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J-GLOBAL ID：201902279091261399   整理番号：19A0525365

分散センサネットワークにおける空間相関ランダム場の分散推定【JST・京大機械翻訳】

Distributed estimation of a spatially correlated random field in decentralized sensor networks

著者 (3件)： Wang Zuoen (Department of Electrical Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA) ,  Wu Jingxian (Department of Electrical Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA) ,  Yang Jing (School of Electrical Engineering and Computer Science, Penn State University, University Park, PA 16802, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散無線センサネットワーク(WSNs)による空間相関ランダム場の分布推定を研究した。WSNにおけるノードは,ランダムフィールドの空間サンプルを取り,次に,各ノードは,中心制御装置の必要なしに,相互に情報を反復的に交換することにより,ランダムフィールド上の任意のポイントの値を推定する。目的は,ある閾値以下の平均二乗誤差(MSE)により,推定結果に関する分散コンセンサスに到達するために,ネットワークにおけるすべてのノードに必要な時間(または反復数)を最小化することである。この最適化問題に対する十分条件を見出し,時間が大きく,MSE閾値が小さい場合,漸近最適解を同定した。具体的には,各反復における情報伝搬と情報推定の両方に対する手順を定義する分散反復推定アルゴリズムを提案した。エッジ重み行列とサンプル重み行列を含むアルゴリズムのキーパラメータを,漸近最適基準に従って設計した。データと雑音サンプルの共分散行列に関連する部分空間に測定サンプルを分布的に投影することにより,漸近的に最適な性能を達成できることを示した。シミュレーション結果により,大規模ネットワークにおけるすべてのノードが,わずかな繰り返しで正確な推定結果を得ることができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *ネットワーク ,  十分条件 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  雑音 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 部分空間 ,  共分散行列 ,  推定アルゴリズム ,  最適解 ,  平均二乗誤差 ,  無線センサネットワーク ,  *分散推定 ,  *空間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサネットワーク ,  空間相関 ,  ランダム場 ,  分散推定