Abstract-I detta papper anser vi problemet med att samtidigt klassificera sensortyper och uppskatta dolda parametrar i ett nätverk av sensorer som är föremål för skvallerliknande kommunikation. Mer exakt, vi anser ett nätverk av bullriga sensorer som mäter en vanlig skalär okänd parameter. Vi antar att en bråkdel av noderna är föremål för samma (men möjligen okänd) offset. Målet för varje nod är att samtidigt uppskatta den gemensamma okända parametern och att identifiera klassen som varje nod tillhör, endast genom lokal kommunikation och beräkning. Vi föreslår en distribuerad estimator baserad på maximal-likelihood (ML) metod och vi visar att, om offset är känd, denna estimator konvergerar till den centraliserade ML som antalet sensorn noder går till oändlighet. Vi jämför också denna strategi med en distribuerad implementering av den förväntan-maximization (EM) algoritm; vi visar kompromisser via numeriska simuleringar i termer av robusthet, hastighet av konvergens och genomförande enkelhet.
I REF ) noderna tillhör en av två klasser, som definieras av frånvaron eller förekomsten av bias.
Gossip Algorithms for Simultaneous Distributed Estimation and Classification in Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}