Vi studerar problemet med kvantisering för distribuerad parameteruppskattning i storskaliga sensornätverk. Om man antar en maximal sannolikhetsskattning vid fusionscentret, visar vi att Fisher Information maximeras av en poäng-D 2 funktionsquantizer. Detta ger en snäv gräns på bästa möjliga MSE för en opartisk estimator. Dessutom, vi Y. visar att för en allmän konvex metriska, den optimala kvantizern tillhör klassen av poäng funktion quantizers. Vi diskuterar också några praktiska tillämpningar av våra resultat i optif(Y, Y.) Mizing estimering prestanda i distribuerade och tidsbundna estimering problem. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I ett tidigare arbete REF hade vi visat optimaliteten av Score-Function Quantizers i maximering av Fisher Information för en viss.
Quantization For Distributed Estimation in Large Scale Sensor Networks
{'venue': '2005 3rd International Conference on Intelligent Sensing and Information Processing', 'journal': '2005 3rd International Conference on Intelligent Sensing and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}