文件名称:
不可靠的WSN中的分布式参数估计：量化通信和异步间歇观察
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文件大小: 811kb
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上传时间: 2021-03-13
详细说明：受无线传感器网络应用的推动，我们研究了一类用于估计未知确定性参数的分布式学习算法。 在这样的网络中，每个传感器在不可靠的网络环境中激活，该环境允许新节点加入而旧节点离开网络，并且可以容忍链路故障和噪声干扰。 另外，传感器在有限的计算，带宽和能量资源下运行。 为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的算法，可以根据在本地传感器上偶尔产生的噪声样本，可靠地估计与线性测量函数关联的未知参数。 每个本地传感器处理其观测结果，通过本地信息交换更新其估计值，并将其量化的估计值发送给其一跳邻居。 基于矩阵分解和随机逼近的理论，我们证明了所研究的算法几乎可以肯定地收敛到未知参数，概率为1，并且传感器估计值与未知参数相等。 具体来说，我们进一步提供均方误差和ε收敛时间的上限。 最后，我们提供了一个数值示例，以评估和比较通信成本以及几种类似的方案算法，以实现给定的性能。
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