Abstract-Vi anser att decentraliserade binära hypotes testning problem i nätverk med feedback, där vissa eller alla sensorer har tillgång till komprimerade sammanfattningar av andra sensorers observationer. Vi studerar vissa två-meddelande feedback arkitekturer, där varje sensor skickar två meddelanden till ett fusionscenter, med det andra meddelandet baserat på fullständig eller partiell kunskap om de första meddelandena av de andra sensorerna. Vi studerar också ett meddelande feedback arkitekturer, där varje sensor skickar ett meddelande till ett fusionscenter, med en grupp av sensorer som har fullständig eller partiell kunskap om meddelanden från sensorerna inte i den gruppen. Under antingen en Neyman-Pearson eller en Bayesian formulering, visar vi att asymptotiskt optimal (i gränsen för ett stort antal sensorer) detektion prestanda (som kvantifieras av fel exponenter) inte drar nytta av feedback meddelanden, om fusionscentret kommer ihåg alla sensor meddelanden. Men feedback kan förbättra Bayesian detektion prestanda i ett meddelande feedback arkitektur om fusionscentret har begränsat minne; för det fallet bestämmer vi motsvarande optimala fel exponenter. Index Terms-Decentraliserad detektion, felexponent, feedback, sensornätverk.
Till exempel, värdet av feedback meddelanden från fusionscentret till sensornoder för singelhop nätverk studeras i REF.
The Value of Feedback in Decentralized Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}