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Energy-Efficient Sequential Estimation via Sensor Ordering
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AI
DOI：10.1109/tsipn.2026.3685830.png)
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摘要
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无线传感器网络（WSNs）中的估计问题通常涉及在融合中心收集和处理来自分布式传感器的数据，以推断环境状态。然而，并非所有测量值对估计精度的贡献都相同。本文将有序传输的概念引入序贯估计中，以从不同传感器选择最具信息量的测量值，同时确保所需的估计质量。我们分析了具有不同估计器选择的通用估计问题，并推导了收集测量的停止规则。然后，我们推导了基于有序传输的序贯估计方案所需的传输次数的期望值，并将其与无序传输的常规序贯估计方案进行比较。为验证所提出的协议，我们将其应用于基于雷达的WSN进行目标定位和速度估计，设计了有序传输策略和序贯停止规则。仿真结果表明，与常规序贯估计相比，本协议在一般WSN中所需的传输次数更少，同时保持相似的估计精度。在基于雷达的WSN中，所提出的协议实现了可靠的估计，减少了通信开销并提高了响应时间。
Keyword:
Sonar
Propagation losses
Electromagnetic propagation
Antennas
Broadcasting
Broadcast technology
Filters
Kalman filters
Circuits
Feedback
Transmission ordering
distributed estimation
wireless sensor networks
sequential estimation
sensor selection
期刊
IF:
4.9
论文数:
739
被引数:
1.9K
机构
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