Einzeltreffer — DigiBib

Recursive least-squares (RLS) schemes are of paramount importance for reducing complexity and memory requirements in estimating stationary signals as well as for tracking nonstationary processes, especially when the state and/or data model are not available and fast convergence rates are at a premium. To this end, a fully distributed (D-) RLS algorithm is developed for use by wireless sensor networks (WSNs) whereby sensors exchange messages with one-hop neighbors to consent on the network-wide estimates adaptively. The WSNs considered here do not necessarily possess a Hamiltonian cycle, while the inter-sensor links are challenged by communication noise. The novel algorithm is obtained after judiciously reformulating the exponentially-weighted least-squares cost into a separable form, which is then optimized via the alternating-direction method of multipliers. If powerful error control codes are utilized and communication noise is not an issue, D-RLS is modified to reduce communication overhead when compared to existing noise-unaware alternatives. Numerical simulations demonstrate that D-RLS can outperform existing approaches in terms of estimation performance and noise resilience, while it has the potential of performing efficient tracking.

Titel:	Distributed Recursive Least-Squares for Consensus-Based In-Network Adaptive Estimation
Autor/in / Beteiligte Person:	MATEOS, Gonzalo ; SCHIZAS, Ioannis D ; GIANNAKIS, Georgios B
Link:	Volltext View record from PASCAL Archive
Zeitschrift:	IEEE transactions on signal processing, Jg. 57 (2009), Heft 11, S. 4583-4588
Veröffentlichung:	New York, NY: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009
Medientyp:	academicJournal
Umfang:	print, 11 ref
ISSN:	1053-587X (print)
Schlagwort:	Telecommunications Télécommunications Sciences exactes et technologie Exact sciences and technology Sciences appliquees Applied sciences Telecommunications et theorie de l'information Telecommunications and information theory Théorie de l'information, du signal et des communications Information, signal and communications theory Théorie du signal et des communications Signal and communications theory Signal, bruit Signal, noise Détection, estimation, filtrage, égalisation, prédiction Detection, estimation, filtering, equalization, prediction Codage, codes Coding, codes Traitement du signal Signal processing Divers Miscellaneous Algorithme récursif Recursive algorithm Algoritmo recursivo Algorithme réparti Distributed algorithm Algoritmo repartido Circuit multiplicateur Multiplying circuits Code correcteur erreur Error correcting code Código corrector error Cycle hamiltonien Hamiltonian cycle Ciclo hamiltoniano Détection signal Signal detection Detección señal Estimation adaptative Adaptive estimation Estimación adaptativa Evaluation performance Performance evaluation Evaluación prestación Méthode adaptative Adaptive method Método adaptativo Méthode direction alternée Alternating direction method Método dirección alternada Méthode moindre carré Least squares method Método cuadrado menor Méthode récursive Recursive method Método recursivo Pondération Weighting Ponderación Poursuite cible Target tracking Processus non stationnaire Non stationary process Proceso no estacionario Réseau capteur Sensor array Red sensores Réseau sans fil Wireless network Red sin hilo Résilience Resilience Resiliencia Signal stationnaire Stationary signal Señal estacionaria Simulation numérique Numerical simulation Simulación numérica Taux convergence Convergence rate Relación convergencia Traitement signal Procesamiento señal Télécommunication sans fil Wireless telecommunication Telecomunicación sin hilo Télédétection Remote sensing Teledetección Distributed estimation RLS algorithm wireless sensor networks (WSNs)
Sonstiges:	Nachgewiesen in: PASCAL Archive Sprachen: English Original Material: INIST-CNRS Document Type: Article File Description: text Language: English Author Affiliations: Department of Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455, United States Rights: Copyright 2009 INIST-CNRS ; CC BY 4.0 ; Sauf mention contraire ci-dessus, le contenu de cette notice bibliographique peut être utilisé dans le cadre d’une licence CC BY 4.0 Inist-CNRS / Unless otherwise stated above, the content of this bibliographic record may be used under a CC BY 4.0 licence by Inist-CNRS / A menos que se haya señalado antes, el contenido de este registro bibliográfico puede ser utilizado al amparo de una licencia CC BY 4.0 Inist-CNRS Notes: Telecommunications and information theory

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Distributed Recursive Least-Squares for Consensus-Based In-Network Adaptive Estimation