کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6959975 | 1451961 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Distributed adaptive generalized eigenvector estimation of a sensor signal covariance matrix pair in a fully connected sensor network
ترجمه فارسی عنوان
برآورد یک عنصر مجتمع انطباق عمومی تعمیم یافته ی جفت ماتریس کوواریانس سیگنال حسگر در یک شبکه حسگر به طور کامل متصل
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های حسگر بی سیم، برآورد توزیع، مشکل اصلی ارزش عمومی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
The generalized eigenvalue decomposition (GEVD) of a pair of matrices generalizes the concept of the eigenvalue decomposition (EVD) of a single matrix. It is a widely used tool in signal processing applications, in particular in a context of spatial filtering and subspace estimation. In this paper, we describe a distributed adaptive algorithm to estimate generalized eigenvectors (GEVCs) of a pair of sensor signal covariance matrices in a fully connected wireless sensor network. The algorithm computes these GEVCs in an iterative fashion without explicitly constructing the full network-wide covariance matrices. Instead, the nodes only exchange compressed sensor signal observations, providing a significant reduction in per-node communication and computational cost compared to the scenario where all the raw sensor signal observations are collected and processed in a fusion center.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 106, January 2015, Pages 209-214
Journal: Signal Processing - Volume 106, January 2015, Pages 209-214
نویسندگان
Alexander Bertrand, Marc Moonen,