1、物联网概论,姓 名： XXXXX,无线传感器网络和物联网： 非均匀量化和带宽分配的最优估计,专 业： XXXXXXXX,论文编号： XX,学 号： XXXXXXXXXX,论文来源：Wireless Sensor Networks and the Internet of Things: Optimal Estimation With Nonuniform Quantization and Bandwidth Allocation,物 联 网 概 论,评述报告PPT,1、论文研究意义,在过去几年里，物联网（IoT）吸引了众多研究者的兴趣，可以预见，它会变成全球范围内基于标准通信协议的互联物体唯一寻
2、址的网络。通过唯一地址的鉴别，任何设备包括传感器、移动手机或电脑能动态接入网络。在物联网模式中一个最重要的基础是无线传感器网络（WSNs）。无线传感器网络有很多应用，它在控制周围环境的信息并协同完成各种工作方面非常重要。一个典型的案例是联合参数估计。在联合参数估计中，我们可以通过多个传感器观察随机变量，这些传感器带有观察结果处理，然后把观察到的随机变量传输到融合中心，以产生最终的智能分析。最终的分析会通过网关传送到互联网。其中，本论文研究为每个传感器选择一个量化水平、调制阶数和传输带宽，来连接到融合中心，以使传感器的总能量消耗最小，这有利于更合理地分配带宽，加强资源的有效利用。,物 联 网 概
3、 论,评述报告PPT,2、有关该论文主题的国内外研究现状 及发展动态,由于能量是无线传感器网络中最重要的资源，很多重要的研究集中在传感器传输功率最小化问题上。,在分层无线传感器网络中功率受限估计的性能中，传感器分为不交互的集群，在每个集群中只有一个传感器能传送观察结果。,在无线传感器网络中带有相关数据和数字调制的功率受限线性估计中，执行分布式估计中考虑到空间相关性。,在功率受限无线传感器网络中对相关数据的线性分布式估计和线性相干的分布式估计这两篇文献中，无线传感器网络估计了一个随机向量，在传感器中引入预编码器，以减少观察向量的维数。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,在分布式传感中的估计差异
4、和能量效率和对于线性和非线性网络中多传感器融合的全局最优功率分配和分布式数据融合的贝叶斯假设检验这三篇文献中，研究了模拟传输中的能量效率最大化问题。在模拟情况下，传感器先获得观察结果，该观察结果已被噪声破坏，然后通过传感器的信道增益和噪声方差来放大观察结果，再把放大后的观察结果向前传送给融合中心。,在能量受限无线传感器网络中的分布式估计和无线传感器网络中的比率受限分布式估计和带有相关传感器噪声的无线传感器网络中最低能量分布式估计和传感器网络中通用分布式估计的功率调度和无线传感器网络中的分布式自适应量化和估计这五篇文献中，研究了数字传输中的能量效率最大化问题。在数字情况下，传感器先通过噪声方差，
5、把观察结果量化为无数比特，再使用数字调制方案中的正交频率带传输量化后的比特。,然而，上述文献在考虑网络中K个传感器间的带宽分配问题时就不起作用了。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,3、论文的研究内容,数字传输体制中联合估计的能量最小化问题。,4、论文的研究目标,为每个传感器决定量化水平；为每个传感器选择正交振幅调制的阶数。,5、论文已经解决的关键问题,为每个传感器选择了一个量化水平、调制阶数和传输带宽，来连 接到融合中心，使传感器的总能量消耗最小。提出一种有效迭代算法来计算这种近似最优问题，减小了计算负荷。,6、论文采取的研究方法；,凸平面最优化规划有效迭代算法,物 联 网 概 论,评述报
6、告PPT,7、论文采用的技术路线和实验手段,在均方误差(MSE)、带宽和调制阶数限制下的总能量最小化问题表述如下：,尽管问题可以用标准的数值方法例如内点法来解决，我们在下面说明它可以用半解析迭代解决。这种算法的主要思想是：在第i次迭代中，我们固定第i-1次迭代的带宽，表示为Bki-1 ,在问题(P1)中获得最优的 N ki ,再计算最优的 Bki 。在中间步骤中,我们尝试获得一些分析方法,以减少计算负荷。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,基于这个想法，我们把问题（P1）分为两个子问题：,固定 ，求出最优的,Bki-1,N ki,固定 ， 求出最优的,N ki,Bki,物 联 网 概 论,评
7、述报告PPT,写出子问题（SP1）的Lagrangian目标函数,在根据KKT条件求出：,这里（x）+=max(x,0)。然后我们可以按照多单元下行链路波束形成中合作冲突管理文献中的二分搜索算法有效的找到最优Lagrangian乘子。,子问题（SP2）可以用同样的方式计算。,在获得最优的量化比特Nk*和最优带宽后Bk*，因为量化比特是一个整数，把Nk*取上限。调制阶数Ck*也是整数，把Ck*= Nk* /(Bk* T)取上限。在下面我们会分析近似带来的影响。 (4),物 联 网 概 论,评述报告PPT,根据上面的讨论，把有效迭代算法归纳为算法一。,算法一： 1）初始化目标错误0,Etemp=，
8、设置满足 的所有Bk0。2）用公式 计算Nki,用二分搜索算法计算。 3）如果Nki =0，那么设置Bki=0。否则，初始化 min=0，max= , 这里是足够大的正数。重复1.设置=( min+ max)/2。2.用公式 计算Bki。3.如果 ,那么设置max =；否则，设置min=。直到max -min，这里是控制精度的很小的正值常数。 4)修改 。5)如果|Etemp-Eopt|，则Etemp=Eopt,然后回到步骤2）。 6)把Nk* 取上限，计算调制阶数Ck*= Nk* /(Bk* T)取上限。 7）算法结束。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,接下来计算了一个所有传感器功率增益
9、相同的特例，即ak=a, k=0,1,，N-1。,最后进行实验数值验证。,图3 收敛性能,图4 不同pb的总能量消耗,图5 不同的节能比率,物 联 网 概 论,评述报告PPT,8、论文的创新之处有哪些,1）把无线传感器网络中联合估计的能量最小化问题近似表述为凸规划。 2）提出了一种有效迭代算法。这个算法收敛于近似最优点。,9、论文所提方案的应用前景,由于单个传感器节点的通信、处理、和感知能力有限，传感器节点必须协同工作以完成任务，协同信息处理是无线传感器网络研究的技术难题之一，而带宽分配是协同信息处理的重要组成部分。本论文为每个传感器选择了一个量化水平、调制阶数和传输带宽，来连接到融合中心，使传感器的总能量消耗最小。这可以应用于传感器节能设计。在军事、通信、环境、气象、医疗、航空航天等方面均有可能涉及传感器联合估计能量最小问题。本论文还提出了一种有效迭代算法来计算凸平面最优问题，减小了计算负荷。这可以应用于计算机领域计算负荷降低的研究。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,10、论文的方案存在哪些问题,论文假设正交振幅调制（QMA）符号率在采用近似奈奎斯特脉冲整形时近似等于Bk， 但论文没有分析这种近似带来的影响。 2) 论文没有分析减小所提机制与直接最优法误差的方法。,物 联 网 概 论,评述报告PPT,谢谢！,
