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arXiv 1306.43032013-06-18cs.ITmath.IT

传感器网络参数估计的分布式共轭梯度策略

Distributed conjugate gradient strategies for parameter estimation over sensor networks

Songcen Xu, Rodrigo C. de Lamare

备注：: 5 figures, 5 pages
发表信息：: SSPD 2012

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摘要：

提出了一种基于共轭梯度法的分布式自适应算法。增量和扩散自适应解决方案都被认为是。分布式常规（CG）和修改的CG（MCG）算法有一个改进的性能方面的均方误差相比，最小均方（LMS）为基础的算法和性能接近递归最小二乘（RLS）算法。由此产生的算法是分布式的，合作的，能够实时的响应环境的变化。

英文摘要：

This paper presents distributed adaptive algorithms based on the conjugate gradient (CG) method for distributed networks. Both incremental and diffusion adaptive solutions are all considered. The distributed conventional (CG) and modified CG (MCG) algorithms have an improved performance in terms of mean square error as compared with least-mean square (LMS)-based algorithms and a performance that is close to recursive least-squares (RLS) algorithms . The resulting algorithms are distributed, cooperative and able to respond in real time to changes in the environment.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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