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Título: ALGORITMOS ADAPTATIVOS COM EXPLORAÇÃO DE ESPARSIDADE EM REDES DE SENSORES DISTRIBUÍDAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): TAMARA GUERRA MILLER

Colaborador(es):  RODRIGO CAIADO DE LAMARE - Orientador
Número do Conteúdo: 27190
Catalogação:  17/08/2016 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27190@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27190@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27190

Resumo:
Neste trabalho de dissertação são propostos algoritmos adaptativos que exploram a esparsidade em redes distribuídas de sensores para estimação de parâmetros e estimação espectral. São desenvolvidos algoritmos gradiente conjugado (CG) distribuído para os protocolos consenso e difusão em versão convencional e modificada (MCG). Esses algoritmos são desenvolvidos com exploração de esparsidade usando as funções penalidades l1 e log-sum. Os métodos propostos apresentam um melhor desempenho en termos de velocidade de convergência e desvio médio quadratico (MSD) que as já conhecidas variantes distribuídas do algoritmo least mean square (LMS) e muito próximo ao desempenho do algoritmo recursive least square (RLS). Além disso, propõe-se um algoritmo distribuído de optimização alternada de variáveis discretas e contínuas (DAMDC) baseado no LMS. O algoritmo DAMDC-LMS apresenta um desempenho muito próximo ao algoritmo oráculo e tem maior velocidade de convergência que os algoritmos estudados com exploração de esparsidade. Os resultados numéricos mostram que o algoritmo DAMDC-LMS pode ser aplicado em vários cenários.

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