Abstract-Distribuerad uppskattning baserad på mätningar från flera trådlösa sensorer undersöks. Det antas att en grupp sensorer observerar samma mängd i oberoende additiva observationsljud med möjligen olika varianser. Observationerna överförs med hjälp av förstärka-och-framåt (analog) transmissioner över icke-ideala blekning trådlösa kanaler från sensorerna till ett fusionscenter, där de kombineras för att generera en uppskattning av den observerade mängden. Förutsatt att den bästa linjära objektive estimatorn (BLUE) används av fusionscentret diskuteras först strategin för överföring av lika effekt, där systemets prestanda analyseras genom att man introducerar begreppet uppskattningsavbrott och uppskattningsmångfald, och det visas att det finns en uppnåelig mångfaldsvinst i storleksordningen av antalet sensorer. De optimala energifördelningsstrategierna beaktas sedan i två fall: minsta möjliga snedvridning vid begränsningar av effekt och minsta effekt vid störningar. I det första fallet visas det att genom att stänga av dåliga sensorer, d.v.s. sensorer med dåliga kanaler och dålig observationskvalitet, kan adaptiv kraftvinst uppnås utan att man offrar mångfaldsvinster. Här, adaptiv effektökning liknar den array vinst uppnås i Multiple-Input Single-Output (MISO) multi-antenna system när kanalförhållanden är kända för sändaren. I det andra fallet minimeras den totala effekten under nollställningsberäkningsförvrängning, och några relaterade energieffektivitetsfrågor i sensornätverk diskuteras.
Uppskattningsfelets sannolikhet, estimeringsmångfald och optimal effektallokering undersöktes för ett okodat avkänningssystem med ortogonal MAC i REF.
Estimation Diversity and Energy Efficiency in Distributed Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}