Performance of Distributed Sensing Algorithms with Correlated Noise and Defective Sensors

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3158233.3159344
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Correlated noise is studied in the context of distributed sensing problems. Previous work has examined the problem of performing distributed estimation in the presence of sensor defects. These defects disrupt sensor measurements but allow the other subsystems of the sensor node to operate normally. Provably optimal and fully distributed estimation algorithms exist for this scenario. A series of computer simulation experiments was conducted to measure how these estimation algorithms are affected by the presence of correlations between various random quantities in the problem setup. Numerical results demonstrate that, in particular network configurations, correlations between sensor defects and communication links can practically alter the performance of distributed estimation algorithms.