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Título: DISTRIBUTED SPARSITY-AWARE SIGNAL PROCESSING ALGORITHMS FOR SENSOR NETWORKS
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):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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:
This dissertation proposes distributed adaptive algorithms exploiting sparsity for parameter and spectrum estimation over sensor networks. Conventional and modified conjugate gradient (CG and MCG) algorithms using consensus and diffusion strategies are presented. Sparsity-aware versions of CG an MCG algorithms using l1 and log-sum penalty functions are developed. The proposed sparsity-aware and non-sparse CG and MCG methods outperform the equivalent variants of the least-mean square (LMS) algorithms in terms of convergence rate and mean square deviation (MSD) at steady state, and have a close performance to the recursive least square (RLS) algorithm. The diffusion CG strategies have shown the best performance, specifically the adapt then combine (ATC) version. Furthermore a distributed alternating mixed discretecontinuous (DAMDC) algorithm to approach the oracle algorithm based on the diffusion strategy for parameter and spectrum estimation over sensor networks is proposed. An LMS type algorithm with the DAMDC proposed technique obtains the oracle matrix in an adaptive way and compare it with the existing sparsity-aware as well as the classical algorithms. The proposed algorithm has an improved performance in terms of MSD. Numerical results show that the DAMDC-LMS algorithm is reliable and can be applied in several scenarios.

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