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基于蚁群算法的水声传感器网络信号检测方法
  • ISSN号:1002-1841
  • 期刊名称:《仪表技术与传感器》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学物联网研究中心,江苏徐州221116, [2]河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003, [3]武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(31371525);河南省高等学校重点科研项目计划(16A520010)
中文摘要:

水声传感器网络基于声纳通信,其数据传输延迟大,节点部署困难,数据误码率高。传统的信号检测技术在水声传感器网络中存在计算复杂度和检测误码率较高的问题,不利于网络节点的设计和节能。文中基于球型解码方法,提出了采用蚁群算法进行搜索树求解的信号优化检测方法。实验对比了ML、V-BLAST、SD 3种信号检测方法和文中算法。仿真结果表明,文中提出的信号检测方法兼顾了计算复杂度和误码率。

英文摘要:

The underwater acoustic sensor network was based on the sonar communication whose signal delay is big,node deployment is difficult,and the data error rate is high.There are problems that computational complexity and error rate in the traditional detection technology are high,which is to the disadvantage in the design and energy saving of the underwater acoustic sensor network node.Based on the sphere decoding method,the ant colony algorithm was as the optimized algorithm to search tree signal.The experiment contrasts three kinds of signal detection methods of ML,V-BLAST,SD and the method in the paper.The simulation results show that the signal detection method proposed in this paper gives consideration between computational complexity and bit error rate.

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期刊信息
  • 《仪表技术与传感器》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:沈阳仪表科学研究院
  • 主办单位:沈阳仪表科学研究院
  • 主编:刘凯
  • 地址:沈阳市大东区北海街242号
  • 邮编:110043
  • 邮箱:bjb@17sensor.com
  • 电话:024-88718630 88718620
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1841
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1154/TH
  • 邮发代号:8-69
  • 获奖情况:
  • 2007年获得北方优秀期刊奖,2007年荣获机械工业期刊质量评审一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16968