Abstract-Vi utforskar de grundläggande gränserna för heterogen distribuerad detektion i ett anonymt sensornätverk med n-sensorer och ett enda fusionscenter. Fusionscentret samlar den enda observationen från var och en av n-sensorerna för att upptäcka en binär parameter. Sensorerna är grupperade i flera grupper och olika grupper följer olika fördelningar under en given hypotes. Den viktigaste utmaningen för fusionscentret är anonymiteten av sensorer-även om den vet det exakta antalet sensorer och fördelningen av observationer i varje grupp, det vet inte vilken grupp varje sensor tillhör. Det är därför naturligt att betrakta det som ett sammansatt hypotestestproblem. För det första föreslår vi ett optimalt test som kallas blandningssannolikhetstest, vilket är ett slumpmässigt tröskeltest baserat på förhållandet mellan den enhetliga blandningen av alla möjliga fördelningar under en hypotes och det under den andra hypotesen. Optimalitet visas genom att först hävda att det finns ett optimalt test som är symmetriskt, dvs. det beror inte på ordningen av observationer över sensorerna, och sedan bevisa att blandningen sannolikhetsförhållandet testet är optimal bland alla symmetriska tester. För det andra fokuserar vi på inställningen Neyman-Pearson och karakteriserar felet exponenten av den värsta fall typ-II sannolikhet som n tenderar att oändlighet, förutsatt att antalet sensorer i varje grupp är proportionell mot n. Slutligen generaliserar vi vårt resultat för att hitta insamling av alla uppnåeliga typ-I och typ-II fel exponenter, visar att gränsen för regionen kan erhållas genom att lösa ett optimeringsproblem. Våra resultat belysa priset på anonymitet i heterogen distribuerad detektion, och kan utvidgas till M-ary hypotes testning med heterogena observationer genereras enligt dolda latenta variabler.
Chen och Wang REF studerade det anonyma heterogena distribuerade detektionsproblemet och kvantifierade priset på anonymitet.
Anonymous Heterogeneous Distributed Detection: Optimal Decision Rules, Error Exponents, and the Price of Anonymity
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}