Abstract-Vi anser utformningen av identiska en-bitars probabilistiska quantizers för distribuerad uppskattning i sensornätverk. Vi antar att parameterområdet är ändligt och känt och använder den maximala Cramér-Rao Lower Bound (CRB) över parameterområdet som vårt prestandamått. Vi begränsar vår teoretiska analys till klassen antisymmetriska kvantifieringar och fastställer en uppsättning villkor för vilka den probabilistiska kvantifieringsfunktionen i hög grad förenklas. Vi identifierar en bred klass av bullerfördelningar, som inkluderar Gaussiskt buller i låg-SNR-systemet, där den ofta använda tröskelkvantizern anses vara minimax-optimal. Med hjälp av teoretiska resultat formulerar vi ett optimeringsproblem för att få den optimala minimax-CRB kvantizern. För ett brett spektrum av bullerfördelningar visar vi den nya kvantizerns överlägsna prestanda - särskilt i det måttliga till höga SNR-systemet.
Använda identiska enbitars kvantizers som minimerar Cramér-Rao nedre gräns (CRRB) infördes i REF.
Optimal Identical Binary Quantizer Design for Distributed Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}