分布式多任务自适应扩散估计算法研究

发布时间：2024-06-11 00:01

　　随着传感器信号处理芯片的集成化、微型化、通信技术及信号处理技术的快速发展,网络上的分布式信息处理受到了越来越广泛的关注。在实际应用中,网络上的分布式处理依赖于网络内各节点的自身局部计算以及与相邻节点之间的协作,从而实现完全去中心化的分布式信息处理。当节点追求单一目标时,即单任务估计问题,合作是有益的。然而,在许多应用中,节点可能追求不同目标,即多任务估计问题,在这种情况下,盲目的合作将会导致不理想的估计结果。因此,本文研究网路上分布式多任务自适应估计算法的问题。针对该问题,本文不仅考虑了不同任务之间可能存在相似性的情况而且考虑了任务可能发生变化的情况。在当前的分布式估计算法研究中,网络中信息交换的策略主要分为三种:增量策略、一致策略及扩散策略,其中扩散策略相比其他两种策略来说,鲁棒性更强、灵活性更好,尤其是在在大规模网络上的自适应更新更实时实现。本文针对网络上的自适应估计问题,研究了分布式多任务扩散估计算法及其在自适应聚类和信息安全问题中的应用。具体地,针对分布式自适应聚类问题,本文考虑了任务之间相互独立以及任务可能受到干扰发生改变或异常的情况,提出了基于最大熵准则的分布式自适应扩散估...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1无线传感器网络示意图

第一章绪论1第一章绪论本文主要关注无线传感器网络中的多任务估计问题，以及相应的分布式多任务自适应扩散算法。本章首先介绍无线传感器网络与分布式信息处理的概念与意义，继而给出自适应估计问题以及多任务估计算法的国内外研究现状与研究动机，然后列出分布式多任务自适应估计算法的研究内容和创新....

图1.2集中式的信息处理方式示意图

节点上，数据的隐私性无法得到有效地保证，从而降低了网络的可靠性。此外，各个节点需要不断地把数据传输到中心节点，且在实际应用中各个节点大多使用存储有限的电池供电，节点间的大量通信耗能将会减少节点的使用寿命。最值得注意的是，如果中心节点失效，则整个网络系统可能完全无法工作。因此，网络....

图1.3分布式信息处理方式示意图

第一章绪论3务。通过这种分布式处理方式，信息的处理是完全去中心化的。图1.3分布式信息处理方式示意图在WSNs中，每个传感器节点通过局部计算以及只与邻居节点单跳通信交换信息，不仅有效降低传感器节点的通信距离和带宽受限以及电池能量有限的局限性，而且可以获得与集中式信息处理相接近甚至....

图1.4本文研究内容与结构安排框图

第一章绪论5量感兴趣且节点事先不知道它们属于哪个集群。在实际的应用中，多任务学习问题经常出现在我们生活中，比如图像复原，传感器节点的定位和跟踪等等。对于多任务问题，虽然各个节点的任务不同，但是当任务间有相似性时，有效的合作可以提高估计精度。1.3本文研究内容及结构安排1.3.1本....

本文编号：3992095