[發(fā)明專利]基于信息論學(xué)習(xí)的刪失數(shù)據(jù)參數(shù)自適應(yīng)估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510254800.0
• 申請日: 2015-05-18
• 公開（公告）號: CN104901908B
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉兆霆;余旺科
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙)33240
• 代理人: 黃前澤

1.基于信息論學(xué)習(xí)的刪失數(shù)據(jù)參數(shù)自適應(yīng)估計方法，其特征在于包括以下幾個步驟：

步驟1、設(shè)計刪失信號的估計誤差函數(shù)；

步驟2、計算估計誤差的二次Renyi熵；

步驟3、采用梯度下降的方法獲得各節(jié)點參數(shù)的局部估計；

步驟4、根據(jù)每個節(jié)點及其鄰居節(jié)點的局部估計，設(shè)計加權(quán)系數(shù)；

步驟5、節(jié)點與其鄰居節(jié)點交換各自的局部估計，并利用步驟4得到的加權(quán)系數(shù)計算該節(jié)點和其鄰居節(jié)點加權(quán)估計。

步驟1所述的刪失信號的估計誤差函數(shù)定義如下：

傳感器網(wǎng)絡(luò)包含K個節(jié)點，每個節(jié)點能夠采集到的信號為(y_k,i,u_k,i)，且滿足

其中w₀是需要估計的參數(shù)矢量，而n_k,i為測量噪聲；定義在i時刻的估計誤差為：

其中

步驟2所述的誤差的二次Renyi熵估值計如下：

其中ε_k,i＝[e_k,i-N,e_k,i-N+1,...,e_k,i]，而是二次信息勢定義為：

且為高斯核函數(shù)，N為采樣時間窗的長度。

步驟3所述的采用梯度下降的方法獲得各節(jié)點參數(shù)的局部估計具體如下：

根據(jù)i時刻的二次信息勢和估計w_k,i獲得i+1時刻節(jié)點k的局部估計矢量如下：

其中μ為步長，w_k,i為第k個節(jié)點在第i時刻w₀的估計值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信息論學(xué)習(xí)的刪失數(shù)據(jù)參數(shù)自適應(yīng)估計方法，其特征還在于步驟4所述的根據(jù)每個節(jié)點及其鄰居節(jié)點的局部估計，節(jié)點k的加權(quán)系數(shù)a_k,i+1設(shè)計如下：

其中N_k是一個集合，包含節(jié)點k以及其所有鄰居節(jié)點，且

表示第l個節(jié)點第i+1時刻的中間估計值；l＝1,2,...,K。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于信息論學(xué)習(xí)的刪失數(shù)據(jù)參數(shù)自適應(yīng)估計方法，其特征還在于步驟5所述的該節(jié)點和其鄰居節(jié)點加權(quán)估計計算如下：

節(jié)點k的加權(quán)估計為