Abstract-I detta papper, vi tar itu med problemet med distribuerad sparsam återvinning av signaler som förvärvats via komprimerade mätningar i ett sensornätverk. Vi föreslår en ny klass av distribuerade algoritmer för att lösa Lasso regressionsproblem, när kommunikationen till ett fusionscenter inte är möjlig, t.ex. på grund av kommunikationskostnader eller sekretessskäl. Mer exakt introducerar vi en distribuerad iterativ mjuk tröskelalgoritm (DISTA) som består av tre steg: ett genomsnittssteg, ett lutningssteg och en mjuk tröskeloperation. Vi bevisar konvergensen av DISTA i nätverk som representeras av regelbundna grafer, och vi jämför det med befintliga metoder när det gäller prestanda, minne och komplexitet.
Arbetet av Ravazzi et al. I REF föreslås en distribuerad algoritm baserad på iterativ mjuk tröskel.
Distributed soft thresholding for sparse signal recovery
{'venue': '2013 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2013 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}