Expectation–maximisation based distributed estimation in sensor networks
Visualitza/Obre
chapter_EMestimation.pdf (1,959Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/166887
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2019-03-01
EditorInstitution of Engineering and Technology
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Estimating the unknown parameters of a statistical model based on the observations collected by a sensor network is an important problem with application in multiple fields. In this setting, distributed processing, by which computations are carried out within the network in order to avoid raw data transmission to a fusion centre, is a desirable feature resulting in improved robustness and energy savings. In the presence of incomplete data, the expectation-maximisation (EM) algorithm is a popular means to iteratively compute the maximum likelihood (ML) estimate. It has found application in diverse fields such as computational biology, anomaly detection, speech segmentation, reinforcement learning, and motion estimation, among others. In this chapter we will review the formulation of the centralised EM estimation algorithm as a starting point and then discuss distributed versions well suited for implementation in sensor networks. The first class of these distributed versions requires specialised routing through the network in terms of a linear or circular path visiting all nodes, whereas the second class does away with this requirement by using the concept of network consensus to diffuse information through the network. Our focus will be on a relevant sensor network application, in which the parameter of a linear model is to be estimated in the presence of an unknown number of randomly malfunctioning sensors.
CitacióLópez, R.; Pagès-Zamora, A. Expectation–maximisation based distributed estimation in sensor networks. A: "Data fusion in wireless sensor networks: a statistical signal processing perspective". Institution of Engineering and Technology, 2019, p. 201-230.
ISBN9781785615849
Versió de l'editorhttps://digital-library.theiet.org/content/books/ce/pbce117e
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
chapter_EMestimation.pdf | 1,959Mb | Accés restringit |