Comparação de algoritmos para seleção de nós em estimação distribuída

• Processo: 15/13330-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2016
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Vitor Heloiz Nascimento
• Beneficiário: Pedro Gazzillo Zuchetti
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos Comparação Filtragem adaptativa Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Estimacao distribuida | estimação esparsa | filtragem adaptativa | Seleção de nós | Processamento de Sinais

Resumo

Métodos de estimação cooperativa (combinações de algoritmos e estimação distribuída) levam a um desempenho acima do obtido com métodos tradicionais. O ganho é conseguido através da troca de informações entre diferentes estimadores operando simultaneamente, o que possibilita um uso mais completo dos dados disponíveis para os estimadores. No entanto, a presença de nós com nível elevado de ruído pode degradar significativamente o desempenho da rede como um todo. Diversos algoritmos foram propostos para resolver esse problema. O objetivo deste trabalho é comparar essas várias técnicas quanto a desempenho e complexidade.