分布式相对定位中合作的有限收益
系统与控制
2013-03-26 v1 最优化与控制
摘要
机器人与传感器网络中的重要应用需要分布式算法来解决所谓的相对定位问题：即从相邻节点间的差异测量值中重构一个节点索引向量。在最近的一篇注记中，我们研究了一种流行的梯度下降算法的估计误差，表明均方误差在有限时间内存在最小值，此后性能会恶化。本文提出了一种对该算法的适当修正，融入了更 realistic 的位置“先验”信息。新算法的性能单调递减至最优值。此外，我们证明，最优性能可在与图结构和节点数量无关的时间内，以 因子的精度被逼近。该收敛时间与前一算法所展现的最小值密切相关，两者均得出以下结论：在存在噪声数据的情况下，合作仅在一定限度内有用。
引用
@article{arxiv.1303.6224,
title = {Limited benefit of cooperation in distributed relative localization},
author = {Wilbert Samuel Rossi and Paolo Frasca and Fabio Fagnani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.6224},
year = {2013}
}
备注
11 pages, 2 figures, submitted to conference