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초록·키워드
무선 센서 네트워크에서 분산 추정을 위해 센서 노드 측정값을 균일 양자화하는 경우 최적의 센서 노드를 선택하는 문제에 대해 연구하였다. 복잡도 감소를 위해 단계별로 한 개의 노드를 선택하는 탐욕적 접근방식을 취하고 추정성능 향상을 위해 직접 비용 함수인 평균 추정 오차를 최소화하는 센서 선택 알고리즘을 제안하였다. 대형 행렬의 역행렬로 표현되는 평균 추정 오차의 계산을 간소화하기 위해 QR 분해를 적용하여 단계별 추정 오차를 계산하는 수학적 선택식을 유도하였다. 여러 관측 행렬에 대해 다양한 센서 선택 기술의 추정성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하고, 이를 통해 분산 추정 환경에서 측정값의 양자화가 진행되는 경우 기존 센서 선택 기술 대비 우수한 추정 성능과 경쟁력 있는 복잡도를 보임을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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