Um algoritmo adaptativo de baixo custo computacional para amostragem e censura em redes de difusão. - Tiglea, Daniel Gilio (2020)
Nos últimos anos, redes de difusão adaptativas e filtros adaptativos baseados em grafos se tornaram tópicos de forte interesse na comunidade de processamento de sinais. As redes de difusão adaptativas se consolidaram na literatura como ferramentas interessantes para o processamento distribuído de sinais, apresentando vantagens em relação a soluções centralizadas e a outras técnicas de difusão. Os filtros adaptativos baseados em grafos, por sua vez, vêm ganhando notoriedade por sua capacidade de lidar com situações em que há grandes quantidades de dados relacionados entre si por meio de estruturas irregulares. Em ambos os casos, foram propostas técnicas para reduzir a quantidade de informação medida e transmitida ao longo das redes, o que possibilita reduzir o custo computacional e o consumo energético. Tais técnicas em geral afetam o desempenho das soluções originais, mas são importantes por prolongar a vida útil das redes. Neste trabalho, é proposto um mecanismo adaptativo de amostragem para soluções adaptativas difusas e baseadas em grafos. O algoritmo de amostragem proposto utiliza mais nós quando a magnitude do erro ao longo da rede é elevada e menos nós caso contrário. Dessa forma, alcança-se uma redução significativa em termos de custo computacional ao mesmo tempo em que o impacto no desempenho é mitigado. Mostra-se ainda que, com uma pequena modificação, ele pode ser utilizado para reduzir a quantidade de transmissões entre nós, possibilitando uma economia em termos energéticos. Além disso, é apresentada uma análise teórica acerca do mecanismo proposto, que possibilita uma melhor compreensão do seu funcionamento e permite escolhas mais embasadas para os seus parâmetros.