目錄
1.程序功能描述
2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)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
? ? ? ? 在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)MATLAB對(duì)比LC-DANSE波束形成算法和LCMV波束形成算法。對(duì)比SNR，mse等指標(biāo)。
2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示
MATLAB2022a版本運(yùn)行
3.核心程序
...........................................................................
for Iter = Iteration
Iter
ind = ind + 1;
for iii = 1:times
if Iter == 1
for i = 1:Num_Sensor
switch i
case 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,:);
end
end
for i = 1:Num_Sensor
C{i} = Wo(i,:)'*H0(i,:);
Z{i} = Wo(i,:)'*x1(i,:);
end
W = Wo;
Ws1 = W;
Ws2 = W/64;
H = H0;
end
if Iter > 1
for k = 1:Num_Sensor
i = 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
%將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)值保存
Ws1(i,:)= W(i,:);
end
Ws2= W;
end
y = Ws2'*x1;
%以第一個(gè)信號(hào)源為準(zhǔn)計(jì)算，如果是第二個(gè)信號(hào)源，也是同樣處理
%計(jì)算SNR值
SNRm(iii) = 10*log10(mean(abs(y(1,:)).^2)/mean(abs(Noise(1,:)).^2));
%計(jì)算MSE
MSEm(iii) = abs(mean(W_comp - Ws1(:,1)).^2);
end
%計(jì)算SNR值
SNRs(ind) = mean(SNRm);
%計(jì)算MSE
MSEs(ind) = mean(MSEm);
end
figure;
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
? ? ? ?無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量分布在空間中的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，這些節(jié)點(diǎn)能夠協(xié)作地感知、處理和傳輸信息。波束形成是陣列信號(hào)處理中的一種技術(shù)，旨在通過(guò)調(diào)整陣列中各個(gè)傳感器的權(quán)重，使得陣列對(duì)某個(gè)方向的信號(hào)增益最大，同時(shí)抑制其他方向的干擾和噪聲。
4.1LC-DANSE算法原理
?
? ? ? ? ?LC-DANSE算法是一種分布式自適應(yīng)波束形成算法，它結(jié)合了分布式處理和特征波束形成的思想。該算法的目標(biāo)是在滿(mǎn)足一定線(xiàn)性約束條件下，最小化陣列輸出的總功率，從而抑制噪聲和干擾。假設(shè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由( N )個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)可以表示為：
[ x_i(t) = s(t) + n_i(t) ]
其中，( s(t) )是期望信號(hào)，( n_i(t) )是第( i )個(gè)節(jié)點(diǎn)上的噪聲和干擾。
LC-DANSE算法的主要步驟如下：
? ? ? ? 在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于節(jié)點(diǎn)間的通信受限，LC-DANSE算法需要采用分布式實(shí)現(xiàn)方式。每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地接收到的信號(hào)和與其他節(jié)點(diǎn)的通信信息來(lái)更新自己的權(quán)重。這種分布式實(shí)現(xiàn)方式可以降低通信開(kāi)銷(xiāo)，提高算法的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性。
4.2 LCMV算法原理
? ? ? ? LCMV算法是一種經(jīng)典的線(xiàn)性約束最小方差波束形成算法。它的目標(biāo)是在滿(mǎn)足一定線(xiàn)性約束條件下，最小化陣列輸出的方差（即功率），從而抑制干擾和噪聲。LCMV算法的數(shù)學(xué)模型與LC-DANSE算法類(lèi)似，也是通過(guò)求解一個(gè)帶約束的優(yōu)化問(wèn)題來(lái)找到最優(yōu)權(quán)重向量。不同之處在于，LCMV算法通常只考慮單個(gè)期望信號(hào)方向上的約束，而LC-DANSE算法可以考慮多個(gè)約束條件。
? ? ? ? 目標(biāo)：LC-DANSE和LCMV的目標(biāo)都是最小化輸出功率或方差，同時(shí)滿(mǎn)足一定的線(xiàn)性約束條件。但LC-DANSE更注重分布式處理，適應(yīng)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)等分布式系統(tǒng)。
? ? ? ? 約束條件：LCMV通常只考慮單個(gè)期望信號(hào)方向上的約束，而LC-DANSE可以考慮多個(gè)約束條件，具有更強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性。
? ? ? ? 實(shí)現(xiàn)方式：LC-DANSE采用分布式實(shí)現(xiàn)方式，降低了通信開(kāi)銷(xiāo)和計(jì)算復(fù)雜度；而LCMV通常采用集中式處理方式，需要所有傳感器的數(shù)據(jù)都傳輸?shù)街醒胩幚韱卧M(jìn)行處理。
? ? ? ? 性能：在相同條件下，LC-DANSE和LCMV的性能相近。但由于LC-DANSE考慮了多個(gè)約束條件和分布式處理的特點(diǎn)，在某些場(chǎng)景下可能具有更好的性能表現(xiàn)。
? ? ? ? 應(yīng)用場(chǎng)景：LC-DANSE更適用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)、分布式陣列等場(chǎng)景；而LCMV更適用于傳統(tǒng)的陣列信號(hào)處理場(chǎng)景，如雷達(dá)、聲吶等。
? ? ? ? LC-DANSE和LCMV都是基于線(xiàn)性約束的最小化方差波束形成算法。它們?cè)谠砩暇哂幸欢ǖ南嗨菩?，但也存在一些不同之處。LC-DANSE更注重分布式處理和多個(gè)約束條件的考慮，適應(yīng)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)等分布式系統(tǒng)；而LCMV則更適用于傳統(tǒng)的陣列信號(hào)處理場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體場(chǎng)景和需求選擇合適的算法。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-830881.html
5.完整程序
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到了這里，關(guān)于基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的LC-DANSE波束形成算法matlab仿真的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
