簇内活跃节点估计的高效、有效且论证充分的方法
信息论
2020-01-29 v1 信号处理
math.IT
摘要
在物联网网络的标称运行中，对动态变化簇的大小进行可靠且高效的估计至关重要。以往大多数估计方案采用相对较小的帧长和大量轮次。本文提出一种名为“活跃节点高斯估计器”（GEAN）的新估计器，其工作在足够大的帧长下，使得检验统计量可良好近似为高斯变量，从而需要更少的帧数，进而需要更少的总信道时隙以达到期望的估计精度。更具体地，帧长的选择依据三角阵列中心极限定理进行，该定理也使我们能够量化近似误差。较大的帧长有助于统计平均更快收敛到估计器的系综均值，而近似误差的量化有助于确定轮次数量以满足精度要求。我们在两种不同的信道模型即 和 下给出了本方案的分析，而以往所有方案仅工作在 信道模型下。考虑到达到给定估计精度水平所需的时隙数，GEAN 的总体性能优于先前提出的方案。
引用
@article{arxiv.2001.09494,
title = {Efficient, Effective and Well Justified Estimation of Active Nodes within a Cluster},
author = {Md Mahmudul Hasan and Shuangqing Wei and Ramachandran Vaidyanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09494},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 11 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1701.05952