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Closed-Form Dynamic Localization Algorithm in Distributed Edge Computing Systems with Inaccuracies Edge Nodes
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AI
DOI：10.1007/s10723-026-09836-7.png)
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摘要
En 中文
分布式边缘计算系统中动态任务或资源的定位在节点位置存在不准确的情况下是一个关键的研究方向。现有的闭式方法通常引入辅助变量以伪线性化性能模型，随后通过加权最小二乘法（WLS）进行参数估计。尽管此类过程常在后续步骤中进一步优化，但额外变量的引入往往放大估计误差，导致结果在高噪声场景下偏离克拉美罗下界（CRLB）。为解决此局限性，我们提出了一种两阶段闭式算法。在第一阶段，利用正交投影矩阵消除额外变量，并通过最小二乘法（LS）获得初始解。由于被忽略的项包含任务位置和动态的相关信息，该初步估计仍非最优。因此设计了第二阶段以提高其精度。所提出的估计器具有实时实现的潜力，因为它避免了迭代收敛并提供了确定性的计算步骤。理论分析和数值模拟表明，所提出的估计器在中等高斯噪声条件下能达到CRLB。仿真结果进一步验证了该方法的高效计算性及其优于现有闭式替代方案的优势。
Keyword:
Dynamic localization
Distributed edge computing systems
Cramér–Rao lower bound
Closed-form solution
期刊
IF:
2.9
论文数:
763
被引数:
1.2K
机构
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