Abstract-I detta dokument utvecklar vi algoritmer för distribuerad beräkning av medelvärden av noddata över nätverk med bandbredd / effekt begränsningar eller stora volymer av data. Distribuerade medelvärdesalgoritmer misslyckas med att uppnå samförstånd när deterministisk enhetlig kvantisering antas. Vi föreslår en distribuerad algoritm där noderna använder probabilistically kvantized information, d.v.s. dithered kvantization, för att kommunicera med varandra. Algoritmen vi utvecklar är ett dynamiskt system som genererar sekvenser som uppnår samförstånd vid en av kvantiseringsvärdena nästan säkert. Dessutom visar vi att det förväntade värdet av samförståndet är lika med genomsnittet av de ursprungliga sensordata. Vi härleder en övre gräns på medelvärdet-kvadrat-terror prestanda av probabilistically kvantized distribuerat medelvärde (PQDA). Dessutom visar vi att konvergensen av PQDA är monoton genom att studera utvecklingen av det minsta längdintervall som innehåller nodvärdena. Vi avslöjar att längden av detta intervall är en monotont icke-ökande funktion med gräns noll. Vi visar också att alla nodvärden, i värsta fall, konvergerar till de sista två kvantiseringskärlen i samma takt som standard okvantiserat samförstånd. Slutligen rapporterar vi resultaten av simuleringar som genomförts för att utvärdera beteendet och effektiviteten hos den föreslagna algoritmen i olika scenarier.
I REF, noder utnyttja dithered (probabilistic) kvantization för att kommunicera med varandra; konsensus uppnås nästan säkert men med ett kvantifierat värde, vars förväntade värdet är lika med genomsnittet av nodernas ursprungliga data.
Distributed Average Consensus With Dithered Quantization
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}