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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.7
- 발행연도
- 2017.7
- 수록면
- 726 - 732 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2017.44.7.726
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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.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Preliminaries
3. Problem Formulation
4. Numerical results
5. Conclusion & Future Work
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
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