Redes de difusão adaptativas podem se sair melhor com menos dados?

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Tiglea, Daniel Gilio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Adaptive networks; Amostragem em soluções distribuídas; Distributed estimation; Energy efficiency; Filtros elétricos adaptativos; Graph filtering; Nonlinear adaptive filtering; Processamento de sinais (Amostragem); Redes de computadores (Sensores); Sampling; Sistemas distribuídos
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-20082024-094623/

As redes de difusão adaptativa consistem em um conjunto de agentes capazes de medir e processar localmente dados em tempo real e de cooperar entre si para melhorar o desempenho geral. Desde o seu surgimento, essas redes se consolidaram como ferramentas interessantes para estimação e aprendizagem distribuída e deram origem a diversos tipos de soluções para esses problemas. A fim de reduzir a quantidade de dados medidos, processados e transmitidos nessas redes, diversas técnicas foram propostas na literatura. Frequentemente, elas afetam o desempenho das soluções originais, mas são necessárias para prolongar a vida útil da rede. Neste trabalho, além de uma extensa revisão bibliográfica, são apresentadas técnicas de amostragem que eliminam a necessidade de medir e processar os dados em todos os nós a cada instante de tempo. Ao controlar a amostragem dos nós com base no seu erro de estimação, as técnicas propostas são capazes de manter a taxa de convergência das soluções originais, ao mesmo tempo em que alcançam menor custo computacional e melhor desempenho no regime permanente. Isso ocorre às custas apenas de um ligeiro aumento no custo computacional durante o transitório em comparação com o das soluções originais. Além disso, com pequenas modificações, as técnicas apresentadas também podem ser utilizadas para restringir o número de transmissões entre os nós da rede. Por último, é apresentada uma análise teórica para compreender o desempenho das soluções propostas, que concorda com os resultados de simulações.