随机性标量参数分布式量化的最优比特分配

摘要

本文研究了在总比特率设定的情况下,改良并给出表现更优的量化器,以及如何实现基于网络的随机标量参数分布式量化估计,重点讨论传感器比特数最优分配.与常规给定各传感器的量化比特率不同的是,本文将结合估计器算法使用和不同量化器的构建,来研究固定总比特率下的分配.文中的观测模型噪声服从高斯分布,并且以此模型为对象通过均匀量化探讨基于一般类型与线性估计器的最理想比特分配方式.前者均方误差上限与后者对应下限在高精度处理方案下结果几乎相同,都表现出网络中观测噪声误差反比于量化级数这一特性.此外还借用交替序列比特分配算法以确保求解出的数值解恒非负.最后从MATLAB仿真结果可以看到,本文给出的最优比特分配估计器较传统方案的表现更优.