Vi anser att problemet med samverkande slutsatser i ett sensornätverk med heterogena och statistiskt beroende sensorobservationer. Varje sensor syftar till att maximera sin slutsats prestanda genom att bilda en koalition med andra sensorer och dela information inom koalitionen. Det bevisas att slutresultatet är en icke-decreasing funktion av koalitionens storlek. Men i ett energibegränsat nätverk ökar energiförbrukningen av intersensorkommunikation också med ökande koalitionsstorlek, vilket avskräcker bildandet av den stora koalitionen (uppsättningen av alla sensorer). I detta dokument undersöks bildandet av icke-överlappande koalitioner med statistiskt beroende sensorer under en specifik kommunikationsbegränsning. Vi tillämpar ett spelteoretiskt tillvägagångssätt för att fullt ut utforska och utnyttja informationen i det rumsliga beroendet bland sensorer för att maximera individuella sensorprestanda. Innan vi formulerar problemet med distribuerad inferens som ett koalitionsformationsspel, kvantifierar vi först vinsten och förlusten i att bilda en koalition genom att introducera begreppen mångfaldsvinst och redundansförlust för både skattnings- och detektionsproblem. Dessa definitioner, som möjliggörs av den statistiska teorin om kopulor, gör det möjligt för oss att karakterisera påverkan av statistiskt beroende bland sensorobservationer på inferensprestanda. En iterativ algoritm baserad på sammanfogning-och-split-operationer föreslås för lösningen och stabiliteten i den föreslagna algoritmen analyseras. Numeriska resultat ges för att visa överlägsenheten i vårt föreslagna spel teoretiska tillvägagångssätt.
Det har visat sig att det finns mångfaldsvinster och förlust av redundans i detektionsproblemet REF och påverkan av det statistiska beroendet har karakteriserats.
A Coalitional Game for Distributed Inference in Sensor Networks with Dependent Observations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}