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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 103 - 108 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.1.103
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센서 네트워크에서 평균 추정성능을 높이기 위한 저 복잡도를 갖는 센서 노드 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 복잡도를 줄이기 위해 직접적인 비용함수인 평균 추정오차를 최소화 하는 대신, 평균 추정오차 공분산 역행렬의 로그행렬식을 비용함수로 채택하고 이를 최대화하는 센서 노드 집합을 선택하기 위한 탐욕적 반복 알고리즘을 제안한다. 비용함수에 있는 관측행렬에 QR분해를 적용하여 단계마다 한 개의 노드를 선택하기 위한 저 복잡도를 갖는 수학적 관계식을 유도한다. 다양한 실험을 통해, 추정성능 및 복잡도면에서 기존의 센서 노드 선택기술 대비 제안 알고리즘이 경쟁력있는 성능을 보임을 입증하고 실용적 센서 노드 선택기술로써 다양한 네트워크시스템에 적용할 수 있는 대안을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문제 정립
Ⅲ. 저 복잡도 센서노드 선택 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
S. Joshi and S. Boyd, “Sensor Selection via Convex Optimization,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 2, pp. 451-462, Feb. 2009. DOI: 10.1109/TSP.2008.2007095.
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M. Shamaiah, S. Banerjee, H. Vikalo, “Greedy sensor selection: Leveraging submodularity,” in Proceedings of IEEE International Conference on Decision and Contron (CDC), Atlanta: GA, USA, pp. 2572-2577, 2010. DOI: 10.1109/CDC.2010.5717225.
C. Jiang, Y. C. Soh, and H. Li, “Sensor Placement by Maximal Projection on Minimum Eigenspace for Linear Inverse Problems,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 64, no. 21, pp. 5595-5610, Nov. 2016. DOI: 10.1109/TSP.2016.2573767.
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