Vi studerar problemet med schemaläggningssensorer i ett resursbegränsat linjärt dynamiskt system, där målet är att välja en liten delmängd sensorer från ett stort nätverk för att utföra statsuppskattningsuppgiften. Vi formulerar detta problem som maximering av en monoton uppsättning funktion under en enhetlig matroid begränsning. Vi föreslår en randomiserad girig algoritm som är betydligt snabbare än toppmoderna metoder. Genom att introducera begreppet krökning som kvantifierar hur nära en funktion är att vara submodulär, analyserar vi den föreslagna algoritmens prestanda och finner en gräns för det förväntade genomsnittliga kvadratfelet (MSE) hos den estimator som använder de valda sensorerna i termer av den optimala MSE. Dessutom härleder vi en probabilistisk gräns på kurvan för det scenario där mätningarna är i.i.d. Slumpmässiga vektorer med avgränsad 2-norm. Simuleringsresultat visar effekten av den randomiserade giriga algoritmen i en jämförelse med giriga och semidefinita programmering avkopplingsmetoder.
Med en fast budget på antalet sensorer som kan användas, nyligen arbete REF behandlar användningen av randomisering för sensor schemaläggning och använder svag submodularitet till prestandagarantier på medelvärdet kvadratfel (MSE) av den linjära estimator.
A Randomized Greedy Algorithm for Near-Optimal Sensor Scheduling in Large-Scale Sensor Networks
{'venue': '2018 Annual American Control Conference (ACC)', 'journal': '2018 Annual American Control Conference (ACC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}