基于信息论学习的删失数据参数自适应估计方法

摘要

本发明公开了一种基于信息论学习的删失数据参数自适应估计方法。本发明包括以下几个步骤：步骤1、设计删失信号的估计误差函数；步骤2、计算估计误差的二次Renyi熵；步骤3、采用梯度下降的方法获得各节点参数的局部估计；步骤4、根据每个节点及其邻居节点的局部估计，设计加权系数；步骤5、节点与其邻居节点交换各自的局部估计，并利用步骤4得到的加权系数，计算该节点和其邻居节点加权估计。本发明1)实现缺失信号所包含参数的自适应估计;2)实现传感器网络各个节点的协同估计；3）能够有效降低网络节点受到攻击而出现信号异常值对估计性能影响;4)在高斯或非高斯噪声环境下都具有较好的估计精度。