面向无拓扑约束无线声学传感网络的快速收敛分布式信号估计
音频与语音处理
2026-03-11 v2 声音
摘要
本文关注无拓扑约束无线声学传感网络 (Wireless Acoustic Sensor Network, WASN) 中的分布式信号估计问题,其中传感器节点仅传输其本地传感信号的融合版本。针对此任务,此前提出了一种拓扑独立 (Topology-Independent, TI) 的分布式自适应节点特定信号估计 (Distributed Adaptive Node-specific Signal Estimation, DANSE) 算法 (TI-DANSE)。该算法在非完全连接和时间可变网络拓扑中趋于集中信号估计解决方案。然而,由于节点仅获取网络中所有融合信号之和, TI-DANSE的收敛速度较慢,限制了其在实际场景中的应用。我们通过引入改进的TI-DANSE算法 (TI-DANSE+)来解决收敛速度慢的问题。在TI-DANSE+中,更新节点分别使用来自其每个邻居的融合信号的部分网络求和。节点可以在其本地优化问题中最大化可用自由度,从而实现更快的收敛。进一步通过结合树修剪策略来最大化更新节点的邻居数量。 在完全连接的WASN中,TI-DANSE+的收敛速度与原始DANSE算法相同 (后者仅定义为完全连接的WASN),但使用点对点数据传输而非广播,从而节省通信带宽。即使发生链路故障,TI-DANSE+也能在不改变其公式的情况下保持向集中解的收敛。总体而言,提出的TI-DANSE+算法可视为DANSE和TI-DANSE的全能型替代方案, (i) 合并了两者的优势, (ii) 将二者的差异统一到单个公式中, (iii) 在通信带宽使用方面展现出自身的优势。
引用
@article{arxiv.2506.02797,
title = {Fast-Converging Distributed Signal Estimation in Topology-Unconstrained Wireless Acoustic Sensor Networks},
author = {Paul Didier and Toon van Waterschoot and Simon Doclo and Jörg Bitzer and Marc Moonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02797},
year = {2026}
}