Reconstruction of Cross-Correlations with Constant Number of Deterministic Samples

Abstract

Optimální fúze odhadů vypočítaných distribuovaným způsobem je náročný problém. Obecně nemohou uzly se senzory udržovat informaci o vzájemných korelacích, aby zajistily optimální fúzi odhadů. V tomto článku je prezentována nová technika, která poskytuje prostředky k rekonstrukci požadované struktury korelací. Pro tento účel počítá každý uzel sadu deterministických vzorků, které poskytují úplnou informaci k sestavení matice vzájemných korelací pro každý pár odhadů. S tím, jak se počet vzorků s časem zvyšuje, je nutno navrhnout metodu, která redukuje počet vzorků. Tato metoda významně omezuje nároky na komunikaci, avšak za cenu zavedení aproximační chyby díky zanedbání minulých korelačních členů. k tomu, aby tato aproximační chyba byla minimální, je určen vhodný počet vzorků, který poskytuje kompromis mezi nároky na komunikaci a chybou odhadu.