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Optimum Bit-Sensor Assignment for Distributed Estimation in Inhomogeneous Sensor Networks

机译:非均质传感器网络中分布式估计的最佳位传感器分配

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摘要

The estimation of a random scalar parameter using sensors' noisy data has been studied in the context of wireless sensor networks. In energy-constrained networks, the sensors are restricted to low transmission rates to preserve battery power. Hence, in our distributed estimation method, only one bit of a B-bit quantization is sent from each sensor to the fusion center, where the unknown parameter is estimated. To optimize the estimation performance in an inhomogeneous sensor network, we find the best bit-sensor assignment based on the sensors' noise variance. In our method, we use the Hungarian algorithm for the assignment optimization problem.
机译:在无线传感器网络的背景下,已经研究了使用传感器的噪声数据估计随机标量参数的方法。在能量受限的网络中,传感器被限制在低传输速率下以节省电池电量。因此,在我们的分布式估计方法中,仅将B位量化的一位从每个传感器发送到融合中心,在融合中心对未知参数进行估计。为了优化非均匀传感器网络中的估计性能,我们基于传感器的噪声方差找到最佳的位传感器分配。在我们的方法中,我们将匈牙利算法用于分配优化问题。

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