Abstrakt. Vi betraktar problemet med decentraliserad upptäckt. Där N oberoende, identiska sensorer transrmt en granute-värderad funktion av sina observationer till ett fusionscenter som sedan bestämmer vilken av M hypoteser är sant. För det fall där antalet sensorer tenderar till oändlighet, visar vi att det är asymptotiskt optimalt att dela upp sensorerna i M(M -1)/2 grupper, med alla sensorer i varje grupp med hjälp av samma beslutsregel m bestämma vad man ska transnut. Vi visar också hur det optimala antalet sensorer i varje grupp kan bestämmas genom att lösa ett matematiskt programmeringsproblem. För det speciella fallet med två hypoteser och binära meddelanden förenklas lösningen avsevärt: den är optimal (asymmetriskt, som N -. ko) att låta alla sensorer utföra ett identiskt sannolikhetsförhållande test, och den optimala tröskeln är mycket lätt att avskräcka numeriskt.
I REF visade Tsitsiklis att användning av M (M-1) 2 tydliga lokala beslutsregler är optimal för M-ary-hypoteser testning i en distribuerad detektionsinställning.
Decentralized Detection by a Large Number of Sensors*
{'venue': None, 'journal': 'Mathematics of Control, Signals and Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}