Abstract-Vi anser distribuerad uppskattning av en Gaussian vektor med en linjär observation modell i en inhomogen trådlös sensor nätverk, där ett fusionscenter (FC) rekonstruerar den okända vektorn, med hjälp av en linjär uppskattning. Sensorer använder enhetliga multi-bit kvantizers och binär PSK modulering, och kommunicera med FC över ortogonala ström-och bandbreddsbegränsade trådlösa kanaler. Vi studerar överföringseffekt och kvantiseringshastighet (mätt i bitar per sensor) fördelningssystem som minimerar medel-kvadratfel (MSE). I synnerhet, vi härleda två slutna-form övre gränser på MSE, i termer av optimeringsparametrar och föreslå "kopplat" och "frikopplat" resursallokeringssystem som minimerar dessa gränser. Vi visar att gränserna är goda approximationer av den simulerade MSE och prestandan hos de föreslagna systemen närmar sig den centraliserade cairvoyant uppskattningen när total sändningseffekt eller bandbredd är mycket stor. Vi studerar hur makt- och hastighetstilldelningen är beroende av sensorernas observationskvaliteter och kanalvinster samt total sändningseffekt och bandbreddsbegränsningar. Våra simuleringar bekräftar våra analytiska resultat och illustrerar den överlägsna prestandan hos de föreslagna algoritmerna.
Författarna i REF studerade överföringseffekt och kvantiseringshastighet fördelningssystem för att minimera MSE för distribuerad uppskattning med en linjär observation modell i en inhomogen WSN.
On Distributed Vector Estimation for Power and Bandwidth Constrained Wireless Sensor Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}