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Convergence Analysis of Weighted SPSA-based Consensus Algorithm in Distributed Parameter Estimation Problem

机译：分布式参数估计问题加权SPSA共识算法的收敛性分析

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In this paper, we study a distributed parameter estimation problem in a large-scale network of communication sensors. The goal of the sensors is to find a global estimate of an unknown parameter minimizing, which minimizes some aggregate cost function. Each sensor can communicated to a few “neighbors”, furthermore, the communication channels have limited capacities. To solve the resulting optimization problem, we use a weighted modification of the distributed consensus-based SPSA algorithm whose main advantage over the alternative method is its ability to work in presence of arbitrary unknown-but-bounded noises whose statistical characteristics can be unknown. We provide a convergence analysis of the weighted SPSA-based consensus algorithm and show its efficiency via numerical simulations.
机译：在本文中，我们研究了大规模通信传感器网络中的分布式参数估计问题。 传感器的目标是找到未知参数最小化的全球估计，这最小化了一些聚合成本函数。 每个传感器可以传送到几个“邻居”，此外，通信信道的容量有限。 为了解决所产生的优化问题，我们使用的加权修改了基于分布式共识的SPSA算法，其主要优点在替代方法上是其在存在统计特征可能未知的任意未知的噪声的存在的能力。 我们提供加权SPSA的共识算法的收敛性分析，并通过数值模拟显示其效率。

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