Detta dokument tar upp problemet med gemensam uppskattning och spårning av dynamiska fenomen via ett trådlöst sensornätverk. En distribuerad linjär estimator (dvs. en typ av ett distribuerat Kalman filter) härleds. Vi bevisar att filtret är medel kvadrat konsekvent när man uppskattar statiska fenomen. I stora sensornätverk är det vanligt att sensorerna inte har god kännedom om sina platser, vilket påverkar skattningsförfarandet. Till skillnad från befintliga metoder för målspårning, undersöker vi prestandan hos vårt filter när sensorn utgör behöver uppskattas genom en extra lokaliseringsprocedur. En distribuerad Jacobi algoritm används för att lokalisera sensorer från bullriga relativa mätningar. Vi bevisar starka konvergensgarantier för lokaliseringsmetoden och i sin tur för den gemensamma lokaliserings- och måluppskattningsmetoden. Våra algoritmers prestanda demonstreras i simulering av miljöövervakning och fordonsspårning. 53:e IEEE-konferensen om beslut och kontroll
Å andra sidan, Atanasov m.fl. REF föreslår en distribuerad, linjär estimator i trådlösa sensornätverk som omfattar en extra lokaliseringsprocedur.
Joint estimation and localization in sensor networks
{'venue': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'journal': '53rd IEEE Conference on Decision and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}