【摘 要】
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针对无线传感器网络（ WSN）中数据运算量大及传输速率受限问题，提出了在分布式扩散LMS算法中先后采用符号函数和改进的符号函数量化策略，实现对误差和估计信号的量化，以减少多节点
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,长江大学电信学院
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针对无线传感器网络（ WSN）中数据运算量大及传输速率受限问题，提出了在分布式扩散LMS算法中先后采用符号函数和改进的符号函数量化策略，实现对误差和估计信号的量化，以减少多节点无线传感器网络的运算量和通信量。仿真结果表明，采用符号函数的量化策略时，误差相对较大；采用改进的符号函数量化策略，在设定适当的量化门限时，所提出的算法性能十分接近非量化的扩散LMS算法，且优于非协作算法。特别对于BPSK信号，相较于传统的扩散LMS算法，性能更为优良。
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