Abstract-I detta papper undersöker vi problemet med nonmyopic (multi-steg framåt) kvantizer design för målspårning med hjälp av ett trådlöst sensornätverk. Genom att anta den alternativa villkorade bakre Cramér-Rao nedre gränsen (A-CPCRRB) som optimeringsmått, visar vi teoretiskt att detta problem kan brytas ner temporärt över ett visst tidsfönster. Baserat på sekventiella Monte-Carlo-metoder för spårning, dvs. partikelfilter, designar vi den lokala kvantizern på ett adaptivt sätt genom att lösa ett partikelbaserat icke-linjärt optimeringsproblem som är väl lämpat för användning av inre punktalgoritm och enkelt inbäddat i filtreringsprocessen. Simuleringsresultat ges för att illustrera effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt.
Liu m.fl. REF antog alternativet villkorlig bakre Cramer-Rao nedre gräns som optimeringsmått och konstruerade den lokala kvantizern adaptivt genom att lösa ett partikelbaserat icke-linjärt optimeringsproblem.
Adaptive non-myopic quantizer design for target tracking in wireless sensor networks
{'venue': '2013 Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers', 'journal': '2013 Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}