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Joint Data Compression and Time-Delay Estimation for Distributed Systems via Extremum Encoding
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PRE
AI
DOI：10.1109/TSP.2025.3567902.png)
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摘要
En 中文
受移动设备无处不在及其作为分布式系统（例如用于定位）的潜在能力启发，我们考虑一个时间延迟估计（TDE）问题，其中存在两个非共址传感器及它们之间的通信约束。当通信带宽特别受限时，需要针对TDE应用进行专门设计的压缩技术。对于该问题的离散时间版本，我们提出了基于“极值编码”的联合压缩-估计策略，其中将有限观测窗口内观测信号的最大值的时间索引从一个传感器发送到另一个传感器。随后对编码消息与本地观测到的、存在时间延迟和噪声的信号进行联合处理，从而得到我们提出的基于“最大索引”的时间延迟估计器。我们分析了所提出方案在大消息尺寸和延迟扩展的渐近场景下的性能，但保持它们的比值固定。我们推导了该估计器的错误概率指数及其一致性。通过仿真验证了分析结果，并进一步展示了其相对于传统方法的性能优势。
Keyword:
Time-delay estimation
compression
distributed estimation
compression for estimation
max-index estimator
期刊
IF:
13.7
论文数:
1.0W
被引数:
8.4W
机构
引用论文
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