Abstract-Vid hantering av decentraliserad uppskattning, är det viktigt att minska kostnaden för att kommunicera de distribuerade observationer-ett problem som får återupplivat intresse i samband med trådlösa sensornätverk. I detta papper, vi härleda och analysera distribuerade tillstånd estimatorer av dynamiska stokastiska processer, varigenom den låga kommunikationskostnaden utförs genom att kräva överföring av en enda bit per observation. Efter en Kalman filtrering (KF) metod, utvecklar vi rekursiva algoritmer för distribuerad tillståndsuppskattning baserat på tecken på innovationer (SOI). Även om SOI-KF har råd minimal kommunikation overhead, vi bevisar att i termer av prestanda och komplexitet det kommer mycket nära den cairvoyant KF som bygger på analog-amplitud observationer. Förstärka våra slutsatser, visar vi att SOI-KF tillämpas på distribuerad målspårning baserat på distans-endast observationer ger korrekta uppskattningar till låga kommunikationskostnader.
För det första presenterar vi H-SOI-KF, dvs. H-skattaren baserad på SOI-kvantiseringsregeln REF.
SOI-KF: Distributed Kalman Filtering With Low-Cost Communications Using the Sign of Innovations
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}