold):x1 dets…
阅读更多...
五(一)java高级-集合-集合与迭代器（二）

五(一)java高级-集合-集合与迭代器（二）

5.1.2 Iterator迭代器 1、Iterator 所谓迭代器：就是用于挨个访问集合元素的工具/对象 方法： boolean hasNext():判断当前遍历集合后面是否还有元素可以迭代Object next():取出当前元素，并往后移→noSuchelementExceptionvoid remove():删…
阅读更多...
通过容器化释放云的力量

通过容器化释放云的力量

NCSC (英国国家网络安全中心) 经常被问到的一个问题是是否在云中使用容器。这是一个简单的问题，但答案非常微妙，因为容器化的使用方式有很多种，其中一些方法比其他方法效果更好。 今天，我们发布了有关使用容器化的安全指南&#…
阅读更多...
「深度学习」dropout 技术

「深度学习」dropout 技术

一、工作原理 1. 正则化网络 dropout 将遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。 1. 每个节点保留/消除的概率为0.5: 2. 消除节点： 3. 得到一个规模更小的神经网络： 2. dropout 技术 最常用：反向随机失活 "…
阅读更多...
锐捷（二十一）全局地址绑定

锐捷（二十一）全局地址绑定

vlan划分和vlanif接口配置略，注意vlanif接口里要no shutdown配置如下： Address-bind 192.168.1.1 AAAA.BBBB.CCCCAddress-bind uplink g0/0Address-bind binding-filter loggingAddress-bind install 此时，IP为192.168.1.1 mac地址为AAAA.B…
阅读更多...
『运维备忘录』之 Netstat 命令详解

『运维备忘录』之 Netstat 命令详解

运维人员不仅要熟悉操作系统、服务器、网络等只是，甚至对于开发相关的也要有所了解。很多运维工作者可能一时半会记不住那么多命令、代码、方法、原理或者用法等等。这里我将结合自身工作，持续给大家更新运维工作所需要接触到的知识点，希望大…
阅读更多...
Python中Pymysql库的常见用法和代码示例

Python中Pymysql库的常见用法和代码示例

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) pymysql是一个用于连接MySQL数据库的Python库，它允许你执行SQL查询并处理返回的结果。以下是pymysql库的一些常见用法和代码示例： 1. 安装…
阅读更多...
GaussDB HCS 轻量化部署软件下载指引

GaussDB HCS 轻量化部署软件下载指引

一、Support 账号准备 1. 账号说明 华为的软件服务在华为support网站发布，注册该账号后，可以申请软件、下载离线文档，查看技术案例等功能 2. 账号注册 步骤 1：点击如下官方链接 华为运营商技术支持 - 华为 步骤 2&#xff1…
阅读更多...
精通Python中的正则表达式

精通Python中的正则表达式

源码分享 https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tabBB08J2 正则表达式是一种强大的文本处理工具，广泛应用于字符串搜索、替换、验证等多种场景。Python通过内置的​​re​​模块提供了对正则表达式的支持。在爬虫开发中，能够熟练地使用正则表达…
阅读更多...
powershell 离线安装Posh-SSH

powershell 离线安装Posh-SSH

PowerShell 离线安装 Posh-SSH 模块，可以按照以下步骤进行： 从可靠的来源获取 Posh-SSH 模块的 NuGet 安装包（.nupkg 文件）。确保该安装包是最新版本，并且与你的 PowerShell 版本兼容。将 NuGet 安装包复制到你的计算…
阅读更多...
kafka教程

kafka教程

Kafka 中，Producer采用push模型，而Consumer采用pull模型。 Topic Topic（主题）是消息的逻辑分类或通道。它是Kafka中用于组织和存储消息的基本单元。一个Topic可以被看作是一个消息发布的地方，生产者将消息发布到一个…
阅读更多...
机器学习9-随机森林

机器学习9-随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。 以下是随机森林的主要特点和原理&…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023