Abstract-This paper föreslår en strategi för att påskynda lokala, linjära iterativa nätverk algoritmer asymptotiskt uppnå distribuerat genomsnitt samförstånd. Vi fokuserar på den klass av algoritmer där varje nod initierar sitt "tillståndsvärde" till den lokala mätningen och sedan vid varje iteration av algoritmen, uppdaterar detta tillståndsvärde genom att lägga till en viktad summa av sina egna och sina grannars statsvärden. Förutsatt att viktmatrisen uppfyller vissa konvergensvillkor, konvergerar statsvärdena asymptotiskt till medelvärdet av mätningarna, men konvergensen är i allmänhet långsam, vilket hindrar den praktiska tillämpningen av dessa algoritmer. För att förbättra konvergensen föreslår vi en ny metod där varje nod använder en linjär prediktor för att förutsäga framtida nodvärden. Den lokala uppdateringen blir sedan en konvex (viktad) summa av den ursprungliga konsensusuppdateringen och förutsägelsen; konvergensen går snabbare eftersom redundanta stater kringgås. Metoden är linjär och utgör en liten beräkningsbörda. För en konkret teoretisk analys bevisar vi förekomsten av en konvergent lösning i det allmänna fallet och fokuserar sedan på ett steg förutsägelse baserad på det nuvarande tillståndet, och härleda den optimala blandning parametern i konvex summa för detta fall. Utvärdering av den optimala blandningsparametern kräver kunskap om viktmatrisens eigenvärden, så vi presenterar ett bundet på den optimala parametern. Beräkning av denna gräns kräver endast lokal information. Vi tillhandahåller simuleringsresultat som visar det föreslagna systemets giltighet och effektivitet. Resultaten tyder på att införandet av en multistegsprediktor kan leda till konvergensnivåer som är mycket snabbare än de som uppnås genom en optimal viktmatris i det standardiserade samförståndsramen.
I REF utför varje nod linjär extrapolering från tidigare och nuvarande tillståndsvärden för att förutsäga nästa stegs tillståndsvärde, som i sin tur kommer att användas i det samförstånd som följer.
Accelerated Distributed Average Consensus via Localized Node State Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}