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Distributed Fault Tolerant Estimation in Wireless Sensor Network Using Robust Diffusion Adaptation

机译：鲁棒扩散自适应的无线传感器网络分布式容错估计

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The problem of robust distributed estimation in wireless sen sor network (WSN) when few sensor nodes are faulty is addressed here. In WSN, each sensor node collects scalar measurements of some unknown parameters and then estimates the parameter of interest from the data collected across the network. An iterative distributed linear parameter estimated algorithm is proposed here by using diffusion co-operation. Each node updates its information by using the data collected by it and the information received from the neighbours. The mean square error (MSE) of distributed estimation schemes increases whenever any faulty sensor node in the network fails to transmit correct information, which leads to inaccurate estimation. Hence a robust diffusion linear estima tion algorithm using Hubber's cost function is proposed here in order to improve the accuracy of the estimation.
机译：此处解决了少数传感器节点出现故障时无线传感器网络（WSN）中可靠的分布式估计问题。在WSN中，每个传感器节点收集一些未知参数的标量测量值，然后从整个网络收集的数据中估计感兴趣的参数。提出了一种基于扩散协作的迭代分布式线性参数估计算法。每个节点都使用它收集的数据和从邻居那里收到的信息来更新其信息。每当网络中的任何故障传感器节点无法传输正确的信息时，分布式估计方案的均方误差（MSE）都会增加，从而导致估计不准确。因此，本文提出了一种使用Hubber成本函数的鲁棒扩散线性估计算法，以提高估计的准确性。

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