ガウスSPAWNを使用する分散ローカル線形パラメーター推定

LENG Mei; TAY Wee Peng; QUEK Tony Q. S.; SHIN Hyundong

文献

J-GLOBAL ID：201502247099067033 整理番号：15A0334945

ガウスSPAWNを使用する分散ローカル線形パラメーター推定

Distributed Local Linear Parameter Estimation Using Gaussian SPAWN

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資料名：
巻： 63 号： 1/4 ページ： 244-257 発行年： 2015年01月01日
JST資料番号： C0228A ISSN： 1053-587X CODEN： ITPRED 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

無線センサーネットワーク(WSN)は,センシング,計算,通信の能力がある多くのセンサーまたはノードから構成され,多くの適用分野を有している。本論文では,自分自身のローカルセンサーパラメーターを推定するために各センサーが近隣と協力し,ローカルパラメーターおよびセンサー観測が線形確率モデルを通して関連しているWSNにおける分散ローカル線形パラメーター推定問題を考える。この問題に関し,多くの分散推定アルゴリズム,例えば,コンセンサス戦略,増分最小二乗平均(LMS)アルゴリズム,分散LMSコンセンサスに基づくアルゴリズム,拡散LMS戦略などが提案されている。これらを比較することにより,拡散LMS戦略は非常に小さなステップサイズおよびグローバルパラメーターが必要ではあるがこの戦略と同様な平均二乗偏差(MSD)性能を有し,ネットワークサイズおよび密度に関係なく固定サイズのメッセージを送ることができる分散アルゴリムを見つけることが本論文の課題である。そこで,既に提案されている信念伝搬に基づく,無線ネットワークに関する和積アルゴリズム(SPAWN)を基に,適応型のガウス和積アルゴリズム(gSPAWN)を提案した。また,gSPAWNが平均収束し,幾つかの技術的十分条件の下で二乗平均安定性を有することを示し,見通し外(NLOS)環境におけるネットワークローカリゼーション(位置推定)問題に対するgSPAWNの応用についても述べる。数値実験において,提案されたgSPAWNが,ATC(Adapt-Then-Combine)拡散アルゴリズムなどと比較した。その結果,sSPAWNが,同等の二乗平均平方根誤差で,ATC拡散法よりも一般に非常に早く収束することが示され,さらに,センサー当たりでより低い通信コストを有することを示した。

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信号理論 , システム同定

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