상관 잡음 환경에서 양자화 측정값을 고려한 센서 선택 알고리즘

• 영문명: Selection of Sensors with Quantized Measurements under Correlated Noise
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김윤학(Yoon-Hak Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제20권 제5호, 915~920쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.10.30

국문 초록

센서 네트워크 시스템에서 센서 노드들의 측정값이 상관 잡음을 갖고 임의로 할당된 비트 수에 의해 양자화가 진행되는 경우 분산 추정을 위한 효율적인 탐욕적 센서 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 센서 선택 과정의 복잡도 감소를 위해 평균 추정 오차 공분산 역행렬의 로그 행렬식을 비용 함수로 채택하고, QR 분해와 LU 분해를 적용하여 비용 함수의 단순화 과정을 진행한다. 이를 통해 매 단계 한 개의 센서 노드를 선택하는 수학적 관계식을 도출한다. 다양한 관측 행렬 및 상관 측정 잡음 환경에서 측정값에 대한 양자화가 수행되는 경우 기존의 센서 선택 기술과의 성능 비교를 통해 제안 기술의 성능을 평가한다. 랜덤 모의 실험을 통해 기존 선택 기술 대비 추정 성능 및 복잡도 (실행시간) 면에서 탁월한 성능을 보임을 입증한다.

영문 초록

We consider the sensor selection problem where measurements at the selected nodes are contaminated by correlated noise and uniformly quantized using given rate (bits) assigned to each node and used to estimate unknown parameters. We adopt the log-determinant of the inverse estimation error covariance matrix to be maximized which is derived in consideration of quantization of correlated measurements. We seek to simplify the log-determinant by using the QR and LU factorizations so as to yield a greedy selection rule by which one node at each iteration is selected. We conduct the numerical experiments where correlated measurements are collected and quantized under various observation matrices. We validate the advantage of the proposed method in comparison with previous sensor selection methods by showing the remarkable performance gain in terms of estimation performance and complexity.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 문제정립

Ⅲ. 센서 선택 알고리즘

Ⅳ. 실험 및 분석

Ⅴ. 결론

References

키워드

센서 선택 양자화 탐욕 알고리즘 로그 행렬식 상관 잡음 Sensor selection Quantization Greedy algorithm Log-determinant Correlated noise