A Solution to Fastest Distributed Consensus Problem for Generic Star & K-cored Star Networks
分布式平均一致性是分散计算算法中的主要机制。在分布式平均共识算法中，每个节点都有一个初始状态，目标是计算每个节点的初始状态的平均值。为了完成这一任务，每个节点通过使用相邻节点之间的本地通信，通过其自身和邻居的状态的加权平均来更新其状态。在拓扑结构固定的网络中，分布式平均共识算法的收敛速度取决于权值的选择。研究了分布式平均共识算法中的权值优化问题。这里考虑的网络拓扑是一个星形网络，其中分支具有不同的长度。根据网络的拓扑参数，给出了最优权值和算法收敛速度的闭式公式。此外，一般的K-核心星形拓扑结构已被引入作为一种替代的星形拓扑结构。与星型拓扑相比，引入的拓扑具有更快的收敛速度。仿真结果表明，与其他常用的加权方法相比，最优加权方法具有更好的性能。
2012-01-21 cs.DC cs.IT math.IT
Weight Optimization for Distributed Average Consensus Algorithm in Symmetric, CCS & KCS Star Networks
研究了对称星形网络上分布式共识平均算法的权值优化问题。根据网络的拓扑参数确定了网络的最优权值和收敛速度。此外，两个替代拓扑结构具有更快的收敛速度已经推出。新的拓扑结构是完整核心对称（CCS）星形和K核心对称（KCS）星形拓扑。结果表明，在对称和CCS星形构形中，中心部分的最优权与其分支无关。通过仿真，验证了在量化约束下所得到的权值的最优性。
2011-07-28 cs.DC cs.IT math.CO
Non-Linear Distributed Average Consensus using Bounded Transmissions
提出了一种分布式平均共识算法，每个传感器发送有界峰值功率。在通信噪声的存在下，它表明，节点达成共识渐近一个有限的随机变量，其期望值是所需的样本平均值的初始观测值的方差，取决于算法的步长和通信噪声的方差。渐近性能的特点是推导出的渐近协方差矩阵使用随机逼近理论的结果。结果表明，使用有界传输的结果在收敛速度较慢的线性共识算法的基础上的拉普拉斯启发式。模拟证实了我们的分析结果。
2013-02-21 cs.DC cs.IT math.IT
Distributed Averaging via Lifted Markov Chains
受分布式线性估计、分布式控制和分布式优化等应用的启发，我们考虑设计线性迭代算法来计算网络中的平均数。具体来说，我们的兴趣是在设计这样一个算法的收敛速度最快的网络的拓扑约束。作为本文的主要结果，我们设计了一个算法，在给定的网络图上使用不可逆马尔可夫链的最快可能的收敛速度。我们构造这样一个马尔可夫链通过转换的标准马尔可夫链，这是使用Metropolis-Hastings方法得到的。我们称这种新颖的变换为伪提升。我们应用我们的方法与几何图形，或图形的双重维度。具体来说，我们的算法的收敛时间（相当于我们的马尔可夫链的混合时间）与网络图的直径成正比，因此是最优的。作为一个副产品，我们的结果提供了最快的混合马尔可夫链给定的网络拓扑约束，自然应该找到他们的应用程序中的分布式优化，估计和控制。
2009-08-27 cs.DC cs.IT math.IT
Large Deviations Performance of Consensus+Innovations Distributed Detection with Non-Gaussian Observations
我们建立了随机网络上具有一般（非高斯）传感器观测的共识+创新分布式检测的大偏差渐近性能（误差指数）。在每个时刻，传感器1）将其与其邻居的决策变量相结合（共识），2）吸收其新的观察结果（创新）。本文表明，对于一般的非高斯分布，共识+创新分布式检测表现出相对于网络连通度的相变行为。在阈值以上，分布式与集中式一样好，具有相同的最佳渐近检测性能，但是，在阈值以下，分布式检测相对于集中式检测是次优的。我们确定这个阈值，并量化低于阈值的性能损失。最后，我们展示了阈值和性能对观测分布的依赖性：在同一随机网络上的分布式检测器，但具有不同的观测分布，例如高斯，拉普拉斯或量化，可能具有不同的渐近性能，即使相应的集中式检测器具有相同的渐近性能。
2012-04-15 cs.IT math.IT
Distributed Consensus with Finite Message Passing
受动态拓扑网络中分布式资源分配问题的启发，我们研究了有限消息传递的分布式共识。我们首先找到一个充分条件的网络图，没有分布式协议可以保证一个无冲突的分配后，$R$轮的消息传递。其次，我们充分描述了冲突最小化零轮协议的路径图，即随机分配，它划分成小冲突组的图。第三，我们列举了所有的一轮协议的路径图，并表明，最好的一个进一步划分每个较小的群体。最后，我们表明，冲突的数量减少到零，可用资源的数量增加。
2010-06-29 cs.IT math.IT
Polynomial Filtering for Fast Convergence in Distributed Consensus
在过去的几年中，分布式共识问题受到了广泛的关注，特别是在adhoc传感器网络的框架。文献中提出的大多数方法通过分布式线性迭代算法来解决共识平均问题，并具有共识解的渐近收敛性。这种分布式算法的收敛速度通常取决于网络拓扑结构和给定相邻传感器之间的边的权重，如网络矩阵所描述的。在本文中，我们提出了加快收敛速度给定的网络矩阵的多项式滤波算法的使用。所提出的方法的主要思想是应用多项式滤波器的网络矩阵，将其频谱形状，以提高收敛速度。这种算法相当于通过聚合其先前估计中的一些来在每个传感器中进行周期性更新。我们制定的最佳多项式的系数的计算作为一个半定的程序，可以有效地和全局解决的静态和动态网络拓扑结构。最后，我们提供了模拟结果，证明了所提出的解决方案的有效性，加速收敛的分布式共识平均问题。
2008-02-27 cs.IT math.IT
Likelihood Consensus and Its Application to Distributed Particle Filtering
本文研究了无融合中心的无线传感器网络中的分布式状态估计。每个传感器执行一个全局估计任务-基于所有传感器的过去和当前测量-仅使用本地处理和与其邻居的本地通信。在此估计任务中，联合（所有传感器）似然函数（JLF）起着核心作用，因为它概括了所有传感器的测量。我们提出了一个分布式的方法计算，在每个传感器，通过共识算法的JLF的近似。如果各种传感器的局部似然函数（被视为局部测量的条件概率密度函数）属于指数分布族，则该“似然一致性”方法是适用的。然后，我们使用似然共识方法来实现分布式粒子滤波器和分布式高斯粒子滤波器。每个传感器运行计算全局状态估计的局部粒子滤波器或局部高斯粒子滤波器。每个局部（高斯）粒子滤波器中的权重更新采用JLF，其通过似然一致性方案获得。对于分布式高斯粒子滤波器，粒子数可以通过一个额外的一致性计划的手段显着减少。仿真结果评估的多目标跟踪问题的建议分布式粒子滤波器的性能。
2012-08-01 cs.IT math.IT stat.AP
Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss
针对传统分布式最大共识隐私保护方法加噪导致精度下降的问题，提出基于增广图虚拟节点与特殊初始化的分布式优化方法，可在完美保护隐私的同时保持精度，优于现有噪声类方法。
2024-09-16 cs.CR cs.DC cs.IT
Study of Joint MMSE Consensus and Relay Selection Algorithms for Distributed Beamforming
The University of York（约克大学）；Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）
本文提出了一种联合MMSE共识与中继选择算法，用于分布式波束成形，通过总功率约束和中继间的局部通信，优化网络性能。
2017-05-28 cs.CE cs.IT cs.SY
Communication and Consensus Co-Design for Distributed, Low-Latency and Reliable Wireless Systems
设计分布式、快速可靠的无线共识协议有助于实现关键任务的分散式系统，例如工业物联网（IIoT）中的机器人网络、救援任务中的无人机群等。然而，追求共识协议的低延迟和可靠性是一项具有挑战性的任务。与有线连接相比，无线连接可能更慢且更不可靠，因此该问题更加严重。为了解决这个问题，我们通过无线连接的镜头调查共识延迟和可靠性之间的基本关系，并为低延迟和可靠的去中心化系统共同设计通信和共识协议。具体来说，我们提出了一种新的通信效率的分布式共识协议，称为随机代表共识（R2C），并显示其有效性下的流言和广播通信协议。为此，我们推导出一个封闭形式的端到端（E2E）延迟表达式的R2C，保证了目标的可靠性，并将其与基线共识协议，称为全民公决共识（RC）。结果表明，与RC相比，R2C更快，与广播协议相比，与gossip协议相比，与广播协议共同设计时，R2C更可靠。
2020-05-25 cs.CR cs.IT cs.NI
Distributed Approximation of Functions over Fast Fading Channels with Applications to Distributed Learning and the Max-Consensus Problem
在这项工作中，我们考虑的问题，分布逼近的功能在多址信道加性噪声。与以前的作品相比，我们考虑到快速衰落，并给出明确的概率界的近似误差，使我们能够推导出的信道使用的数量上的界限，需要近似一个函数到一个给定的近似精度。衰落和噪声过程都不限于高斯分布。相反，我们考虑亚高斯随机变量，其中包括高斯以及许多其他分布的实际意义。结果的动机和直接应用于a）计算分布式机器学习模型中的预测器和b）超密集网络中的最大共识问题。
2019-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Change Detection via Average Consensus over Networks
Princeton University（普林斯顿大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出了一种分布式变化点检测算法，传感器仅通过平均共识方案与邻居交换CUSUM统计量，当本地共识统计量超过预设的全局阈值时触发警报。理论性能界限表明，在某些温和条件下，完全分布式方案的性能可以与集中式算法相媲美。数值实验展示了该算法在检测异步变化方面的良好性能。
2019-01-08 cs.IT cs.SY eess.SP
Simultaneous Distributed Sensor Self-Localization and Target Tracking Using Belief Propagation and Likelihood Consensus
我们介绍的框架合作同时定位和跟踪（CoSLAT），它提供了一个一致的组合合作自定位（CSL）和分布式目标跟踪（DTT）在传感器网络中没有一个融合中心。CoSLAT扩展了同时定位和跟踪（SLAT），因为它也使用传感器间测量。从因素图制定的CoSLAT问题，我们开发了一个基于粒子的，分布式的消息传递算法CoSLAT，结合非参数的信念传播的似然共识计划。CoSLAT算法通过在CSL和DTT之间交换概率信息来改进最新的CSL和DTT算法。仿真结果表明，自定位和跟踪性能的显着改善。
2012-11-29 cs.IT cs.NI math.IT
We consider distributed average consensus in a wireless network with partial communication to reduce the number of transmissions in every iteration/round. Considering the broadcast nature of wireless channels, we propose a probabilistic approach that schedules a subset of nodes for broadcasting information to their neighbors in every round. We compare several heuristic methods for assigning the node broadcast probabilities under a fixed number of transmissions per round. Furthermore, we introduce a pre-compensation method to correct the bias between the consensus value and the average of the i…
2023-01-27 cs.IT cs.MA cs.SY
Consensus+Innovations Distributed Kalman Filter with Optimized Gains
IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J. 沃森研究中心）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出一种共识+创新分布式卡尔曼滤波器，用于时间变化随机场的分布式滤波与预测，通过优化增益矩阵降低均方误差，实验显示其收敛速度和性能优于传统方法。
2016-10-13 cs.IT cs.SY eess.SY
Robust and Efficient Average Consensus with Non-Coherent Over-the-Air Aggregation
针对无线多智能体系统中非相干空中聚合引入偏差的问题，本文将平均共识建模为分布式优化问题，提出基于去中心化投影梯度下降的鲁棒算法，并结合功率控制与接收缩放机制，实现无偏且更快的平均共识。
2025-04-08 cs.IT cs.SY eess.SP
