Cooperative Detection of Moving Source Signals in Sensor Networks 


44권  7호, pp. 726-732, 7월  2017
10.5626/JOK.2017.44.7.726


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  요약

무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

M. N. H. Nguyen, P. Chuan, C. S. Hong, "Cooperative Detection of Moving Source Signals in Sensor Networks," Journal of KIISE, JOK, vol. 44, no. 7, pp. 726-732, 2017. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.7.726.


[ACM Style]

Minh N. H. Nguyen, Pham Chuan, and Choong Seon Hong. 2017. Cooperative Detection of Moving Source Signals in Sensor Networks. Journal of KIISE, JOK, 44, 7, (2017), 726-732. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.7.726.


[KCI Style]

Minh N. H. Nguyen, Pham Chuan, Choong Seon Hong, "Cooperative Detection of Moving Source Signals in Sensor Networks," 한국정보과학회 논문지, 제44권, 제7호, 726~732쪽, 2017. DOI: 10.5626/JOK.2017.44.7.726.


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