基于谱分布矩的随机切换网络一致状态Gram矩阵估计
信号处理
2017-11-28 v1
摘要
通过迭代动态在网络上快速且准确地达成分布式平均一致，是众多分布式应用中的一项重要任务。对状态值施加适当设计的滤波器可显著提升收敛速率。对于固定网络，这些滤波器可借助图信号处理视为单个矩阵（一致迭代矩阵）的多项式，其滤波响应在该矩阵的特征值处求值。对于随机时变网络，滤波器设计更为复杂，涉及随机时变迭代矩阵之和与积的特征分解。本文聚焦于推导大规模、平稳、切换随机网络在滤波窗口内状态向量误差的Gram矩阵估计。该结果依赖于经验谱分布的矩，其可通过蒙特卡洛仿真估计。随后，本文定义了一个二次目标函数以最小化期望一致估计误差范数。仿真结果支持该近似。
引用
@article{arxiv.1711.09301,
title = {Consensus State Gram Matrix Estimation for Stochastic Switching Networks from Spectral Distribution Moments},
author = {Stephen Kruzick and José M. F. Moura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.09301},
year = {2017}
}
备注
52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers (Asilomar 2017)