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【24h】

QR-based robust diffusion strategies for wireless sensor networks using minimum-Wilcoxon-norm

机译：使用最小Wilcoxon范数的无线传感器网络基于QR的鲁棒扩散策略

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Impulsive noise and interference are always present in the environment in addition to additive white Gaussian noise that corrupts the measured data. In such cases, conventional adaptive estimation algorithms based on least squares error cost function provides poor performance in estimating the optimum parameter. In order to alleviate this shortcoming, a robust diffusion strategy based on QR decomposition and the Wilcoxon norm is proposed. The proposed QR-based diffusion minimum-Wilcoxon-norm (DMWN) provides faster convergence than the DMWN. To demonstrate the efficacy of the algorithm, simulations are carried out with different percentage of outliers in the desired data and found to be robust against traditional methods. Moreover, the condition for convergence in mean is analysed, and the algorithm is observed to be stable.
机译：除了会破坏测量数据的加性高斯白噪声之外，环境中始终存在脉冲噪声和干扰。在这种情况下，基于最小二乘误差成本函数的常规自适应估计算法在估计最佳参数时性能较差。为了缓解这一缺点，提出了一种基于QR分解和Wilcoxon范数的鲁棒扩散策略。拟议的基于QR的扩散最小Wilcoxon范数（DMWN）提供了比DMWN更快的收敛速度。为了证明该算法的有效性，在所需数据中使用不同百分比的离群值进行了仿真，发现该仿真对传统方法具有鲁棒性。此外，分析了均值收敛的条件，并观察到该算法是稳定的。

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