Problemet med distribuerad uppskattning av en okänd deterministisk skalärparameter (målsignalen) i ett trådlöst sensornätverk beaktas, där varje sensor får en enda ögonblicksbild av fältet. Det antas att observationen vid varje nod slumpmässigt faller i ett av två lägen: ett giltigt eller ett ogiltigt observationsläge. Specifikt motsvarar läge ett den önskade signalen plus bullerobservationsläge (valid), och läge två motsvarar det rena bullerläget (invalid) på grund av noddefekt eller skada. Utan någon tidigare information om sådana lokala avkänningsmetoder införs ett inlärningsbaserat distribuerat förfarande, kallat den blandade detekterings-skattningsalgoritmen (MDE), baserat på iterativa interaktioner i slutet kretslopp mellan modeinlärning (detektion) och måluppskattning. I inlärningssteget online omprövas giltigheten av de lokala observationerna vid varje iteration och därmed förfinas den pågående uppdateringsprocessen för skattningar. Konvergensen mellan MDE-algoritmen fastställs analytiskt. Asymmetrisk analys visar att MDE-uppskattningsfelet i det höga signal-till-brus-systemet sammanfaller med en ideal (centraliserad) estimator med perfekt information om nodavkänningslägen.
I REF undersökte författarna distribuerad uppskattning av en okänd deterministisk skalärparameter i WSN med ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt, där det inte finns någon tidigare information om de lokala sensationssätten.
Learning-Based Distributed Detection-Estimation in Sensor Networks With Unknown Sensor Defects
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}